Aqui entra um ponto importante. A tecnologia sempre alimentou a ilusão de que somos multitarefas, mas agora a IA leva esse engano para outro patamar. A moda é coordenar diferentes agentes e modelos para tentar ganhar produtividade, mas com um custo mental absurdo. O estudo mostrou que a produtividade sobe quando passamos de uma para duas ferramentas de IA, sobe um pouco mais na terceira e despenca a partir da quarta. O fato é que existe um limite, e ele não é alto.
Esse é um paradoxo que vamos precisar enfrentar. Se a IA promete produtividade, o modo de trabalho que ela exige está em descompasso com a nossa própria cognição. Encontrar esse ponto de equilíbrio será importante para aproveitar a potência da tecnologia sem sacrificar o nosso bem-estar mental.
E aqui entram algumas saídas possíveis.
A primeira é parar de empilhar IA sobre o humano. Supervisionar a máquina não é uma camada invisível do trabalho. Coordenar agentes, revisar respostas, corrigir erros e decidir o que fazer com cada resultado também consome energia (e muita).
A segunda é medir impacto, não volume. Usar mais IA não significa necessariamente trabalhar melhor. Pode significar produtividade, mas também pode significar mais ruído, mais retrabalho e mais fadiga. O fenômeno do token maxing, que já discuti aqui na coluna, mostra bem essa armadilha. Quando a métrica vira quantidade de uso, a tecnologia perde sentido porque vira um fim em si mesma.
Outro ponto é aprendermos a parar. A IA cria uma tentação permanente de continuar pedindo e ajustando as respostas. Só que existe um ponto em que a busca por uma resposta melhor vira apenas mais cansaço. Saber formular bem o problema é importante, e reconhecer a hora de parar é ainda mais.
Fonte da notícia: UOL Tecnologia https://www.uol.com.br/tilt/colunas/diogo-cortiz/2026/06/27/brain-fry-a-nova-exaustao-de-quem-trabalha-com-ia.htm
