Gestão de projetos e IA: mais tempo para pensar ou mais espaço para produzir?

Atualmente, vivemos cercados de promessas sobre a automação proporcionada pela inteligência artificial. Há agentes que executam tarefas, prompts que prometem resolver problemas complexos, análises de dados aparentemente simplificadas e ferramentas que sugerem solucionar uma necessidade com apenas um ou dois cliques.

Essas promessas caíram como uma luva no mundo da publicidade e do marketing, áreas que vivem de urgência em urgência. Hoje, é possível planejar uma campanha ou organizar um projeto em poucos minutos.

Mas quem garante a qualidade e a segurança das informações usadas nesse processo?

A promessa de velocidade também vem acompanhada de uma exigência maior de produtividade. Mesmo já convivendo com demandas que consomem boa parte do dia, os profissionais se veem cada vez mais pressionados a produzir algo de forma mais ágil e, ao mesmo tempo, aparentemente perfeita.

Duas questões me preocupam especialmente: o espaço para pensar e ser criativo e o acúmulo de funções. Em muitos contextos, o profissional já não desempenha apenas uma função. Hoje, uma mesma pessoa pode assumir responsabilidades que antes estavam distribuídas entre diferentes perfis profissionais.

Nesse cenário, vale perguntar: estamos realmente sendo mais produtivos ou apenas produzindo mais conteúdo, documentos, análises e entregas que nem sempre geram valor?

Onde a IA realmente ajuda

Em alguns casos, o ganho de produtividade e qualidade proporcionado pela IA é perceptível na gestão de projetos. Entre os usos mais promissores estão a organização de informações, o apoio ao planejamento, o acompanhamento de tarefas, a automação de atividades repetitivas, a produção de resumos, a documentação e a transcrição de reuniões.

Nessas situações, gerentes de projetos podem economizar tempo e encontrar novas soluções para problemas antigos. A ferramenta não necessariamente substitui o trabalho de análise. Ela pode reduzir o esforço operacional que antecede essa análise.

Um exemplo prático que já experimentei foi a criação de um repositório de informações sobre um cliente dentro de uma ferramenta de IA. Dessa forma, não preciso manter todo o contexto na cabeça ou concentrá-lo em um documento que cresce indefinidamente.

Esse repositório pode funcionar como uma espécie de representação contextual do cliente dentro do projeto. Nele, é possível reunir informações, registrar critérios de avaliação e organizar parâmetros de aprovação. Na prática, isso ajuda a condensar conhecimentos que antes ficavam espalhados em diferentes documentos, conversas e ferramentas.

Não é uma solução mágica. Ainda é necessário alimentar, revisar e atualizar o conteúdo. Mesmo assim, quando bem estruturado, esse tipo de uso pode facilitar o dia a dia e apoiar avaliações mais consistentes.

Duas análises recentes sobre IA na gestão de projetos também destacam aplicações relacionadas ao planejamento, à execução, ao monitoramento, à identificação de riscos e à automação de tarefas administrativas. A Epicflow, fabricante de software de gestão de projetos, reúne entre os principais usos da tecnologia o apoio à previsão, à alocação de recursos e ao acompanhamento do andamento dos projetos. Já a Ardent Workshop chama atenção para a diferença entre aquilo que está efetivamente funcionando e aquilo que ainda permanece no campo do hype. [Epicflow, 2026; Ardent Workshop, 2026]

O custo invisível da velocidade

A principal questão é que o tempo economizado nem sempre é absorvido pela qualidade ou pelo aprimoramento dos processos. Em muitos casos, passamos a investir mais tempo revisando o próprio trabalho e o trabalho produzido pela IA.

A ideia de tempo livre se torna questionável quando observamos que a ferramenta nem sempre entrega informações exatas. Ela pode interpretar mal um contexto, omitir elementos importantes ou inserir dados que não estavam presentes na fonte original. Em atividades de gestão, esse tipo de erro orienta decisões equivocadas.

Segundo o relatório “Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI”, da Workday, 37% do tempo economizado com IA é absorvido pela necessidade de corrigir, verificar ou reescrever resultados de baixa qualidade.

O mesmo levantamento indica que apenas 14% dos funcionários relatam resultados consistentemente positivos com o uso da tecnologia. O estudo foi conduzido com a Hanover Research, ouviu 3.200 pessoas em empresas de grande porte que já usam IA, e a Workday vende software com IA. [Workday, 2026]

O tempo economizado não é necessariamente salvo. Muitas vezes, ele é deslocado para uma etapa de revisão que pode se tornar contínua.

Em um ambiente já marcado pela urgência e pela expectativa de acerto permanente, essa etapa adicional consome energia mental. A sensação de produtividade pode, então, mascarar um aumento do trabalho cognitivo. Antes de termos mais tempo para planejar ou executar, precisamos investir tempo para verificar se a ferramenta entendeu o problema, utilizou as informações corretas e entregou algo aplicável ao projeto.

Uma ferramenta pode produzir uma resposta em segundos. Isso não significa que a resposta esteja pronta para ser usada.

Produtividade não é valor

É aqui que entra a discussão mais importante. Temos tratado a entrega de mais coisas como sinal de qualidade, quando volume não é necessariamente sinônimo de valor. Fazer mais rápido não significa fazer melhor.

