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Opinião

A IA tirou-nos a escrita, não o pensamento: burnout de IA, perda de emprego e a mudança no papel dos programadores

Por Jan Martijn Broekhof ·

Na semana passada escrevi sobre como um punhado de pessoas na Guardian360 reconstruiu a nossa plataforma Lighthouse em três meses, acrescentando mais funcionalidades novas do que costumávamos entregar em mais de três anos. Disse-o a sério, cada palavra. Mas era apenas metade da história, e não seria honesto se ficasse por aí.

Desde que publiquei esse texto, tive uma série de conversas com os nossos próprios programadores e com programadores e fundadores de outras empresas de SaaS. Quase nenhuma foi sobre rapidez. Foram sobre cansaço. Mais agentes de programação com IA a trabalhar em paralelo significa mais mudanças de contexto. Acompanhar o que cada agente está a fazer, verificar o resultado e decidir o que acontece a seguir consome uma quantidade enorme de energia. E, pela primeira vez, ouço pessoas usarem o termo “burnout de IA”, a propósito de colegas e, por vezes, de si próprias.

Por baixo disto corre uma preocupação mais discreta. Muitos programadores carregam uma vozinha no fundo da cabeça que pergunta se estão a ajudar a construir aquilo que os vai substituir. Se a IA desenvolve tudo, o que lhes resta?

Ambas as preocupações merecem uma resposta séria. A minha começa com uma observação simples: a IA tirou-nos a escrita, não o pensamento. E o nosso cérebro nunca foi feito para supervisionar quarenta horas de trabalho num só dia.

Porque é que trabalhar com agentes de IA parece mais cansativo, e não menos?

A promessa era que a IA nos tiraria trabalho das mãos. Num sentido estrito, tira, mas troca um tipo de trabalho por outro. Um programador que antes escrevia código o dia todo passa agora a supervisionar vários agentes, cada um a produzir o equivalente a um dia de trabalho. Cada um desses resultados tem de ser compreendido, verificado, aceite ou rejeitado. A escrita desapareceu; o discernimento multiplicou-se.

A investigação começa a dar um nome a isto. Em março de 2026, investigadores do BCG Henderson Institute publicaram na Harvard Business Review um estudo sobre aquilo a que chamam “AI brain fry”: fadiga mental causada pelo uso excessivo ou pela supervisão de ferramentas de IA para lá da capacidade cognitiva de cada um. Dos 1488 trabalhadores norte-americanos a tempo inteiro inquiridos, 14 por cento reportaram esse fenómeno, e a supervisão da IA revelou-se a forma de utilização de IA mais exigente do ponto de vista mental. Os mais em risco eram as pessoas que usavam várias ferramentas ou supervisionavam vários agentes de IA: os primeiros a adotar e os utilizadores mais entusiastas. Os trabalhadores com brain fry reportaram mais 33 por cento de fadiga de decisão, e 34 por cento deles pensavam em deixar o empregador, em comparação com 25 por cento dos que não a sentiam.

Esse grupo de entusiastas descreve os programadores com quem falo. Não são relutantes; estão entusiasmados. Aruna Ranganathan e Xingqi Maggie Ye, da Haas School of Business da UC Berkeley, acompanharam cerca de 200 funcionários de uma empresa tecnológica norte-americana durante oito meses e reportaram na Harvard Business Review que a IA não reduziu o trabalho deles, mas intensificou-o. Os funcionários trabalharam a um ritmo mais rápido, assumiram uma gama mais ampla de tarefas e trabalharam mais horas, muitas vezes sem que lhes fosse pedido, em parte porque a IA parecia um parceiro que os podia ajudar a despachar a carga de trabalho. A produtividade disparou, mas a fadiga cognitiva e os horários insustentáveis também. O próprio entusiasmo torna-se o risco. Ninguém te diz para parares quando a ferramenta continua a dizer que sim.

O “burnout de IA” é real, ou é apenas cansaço da mudança com um nome novo?

A resposta do cético merece ser ouvida. Todas as grandes mudanças na forma como o software é construído vieram acompanhadas de queixas de exaustão. Investigadores da Oregon State University salientam que o burnout entre programadores também surgiu em disrupções anteriores, desde a ascensão do agile até à pandemia de COVID-19. Talvez isto seja simplesmente a próxima onda, e passe quando as ferramentas e os hábitos de trabalho amadurecerem.

