Caderno Profissionais · Trabalho e Inteligência Artificial
Durante muito tempo, a convivência no escritório se apoiou em regras que ninguém precisava escrever: não assumir o crédito pelo trabalho alheio, respeitar o tempo dos outros, agradecer a quem facilitou a sua vida. A colunista Pilita Clark, do Financial Times, parte dessa lembrança em texto publicado em 27 de setembro para sustentar um argumento simples e incômodo: a inteligência artificial generativa embaralhou esse código tácito, e ainda não existe consenso sobre o que é aceitável.1
O ponto de partida da coluna é uma pesquisa da Deloitte com 25 mil trabalhadores do Reino Unido, apresentada pela consultoria como o maior levantamento sobre uso de IA generativa no trabalho já feito em um único país. Segundo os números citados por Clark, 63% dos entrevistados usam ferramentas de IA no trabalho, principalmente para buscar informações, redigir e-mails e resumir documentos.1 A primeira dessas funções, observa a colunista, raramente ofende alguém. As outras duas são justamente onde começam os atritos.
E-mails e resumos: quando a economia de tempo vira descuido
Clark conta que não usa as respostas automáticas oferecidas pelos assistentes de e-mail. Mesmo mais sóbrias do que as primeiras versões, excessivamente entusiasmadas, elas ainda soam frias ou pouco pessoais, e a colunista teme que o destinatário perceba a origem e conclua que houve preguiça ou falta de consideração. Para Myka Meier, fundadora da Beaumont Etiquette, empresa que oferece treinamentos de conduta profissional a grandes corporações e foi ouvida pelo FT, as pessoas identificam com facilidade um texto produzido por IA. Os cursos de etiqueta para IA da empresa insistem no valor do toque pessoal.1
O exemplo mais revelador da coluna envolve uma avaliação de desempenho. Uma conhecida da autora recebeu do gestor um e-mail que condensava, em poucos parágrafos genéricos, uma longa conversa entre os dois, deixando de fora conquistas e metas que ela considerava centrais. A distinção proposta por Clark é útil para qualquer profissional: recorrer a um resumo automático para consumo próprio é uma escolha individual, mas entregar a outra pessoa, sem revisão, a síntese de algo que importa para ela comunica desatenção.1
Há uma camada que a discussão costuma ignorar. Em feedbacks, avaliações e negociações, o resumo não é um subproduto neutro: ele se torna a versão oficial do que foi dito. Quem o terceiriza sem revisar está, na prática, delegando a um modelo de linguagem a decisão sobre o que merece ser lembrado.
Workslop: o esforço que muda de mesa
A infração que Clark considera mais grave é repassar a um colega um trabalho feito com IA, como uma resposta a cliente ou uma análise de concorrente, sem conferir se está correto. O fenômeno já tem nome. Em setembro de 2025, pesquisadores do BetterUp Labs e do Stanford Social Media Lab cunharam na Harvard Business Review o termo workslop para descrever conteúdo gerado por IA que tem aparência de trabalho bem feito, mas não tem substância para fazer a tarefa avançar.2
No levantamento com 1.150 trabalhadores americanos em tempo integral, 40% disseram ter recebido esse tipo de material no mês anterior, e cada ocorrência consumia, em média, quase duas horas para ser resolvida. Os autores estimaram perdas de cerca de US$ 9 milhões por ano em produtividade para uma empresa de 10 mil funcionários.2 O dano também é relacional: 42% dos que receberam workslop passaram a confiar menos no remetente, e cerca de metade passou a vê-lo como menos criativo, capaz ou seguro do que antes.
Em junho de 2026, uma nova análise publicada na HBR por Matthias Holweg, da Universidade de Oxford, e Thomas Davenport, do Babson College, ampliou o diagnóstico. Quando erros com aparência de acabamento circulam entre equipes, a base de conhecimento da organização se degrada, fenômeno que os autores chamam de knowledge decay.3 A ressalva metodológica merece registro, como destacou o The Next Web: o conceito sintetiza evidências existentes e ainda não foi testado em estudos controlados, e a pesquisa sobre workslop depende de estimativas de tempo declaradas pelos próprios trabalhadores.