No mundo corporativo, agilidade e qualidade parecem ter se tornado sinônimos. O espaço para uma análise cuidadosa pode ser interpretado como atraso, despreparo ou falta de iniciativa. A urgência passa a ser vista como uma virtude em si mesma, mesmo quando não contribui para uma decisão melhor.

Imagine um time que, com o apoio da IA, passa a produzir mais relatórios, mais achados, mais números e mais demandas. Se, apesar desse aumento de produção, o grupo continua seguindo a mesma linha de raciocínio e não entrega um resultado mais relevante, algo precisa ser questionado.

A IA pode aumentar a capacidade de produção. Ela não garante, sozinha, que essa capacidade será convertida em uma decisão melhor, uma estratégia mais consistente ou um projeto mais bem executado.

Um projeto bem conduzido exige cuidado. Para gerar valor, a entrega precisa fazer sentido dentro do contexto e produzir algum impacto relevante. Números aleatórios, planilhas visualmente bem construídas e documentos extensos não demonstram, por si só, o sucesso de uma entrega.

Essa diferença é especialmente importante em publicidade e marketing. Um time pode criar mais versões de uma campanha, mais peças, mais análises e mais apresentações. Ainda assim, o excesso de produção pode dificultar a escolha, dispersar a atenção e afastar a equipe do problema que deveria resolver.

Vale perguntar o que foi feito com esse tempo e se o resultado final melhorou.

A revisão como parte do trabalho

Revisar, contextualizar e avaliar sempre fizeram parte do trabalho de um gerente de projetos. Em alguns casos, a IA pode facilitar e agilizar essas atividades. O que muda é a necessidade de reconhecer que a revisão da entrega da IA também faz parte integral do trabalho.

O chamado “tempo ganho com IA” não deve ser contabilizado como tempo livre antes que essa etapa seja considerada. É preciso incluir na rotina o tempo necessário para verificar fontes, conferir informações, identificar lacunas, comparar alternativas e avaliar se o resultado atende ao objetivo do projeto.

Isso também nos leva a uma pergunta sobre preparo: temos equipes prontas para lidar com essa nova rotina ou estamos apenas supondo que o processo é intuitivo?

Para obter o melhor da IA, é necessário desenvolver um olhar mais atento e oferecer treinamento. Nem sempre as empresas estão preparadas para custear esse desenvolvimento. Trabalhar com inteligência artificial começa a fazer parte da descrição de cargo, mas o custo de aprendizagem, revisão, adaptação de processos e governança nem sempre é considerado.

Não basta disponibilizar uma ferramenta e esperar que a produtividade aumente. É necessário definir critérios de qualidade, estabelecer responsabilidades e compreender quais decisões podem ser apoiadas pela tecnologia e quais exigem maior participação humana.

Só depois dessas considerações será possível determinar se o tempo economizado realmente virou alguma coisa. Pode ter se transformado em mais análise, mais criatividade, uma decisão melhor ou apenas mais uma tarefa na fila.

O novo papel do gerente de projetos

Se a IA assume parte das tarefas repetitivas, o trabalho do gerente de projetos tende a depender ainda mais da capacidade de fazer perguntas melhores, avaliar a qualidade das informações e identificar riscos que não aparecem nos dados.

Também será necessário conectar decisões ao contexto do negócio, perceber impactos sobre pessoas e relações e definir o que não deve ser automatizado. Isso exige repertório, senso crítico e capacidade de decidir.

O gerente de projetos se torna cada vez menos alguém que apenas controla prazo, escopo e orçamento. Sua função também envolve criar condições para que a equipe compreenda o problema, escolha prioridades e tome decisões responsáveis em um ambiente com mais dados, mais velocidade e mais possibilidades de automação.

As discussões recentes sobre IA na gestão de projetos reforçam que o futuro da área não depende apenas da automação. Ele passa pela combinação entre ferramentas, processos claros e decisão humana. Tanto a Epicflow quanto a Ardent Workshop tratam a tecnologia como parte de uma transformação mais ampla na forma de planejar, acompanhar e conduzir projetos, e não como substituta automática da experiência profissional. [Epicflow, 2026; Ardent Workshop, 2026]

Afinal, o que estamos economizando?

A IA pode, sim, ajudar a economizar tempo na gestão de projetos. Pode organizar informações, reduzir tarefas repetitivas, apoiar o planejamento e facilitar o acesso ao contexto de um cliente ou de uma iniciativa.

Mas essa economia só se transforma em valor quando existe espaço real para análise, criatividade, decisão e melhoria. Caso contrário, a tecnologia apenas aumenta a velocidade com que acumulamos entregas, revisões e novas demandas.

Referências

• Workday. “Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI”. Estudo global conduzido com a Hanover Research, 3.200 respondentes, novembro de 2025. Divulgado em 14 jan. 2026. https://newsroom.workday.com/2026-01-14-New-Workday-Research-Companies-Are-Leaving-AI-Gains-on-the-Table
• Ardent Workshop. “AI in Project Management 2026: What’s Actually Working and What’s Still Hype?”. Maio de 2026. https://www.ardentworkshop.com/blog/ai-project-management-2026/
• Epicflow. Anna Balyuk. “AI in Project Management: Benefits, Use Cases, and Future Trends [2026]”. https://www.epicflow.com/blog/ai-in-project-management-is-the-future-already-here/