As empresas esperam incorrer em mais custos como resultado de sistemas autônomos mal implementados.
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Os recursos de inteligência synthetic estão se desenvolvendo rapidamente e as empresas globalmente estão tentando freneticamente acompanhar e implementar ferramentas de IA, mas há consequências para a execução desleixada.
De fato, 79% das empresas esperam globalmente incorrer em uma “dívida de IA” como resultado de ferramentas autônomas mal implementadas, de acordo com um novo relatório de Asana no estado da IA no trabalho que pesquisou mais de 9.000 trabalhadores do conhecimento nos EUA, Reino Unido, Austrália, Alemanha e Japão.
O relatório destacou que as empresas não estão preparadas e carecem da infraestrutura e da supervisão necessárias para promover uma colaboração suave entre funcionários humanos e agentes autônomos de IA. Diferente da IA generativa, os agentes agem de forma independente, podem iniciar ações e recordar trabalhos anteriores que realizaram. Alguns exemplos incluem o operador da OpenAI e o Claude do Antrópico.
A dívida de IA é o custo de não implementar os sistemas autônomos nascentes corretamente, disse Mark Hoffman, especialista no Laboratório de Inovação do Trabalho da Asana, disse à CNBC.
“Esses custos podem ser custos com dinheiro. Eles também podem estar perdidos, o que se refere ao dinheiro. Também pode ser muitas coisas que você precisa desfazer, o que é caro do ponto de vista financeiro. Ele queima as pessoas para ter que fazê -lo. São todos os custos associados à baixa implementação”, disse Hoffman.
O relatório descreveu que a dívida poderia se manifestar como riscos de segurança, baixa qualidade dos dados, agentes de IA de baixo impacto que desperdiçarão tempo e recursos para funcionários humanos e uma lacuna de habilidades de gerenciamento.
Hoffman disse que esta não é uma lista exaustiva e a “dívida” pode parecer um monte de código criado pela IA que não funciona corretamente ou conteúdo gerado pela IA que ninguém está usando.
Novas pesquisas do BetterUp Labs e do Stanford Social Media Lab descobriram que 40% dos trabalhadores de mesa nos EUA receberam “Workslop de Workslop” gerados pela IA, que os pesquisadores definiram como conteúdo que parece bom, mas não possui substância.
Ele criou quase duas horas de trabalho additional para as pessoas que o encontraram, um imposto invisível de US $ 186 por mês e um impacto de US $ 9 milhões na produtividade em um ano, de acordo com a pesquisa.
“Há um grande investimento nesse espaço agora e, finalmente, é uma questão de saber se esses investimentos serão recompensados”, disse Hoffman.
Henry Ajder, fundador da empresa de consultoria de IA, consultoria espacial latente, e consultor do governo do Reino Unido, Meta e IA Startup de startups de vídeo, enfatizaram a necessidade de implementação e estruturas atenciosas.
“Pessoas que são CTOs ou oficiais de inovação, os bons com quem trabalhei, aqueles que acho que fiz a melhor posição para ter sucesso, eles não estão cobertos de açúcar na interrupção de que isso vai custar … Como em qualquer tipo de retrabalho elementary, você terá problemas, terá inchaços no caminho”, disse Ajder em uma entrevista.
‘Não é uma bala de prata mágica’
O relatório da Asana constatou que, apesar da adoção da IA ter subindo para 70% em 2025, de 52% em 2024, os trabalhadores também estão enfrentando níveis mais altos de desgaste digital.
A exaustão digital aumentou para 84% em 2025, de 75% no ano anterior, enquanto cargas de trabalho incontroláveis também aumentaram para 77%, de acordo com o relatório.
A Mona Mourshed, CEO da International da Era, uma organização de emprego nos EUA, disse à CNBC que, apesar das empresas lançarem ferramentas de IA e incentivar o uso de TI, os trabalhadores ainda estão lutando.
“A principal razão pela qual eles estão lutando, e sabemos disso também conversando com nossos próprios ex -alunos, é que o caso de uso de como e por que você deve usar essa ferramenta de IA no fluxo do seu trabalho geralmente está faltando”, disse Mourshed.
“Sem uma compreensão clara do que é o caso de uso que tornará essa tarefa em explicit melhor, mais rápida, mais barata … é isso que leva à exaustão, porque você não sabe qual é o resultado pretendido”, acrescentou.
Mourshed observou que as empresas estão investindo em IA na esperança de que o trabalho noturno seja executado melhor, mais rápido e mais barato, mas não está oferecendo o treinamento ou diretrizes necessários para permitir melhorias.
“Não é uma bala de prata mágica e, de repente, faz tudo o que você deseja depois de instalá -lo … será uma jornada muito mais dolorosa para chegar a esses benefícios do que as empresas que pensaram”.
O especialista em IA Ajder disse que a estratégia correta está testando cuidadosamente o uso e a construção de infraestrutura de IA em torno dela, em vez de correr para a corrida despreparada.
“Você não começa apenas incorporando, você começa pilotando, começa com o escopo, sandboxing, testando esses sistemas”, disse ele.
Isso inclui tudo, desde o treinamento correto para os funcionários, até pensar no tipo de modelos de IA que os negócios podem precisar. É muito mais difícil responder a erros ou mau funcionamento quando não há procedimento em vigor.
“Portanto, não estou dizendo que você não pode correr o risco de pensar com pensamento quando se trata de usar a IA, mas ela precisa ser calculada e deve ser escopo”, disse Ajder.