O workslop não elimina trabalho. Apenas transfere o esforço de quem enviou para quem recebeu, e cobra a conta em confiança.
Gravar sem avisar: da descortesia ao risco jurídico
Para Clark, pior do que repassar trabalho mal acabado é gravar uma reunião on-line sem avisar os participantes, ou enviar um assistente de transcrição automática no seu lugar sem comunicar ninguém. A colunista registra que já há quem chegue a reuniões e encontre mais robôs anotadores do que pessoas. Sua comparação é direta: ninguém deixaria o celular gravando sobre a mesa de uma sala de reunião para sair e almoçar.1
No Brasil, o tema ganha uma camada legal. A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) se aplica sempre que há tratamento de dados pessoais, qualquer que seja o meio, e uma reunião gravada e transcrita envolve voz, imagem, identificação dos participantes e opiniões. Análise do escritório Mendonça de Barros Advogados lembra que, mesmo sem uma norma específica sobre gravações com IA, as organizações continuam responsáveis pelos dados de colaboradores, parceiros e clientes, e aponta a informação clara aos participantes e, idealmente, o consentimento como pilares.7
Nos Estados Unidos, a questão já chegou aos tribunais. Em agosto de 2025, a ação Brewer v. Otter.ai foi proposta na Justiça Federal da Califórnia com base em leis sobre interceptação de comunicações. Em dezembro do mesmo ano, Cruz v. Fireflies.ai Corp., em Illinois, passou a questionar a coleta de padrões de voz sem aviso nem consentimento escrito, inclusive de pessoas que não usavam a plataforma, segundo levantamento da Lets Marketing.8 São alegações ainda em disputa, mas indicam que etiqueta e conformidade legal estão convergindo.
O retrato brasileiro: uso intenso, desconforto declarado
Os dados nacionais sugerem que o debate não é importado. A pesquisa Pulse of Work 2026, da GoTo, ouviu 500 profissionais brasileiros e registrou, segundo o Propmark, que 53,6% dizem depender da IA mais do que gostariam, enquanto 4,5% afirmam já não conseguir desempenhar suas atividades de forma adequada sem ferramentas como ChatGPT e Microsoft Copilot.5 No setor de tecnologia, o estudo Talent Trends 2026, da Michael Page, aponta que 84% dos trabalhadores já usam IA generativa, a mesma proporção de empresas que incentivam o uso, de acordo com o Sindpd.6
A combinação é significativa: incentivo corporativo forte, uso disseminado e um desconforto admitido pela maioria. Em ambientes assim, normas de convivência costumam surgir por atrito, caso a caso, e cada equipe acaba inventando as próprias. O custo dessa improvisação recai sobre as relações de trabalho, que são exatamente o ativo que a etiqueta existe para proteger.
Contraponto
A transparência também tem custo
A recomendação de ser transparente, central na coluna do FT, encontra um obstáculo empírico. Em artigo publicado em 2025 no periódico Organizational Behavior and Human Decision Processes, Oliver Schilke e Martin Reimann, da Universidade do Arizona, relataram 13 experimentos em que quem declarava ter usado IA era visto como menos confiável do que quem não declarava, em tarefas que iam da comunicação à análise e à criação.4 A explicação estaria na percepção de legitimidade: o uso de IA ainda é considerado socialmente menos apropriado. Os próprios autores, porém, observam que ser descoberto depois corrói a confiança ainda mais do que declarar, o que mantém a transparência como a opção menos arriscada.
