Adoção de IA: o ganho dos 14% que vão na frente depende dos 56% que menos recebem treinamento

Em uma pesquisa da PwC com quase 50 mil trabalhadores, 14% estão na frente: têm habilidades escassas e usam IA bem. Outros 56% formam o que a PwC chama de “engine room” (a sala de máquinas da empresa), o núcleo da entrega do dia a dia, e só duas em cada cinco dessas pessoas dizem ter acesso ao treinamento de que precisam. A leitura de superfície é “a IA está dividindo a força de trabalho em duas velocidades”. A pergunta que costuma faltar na diretoria é outra: o que o ganho dos 14% vale para o cliente se o trabalho passa pelos 56%? ^{[1] afirmação da fonte original [2] afirmação da fonte original}

A PwC ouviu cerca de 50 mil pessoas em 48 países e 29 setores, em maio e junho de 2026, e publicou o resultado em 29 de setembro. O uso geral de IA no trabalho subiu: 64% disseram ter usado nos últimos 12 meses, 10 pontos percentuais a mais do que um ano antes, e quem usa IA generativa todos os dias passou de 14% para 22%. ^{[2] afirmação da fonte original} Na direção oposta, a parcela que diz ter acesso aos recursos de aprendizagem de que precisa caiu de 59% para 51%. ^{[2] afirmação da fonte original}

A pesquisa agrupa as pessoas por dois critérios: quão escassa é a habilidade delas e quão avançadas estão no uso de IA. Saem quatro grupos. Os “front-runners” (14%) têm as duas coisas. Os “AI insurgents” (18%) têm habilidade menos escassa, mas usam IA para entregar mais. Os “indispensables” (11%) têm habilidade escassa e estão menos avançados em IA. E a “engine room” (56%) reúne quem tem habilidade menos escassa e está menos avançado no aprendizado de IA. ^{[2] afirmação da fonte original} Os quatro percentuais somam 99% por arredondamento.

Na frente

14%

Dos cerca de 50 mil respondentes da PwC, os que combinam habilidade escassa e uso avançado de IA. Pouco mais da metade desse grupo usa IA generativa todos os dias.

Sala de máquinas

56%

A maior fatia, que a PwC descreve como o núcleo da entrega do dia a dia. Só duas em cada cinco dessas pessoas dizem ter o acesso a treinamento de que precisam.

Pensam em sair

29%

Dos front-runners, os que dizem ser muito ou extremamente prováveis de trocar de empregador no próximo ano. É intenção declarada, não saída medida.

Dois cuidados antes de seguir. Primeiro, os grupos são em parte autodeclarados: a Business Insider observa que as categorias da PwC se baseiam em experiências relatadas com IA e em quão demandada a pessoa acredita que sua habilidade seja, e que a pesquisa não estabelece as razões por trás dessas experiências. ^{[1] afirmação da fonte original} Segundo, a PwC encontrou que quem usa IA todo dia declara mais confiança no emprego (68% contra 57% de quem usa pouco). ^{[2] afirmação da fonte original} É uma associação. Pode ser que a IA dê confiança, ou que quem já era confiante use mais, e a pesquisa não separa as duas.

Diante dos 14% e dos 56%, as respostas mais comuns são duas. A primeira é reter quem está na frente: se 29% dos front-runners pensam em sair, proteja esse grupo com salário, cargo e liberdade. A segunda é nivelar por equidade: dar treinamento aos demais para que ninguém fique para trás. O líder global de força de trabalho da PwC diz que não é uma escolha entre as duas, e que há “uma quantidade enorme de valor” a ser aproveitada se mais gente da força de trabalho aderir (tradução nossa). ^{[1] afirmação da fonte original}

As duas respostas, e a própria manchete, escondem uma premissa: o resultado da empresa é a soma do que cada pessoa produz. Se é soma, somar os ganhos dos 14% já dá uma boa parte do total, e treinar o resto é um adicional, desejável por justiça ou por retenção. Nada na pesquisa diz que a premissa é falsa. Mas ela decide tudo o que vem depois, e quase nunca é testada.

Há um segundo ponto cego, de quem lê. A PwC mediu quanto cada nível diz ter aplicado novas habilidades de trabalho em grande medida (não só de IA): 51% dos executivos seniores e 46% dos gestores, contra 29% dos não gestores e 38% do nível de entrada. ^{[2] afirmação da fonte original} Quem decide o orçamento de treinamento está, em média, do lado mais rápido dessa distribuição. A observação é nossa, não da PwC: a empresa vista de cima tende a parecer mais adiantada do que é vista de quem faz a entrega.

