Principais destaques
- Funcionários de empresas como OpenAI e Anthropic relatam jornadas que podem chegar a 90 horas semanais durante períodos de pressão intensa.
- Uma pesquisa da UC Berkeley Haas descobriu que o uso de IA pode fazer trabalhadores assumirem mais tarefas, ampliarem suas responsabilidades e estenderem o expediente, em vez de simplesmente trabalharem menos.
- Enquanto a tecnologia avança rapidamente, as empresas também aceleram cortes de empregos e ainda oferecem treinamento insuficiente para boa parte dos trabalhadores que precisam se adaptar à nova realidade.
Durante anos, a inteligência artificial foi apresentada como uma espécie de promessa de liberdade. A tecnologia seria capaz de assumir tarefas repetitivas, acelerar processos, escrever códigos, analisar documentos, produzir relatórios e realizar em poucos minutos atividades que antes exigiam horas de trabalho humano.
A consequência esperada parecia quase inevitável: se a mesma quantidade de trabalho pudesse ser realizada em menos tempo, os funcionários finalmente poderiam trabalhar menos.
Essa visão ganhou força entre executivos do setor de tecnologia. Em abril de 2026, a OpenAI chegou a defender uma discussão sobre semanas de quatro dias, com a ideia de que parte dos ganhos de produtividade proporcionados pela IA deveria retornar aos trabalhadores. A proposta colocava a redução da jornada como uma possível forma de distribuir os benefícios econômicos da nova tecnologia.
Mas existe uma diferença enorme entre conseguir fazer mais trabalho em menos tempo e decidir trabalhar menos.
É justamente nesse espaço que está surgindo uma das grandes contradições da atual revolução da inteligência artificial.
Enquanto empresas dizem que a IA pode libertar os trabalhadores de tarefas e criar uma sociedade com mais tempo livre, funcionários das próprias companhias que desenvolvem esses sistemas relatam jornadas extremamente longas. Segundo uma investigação da BBC citada no material que motivou esta reportagem, profissionais da OpenAI e da Anthropic chegaram a trabalhar até 90 horas por semana durante períodos de intensa pressão.
O cenário não significa que todos os funcionários dessas empresas trabalhem 90 horas todas as semanas. Os relatos estão relacionados principalmente a períodos de “sprint”, quando equipes são submetidas a uma aceleração excepcional para entregar produtos, resolver problemas ou acompanhar uma corrida tecnológica cada vez mais competitiva.
Ainda assim, o contraste é difícil de ignorar.
A tecnologia que deveria ajudar a humanidade a recuperar tempo está sendo desenvolvida em ambientes nos quais alguns trabalhadores sentem que precisam entregar cada vez mais.
A IA está economizando tempo ou criando espaço para mais trabalho?
Uma pesquisa realizada por pesquisadores da UC Berkeley Haas ajuda a explicar por que esse paradoxo pode estar acontecendo.
Durante oito meses, a pesquisadora Xingqi Maggie Ye acompanhou o trabalho de funcionários de uma empresa de tecnologia dos Estados Unidos. O estudo, realizado com uma organização de aproximadamente 200 pessoas, procurava entender como a inteligência artificial estava modificando as atividades do dia a dia.
O resultado contrariou uma expectativa bastante comum.
Em vez de simplesmente liberar tempo, a IA pareceu ampliar aquilo que os trabalhadores acreditavam ser capazes de fazer. Eles passaram a executar tarefas em um ritmo mais acelerado, assumiram responsabilidades mais amplas e estenderam o trabalho para mais horas do dia.
O detalhe mais importante é que, segundo os pesquisadores, isso muitas vezes aconteceu sem uma ordem direta dos superiores.
É um comportamento bastante humano.
Imagine um profissional que levava três horas para produzir um relatório. Com uma ferramenta de IA, ele consegue fazer uma primeira versão em uma hora. Em teoria, ganhou duas horas.
Mas essas duas horas não necessariamente se transformam em descanso.
O profissional pode pensar que agora consegue revisar outro relatório, responder mais mensagens, analisar uma nova base de dados ou assumir uma tarefa que antes ficaria para o dia seguinte.
