One estudo recente do Google oferece uma visão ampla sobre como a inteligência artificial está sendo utilizada no trabalho e na vida cotidiana. Os resultados ajudam a reduzir parte do alarmismo sobre a substituição imediata de profissionais: até agora, a tecnologia aparece principalmente como apoio à produtividade humana, e não como responsável pela automação completa de todas as ocupações.
Como foi realizado o estudo AI & Economy ATLAS v1.0
O levantamento recebeu o nome AI & Economy ATLAS v1.0. ATLAS é a sigla para Activity, Task, Landscape, and Adoption Study – Estudo de Atividades, Tarefas, Cenário e Adoção, em tradução livre.
A pesquisa analisou 15 milhões de interações desidentificadas realizadas entre 6 e 19 de abril de 2026. A base reuniu conversas do aplicativo Gemini, do Google AI Mode e da API do Gemini.
As interações foram classificadas em mais de 150 países, 140 idiomas, 800 ocupações e aproximadamente 4 mil tarefas profissionais. O estudo também considerou cerca de 300 atividades domésticas, usando taxonomias oficiais dos Estados Unidos para relacionar as solicitações às ocupações e aos usos do tempo.
Embora o levantamento observe ferramentas de IA desenvolvidas pelo próprio Google, sua escala permite identificar tendências relevantes de mercado.
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IA aumenta a produtividade, mas ainda não substitui todo o trabalho humano
THE principal conclusão do ATLAS é que o impacto da IA na empregabilidade ainda não se mostrou tão negativo quanto se previu anteriormente. Em vez de delegar processos inteiros à máquina, a maioria das pessoas utiliza a tecnologia para ampliar capacidades, acelerar entregas e apoiar decisões.
Us Estados Unidos, a IA já chegou a profissões que representam 88% dos empregos. Entretanto, sua penetração continua rasa: na ocupação mediana que utiliza a tecnologia, ela participa de somente 21% das tarefas totais.
A automação de ponta a ponta também permanece limitada. Em trabalhos cognitivos não rotineiros, menos de 10% das interações demonstraram intenção de entregar toda a atividade à IA. Tarefas complexas continuam dependendo de julgamento, identificação de erros, definição de arquitetura, conhecimento de contexto e integração dos resultados por profissionais humanos.
No ambiente corporativo, a inteligência artificial generativa é aplicada principalmente em elaboração de conteúdos, revisão e refinamento, ideação e estratégia, recuperação de informações e aprendizado. Esses usos mostram uma dinâmica de colaboração: a tecnologia organiza, sugere e acelera, enquanto a pessoa orienta, avalia e assume a responsabilidade pelo resultado.
Os dados, portanto, corroboram uma observação já presente em empresas, contact centers, RH, saúde e e-commerce: o valor mais imediato da IA está em potencializar o trabalho humano, não simplesmente em substituí-lo.
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Mais de 86% das interações acontecem fora do trabalho
Outro resultado importante é que a maior parte das conversas com o Gemini não está relacionada ao emprego. Mais de 86% das interações ocorrem fora do trabalho, envolvendo aprendizado, compras, organização da rotina, finanças, questões jurídicas, saúde e acesso a serviços públicos.
O dado demonstra que a IA conversacional já funciona como uma camada de apoio cotidiano. Mesmo assim, quando aplicada profissionalmente, sua utilização se concentra em atividades que exigem criatividade, estratégia e busca de conhecimento.
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Renda, idioma e região influenciam a intensidade de uso
O ATLAS identificou uma correlação relevante entre renda e uso de IA: um aumento de 1% na renda mediana de uma ocupação está associado a um crescimento de 2,5% na intensidade de utilização da ferramenta. Isso não comprova, por si só, maior proficiência, mas sugere que profissionais mais bem remunerados estão incorporando a IA com maior frequência em tarefas produtivas.
No cenário global, o inglês representa 34,8% das conversas. O espanhol aparece com 12,1%, o árabe com 6,8% e o português ocupa a quarta posição, com 5,8%. A diversidade linguística revela que os usuários preferem interagir em seus idiomas nativos, ampliando a importância de modelos com NLP e NLU adaptados aos diferentes mercados.
THE adoção é mais concentrada em países de alta renda per capita, mas Argentina, Brasil, Qatar e Colômbia aparecem como exceções. O estudo não determina as causas, porém há explicações plausíveis. A Argentina possui tradição em serviços tecnológicos e exportação de talentos digitais. O Qatar combina renda elevada, infraestrutura e uma estratégia nacional de IA baseada em educação, dados, negócios, pesquisa e emprego. A Colômbia, por sua vez, estruturou uma política nacional com ações para acelerar a adoção responsável até 2030.
Node Brazil, o destaque pode estar relacionado à grande população conectada, à força dos serviços digitais e à procura prática por ferramentas de apoio.
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