A pergunta de primeiros princípios é: o que acontece se a premissa “o resultado é a soma” trocar de lugar com outra, “o resultado é o produto da qualidade de cada etapa”? Em 1993, o economista Michael Kremer propôs exatamente essa segunda forma, no artigo “The O-Ring Theory of Economic Development”. O nome vem do desastre do ônibus espacial Challenger, em 1986, causado pela falha de uma peça pequena, o anel de vedação (O-ring). ^{[3] afirmação da fonte original}

A ideia, descrita de forma simples: a produção se divide em várias tarefas, cada uma executada por uma pessoa com uma qualidade entre 0 e 1 (a fração do valor máximo que sobra depois que ela faz a sua parte). Quando as tarefas são complementares, o valor esperado do produto final é o resultado da multiplicação das qualidades de todas as etapas. Uma consequência listada no resumo do modelo é que os efeitos de gargalos locais são ampliados. ^{[3] afirmação da fonte original} Outra, mais importante aqui, sai direto da conta: o valor de melhorar uma etapa é proporcional à qualidade de todas as outras.

Uma conta ilustrativa, nossa e sem dado de nenhuma empresa. Imagine um trabalho com cinco etapas em sequência (receber o pedido, precificar, aprovar, entregar, cobrar), em que um erro em qualquer uma estraga o item inteiro. Cada etapa acerta de primeira 80% das vezes. O item chega correto ao cliente em 33% dos casos (0,8 multiplicado cinco vezes).

1. 1

   Todos a 80%: 33% de itens corretos

   Ponto de partida. A cada três itens, um chega ao cliente sem precisar de conserto no caminho.

2. 2

   Só uma etapa vai a 100%: 41%

   A pessoa mais avançada em IA faz a sua parte sem falha, o que já é a melhor situação possível para um único elo. O ganho é de 8 pontos percentuais (de 33% para 41%), ou 25% a mais em relação ao ponto de partida.

3. 3

   As cinco etapas vão a 90%: 59%

   Nenhuma pessoa chegou perto da perfeição, mas todas melhoraram um pouco. O ganho é de 26 pontos percentuais (de 33% para 59%), ou 80% a mais.

O mesmo mecanismo mostra uma segunda coisa, a mais contraintuitiva. O ganho de levar a etapa do front-runner de 80% para 100% é de 0,2 multiplicado pela qualidade das outras quatro. Se elas estão a 80%, o ganho é de cerca de 8 pontos percentuais. Se estão a 60%, é de cerca de 2,6 pontos. A mesma pessoa, com o mesmo avanço em IA, entrega um terço do valor (3,2 vezes menos) porque quem está ao lado trabalha pior. O valor do que os 14% aprenderam depende de onde o trabalho deles vai parar depois.

Há uma condição para o raciocínio valer, e ela é o que o gestor precisa testar. A multiplicação só descreve trabalhos em que o erro de uma etapa contamina o resultado e outra pessoa não consegue compensar de graça: aprovações em sequência, atendimento que passa por várias mãos, propostas que dependem de preço, jurídico e entrega alinhados. Em trabalhos de peças independentes, em que cada pessoa cuida da sua carteira e o total é a soma das carteiras, a conta de soma vale e a retenção do melhor faz todo sentido. A pergunta de primeiros princípios deixa de ser “quem é o melhor?” e passa a ser “o nosso trabalho é uma cadeia ou uma pilha?”.

Se parte do trabalho da sua empresa é uma cadeia, três consequências saem da mesma conta. Nenhuma foi testada pela PwC, e o texto as marca como hipóteses da Invisible Work.

1. 01

   A retenção dos 14% depende também de quem está ao lado deles.

   Uma das implicações do modelo de Kremer é que as pessoas avaliam o investimento em sua própria qualificação à luz do que os colegas fazem. ^{[3] afirmação da fonte original} Se isso vale aqui, o front-runner que fica preso a uma cadeia lenta entrega menos do que sabe e tem um motivo para procurar uma em que os outros também sejam rápidos. É um mecanismo possível para os 29% que pensam em sair. A PwC registra a intenção, e não a causa, e o salário é uma explicação concorrente.

2. 02

   O indicador certo é por processo, não por pessoa.