A empresa também pode perceber que aquele funcionário é capaz de produzir mais. Aos poucos, aquilo que antes era considerado uma carga elevada de trabalho pode se transformar no novo padrão.
O ganho de produtividade deixa de ser tempo livre e passa a ser capacidade adicional de produção.
Essa diferença muda completamente a discussão sobre o futuro do trabalho.
A questão não é apenas perguntar quanto tempo a IA economiza. É preciso perguntar quem fica com esse tempo economizado.
Se o trabalhador fica com ele, a tecnologia pode representar jornadas menores.
Se a empresa captura todo o ganho em forma de novas tarefas, metas maiores e mais entregas, a tecnologia pode resultar em uma jornada mais intensa.
E existe ainda um terceiro cenário: o funcionário pode voluntariamente aumentar seu ritmo porque percebe que precisa acompanhar colegas que também utilizam IA.
É nesse ponto que a tecnologia começa a alterar não apenas as tarefas, mas as expectativas.
Antes, uma pessoa podia dizer que precisava de cinco horas para concluir determinado trabalho. Depois da IA, talvez a empresa passe a considerar quatro horas um prazo normal. Mais adiante, pode esperar três.
A ferramenta não precisa obrigar ninguém a trabalhar mais para produzir esse efeito.
Basta mudar a percepção sobre quanto trabalho é possível realizar.
O paradoxo dentro das próprias empresas de inteligência artificial
Os relatos sobre jornadas de até 90 horas em empresas de IA tornam essa discussão ainda mais simbólica.
OpenAI, Anthropic e outras companhias estão envolvidas em uma corrida tecnológica na qual semanas podem ser decisivas. Novos modelos, agentes de IA e produtos são lançados em ritmo acelerado, enquanto as empresas disputam pesquisadores, engenheiros, clientes e investimentos.
Nesse ambiente, a velocidade virou uma vantagem competitiva.
O problema é que velocidade tecnológica e velocidade humana não são necessariamente a mesma coisa.
Um modelo pode ser treinado durante a madrugada. Um sistema pode executar milhares de operações por segundo. Um agente pode continuar trabalhando sem precisar dormir.
O ser humano, porém, precisa descansar.
A investigação da BBC mencionada no texto original encontrou relatos de funcionários que trabalhavam durante fins de semana para acompanhar o ritmo. Um ex-funcionário técnico da OpenAI afirmou que havia situações em que era necessário aparecer no sábado ou domingo para se atualizar ou garantir que nada tivesse quebrado.
Na Meta, ex-funcionários também descreveram pressão para integrar equipes voltadas a projetos urgentes de inteligência artificial.
Isso cria uma situação curiosa: as empresas estão construindo máquinas capazes de trabalhar continuamente, mas podem acabar usando essas máquinas para aumentar a expectativa sobre o ritmo dos próprios seres humanos.
A tecnologia, nesse cenário, não substitui apenas tarefas. Ela redefine o relógio.
Se um funcionário pode pedir a uma IA para gerar um código em minutos, talvez passe a ser esperado que ele também responda mais rapidamente às demandas. Se uma ferramenta consegue produzir uma apresentação quase instantaneamente, a expectativa pode mudar de “produza uma apresentação” para “produza cinco versões e escolha a melhor”.
A capacidade aumenta.
A cobrança também.
O pesquisador Neil Thompson, do MIT, resumiu esse problema ao observar que economias de tempo não necessariamente se transformam em semanas menores. Quando uma atividade fica mais rápida, novas tarefas podem surgir para ocupar o espaço criado.
Isso ajuda a explicar por que a automação historicamente nem sempre levou a menos trabalho.
Quando computadores chegaram aos escritórios, por exemplo, muitas tarefas ficaram mais rápidas. Mas isso também tornou possível enviar mais mensagens, produzir mais documentos, acompanhar mais indicadores e responder a clientes com maior velocidade.
A tecnologia pode reduzir o tempo de uma tarefa sem reduzir a quantidade total de tarefas.
A inteligência artificial leva esse fenômeno a uma escala ainda maior.
Agora, o próprio processo de criação de conteúdo, programação, análise, pesquisa e comunicação pode ser acelerado.
