Meta de uso de IA no trabalho virou painel para chefe acompanhar 👀🤖 Na KPMG dos EUA, boa parte de cerca de 10 mil profissionais passou a ter meta de 75% de uso. E os números ainda podem ser comparados com os colegas. 🧵

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A ideia parece simples: quanto mais IA, mais modernização. Mas aí vem a pergunta que importa: abrir um chatbot várias vezes por dia significa que o trabalho ficou melhor, mais rápido ou mais útil? Nem sempre.

Esse efeito já ganhou nome: tokenmaxxing. É quando a pessoa usa IA mais do que precisa para turbinar o próprio indicador — não necessariamente para resolver um problema real. Métrica mal desenhada quase sempre vira jogo de métrica.

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Uma pesquisa da Visier com 1.000 trabalhadores em tempo integral nos EUA mostra o tamanho da pressão: 48% admitiram exagerar o uso ou conhecimento de IA diante de colegas e chefes. Outros 45% se sentem pressionados a usar sem confiança de que sabem fazer isso bem.

A Meta também chegou a considerar uso de IA nas avaliações de desempenho. Depois, mudou a orientação: o que conta são os resultados, feitos com IA ou por outros meios. Parece óbvio, mas é uma diferença enorme entre medir ferramenta e medir entrega.

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IA pode ajudar muito em pesquisa, rascunhos, análise e tarefas repetitivas. Mas ela também erra, inventa informação e reproduz vieses. Sem treinamento, revisão humana e regras claras, a meta vira ansiedade — e o risco vai parar no colo de quem trabalha.

O pedido mais frequente dos trabalhadores ouvidos pela Visier foi direto: treinamento e transparência dos líderes. Antes de cobrar adoção, empresa precisa explicar qual ferramenta usar, para quê, quais dados não podem entrar e como a qualidade será avaliada.

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No fim, o melhor indicador não é “quantas vezes você usou IA?”. É: “o resultado melhorou sem comprometer qualidade, privacidade e autonomia?”. Tecnologia boa não é a que infla o painel; é a que tira trabalho inútil do caminho.