30 de julho de 2026
Inteligência Artificial na Gestão de Pessoas: percepções sobre desenvolvimento humano, organizacional e coexistência sem preconceito
Felipe Mateus Santos; Gislaine Rossetti Madureira Ferreira
DOI: 10.22167/2675-6528-202600779
Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.
Resumo
A rápida adoção da Inteligência Artificial (IA) nas organizações gerou impactos significativos na gestão de pessoas, demandando o desenvolvimento de novas competências e a construção de culturas de coexistência responsável entre humanos e máquinas. Este estudo objetivou analisar as contribuições percebidas da IA para o desenvolvimento humano e organizacional, bem como avaliar as percepções sobre coexistência, justiça e confiança entre profissionais que a utilizam em suas atividades de trabalho, identificando associações com a frequência de uso. Realizou-se uma pesquisa quantitativa, aplicando um questionário online com escala Likert e questões de múltipla seleção, que obteve 64 respostas válidas de profissionais de diversos níveis hierárquicos e setores. Os dados foram analisados por estatísticas descritivas, alfa de Cronbach e teste t de Welch. Os resultados indicaram uma percepção predominantemente positiva do impacto da IA, com destaque para a qualidade das entregas e a comunicação/colaboração. Os blocos de desenvolvimento humano e organizacional apresentaram médias elevadas, enquanto o bloco de coexistência, justiça e confiança sinalizou oportunidades de melhoria em treinamento para uso responsável e prevenção de estigmas. Observou-se uma associação significativa entre a maior frequência de uso de IA e percepções mais positivas de coexistência. Concluiu-se que a IA pode potencializar o capital humano e o desenvolvimento organizacional, desde que acompanhada de governança, capacitação e cultura de cointeligência na gestão de pessoas.
Palavras-chave: Cointeligência; Coexistência humano-IA; Desenvolvimento humano; Desenvolvimento organizacional; Gestão de pessoas.
1. Introdução
A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma das forças mais transformadoras da gestão de pessoas nas últimas décadas. No contexto da Quarta Revolução Industrial, sua adoção nas organizações deixou de ser uma tendência futurista para se tornar uma realidade operacional que redefine processos de recrutamento, avaliação de desempenho, desenvolvimento de competências e dinâmicas de colaboração. Essa evolução exige que profissionais e líderes desenvolvam novas competências, enquanto as organizações precisam construir culturas de coexistência responsável entre humanos e máquinas. Para o profissional de gestão de pessoas, essa transformação representa tanto uma oportunidade de ampliar o impacto estratégico da área quanto um conjunto de desafios concretos relacionados à ética, à equidade e à construção de ambientes de trabalho mais justos e produtivos.
A literatura especializada propõe que a relação entre a IA e a inteligência humana deve ser compreendida como uma simbiose, e não como uma competição (Jarrahi, 2018). Enquanto a IA se destaca no processamento eficiente de grandes volumes de dados estruturados, a inteligência humana mantém sua insubstituibilidade no julgamento contextual, na criatividade e na gestão de relações interpessoais. Essa colaboração sinérgica é fundamental para o desenvolvimento humano, pois a IA pode atuar como catalisadora ao personalizar trilhas de aprendizagem, identificar lacunas de competências e acelerar ciclos de feedback (Mollick, 2024). Mollick (2024) cunhou o conceito de cointeligência para descrever essa parceria, onde a delegação de tarefas de síntese e processamento de informação à IA libera a capacidade cognitiva dos profissionais para atividades mais criativas, relacionais e estratégicas, potencializando seu desenvolvimento.
Contudo, a integração de algoritmos em decisões organizacionais levanta questões legítimas sobre vieses, explicabilidade e percepções de justiça (Colquitt, 2001; Jarrahi, 2018). No contexto brasileiro, os maiores desafios para as organizações não são meramente técnicos, mas culturais, conforme alertam Andrade e Hervé (2023) e Schilling (2025). Esses desafios incluem a resistência à mudança, o medo de substituição de empregos e a ausência de estruturas de governança que garantam equidade e transparência nos processos mediados pela IA. A confiança nos sistemas automatizados, sustentada por previsibilidade e explicabilidade, é apontada como condição fundamental para uma adoção responsável e sustentável (Jian et al., 2000).
