Ferramentas de IA criativa despertam interesse de 90% dos trabalhadores norte-americanos, mas só 9% as utilizam efetivamente, aponta levantamento divulgado nesta semana pela Adobe e repercutido pela Fast Company.
O estudo ouviu 1.002 profissionais em tempo integral que recorrem a alguma forma de inteligência artificial pelo menos uma vez por semana. Foram consideradas soluções voltadas a tarefas visuais ou imaginativas — geração de imagens e vídeos, design de peças gráficas, brainstorm de ideias e escrita criativa, entre outras. A pesquisa abrangeu setores como finanças, saúde, varejo e educação.
Dos entrevistados, 72% acreditam que a IA poderia torná-los mais criativos, e 73% dos que já adotam essas plataformas declaram que a tecnologia facilita a comunicação de conceitos complexos. Ainda assim, o uso diário segue focado em atividades técnicas, como resumir documentos, analisar dados e fazer pesquisas — cenário que ecoa outras análises recentes sobre IA no trabalho, como a sondagem Gallup citada a seguir. Para acessar mais conteúdo sobre o tema, visite a categoria Inteligência Artificial de S&N.
Interesse alto, uso baixo
Por que a promessa não vira prática? A Adobe pediu aos participantes que apontassem os principais obstáculos:
- 47% não sabem como aplicar IA criativa às suas funções;
- 29% relatam falta de treinamento, recursos ou políticas corporativas claras;
- 27% esbarram na dificuldade de integrar as ferramentas ao fluxo de trabalho existente;
- 26% mencionam o custo das soluções como impeditivo.
A diferença de ritmo também varia entre setores. Profissionais de tecnologia e inovação sentem que suas organizações estão adiantadas na curva de adoção; na outra ponta, quem atua em educação se diz longe de qualquer vanguarda.
Panorama ampliado
A Fast Company lembra que o cenário descrito pela Adobe dialoga com dados da última pesquisa Gallup sobre IA no mercado de trabalho: 47% dos empregados nos Estados Unidos afirmam que suas empresas já implantaram algum recurso baseado na tecnologia para ampliar produtividade, eficiência ou qualidade, contra 41% no trimestre anterior.
Apesar da alta, as tarefas criativas continuam sub-representadas. Conforme a Gallup, apenas 17% dos usuários de IA recorrem a modelos generativos para produzir imagens, vídeos ou áudio. As aplicações mais frequentes permanecem ligadas à escrita e edição de textos (51%), busca ou pesquisa (49%) e assistência geral na resolução de problemas (39%).
Na leitura do Editorial S&N, esse descompasso sugere que, enquanto a IA generativa avança rápido em funcionalidades, a cultura organizacional e as competências digitais evoluem em velocidade menor. Para empresas brasileiras, que frequentemente operam com orçamentos apertados e quadro enxuto, ignorar o potencial criativo da tecnologia pode significar perder eficiência justamente em áreas — como marketing, design e produção de conteúdo — onde diferenciação é crucial.
Como destravar o potencial
Os próprios respondentes do estudo da Adobe elencaram medidas que ajudariam a acelerar a adoção:
- Exemplos práticos de uso ligados ao cargo de cada colaborador;
- Integração mais fluida com ferramentas já conhecidas, evitando saltos entre plataformas;
- Treinamentos oferecidos pela empresa, com foco em resultados mensuráveis;
- Garantias sólidas de privacidade e governança de dados, tema sensível quando imagens ou textos proprietários entram em cena.
Para a S&N, o cenário funciona como alerta: antes de contratar licenças de softwares sofisticados, gestores precisam elaborar políticas de uso, calcular retorno financeiro e, principalmente, capacitar equipes a explorar a tecnologia sem abrir mão da autoria humana. Caso contrário, a IA corre o risco de virar mais um recurso caro subutilizado.
Enquanto isso, pesquisadores debatem o limite seguro entre apoio tecnológico e dependência excessiva. Segundo a Fast Company, analistas alertam que delegar etapas inteiras do processo criativo à máquina pode enfraquecer habilidades críticas que impulsionam inovação de fato — como pensamento lateral, empatia e senso estético. A tarefa, portanto, não é escolher entre homem ou máquina, mas entender como cada um complementa o outro.
Para o leitor brasileiro, fica a provocação: sua equipe já sabe quando — e por que — apertar o botão “gerar imagem” ou “escrever texto” nos novos aplicativos de IA? Se a resposta ainda é nebulosa, vale investir tempo em pilotos controlados, medir impactos em produtividade e, sobretudo, refletir sobre o diferencial humano que nenhuma linha de código consegue replicar.
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