A condição artificial do trabalho
Agência, julgamento e responsabilidade em sistemas híbridos
Durante muito tempo, pensar o impacto da tecnologia sobre o trabalho significou perguntar se ela aumentaria ou reduziria a produtividade. A pergunta fazia sentido em um contexto no qual a técnica era concebida como instrumento externo, aplicado a tarefas relativamente estáveis. Hoje, essa formulação já não é suficiente. A inteligência artificial generativa não apenas acelera atividades existentes. Ela desloca o próprio lugar onde o trabalho acontece, redefinindo o que conta como ação central, coordenação e responsabilidade.
Esse deslocamento torna-se visível quando observamos não apenas indicadores agregados, mas o cotidiano concreto do trabalho. Um estudo empírico recente da Harvard Business School, chamado Generative AI and the Nature of Work, oferece um ponto de observação privilegiado ao analisar milhões de registros reais de atividade antes e depois da adoção de sistemas de IA generativa¹. O foco não está apenas no resultado final, mas na reorganização silenciosa das práticas: como as tarefas se redistribuem, como as interações se transformam e como a ação humana passa a se articular com sistemas algorítmicos.
Os dados mostram um padrão claro. À medida que trabalhadores passam a utilizar IA generativa, cresce o tempo dedicado ao trabalho essencial (core work), enquanto diminuem de forma significativa as atividades de coordenação, mediação e gestão². Desenvolvedores escrevem mais código e interagem menos com outros humanos. Em uma primeira leitura, isso pode ser interpretado como ganho de autonomia. Menos dependência de colegas, menos fricção organizacional, maior fluidez na execução do trabalho.
No entanto, essa interpretação exige cautela.
O que se observa não é um aumento de independência, mas uma realocação da dependência.
Parte da coordenação antes realizada por meio de interações humanas passa a ser absorvida por sistemas algorítmicos que sugerem, antecipam e corrigem ações. A colaboração não desaparece. Ela muda de forma. Torna-se mediação técnica.
É nesse ponto que nos tornamos seres híbridos. O trabalhador já não pode ser compreendido como um sujeito soberano que utiliza ferramentas externas, nem como alguém substituído por máquinas. Sua capacidade de agir passa a ser distribuída entre cognição humana, dados históricos e modelos algorítmicos treinados em padrões do passado³. A autonomia observada empiricamente é real, mas condicionada. O gesto continua humano. O horizonte do agir é parcialmente estruturado por sistemas que não compartilham da experiência da ação.
Do ponto de vista econômico, o estudo modela a inteligência artificial como uma redução do custo do trabalho técnico, o que leva à intensificação desse tipo de atividade⁴. Essa leitura é coerente dentro de certos modelos analíticos. Filosoficamente, porém, ela é insuficiente. Quando escrever código envolve sugestões contínuas, correções automáticas e aprendizado mediado por máquina, o trabalho deixa de ser puramente técnico. Ele se torna avaliativo, curatorial e interpretativo. O trabalhador não apenas faz. Ele escolhe entre possibilidades. Possibilidades determinadas por sistemas de recomendação.
O núcleo do trabalho desloca-se da execução para o julgamento.
Esse deslocamento recoloca um problema clássico sob uma nova forma: quem age quando a decisão é oriundo de um sistema distribuído e artificial? Luciano Floridi descreve a infosfera contemporânea como um ambiente no qual a agência não pode mais ser localizada em um único ponto, mas se distribui entre humanos, artefatos informacionais e estruturas normativas⁵. Não deixamos de agir. Passamos a agir com e através de sistemas que não vivenciam as consequências das decisões que orientam.
A inteligência artificial não elimina a agência humana, mas desloca seu exercício. O problema não é a perda da ação, mas a fragmentação da responsabilidade. Agimos em ecossistemas nos quais os efeitos das decisões ultrapassam o campo de visibilidade do agente individual. É nesse intervalo, entre agência distribuída e responsabilidade concentrada, que o trabalho do sujeito híbrido se configura como problema ético e ontológico.
Outro achado relevante do estudo é o aumento significativo de comportamentos exploratórios entre trabalhadores que utilizam IA generativa⁶. Eles circulam por mais projetos, experimentam novas linguagens e transitam com maior fluidez entre domínios distintos. A inteligência artificial reduz o custo da experimentação e torna o risco mais tolerável. Esse movimento costuma ser celebrado como inovação, e não sem razão.