Apesar da crescente relevância do tema e da rápida expansão da IA no ambiente corporativo, há uma notável escassez de evidências empíricas no contexto brasileiro. Pouco se sabe sobre como os profissionais percebem, na prática, a contribuição da IA para seu desenvolvimento humano e organizacional, e para a qualidade das relações humano-IA no ambiente corporativo. Essa lacuna de conhecimento impede a formulação de estratégias de gestão de pessoas que sejam verdadeiramente eficazes e éticas, capazes de capitalizar os benefícios da IA enquanto mitigam seus riscos e desafios. Compreender essas percepções é crucial para orientar a construção de um futuro do trabalho onde a tecnologia e o capital humano coexistam de forma produtiva e harmoniosa.
Diante desse cenário e da necessidade de aprofundar o entendimento sobre a interação entre a Inteligência Artificial e a gestão de pessoas, este estudo se justifica pela urgência em fornecer dados empíricos que possam subsidiar a tomada de decisão e o desenvolvimento de políticas organizacionais mais assertivas. Assim, o objetivo central deste trabalho foi analisar as contribuições percebidas da IA para o desenvolvimento humano e organizacional, bem como as percepções sobre coexistência, justiça e confiança entre profissionais que utilizam IA em suas atividades de trabalho, identificando associações entre a frequência de uso de IA e essas percepções.
2. Material e Métodos
O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa quantitativa, de natureza descritiva e exploratória. O objetivo central foi analisar as contribuições percebidas da Inteligência Artificial (IA) para o desenvolvimento humano e organizacional, bem como as percepções sobre coexistência, justiça e confiança entre profissionais que utilizam IA em suas atividades de trabalho, buscando identificar associações com a frequência de uso da tecnologia.
A estratégia de pesquisa adotada foi o levantamento de dados por meio de um questionário online. Este instrumento foi desenvolvido e aplicado utilizando a plataforma Google Forms, permitindo a coleta de informações de forma padronizada e eficiente junto aos participantes. A estrutura do questionário foi organizada em quatro blocos distintos para abordar os diferentes aspectos do estudo.
O primeiro bloco do questionário incluiu questões de caracterização dos respondentes, abrangendo informações como papel de liderança, tempo de empresa, nível/cargo e frequência de uso de IA. O segundo bloco consistiu em uma questão de múltipla seleção, com nove opções predefinidas, sobre as frentes em que a IA contribui para o desenvolvimento humano e organizacional. O terceiro bloco avaliou a valência do impacto percebido da IA no trabalho, oferecendo três categorias de resposta.
O quarto bloco do instrumento foi composto por treze itens avaliados em uma escala Likert de cinco pontos, variando de 1 (discordo totalmente) a 5 (concordo totalmente). Esses itens foram agrupados em três blocos analíticos: desenvolvimento humano (DH), desenvolvimento organizacional (DO) e coexistência, justiça e confiança (CJC). A escala foi fundamentada em instrumentos validados por Davis (1989), Venkatesh et al. (2003), Jian et al. (2000) e Colquitt (2001).
Os procedimentos de coleta de dados ocorreram entre 26 de janeiro de 2026 e 10 de fevereiro de 2026. Antes de iniciar o preenchimento do questionário, os participantes foram convidados a ler e aceitar o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), que se encontra disponível no Apêndice A. A participação foi voluntária e o anonimato de todos os respondentes foi garantido, com as respostas sendo analisadas de forma agregada.
A amostragem utilizada foi não probabilística por conveniência, direcionada a profissionais que utilizam IA em suas atividades de trabalho. O convite para participação foi amplamente distribuído por meio de canais digitais, redes profissionais e grupos de comunicação corporativa, visando alcançar uma diversidade de perfis ocupacionais e experiências com a tecnologia. Foram obtidas 64 respostas válidas, todas com o aceite do TCLE.
A análise dos dados foi realizada em três etapas sequenciais. Na primeira etapa, aplicaram-se estatísticas descritivas, incluindo frequências absolutas e relativas, médias e desvios-padrão, para caracterizar a amostra e descrever os resultados por item e por bloco. Na segunda etapa, avaliou-se a consistência interna de cada bloco analítico por meio do coeficiente alfa de Cronbach, adotando o patamar de 0,70 como mínimo aceitável, conforme recomendado por Sampieri et al. (2013).
Na terceira etapa, realizou-se uma análise exploratória de associações entre grupos de frequência de uso de IA. Os grupos foram definidos como “uso alto” (uso diário ou 3 a 5 vezes por semana) e “uso baixo” (uso de 1 a 2 vezes por semana, raramente ou nunca). A comparação das médias dos blocos entre esses grupos foi efetuada por meio do teste t de Welch, que é adequado para amostras com variâncias potencialmente diferentes e tamanhos distintos. A interpretação dos resultados foi de caráter exploratório, sem inferência causal, dada a natureza não probabilística da amostra.