Concordo em parte. Parte do que vemos é adaptação. Mas esta onda é diferente num aspeto importante: visa diretamente a atenção e a memória de trabalho. O mesmo estudo da Oregon State, apresentado na conferência de engenharia de software ICSE 2026, inquiriu 442 programadores e concluiu que a adoção de GenAI está ligada ao burnout através de uma carga de trabalho mais elevada e de pressão organizacional. Os autores descrevem como a IA desloca o trabalho da criação para a curadoria e a supervisão, um trabalho que é cognitivamente exigente e requer conhecimento profundo, mas que é mais difícil de ver. Um participante comparou-o a um motor de carro a funcionar permanentemente a 100 milhas por hora quando rende melhor a 60.

A comunidade de programadores em geral também mostra sinais de tensão. O Developer Survey 2026 do Stack Overflow, com 30 903 respostas de 169 países, concluiu que 45 por cento dos programadores se descrevem como acomodados no seu emprego atual. Dentro desse grupo, o burnout ou a fadiga tecnológica foi a causa mais frequentemente apontada. O inquérito não prova que a IA seja a razão, mas mostra que uma parte substancial da profissão está com pouca energia precisamente no momento em que o ritmo se acelera.

O estudo da Oregon State também contém boas notícias. A autonomia e os recursos de aprendizagem reduziram o efeito da adoção de IA sobre o burnout. Os programadores que decidem por si próprios quando e como usar a IA sofrem menos do que aqueles que são empurrados para ela. Isso é algo em que qualquer empregador pode atuar.

Os programadores estão a ajudar a automatizar os seus próprios empregos?

Esta é a pergunta incómoda, e não quero responder-lhe com tranquilizações. Como empresário e empregador, preocupa-me genuinamente.

Os primeiros dados apontam numa direção. A atualização de agosto de 2026 do estudo “Canaries in the Coal Mine?” do Stanford Digital Economy Lab, baseada em dados de folhas de pagamento da ADP, mostra que o emprego de pessoas entre os 22 e os 25 anos nas ocupações mais expostas à IA está cerca de 19 por cento abaixo do que estaria se tivesse acompanhado o ritmo das ocupações menos expostas, contra 15 por cento um ano antes. A diferença resulta sobretudo de os empregadores contratarem menos jovens, e não de dispensarem os funcionários existentes, e os investigadores ainda não vêem sinais de deslocação de empregos a nível de toda a economia. O desenvolvimento de software é um dos domínios que nomeiam explicitamente. Os programadores mais jovens são os primeiros a senti-lo.

A Europa não está isenta. O Joint Research Centre da Comissão Europeia analisou a exposição à IA no mercado de trabalho europeu e concluiu que as capacidades cognitivas mais expostas são a atenção, a compreensão e o raciocínio lógico. Como estas capacidades são necessárias em quase todas as profissões, a exposição à IA aumentou exponencialmente em todas as categorias profissionais, com o trabalho altamente qualificado mais exposto do que o trabalho elementar. Isto não é uma história sobre software. É uma história sobre quase todas as secretárias da Europa.

Para ser justo, os danos ainda não se materializaram aqui. Laura Lebastard e David Sondermann, do Banco Central Europeu, analisaram um inquérito a cerca de 5000 empresas da área do euro e concluíram, em março de 2026, que a IA ainda não está a substituir empregos; as empresas que usam IA de forma intensiva têm até uma probabilidade ligeiramente maior de contratar pessoal adicional. Tiveram o cuidado de acrescentar que o impacto a mais longo prazo da IA no emprego continua menos claro. Leio isto como: ainda não, mas sem promessas.

O que acontece quando a IA sai do ecrã?

A minha preocupação não pára no software, nem sequer no trabalho de escritório. Até agora, a IA viveu sobretudo em ecrãs. Isso está a mudar. Uma nova geração de IA, os chamados world models, aprende como o mundo físico se comporta: o que acontece a um objeto quando o empurras, como uma sala muda quando alguém a atravessa. Junta-lhe robôs, e a IA passa do teclado para o chão de fábrica, o armazém e o lar de cuidados.

Isto já não está confinado a um laboratório distante. Em março de 2026, a AMI Labs, a start-up sediada em Paris cofundada pelo vencedor do Prémio Turing Yann LeCun, levantou 1,03 mil milhões de dólares para construir world models, a maior ronda seed da Europa até à data. Os seus primeiros clientes-alvo incluem fabricantes, construtores automóveis, empresas aeroespaciais e o setor farmacêutico, e LeCun salientou que um robô doméstico precisa exatamente deste tipo de senso comum para compreender o mundo físico.