O risco é que a sociedade interprete esse aumento de capacidade como uma obrigação de produzir cada vez mais.
Demissões aumentam enquanto a produtividade também cresce
O paradoxo fica ainda mais evidente quando a discussão sobre jornadas de trabalho é colocada ao lado dos números de emprego.
Dados divulgados em 6 de agosto pela Challenger, Gray & Christmas mostram que empresas dos Estados Unidos anunciaram 33.429 cortes de empregos em julho de 2026. O número caiu 46% em relação ao mesmo mês do ano anterior, mas o setor de tecnologia seguiu em uma direção diferente.
As empresas de tecnologia anunciaram 9.867 demissões somente em julho.
No acumulado do ano, o setor chegou a 149.023 cortes anunciados, alta de 67% em relação aos 89.251 registrados no mesmo período de 2025. A tecnologia respondeu por 31% de todos os cortes de empregos anunciados nos Estados Unidos em 2026 até julho.
A inteligência artificial aparece diretamente nessa transformação.
Em julho, a IA foi apontada como motivo para 10.970 demissões, o equivalente a 33% dos cortes anunciados naquele mês. Foi o quinto mês consecutivo em que a tecnologia apareceu como principal razão declarada para os cortes.
No acumulado de 2026, a IA já foi citada em 112.713 anúncios de demissões, aproximadamente 24% do total. Desde 2023, quando a Challenger começou a acompanhar a IA como uma categoria específica, a tecnologia já apareceu associada a 184.538 cortes anunciados.
Esses números precisam ser interpretados com cuidado.
Dizer que a IA foi apontada como motivo de uma demissão não significa necessariamente que uma máquina substituiu diretamente uma pessoa. Uma empresa pode utilizar a expressão para justificar uma reestruturação, uma mudança de estratégia ou uma redução de custos associada à automação.
A própria Challenger observa que o impacto da IA está remodelando organizações, mas também destaca que o mercado de trabalho não está simplesmente desaparecendo. As empresas anunciaram planos para contratar 16.095 trabalhadores em julho, alta de 47% em relação a junho e bem acima dos 3.200 planos de contratação anunciados em julho de 2025. No acumulado de 2026, os planos de contratação chegaram a 107.500, 25% acima do mesmo período de 2025.
Isso aponta para uma transformação mais complexa do que a ideia de “IA elimina empregos”.
Algumas funções desaparecem ou diminuem.
Outras são criadas.
Muitas são modificadas.
E uma parte importante do impacto pode ocorrer dentro das próprias funções existentes, com uma pessoa fazendo aquilo que antes exigia uma equipe maior.
É justamente essa última mudança que pode ajudar a explicar por que uma empresa consegue reduzir o número de funcionários e, ao mesmo tempo, aumentar a pressão sobre quem permanece.
O trabalhador está sendo preparado para essa transformação?
Existe ainda outro problema: a velocidade da adoção da inteligência artificial parece estar superando a velocidade do treinamento.
Uma pesquisa divulgada pelo The Conference Board em julho de 2026, baseada em entrevistas com 35 líderes empresariais e uma pesquisa global com quase 1.300 trabalhadores, descobriu que 55,1% dos profissionais utilizam IA generativa ou agentes de IA diariamente ou semanalmente.
Mas apenas 33,3% afirmaram ter participado de treinamento de IA oferecido pelo empregador nos seis meses anteriores.
Quase um terço, 28,3%, disse que a empresa não oferece treinamento em IA. Além disso, menos da metade dos trabalhadores considera que recebe tempo suficiente, 48%, ou ferramentas, acesso e recursos suficientes, também 48%, para desenvolver suas habilidades em IA.
Isso cria uma espécie de corrida desigual.
De um lado, a empresa diz que o funcionário precisa utilizar inteligência artificial para ser mais produtivo.
Do outro, o próprio funcionário precisa descobrir sozinho como utilizar a tecnologia de maneira eficiente.
E, quando algo dá errado, a responsabilidade continua sendo humana.
Essa questão se torna especialmente importante com a chegada dos chamados agentes de IA.
