Botsitting: Funcionários Perdem Mais de 6 Horas por Semana Corrigindo Erros de IA

A promessa da inteligência artificial sempre foi simples e sedutora: automatizar tarefas repetitivas, liberar tempo e aumentar a produtividade. Mas um novo estudo realizado pela empresa americana Glean joga uma luz incômoda sobre a realidade corporativa do uso dessas ferramentas — e os números revelam um paradoxo preocupante. Em vez de apenas se beneficiar da automação, os profissionais estão gastando uma fatia considerável do seu tempo de trabalho supervisionando, validando e corrigindo os erros das próprias ferramentas de IA que deveriam facilitar suas vidas.

De acordo com a pesquisa, divulgada pelo portal TechRadar, funcionários do Reino Unido perdem em média 6,3 horas por semana em atividades de monitoramento e correção de plataformas de inteligência artificial. O dado, por si só, já seria impactante. Mas ele se torna ainda mais revelador quando confrontado com outro número do mesmo estudo: os trabalhadores economizam, em média, 12 horas semanais graças à automação de processos. Ou seja, metade do tempo ganho com IA é imediatamente devolvido à tarefa de cuidar da própria IA.

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O Que é "Botsitting" e Por Que Ele Importa

O mercado já tem um nome para esse fenômeno: botsitting. O termo, uma fusão das palavras "bot" e "babysitting" (a prática de tomar conta de crianças), descreve exatamente o que acontece no cotidiano corporativo: profissionais que passam parte significativa do expediente vigiando os sistemas automatizados, garantindo que as respostas geradas sejam precisas, coerentes e utilizáveis.

Longe de ser uma curiosidade semântica, o botsitting representa um custo operacional real e crescente para as empresas. Ele não aparece nos relatórios de eficiência, não é contabilizado nas métricas de ROI de tecnologia e raramente é discutido nas reuniões de liderança — mas está lá, consumindo horas produtivas e redefinindo silenciosamente as funções de milhões de trabalhadores.

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Alta Adoção, Baixa Confiança Institucional

Os dados da pesquisa da Glean também revelam um cenário de adoção massiva das ferramentas de IA no ambiente corporativo britânico. Impressionantes 90% dos profissionais do setor de tecnologia no Reino Unido afirmam utilizar inteligência artificial no trabalho — um índice superior ao registrado nos Estados Unidos, onde o número chega a 84%.

Apesar desse alto nível de adoção, apenas 42% das empresas são classificadas pelos próprios funcionários como organizações verdadeiramente focadas em IA. Isso indica que, na prática, o uso das ferramentas ainda é fragmentado, individual e muitas vezes desconectado de uma estratégia corporativa coerente.

Esse descompasso se aprofunda quando analisamos a percepção de impacto:

• 78% dos entrevistados acreditam que a IA aumenta a produtividade individual
• Apenas 18% acreditam que ela gera impactos significativos no desempenho geral da organização

A diferença entre esses dois números é gritante e sintomática. Os profissionais sentem os benefícios no próprio trabalho, mas não percebem — ou não confiam — que esse ganho se traduz em resultados reais para o negócio como um todo.

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O Custo Oculto: Revisar é Mais Comum do que Criar

Um dos achados mais reveladores do estudo diz respeito à distribuição do tempo que os funcionários dedicam às ferramentas de IA. Historicamente, imaginava-se que o maior esforço estaria na criação dos prompts — os comandos e solicitações iniciais enviados às plataformas. Mas a realidade se inverteu.

Atualmente, os profissionais dedicam:

• 38% do tempo com IA à revisão e ao controle de qualidade das respostas geradas
• Copiar
  36% do tempo à criação de comandos e solicitações iniciais

Em outras palavras, verificar se a IA errou tornou-se a principal atividade relacionada ao uso dessas ferramentas no ambiente corporativo — acima até da própria interação criativa com os sistemas.

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Um em Cada Três Usos Falha Completamente

A Glean foi ainda mais direta em seus dados sobre confiabilidade: mais de um terço das sessões realizadas com ferramentas de inteligência artificial falham totalmente. Não se trata de respostas imperfeitas ou que precisam de pequenos ajustes — são falhas completas, que resultam em retrabalho expressivo.

Os impactos práticos dessa instabilidade são sentidos por uma parcela enorme dos trabalhadores:

• 77% dos profissionais precisaram refazer ou corrigir textos, códigos ou análises gerados por IA no último mês
• 26% passaram pela mesma situação na última semana

Esses números revelam que o retrabalho causado por falhas de IA não é uma exceção ocasional — é uma experiência rotineira e frequente para a maioria dos usuários corporativos dessas tecnologias.

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A Crítica das Métricas de Vaidade

Rebecca Hinds, diretora do Work AI Institute, não tem papas na língua ao analisar como as empresas medem o sucesso de suas iniciativas com inteligência artificial. Segundo ela, a maior parte das corporações avalia a eficiência da tecnologia de forma superficial, recorrendo ao que a especialista chama de "métricas de vaidade": volume de acessos às plataformas, quantidade de comandos enviados, número de usuários ativos.

Essas métricas, embora fáceis de apresentar em slides de reunião executiva, não capturam o trabalho invisível que sustenta — e frequentemente limita — os resultados reais da automação. O esforço de supervisão, validação e correção realizado pelos funcionários simplesmente não aparece nos dashboards de produtividade.

A advertência da especialista é um chamado para que as organizações repensem suas métricas de sucesso e adotem uma visão mais honesta e completa sobre o que significa, de fato, integrar a inteligência artificial ao ambiente de trabalho.

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O Que as Empresas Precisam Fazer Diferente

Diante desse cenário, fica claro que o simples ato de adotar ferramentas de IA não é suficiente para garantir ganhos reais de produtividade. As organizações que quiserem colher os benefícios prometidos pela automação inteligente precisarão investir em algumas frentes estratégicas:

1. Treinamento qualificado dos funcionários para uso mais eficiente das ferramentas de IA, reduzindo falhas por uso inadequado
2. Seleção criteriosa das plataformas, priorizando soluções com maior confiabilidade e menor taxa de erros
3. Revisão das métricas de avaliação, incorporando indicadores que capturem o tempo de supervisão e retrabalho
4. Integração estratégica da IA, alinhando o uso individual das ferramentas com objetivos coletivos e processos organizacionais bem definidos
5. Gestão do trabalho invisível, reconhecendo e contabilizando o esforço de botsitting como parte do custo operacional da automação

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IA Ainda Vale a Pena? A Resposta É Sim — Com Ressalvas

Os dados da pesquisa da Glean não significam que a inteligência artificial seja inútil ou que as empresas devam abandonar suas iniciativas de automação. Afinal, 12 horas economizadas por semana continuam sendo um ganho expressivo — mesmo que metade desse tempo seja reabsorvida pelo botsitting.

O ponto central é que a adoção acrítica e desestruturada da IA cria uma ilusão de produtividade. As organizações celebram os números de adoção e os relatos individuais de eficiência sem enxergar a conta que está sendo paga nos bastidores, hora a hora, tela por tela.

Para tarefas simples e bem delimitadas — revisão de textos, organização de dados, geração de rascunhos, suporte a pesquisas — a IA continua sendo um aliado poderoso e legítimo. O problema está em tratá-la como uma solução infalível e autônoma, quando na prática ela ainda exige um copiloto humano atento e disponível.

A inteligência artificial chegou para ficar. Mas a maturidade no uso dessas ferramentas ainda está sendo construída — e o primeiro passo é olhar com honestidade para os números que desafiam a narrativa do progresso sem fricção.