   Contar quantos usam IA, ou quem usa mais, mede a soma. Se o trabalho é uma cadeia, o que importa é o tempo e a taxa de acerto de primeira do processo de ponta a ponta, e em qual etapa ela é menor. Um ranking de uso individual premia justamente quem já está acima da média e esconde a etapa que segura o resultado.

3. 03

   Há duas formas de melhorar uma cadeia, e a segunda é encurtá-la.

   Pela conta, o resultado cresce se cada etapa acerta mais, e também se há menos etapas, porque cada uma é mais uma multiplicação por menos de 1. Uma IA que elimina uma passagem de mão (em vez de acelerar quem está nela) muda a premissa do jogo. Esta é a hipótese mais ambiciosa do texto, e a que mais depende de testar caso a caso.

Um ponto simples sai da pesquisa e da conta juntas: comprar ferramenta não é o mesmo que mudar o trabalho de toda a organização, e a reportagem da Business Insider diz isso quase com essas palavras. ^{[1] afirmação da fonte original} A conta de produto explica por quê: a ferramenta instalada na ponta mais rápida muda pouco o resultado, se o trabalho ainda precisa passar pelas etapas que ninguém mexeu.

Um exemplo pequeno de como isso aparece no dia a dia, vindo de uma conversa em um fórum de gestores. Um gestor de uma equipe de vendas técnicas perguntou no r/managers o que fazer com uma funcionária que usa IA em quase tudo o que envia. Depois de ler as respostas, ele concluiu que o problema real eram as mensagens (genéricas, imprecisas, longas demais), e que o uso da IA deixava de importar se esses problemas fossem resolvidos. ^{[4] afirmação da fonte original} A conclusão é a mesma da conta: o que se gerencia é o resultado da etapa, e não a ferramenta usada nela.

O método abaixo é da Invisible Work e pode ser aplicado em uma reunião, em um processo por vez, antes de definir onde colocar investimento de IA e de treinamento.

1. 01

   Esse trabalho é uma cadeia ou uma pilha?

   Se um erro em qualquer etapa estraga ou atrasa o item inteiro e ninguém corrige de graça, é uma cadeia. Se cada pessoa responde por uma carteira independente, é uma pilha. Em pilha, concentre em quem rende mais. Em cadeia, siga as perguntas abaixo.

2. 02

   Em qual etapa o trabalho mais volta para correção?

   Peça o dado por etapa: quantos itens saem certos de primeira, e quanto tempo esperam. A etapa com menor acerto de primeira é onde cada ponto melhorado rende mais, porque multiplica o resto.

3. 03

   Quem está nessa etapa tem acesso ao que precisa?

   Acesso a treinamento, a ferramenta e a tempo para aprender. A PwC mostra que, na sala de máquinas, só duas em cada cinco pessoas dizem ter acesso a aprendizagem. Cheque se a etapa mais fraca da sua cadeia está justamente nesse grupo.

4. 04

   Dá para encurtar a cadeia em vez de acelerar a etapa?

   Antes de treinar para acelerar uma passagem de mão, pergunte se ela precisa existir. Menos etapas é menos pontos de falha. Se a resposta for sim, o investimento vai para redesenhar o processo, e não para o treinamento de quem estava nele.

Uma observação sobre retenção. Se a hipótese da primeira consequência estiver certa, melhorar a cadeia ao redor dos front-runners é também uma política de retenção, e sai mais barata do que uma disputa salarial. Se estiver errada, a política de retenção convencional continua valendo. A diferença é que, depois do teste por processo, a empresa sabe em qual dos dois casos está, em vez de supor.

A pesquisa da PwC é uma pesquisa de percepção, com grupos em parte autodeclarados, e a própria cobertura registra que ela não estabelece as razões por trás das experiências. Este texto não teve acesso ao relatório original, que bloqueou a requisição automatizada, e usa dois veículos que reproduzem os números e as falas do líder global de força de trabalho da PwC, que é parte interessada. Não há dado aqui sobre empresas brasileiras. A teoria de Kremer foi formulada para economias e empresas, e este texto a usa por analogia: nenhum dado da PwC mede taxa de acerto ou resultado de processo. A conta das cinco etapas é ilustrativa e pressupõe uma cadeia pura, o que muitos trabalhos reais não são. As três consequências e as quatro perguntas são hipóteses da Invisible Work, não resultados medidos.

Seis perguntas para quem decide orçamento de tecnologia, de pessoas ou de operação.