3. Resultados e Discussão
A presente seção detalha os resultados obtidos na pesquisa, interpretando-os à luz do referencial teórico e dos objetivos propostos. Inicialmente, apresenta-se o perfil dos profissionais que participaram do estudo, seguido pela análise das percepções sobre o impacto geral da Inteligência Artificial (IA) no trabalho e suas principais frentes de contribuição. Posteriormente, são discutidos os resultados por dimensões analíticas – Desenvolvimento Humano (DH), Desenvolvimento Organizacional (DO) e Coexistência, Justiça e Confiança (CJC) – com base nas avaliações em escala Likert. Por fim, explora-se a associação entre a frequência de uso da IA e as percepções dos profissionais, culminando em uma síntese interpretativa dos achados.
Perfil da amostra
A pesquisa obteve 64 respostas válidas de profissionais, todos com o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) devidamente aceito. A amostra revelou uma composição diversificada, com 62,5% dos respondentes atuando em posições de liderança direta de pessoas, enquanto 37,5% não possuíam essa responsabilidade formal. Essa proporção de líderes é relevante, pois suas percepções podem influenciar a cultura organizacional em relação ao uso da IA. O tempo de empresa predominante entre os participantes foi de um a dois anos, representando 43,8% da amostra, seguido por aqueles com três a cinco anos de empresa, que totalizaram 29,7%. Esse dado sugere que a amostra é composta por profissionais em uma fase de carreira que possivelmente os expôs às transformações digitais mais recentes.
Em relação ao nível hierárquico, a distribuição dos respondentes abrangeu diversas posições: 32,8% eram de coordenação/supervisão, 23,4% analistas/especialistas, 21,9% gerentes, 14,1% operacionais/assistentes e 7,8% diretores/C-level. Essa diversidade hierárquica é crucial para uma análise abrangente das percepções sobre a IA, uma vez que diferentes níveis podem ter experiências e visões distintas sobre a tecnologia. A frequência de uso da IA no trabalho foi predominantemente alta, com 35,9% dos profissionais utilizando-a frequentemente (três a cinco vezes por semana) e 21,9% diariamente. Isso totaliza 57,8% no grupo de uso considerado alto, o que favorece a realização de análises comparativas com o grupo de uso mais esporádico, permitindo investigar como a experiência prática se relaciona com as percepções sobre a IA.
Impacto percebido e frentes de contribuição da IA
A avaliação geral do impacto da IA no trabalho revelou uma percepção predominantemente positiva entre os respondentes, com 67,2% indicando um impacto mais positivo do que negativo. Uma parcela significativa, 28,1%, considerou o impacto equilibrado, enquanto apenas 4,7% ainda não conseguiram avaliar. Este resultado é consistente com a perspectiva de Mollick (2024), que sugere que profissionais com experiência direta no uso da IA tendem a desenvolver percepções mais nuançadas e favoráveis sobre a tecnologia. A combinação dessa avaliação majoritariamente positiva com a alta frequência de uso da IA na amostra (57,8% no grupo de uso alto) indica que o contato prático e contínuo com as ferramentas de IA tem gerado experiências mais favoráveis do que desfavoráveis. Esse achado corrobora a hipótese central do Technology Acceptance Model (TAM) de Davis (1989), que postula que a experiência prática com a tecnologia tende a influenciar positivamente as percepções de utilidade e confiança ao longo do tempo.
No que se refere às frentes de contribuição da IA, os resultados de múltipla seleção destacaram a qualidade do trabalho, como revisão, checagem e melhoria de entregáveis, mencionada por 77,8% dos respondentes. A comunicação e colaboração, incluindo resumos, alinhamentos e tradução, foi apontada por 71,4%. Outras contribuições relevantes incluíram a identificação de lacunas e prioridades (58,7%) e a tomada de decisão e resolução de problemas (55,6%). Esse padrão de contribuições percebidas está alinhado com a análise de Jarrahi (2018), que enfatiza a sinergia entre humanos e IA como fonte de ganhos consistentes, onde a IA processa informações e o julgamento humano interpreta e age sobre elas. A média de 4,6 frentes de contribuição marcadas por respondente sugere que a IA é percebida como um parceiro cognitivo multidimensional, e não apenas como uma ferramenta de automação de tarefas isoladas, reforçando a visão de cointeligência de Mollick (2024).