Até a AMI Labs espera que possam passar anos até que os world models passem da investigação para aplicações comerciais. Não vou apontar um número para quantos empregos isto irá tocar, porque ninguém consegue. Mas estaria a mentir se dissesse que isso não me tira o sono. Quando penso no impacto da IA no trabalho, já não penso apenas nos programadores. Penso em quase toda a gente.

Não tenho a resposta para isso. O que tenho é uma visão sobre o que continua a ter valor, e essa visão molda as escolhas que fazemos na Guardian360.

O que resta a um programador quando a IA escreve o código?

Mais do que muitos temem, embora seja diferente do que era. Quando a IA produz o código, alguém continua a ter de decidir o que deve ser construído, se o resultado está correto e seguro e como se encaixa em tudo o resto. Alguém tem de responder por isso quando corre mal. Isso é discernimento, arquitetura, revisão e responsabilização, e nada disso pode ser delegado no agente que está a ser supervisionado.

Na Guardian360, os nossos programadores estão a preparar-se para esse papel: o de coaches e mentores de agentes de IA, em vez de produtores de código. Não é um papel menor. É um papel mais exigente, e é exatamente por isso que o risco de burnout é real. Se pedimos às pessoas que carreguem mais discernimento, também temos de lhes dar espaço para o exercer. É por isso que limitamos deliberadamente o número de fluxos paralelos. Os investigadores da BCG chegam à mesma conclusão: recomendam limites máximos para o número de agentes de IA que uma pessoa supervisiona em simultâneo e verificaram que a produtividade autorreportada diminuía quando as pessoas usavam quatro ou mais ferramentas de IA. A autonomia e o tempo para aprender já fazem parte da nossa forma de trabalhar, e todos reservam tempo para experimentar e inovar. São precisamente os recursos que o estudo da Oregon State sobre o burnout dos programadores, apresentado no ICSE 2026, identifica como proteção contra o burnout.

Uma ferramenta é apenas uma ferramenta

Além de orientar agentes de IA, está em curso na Guardian360 uma segunda mudança, e é a que considero mais esperançosa. Os nossos programadores sempre trabalharam de perto com os nossos parceiros, os managed service providers (MSPs) que entregam a nossa plataforma aos seus clientes. Essa colaboração está prestes a tornar-se muito mais importante.

Uma ferramenta é apenas uma ferramenta, mesmo quando lhe acrescentas capacidades de IA. Ninguém compra uma plataforma por si só; usa-a para alcançar alguma coisa. É aí que queremos significar mais para os nossos parceiros. Um agente de IA já lhes tira trabalho manual das mãos no onboarding, nos relatórios e na ligação de APIs, e as ações de pentest que antes eram trabalho manual são cada vez mais executadas automaticamente. Cada uma dessas tarefas é tempo que um parceiro pode dedicar aos seus clientes em vez de o gastar no nosso software. E esse tempo importa, porque o parceiro é quem está de frente para o cliente. É ele quem tem a relação de confiança, uma das coisas que tornam os parceiros tão valiosos. Essa confiança não pode ser entregue a uma ferramenta.

Nos próximos meses e anos, os nossos programadores assumirão mais desse trabalho ao lado dos nossos parceiros. O valor de um programador será medido menos pelo código que entrega e mais pelo que os parceiros e os seus clientes conseguem alcançar com ele.

Tenho de ser honesto: isto não serve toda a gente. Nem todos os programadores querem trabalhar tão de perto com parceiros e os seus clientes, e essa é uma escolha legítima. Mas acredito que os programadores que se movem em direção ao resultado, e não ao produto do trabalho, encontrarão o chão mais firme debaixo dos pés.

Então, onde está o teu valor?

A IA tirou-nos a escrita, não o pensamento. A rapidez é real, e o preço que as nossas pessoas pagam em atenção também. Fingir o contrário não ajuda ninguém, muito menos os programadores que estão cansados e silenciosamente preocupados com o seu futuro.

Se a IA escreve o código, onde está o teu valor? E se lideras uma equipa, estás a proteger as pessoas que têm de responder a esta pergunta todos os dias?

Fontes