Profissionais · Trabalho e linguagem
A sócia de um fundo de venture capital em Estocolmo abriu uma reunião recente avisando à equipe que aquilo não era uma reunião matinal, e sim um recomeço. Percebeu no mesmo instante de onde vinha a construção. O episódio, relatado pelo The Wall Street Journal em reportagem de Katherine Bindley publicada nesta quarta-feira (30)1, abre um retrato do ambiente de trabalho em 2026: profissionais que passam horas por dia conversando com Claude, ChatGPT e ferramentas semelhantes começam a devolver ao mundo o vocabulário, o ritmo e até a cortesia exagerada desses sistemas.
A reportagem reúne relatos de executivos, recrutadores e fundadores nos Estados Unidos e na Europa. Um recrutador conta que passou a revisar mensagens escritas por ele mesmo para que soassem menos artificiais. Um grupo de fundadores admite que o estilo telegráfico usado para dar ordens aos modelos começou a vazar para conversas comuns. Uma startup em São Francisco instituiu um quadro branco onde cada uso de expressão típica de chatbot rende uma marca, e quem acumula mais marcas na semana paga o happy hour1.
Em inglês, o fenômeno ganhou apelidos informais como "LLM-ismos" e "Claude speak". A pergunta relevante para quem trabalha no Brasil é outra: trata-se de uma anedota do Vale do Silício ou de um movimento mensurável? E, se for mensurável, quanto ele custa a quem vive de comunicar ideias?
O que os dados já mostram
A evidência mais direta vem do Instituto Max Planck para o Desenvolvimento Humano, em Berlim. Uma equipe liderada por Hiromu Yakura analisou cerca de 740 mil horas de fala humana, extraídas de mais de 360 mil palestras acadêmicas no YouTube e de 771 mil episódios de podcast2. Os pesquisadores rastrearam palavras que o ChatGPT usa com frequência muito maior que as pessoas, como delve (aprofundar), realm (domínio, esfera), meticulous e adept. O resultado, publicado como preprint no arXiv e repercutido pela Scientific American, mostra um salto no uso desses termos na fala nos 18 meses seguintes ao lançamento do ChatGPT. Segundo a cobertura do portal alemão heise, delve cresceu 48%, adept 51% e realm 35% nas palestras acadêmicas analisadas.
Um detalhe do desenho do estudo importa para o mundo do trabalho: no recorte de podcasts, os autores usaram apenas programas com diálogo, justamente para medir a conversa espontânea, e não a leitura de roteiros. O próprio Yakura contou à Scientific American que começou a investigar o tema depois de notar a palavra delve aparecendo com mais frequência no seu próprio vocabulário.
Na escrita, o sinal é ainda mais nítido. Dmitry Kobak e colegas examinaram mais de 15 milhões de resumos de artigos biomédicos indexados no PubMed entre 2010 e 2024 e identificaram um aumento abrupto de certas "palavras de estilo" depois da chegada dos grandes modelos de linguagem. O estudo, publicado na Science Advances, estima que ao menos 13,5% dos resumos de 2024 passaram por algum LLM3. A forma verbal delves, por exemplo, apareceu 28 vezes mais do que o esperado pela tendência anterior. Na versão preprint, os autores registram que o impacto desses modelos sobre o vocabulário científico superou o de acontecimentos como a pandemia de covid.
O percurso sugerido pelos dois trabalhos é coerente. Primeiro a ferramenta escreve ou edita o texto; depois o texto circula, é lido, repetido em apresentações; por fim, as palavras passam a sair da boca de quem nunca abriu o chatbot naquele dia. O ciclo tem uma volta a mais: os próximos modelos serão treinados, em parte, com esse material híbrido.
Quando o prompt vira jeito de conversar
Nem toda a contaminação é de vocabulário. Parte dela é de comportamento. A consultora Allie K. Miller relatou ao WSJ que, em reuniões, quando alguém se alonga demais, colegas interrompem perguntando qual é o objetivo, exatamente como se escreve uma boa instrução para um modelo1. Um executivo de Washington ouvido pela reportagem observa que comandos como "pense como um analista" ou a sigla BLUF (a conclusão primeiro) ficaram mais compreensíveis para todos depois que a IA popularizou esse tipo de formulação.
Para quem trabalha com produto, nada disso soa estranho. Times de produto convivem há anos com formatos padronizados: histórias de usuário no molde "como X, quero Y, para Z", OKRs, documentos que abrem pela recomendação. O que o prompt acrescenta é um registro novo, orientado a instrução, seco e organizado em tópicos. E há um mecanismo comportamental conhecido operando aqui: o modelo responde melhor a comandos diretos e estruturados, a pessoa é recompensada por usá-los dezenas de vezes por dia, e o hábito se generaliza para contextos onde a recompensa não existe.