Mas há um custo menos visível. A possibilidade de exploração contínua reduz o tempo da sedimentação. Quando tudo se torna imediatamente acessível, o espaço para repetição, aprofundamento e maturação diminui. A filosofia sempre soube que nem toda ampliação de possibilidades resulta em ampliação de sentido. O ser híbrido habita um estado de abertura permanente. Essa condição favorece adaptação e criatividade, mas tensiona profundidade e compromisso. Explorar não é compreender. E compreender exige tempo.
Os dados empíricos dessa pesquisa também sugerem um possível achatamento das hierarquias organizacionais⁷. Menos coordenação explícita, menos intermediação humana, menos gestão formal. Em termos funcionais, isso pode parecer eficiente. Em termos éticos, recoloca uma questão fundamental. Hierarquias não organizam apenas poder. Organizam responsabilidade. Parte das funções de validação e revisão passa a ser mediada por sistemas algorítmicos⁸. Esses sistemas, porém, não respondem pelas consequências das decisões que influenciam.
O resultado é um vazio de responsabilidade. A agência se distribuiu, mas a responsabilidade continua sendo exigida de indivíduos. Essa assimetria não pode ser resolvida apenas com métricas, eficiência ou boas práticas técnicas.
Esses dados indicam que o trabalho deixa de ser uma atividade isolada para se tornar uma relação contínua entre humano, dado e máquina. Interdependente. Uma relação assimétrica, permanente e em grande parte invisível. Os próprios autores reconhecem que seus achados extrapolam o desenvolvimento de software e oferecem pistas sobre a transformação do trabalho na economia do conhecimento como um todo⁹.
Nos tornamos sujeitos constituídos por mediações técnicas que participam ativamente do pensar, do decidir e do agir. Essa é uma condição de ser híbrido. Nesse contexto, discutir produtividade é insuficiente. A questão central passa a ser como sustentar julgamento, responsabilidade e produção de sentido quando a inteligência já não está localizada em um único lugar.
O estudo mostra com clareza como o trabalho muda. Mas há uma pergunta que os dados, por si só, não podem responder: o que permanece humano quando o humano que realiza o trabalho se torna híbrido?
Se o trabalho se torna mais autônomo, mais exploratório e mais mediado por inteligência artificial, o problema central deixa de ser a eficiência. É identidade, responsabilidade e sentido. Talvez o maior risco da inteligência artificial não seja a substituição do humano, mas a naturalização de um agir sem reflexão, silenciosamente orientado por sistemas que não experimentam as consequências das decisões que moldam.
As métricas de desempenho não são o suficiente para avaliar o trabalho do sujeito. Nossa capacidade de sustentar pensamento crítico, juízo ético e responsabilidade em ambientes cada vez mais automatizados, torna-se habilidade fundamental quando a natureza do trabalho se transforma.
Isso não é um problema técnico.
É, fundamentalmente, um problema filosófico.
Pois, a natureza do trabalho deixou de ser natural.
A natureza do trabalho foi atravessada pelo artificial.
Notas
Hoffmann, M. et al. Generative AI and the Nature of Work. Working Paper 25-021, Harvard Business School, 2024.
O estudo identifica aumento de aproximadamente 5,4 p.p. em tarefas técnicas centrais e redução de cerca de 10 p.p. em atividades de coordenação e gestão após a adoção de IA generativa.
Cappra, Ricardo. Híbridos: o futuro do trabalho entre humanos e máquinas. São Paulo: Alta Books, 2025.
A IA é modelada no estudo como redução do custo do trabalho núcleo, levando à sua intensificação relativa.
Floridi, Luciano. The Ethics of Information. Oxford: Oxford University Press, 2013; The Logic of Information. Oxford: Oxford University Press, 2019.
O uso de IA aumenta significativamente comportamentos exploratórios e a circulação entre projetos.
O estudo sugere potencial achatamento hierárquico em organizações intensivas em conhecimento.
Observa-se redução expressiva de interações humanas associadas à revisão, validação e coordenação do trabalho.
Os autores argumentam que os resultados são generalizáveis para a economia do conhecimento de forma mais ampla.