Usar a IA para medir a produtividade da equipe é vigilância ou estratégia?
O custo de perder a confiança interna é alto, mas, quando bem aplicada, a prática pode ser vantajosa a todos os envolvidos. Entenda.
Por Izabel Duva Rapoport 22 out 2025, 22h33
As justificativas das empresas que utilizam a inteligência artificial para medir a produtividade dos colaboradores são variadas. Com o monitoramento, é possível levantar dados como, por exemplo, o uso de softwares, padrões de trocas de telas e o tempo gasto em processos repetitivos e, assim, extrair sinais de fadiga, insatisfação ou sobrecarga, ajustar fluxos de trabalho e até analisar comportamentos.
Segundo a advogada Sílvia Pellegrini, head da área trabalhista do Feijó Lopes Advogados, em muitos casos, essa análise permite identificar gargalos operacionais e otimizar jornadas, reduzindo custos, melhorando a produtividade e, ainda, contribuindo para a saúde dos funcionários. “[Mas] não basta instalar sensores e relatórios: esta prática caminha sobre terreno delicado, devendo ser mantida a transparência e a confiança entre empregador e trabalhadores”.
Boas práticas de monitoramento
De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), os colaboradores precisam saber quais são as informações coletadas pela empresa e para qual finalidade. “Do ponto de vista humano, a linha entre cuidado e controle excessivo é tênue, e o custo de perder a confiança interna é alto”, comenta Sílvia, que indica quatro boas práticas de mitigação de riscos e maximização do valor:
- Explique claramente aos colaboradores o porquê da coleta de dados (finalidade legítima) e como ela é feita, sendo formalizada em contrato.
- Use análises agregadas e estatísticas e afaste monitoramento individual invasivo e práticas discriminatórias.
- Combine os insights de IA com interpretação humana, contextualização e diálogo com gestores.
- Avalie regularmente o impacto no clima organizacional e ajuste políticas de coleta.
“Quando bem aplicada, essa inteligência comportamental deixa de ser ‘big brother’ e passa a ser uma fonte estratégica para todos os envolvidos”, diz. Para a especialista, a prática ajuda a reter talentos, adequar carga de trabalho, antecipar rupturas e preservar a saúde dos trabalhadores. “A fronteira entre vantagem competitiva e risco trabalhista é estreita, e a tecnologia, por si só, não resolve tudo”, reforça.
“Avaliar legalmente esses projetos, desenhar políticas claras de governança de dados e garantir que a implementação respeite a cultura e a transparência são tarefas complexas”, reconhece a advogada. O importante é ter cautela em cada uma delas.
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