Em parte, isso é bom. Perguntar pelo objetivo de uma reunião que se perdeu é boa facilitação, com ou sem IA. O problema começa quando o registro feito para máquinas passa a ser usado com pessoas. Um colega não é uma interface. Ele precisa de contexto, de história e de algum espaço para pensar em voz alta, que é justamente o que o estilo de comando elimina.
O prompt é um registro desenhado para máquinas. Levado para a conversa entre colegas, ele economiza palavras e gasta confiança.
O caso brasileiro: 50 milhões de usuários e um português que aprendeu com o inglês
No Brasil, a escala do fenômeno já é considerável. A pesquisa TIC Domicílios 2025, do Cetic.br/NIC.br, mediu pela primeira vez o uso de IA generativa: 32% dos usuários de internet do país, cerca de 50 milhões de pessoas com 10 anos ou mais, já recorreram a essas ferramentas6. O uso é significativamente maior entre os estratos de maior renda e escolaridade. Em termos práticos, isso significa que o "sotaque de máquina" tende a se concentrar exatamente no ambiente de escritório, entre gestores, analistas e profissionais liberais.
O português corporativo já carregava uma camada de anglicismos antes da IA: alinhar, performar, fazer um deep dive. Os modelos, treinados majoritariamente em inglês, parecem acrescentar outra camada, feita de decalques e fórmulas. Quem revisa textos profissionais em português reconhece o repertório: "mergulhar fundo", "no cenário atual", "vale ressaltar que", "não se trata apenas de X, mas de Y", listas sempre em trios, adjetivos como "robusto" aplicados a qualquer coisa e o uso abundante de travessões para encadear ideias.
Há um motivo para levar isso além da piada. Pesquisadores da Universidade Cornell conduziram um experimento com 118 participantes da Índia e dos Estados Unidos, apresentado na conferência CHI 2025, no qual parte deles escrevia com sugestões automáticas do GPT-4o4. Os ganhos de produtividade foram maiores para os americanos, e as sugestões levaram os indianos a escrever de forma mais parecida com os americanos, apagando nuances que diferenciavam a expressão cultural de cada grupo. O estudo foi feito em inglês e não testou o português. Ainda assim, a hipótese de que profissionais brasileiros estejam importando, junto com a ferramenta, uma retórica que não é a sua merece atenção.
O custo profissional de soar igual
A consultora de relações públicas Angela Nibs, que passou duas décadas tentando tirar o jargão da boca de executivos, resumiu o problema ao WSJ: "Todo mundo soa polido, mas ninguém soa particularmente interessante"1. Segundo ela, fundadores que antes contavam por que criaram suas empresas agora respondem com três pilares, oportunidade de mercado e diferencial competitivo.
Para profissionais cujo valor está no julgamento, e não na execução, esse nivelamento tem custo concreto. Uma carta de apresentação, uma proposta comercial ou um pitch existem para diferenciar quem escreve. Se todos usam a mesma estrutura e as mesmas transições, o texto deixa de funcionar como sinal. O mesmo vale para o elogio: a investidora sueca ouvida pela reportagem admitiu ter adotado o hábito de chamar colegas de "brilhantes", imitando a bajulação típica dos modelos1. Elogio distribuído a tudo perde a função de informar o que de fato foi bom.
Há ainda a questão cognitiva, que um engenheiro ouvido pelo WSJ formulou como um palpite de que estaríamos atrofiando o cérebro. O estudo mais citado nesse debate vem do MIT Media Lab. Nataliya Kosmyna e colegas acompanharam 54 participantes escrevendo redações ao longo de quatro meses, divididos entre quem usava ChatGPT, quem usava buscador e quem não usava ferramenta alguma5. A eletroencefalografia mostrou a conectividade cerebral mais fraca no grupo que usava o modelo, e esses participantes lembravam menos do que haviam escrito. Os autores chamaram o efeito de "dívida cognitiva". Um dado do mesmo estudo é especialmente útil para o dia a dia: quem escreveu primeiro sozinho e só depois passou a usar IA apresentou engajamento cerebral mais amplo do que quem começou pela ferramenta.
Nem tudo é contaminação, e nem toda evidência é conclusiva
A IA não inventou o corporatês. Um executivo entrevistado pelo WSJ argumenta que boa parte do estilo dos chatbots vem dos mesmos livros de negócios que profissionais leem há décadas; a máquina apenas leu mais deles1. A ferramenta amplifica e acelera uma tendência que já existia.