Há também um argumento de outra natureza. Para profissionais que dominam o conteúdo mas têm dificuldade com a redação, inclusive em um segundo idioma, a IA reduz uma barreira real. Uma etiqueta que trate todo texto assistido como sinal de descaso pode penalizar justamente quem mais se beneficia da ferramenta. O critério mais defensável talvez não seja saber se houve IA, mas se o resultado reflete com fidelidade o que o autor pensa e se ele responde integralmente pelo que assinou.
Cinco regras práticas para usar IA sem constranger colegas
- Revise tudo o que sai da sua mesa. Se você não conferiu fatos, números e nomes, o trabalho ainda não está pronto, mesmo que pareça acabado.
- Separe o resumo para você do resumo para o outro. Sínteses que afetam a carreira, o cliente ou a decisão de alguém exigem leitura e ajuste humano antes do envio.
- Anuncie gravações e assistentes de transcrição antes da reunião. Explique o motivo, peça concordância e aceite uma recusa. Em conversas com terceiros, registre o aceite e informe onde o material ficará guardado.
- Calibre pelo grau de pessoalidade da mensagem. Agradecimentos, condolências, feedbacks difíceis e recusas pedem texto próprio; confirmações de agenda, nem tanto.
- Nas empresas, transforme etiqueta em política. Ferramentas homologadas, regras de retenção, controle de acesso às transcrições e critérios claros sobre quando sinalizar o uso de IA reduzem o espaço para mal-entendidos.
A conclusão de Clark é menos sobre tecnologia do que sobre conduta: as regras que a IA exige diferem pouco das que sempre valeram, e o fato de uma ferramenta tornar algo possível não o torna aceitável.1 Para o profissional brasileiro, que convive ao mesmo tempo com a pressão para adotar essas ferramentas e com a LGPD, a pergunta útil antes de cada envio continua sendo a mais antiga: eu assinaria isso se tivesse escrito cada palavra?
Perguntas frequentes
O que é etiqueta de IA no trabalho?
É o conjunto de normas de convivência sobre o uso de ferramentas de inteligência artificial em contextos profissionais, como revisar conteúdo gerado antes de enviá-lo, avisar sobre gravações e transcrições automáticas e evitar delegar a um modelo mensagens que exigem atenção pessoal.
O que significa workslop?
Workslop é o termo criado por pesquisadores do BetterUp Labs e do Stanford Social Media Lab, em artigo da Harvard Business Review de setembro de 2025, para designar conteúdo gerado por IA que parece bem acabado, mas não tem substância para fazer a tarefa avançar, transferindo o esforço de correção para quem o recebe.
Quanto tempo o workslop custa a quem o recebe?
No levantamento com 1.150 trabalhadores americanos, cada ocorrência levava, em média, quase duas horas para ser resolvida. Os autores estimaram perdas de cerca de US$ 9 milhões anuais para uma empresa de 10 mil funcionários, com base em tempo declarado pelos próprios entrevistados.
Posso gravar uma reunião com assistente de IA sem avisar os participantes no Brasil?
A LGPD se aplica ao tratamento de dados pessoais em qualquer meio, e gravações e transcrições envolvem voz, imagem e opiniões dos participantes. Especialistas em proteção de dados recomendam informar todos com antecedência e obter concordância. Cada caso concreto deve ser avaliado com o jurídico ou a área de conformidade da organização.
Devo informar que usei IA para escrever um e-mail ou relatório?
Não há regra única. Pesquisa de Schilke e Reimann (2025) mostra que declarar o uso pode reduzir a confiança, mas ser descoberto depois tende a ser pior. A recomendação mais prudente é sinalizar quando o destinatário depende da autoria ou da precisão do conteúdo e, em qualquer caso, revisar e assumir responsabilidade pelo que foi enviado.
Nota de atribuição. Este artigo foi elaborado a partir da coluna "The rules of AI etiquette", de Pilita Clark, publicada pelo Financial Times em 27 de setembro de 2026. O Tecido não reproduz nem traduz o texto original; as menções a ele são paráfrases com crédito. Leia a coluna completa em ft.com.
Evelyn Cordeiro — Curadora Editorial