Uma ferramenta tradicional pode responder a uma pergunta ou gerar um texto. Um agente pode executar uma sequência de ações, utilizar diferentes ferramentas e participar de processos mais complexos.
Isso exige habilidades diferentes.
Não basta saber escrever um bom prompt.
O profissional precisa compreender como dividir tarefas, verificar resultados, identificar erros, supervisionar sistemas e decidir quando a máquina não deve ser utilizada.
O Conference Board destaca justamente essa diferença. A organização afirma que alfabetização básica em IA é necessária, mas insuficiente para gerar valor real para os negócios. O desafio passa a ser desenvolver capacidades que permitam aos trabalhadores aplicar a tecnologia de maneira eficaz e continuar aprendendo conforme os sistemas evoluem.
Isso pode se tornar uma das maiores questões do mercado de trabalho nos próximos anos.
A IA está avançando em velocidade muito maior do que a maioria das organizações consegue redesenhar cargos, processos e programas de capacitação.
O funcionário acaba no meio dessa transformação.
Ele precisa aprender a trabalhar com uma tecnologia que muda rapidamente, enquanto mantém suas antigas responsabilidades e, em alguns casos, assume novas tarefas.
O resultado pode ser uma sobrecarga silenciosa.
Não é necessariamente uma pessoa trabalhando 90 horas porque alguém determinou explicitamente que ela deve trabalhar 90 horas.
Pode ser alguém que trabalha mais porque agora consegue fazer mais.
E porque sabe que, se não fizer, outra pessoa equipada com IA talvez faça.
A semana de quatro dias ainda pode acontecer?
Seria um erro concluir que a inteligência artificial inevitavelmente levará a jornadas maiores.
Existem exemplos de empresas que estão usando a tecnologia exatamente para o objetivo contrário.
Uma reportagem do Washington Post publicada no fim de 2025 reuniu empresas que afirmam ter utilizado IA e automação para manter a produtividade enquanto reduziram a jornada para quatro dias, sem cortar salários. Em alguns casos, os ganhos vieram da eliminação de tarefas repetitivas e da automação de processos administrativos.
Pesquisas sobre semanas reduzidas também continuam mostrando resultados interessantes. Um estudo publicado em 2026 sobre experiências com o modelo 100:80:100, que mantém 100% do salário e busca 100% da produtividade com 80% das horas, aponta que a redução da jornada pode ser compatível com produtividade e bem-estar em determinados contextos.
Ou seja, a tecnologia pode ajudar a criar uma jornada menor.
Mas isso não acontece automaticamente.
Existe uma escolha econômica e cultural por trás.
Quando uma empresa economiza duas horas de trabalho graças à IA, ela pode utilizar esse ganho de diferentes maneiras.
Pode pedir ao funcionário que produza mais. Pode reduzir o número de funcionários.
Pode diminuir custos. Pode aumentar os lucros.
Ou pode devolver parte do ganho ao trabalhador na forma de menos horas.
A tecnologia permite todas essas alternativas.
Ela não escolhe sozinha entre elas.
Esse talvez seja o ponto mais importante dessa discussão.
A inteligência artificial não determina necessariamente que o futuro terá jornadas de 90 horas, assim como não garante que teremos semanas de quatro dias.
O que ela faz é aumentar drasticamente a capacidade de produzir. A decisão sobre o que fazer com essa capacidade continua sendo humana.
E essa decisão pode definir se a IA será lembrada como a tecnologia que finalmente ajudou as pessoas a recuperar parte do próprio tempo ou como aquela que tornou possível trabalhar mais rápido, durante mais horas, para entregar ainda mais.
Por enquanto, os sinais apontam para os dois caminhos ao mesmo tempo.
Enquanto algumas empresas experimentam jornadas menores, outras estão intensificando o ritmo. Enquanto a IA elimina determinadas funções, também cria novas posições. Enquanto executivos prometem uma transformação capaz de libertar trabalhadores, profissionais dentro do próprio setor relatam períodos de jornadas extremas.
A grande pergunta, portanto, não é mais se a inteligência artificial consegue economizar tempo. Ela já consegue.
A pergunta que começa a definir o futuro do trabalho é muito mais difícil: quem vai ficar com o tempo que a IA economizar?