Resultados por dimensões (escala Likert 1-5)
A análise dos 13 itens em escala Likert revelou médias e desvios-padrão que oferecem insights detalhados sobre as percepções dos profissionais. Os itens com as maiores médias foram “Aprendizagem mais rápida e aplicação” (4,31), “Inovação e melhoria contínua de processos” (4,30) e “Gestão do conhecimento (documentação e aprendizagem)” (4,28). Esses resultados são consistentes com a recomendação de Mollick (2024) de que os profissionais devem priorizar o uso da IA para síntese de conhecimento, inovação iterativa e aprendizagem acelerada, elementos essenciais para a construção de uma relação de cointeligência. A alta avaliação desses itens indica que os profissionais já percebem, na prática, os benefícios transformadores que a literatura projeta para o desenvolvimento humano e organizacional, especialmente no que tange à otimização de processos de aprendizagem e inovação.
Em contraste, os itens com as menores médias foram “Treinamento e orientação para uso responsável” (3,73) e “Ausência de estigma por usar ou não usar IA” (3,78). Esses valores mais baixos confirmam o alerta de Schilling (2025) e Mollick (2024) de que as dimensões cultural e de governança da adoção da IA são as áreas em que as organizações menos têm avançado de forma estruturada. A percepção de que há lacunas em treinamento para uso responsável e a existência de estigmas associados ao uso ou não uso da IA indicam desafios significativos na construção de uma coexistência saudável entre humanos e tecnologia. Esses achados ressaltam a necessidade de as organizações investirem em políticas e práticas que promovam a ética, a transparência e a inclusão no uso da IA, mitigando preconceitos e garantindo que todos os profissionais se sintam valorizados, independentemente de sua interação com a tecnologia.
Para uma interpretação mais abrangente, os itens foram agrupados em três blocos analíticos: Desenvolvimento Humano (DH), Desenvolvimento Organizacional (DO) e Coexistência, Justiça e Confiança (CJC). A consistência interna de cada bloco foi avaliada pelo alfa de Cronbach, que variou entre 0,86 e 0,89, valores considerados adequados e acima do patamar mínimo de 0,70 recomendado por Sampieri et al. (2013). O bloco de Desenvolvimento Organizacional apresentou a maior média (4,21), seguido pelo Desenvolvimento Humano (4,15). O bloco de Coexistência, Justiça e Confiança obteve a menor média (3,97). Embora a diferença entre as médias não seja de grande magnitude, ela é substantivamente relevante, indicando que os profissionais percebem a contribuição da IA para o desenvolvimento de forma mais consolidada do que para a qualidade da coexistência, justiça e ausência de preconceito.
Esse padrão de resultados é consistente com o diagnóstico de Andrade e Hervé (2023), que apontam o paradoxo da automatização: organizações que buscam ganhos de produtividade com a IA muitas vezes negligenciam a construção de estruturas de governança que garantam equidade e transparência. Os dados desta pesquisa sugerem que esse descompasso já é percebido pelos próprios profissionais. A recomendação de Colquitt (2001) sobre a importância da justiça processual, que envolve transparência e consistência nos critérios de decisão, como preditor mais forte de confiança e engajamento, reforça a urgência de as organizações investirem na explicabilidade dos sistemas de IA utilizados em processos de gestão de pessoas. A menor média no bloco CJC, portanto, sinaliza uma área crítica para intervenção e aprimoramento, visando uma integração mais ética e sustentável da IA no ambiente de trabalho.
Comparação por frequência de uso de IA
A análise exploratória da associação entre a frequência de uso da IA e as percepções dos profissionais revelou um resultado de significativa relevância. O bloco de Coexistência, Justiça e Confiança (CJC) apresentou uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos de uso alto e baixo (teste t de Welch, p=0,026). Profissionais com alta frequência de uso da IA (diariamente ou três a cinco vezes por semana) demonstraram uma média superior (4,18) nas percepções de CJC, em comparação com aqueles que usam a IA com baixa frequência (uma a duas vezes por semana, raramente ou nunca), cuja média foi de 3,66. Este achado é teoricamente relevante por duas razões principais.
Primeiramente, o resultado corrobora a hipótese central do Technology Acceptance Model (TAM) de Davis (1989), que sugere que a experiência prática com a tecnologia modifica positivamente as percepções de utilidade e confiança. Os dados indicam que esse efeito é particularmente pronunciado na dimensão de coexistência, que é mais sensível a fatores culturais e experienciais. A exposição prática e contínua à IA parece fomentar uma compreensão mais profunda e positiva das dinâmicas de parceria humano-IA, da clareza de responsabilidades, da explicabilidade dos sistemas e da ausência de estigmas. Essa experiência direta pode desmistificar a tecnologia e construir uma relação de maior confiança e aceitação.