Parte do efeito pode ser escrita direta, não fala imitada. O próprio grupo de Kobak, em trabalho posterior, avalia que as mudanças no vocabulário humano são menores e mais lentas do que o efeito da edição feita diretamente pelos modelos7. Muito do que parece "gente falando como IA" talvez seja, simplesmente, IA escrevendo.
Os estudos têm limites. O trabalho do Max Planck ainda circula como preprint. O experimento do MIT envolveu 54 pessoas em uma tarefa específica, e seus autores alertam contra leituras como "a IA deixa as pessoas mais burras".
Clareza também é ganho. Para quem tem boas ideias e dificuldade com a escrita, ou trabalha em uma segunda língua, a estrutura sugerida pelos modelos pode ser um avanço real. E listas de palavras proibidas correm o risco de virar caça às bruxas: "crucial" e "robusto" já existiam antes de 2022.
Como preservar a própria voz sem abandonar a ferramenta
A resposta sensata não passa por abandonar a IA, e sim por decidir em que ponto do processo ela entra. Algumas práticas se apoiam na evidência disponível:
- Escrever o primeiro rascunho antes de pedir ajuda. É a ordem que, no estudo do MIT, preservou mais engajamento cognitivo. A ferramenta revisa melhor o que a pessoa já pensou do que pensa no lugar dela.
- Separar registros. Comandos curtos e estruturados funcionam com modelos. Com colegas, clientes e equipes, contexto e história continuam necessários.
- Trocar o elogio genérico pelo específico. Dizer o que exatamente funcionou em um trabalho informa mais do que qualquer adjetivo superlativo.
- Contar a história antes dos pilares. Em apresentações e entrevistas, o motivo concreto que levou a uma decisão costuma ser mais memorável do que a estrutura em três tópicos.
- Manter uma referência da própria voz. Textos escritos antes de 2022 servem como parâmetro para perceber quando a escrita começou a soar como a de outra pessoa.
O risco maior não está em usar uma expressão de chatbot numa reunião. Está em perder a capacidade de notar quando isso acontece. A sócia sueca percebeu a própria frase no instante em que a disse, e esse reflexo de estranhamento é, hoje, uma competência profissional como outra qualquer.
Perguntas frequentes
O que é "prompt speak" ou "LLM-ismo"?
São palavras, estruturas e hábitos de comunicação típicos de modelos de linguagem, como ChatGPT e Claude, que passam a aparecer na fala e na escrita de pessoas. Exemplos incluem frases de contraste do tipo "não é X, é Y", listas em trios, elogios exagerados e comandos diretos como "qual é o objetivo?".
Há evidência científica de que a IA está mudando a forma como as pessoas falam?
Sim, ainda preliminar. Um estudo do Instituto Max Planck analisou cerca de 740 mil horas de palestras e podcasts e encontrou aumento no uso de palavras preferidas pelo ChatGPT, como "delve" e "adept", nos 18 meses após o lançamento da ferramenta. Na escrita científica, estudo publicado na Science Advances estimou que ao menos 13,5% dos resumos biomédicos de 2024 passaram por modelos de linguagem.
Quantos brasileiros usam IA generativa?
Segundo a TIC Domicílios 2025, do Cetic.br/NIC.br, 32% dos usuários de internet no Brasil, cerca de 50 milhões de pessoas com 10 anos ou mais, já usaram ferramentas de IA generativa. O uso é maior entre pessoas de maior renda e escolaridade.
Usar IA para escrever prejudica o raciocínio?
Um estudo do MIT Media Lab com 54 participantes observou menor conectividade cerebral e menor lembrança do próprio texto entre quem escrevia com ChatGPT, efeito chamado de "dívida cognitiva". O estudo é pequeno e específico, e os autores desaconselham conclusões amplas. Escrever primeiro sem ajuda e usar a IA depois pareceu preservar mais engajamento.
Como manter uma voz própria usando IA no trabalho?
Escrever o primeiro rascunho sem a ferramenta, separar a linguagem de comando usada com modelos da linguagem usada com pessoas, preferir elogios específicos a superlativos e manter textos antigos como referência de estilo são práticas coerentes com a evidência disponível.
Este artigo tem como ponto de partida a reportagem "Now We're All Starting to Talk Like AI Chatbots Too", de Katherine Bindley, publicada pelo The Wall Street Journal em 30 de setembro de 2026. Relatos e declarações atribuídos ao WSJ foram resumidos e traduzidos livremente. Análise, contexto brasileiro e demais fontes são de responsabilidade da autora.