Em segundo lugar, e de forma mais importante para a gestão de pessoas, este resultado sugere que o caminho mais eficaz para melhorar as percepções de coexistência justa e sem preconceito pode não se limitar à comunicação corporativa ou ao treinamento formal. A criação de oportunidades concretas e seguras de experimentação com a IA, onde os profissionais podem interagir e aprender com a tecnologia em um ambiente controlado, pode ser uma estratégia mais eficaz. Essa abordagem transforma a recomendação de Mollick (2024) sobre a modelagem de comportamentos de uso consciente em uma estratégia com respaldo empírico nesta amostra. Jian et al. (2000) reforçam que a confiança em sistemas automatizados se consolida pela experiência repetida com resultados previsíveis e transparentes, e não apenas pela intenção declarada de confiar, o que sustenta a conclusão de que a exposição prática supervisionada é uma alavanca de governança mais eficaz do que políticas abstratas de uso, promovendo uma cultura de cointeligência mais robusta e integrada.
Em síntese, os resultados da pesquisa convergem para uma imagem consistente com o referencial teórico adotado, indicando que a IA é percebida pelos profissionais como um fator genuíno de potencialização do desenvolvimento humano e organizacional. As principais frentes de contribuição identificadas, como qualidade das entregas, aprendizagem acelerada, inovação e gestão do conhecimento, alinham-se às dimensões em que Jarrahi (2018) e Mollick (2024) identificam o maior potencial de sinergia humano-IA. Contudo, os dados revelam com clareza que a dimensão de coexistência, justiça e confiança permanece como o principal ponto de atenção para a gestão de pessoas. Os menores valores individuais da escala e a menor média de bloco concentram-se nas questões de treinamento responsável, ausência de estigma e explicabilidade das decisões mediadas por IA, precisamente os desafios que Andrade e Hervé (2023), Schilling (2025) e Mollick (2024) identificam como os mais críticos para a sustentabilidade da coexistência humano-IA nas organizações, e que este trabalho confirma empiricamente no contexto brasileiro.
4. Conclusão
O presente estudo analisou as contribuições percebidas da Inteligência Artificial (IA) para o desenvolvimento humano e organizacional, bem como as percepções sobre coexistência, justiça e confiança entre profissionais que a utilizam em suas atividades de trabalho, identificando associações com a frequência de uso. Verificou-se uma percepção predominantemente positiva do impacto da IA, com destaque para a melhoria da qualidade das entregas, a comunicação e a colaboração. Observou-se que a IA contribui significativamente para a aprendizagem acelerada, a inovação contínua de processos e a gestão do conhecimento, elementos essenciais para o desenvolvimento humano e organizacional. Contudo, identificou-se que as dimensões de coexistência, justiça e confiança apresentaram oportunidades de melhoria, especialmente no que tange ao treinamento para uso responsável e à prevenção de estigmas. A análise revelou uma associação significativa entre a maior frequência de uso da IA e percepções mais positivas de coexistência, sugerindo que a experiência prática com a tecnologia pode fomentar maior confiança e aceitação.
A principal contribuição deste trabalho reside na confirmação empírica, no contexto brasileiro, de que a IA pode potencializar o capital humano e o desenvolvimento organizacional, desde que sua adoção seja acompanhada de uma governança robusta, capacitação adequada e uma cultura de cointeligência na gestão de pessoas. A criação de oportunidades seguras de experimentação com a IA emerge como uma estratégia eficaz para promover uma coexistência justa e sem preconceito. Este estudo, contudo, apresenta limitações inerentes à sua metodologia, como a amostragem não probabilística por conveniência, que impede a generalização estatística dos resultados, e o tamanho amostral de 64 respondentes, que limita o poder dos testes inferenciais. O desenho transversal também impede inferências causais sobre as relações identificadas. Para futuras pesquisas, sugere-se a realização de estudos longitudinais com amostras probabilísticas e maior diversidade setorial, além da inclusão de variáveis moderadoras como cultura organizacional e maturidade digital, que podem aprofundar a compreensão das percepções sobre a coexistência humano-IA.
Referências Bibliográficas
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Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C.; Baptista-Lucio, M.D.P. 2013. Metodologia de Pesquisa. 5ed. Penso, Porto Alegre, RS, Brasil.
Jarrahi, M.H. 2018. Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons 61(4): 577-586.
Jian, J.-Y.; Bisantz, A.M.; Drury, C.G. 2000. Foundations for an empirically determined scale of trust in automated systems. International Journal of Cognitive Ergonomics 4(1): 53-71.
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Venkatesh, V.; Morris, M.G.; Davis, G.B.; Davis, F.D. 2003. User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS Quarterly 27(3): 425-478.
Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq
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