Inteligência artificial no trabalho: produtividade ou novo risco psicossocial? Como a NR-1 entra nessa discussão

IA é um risco psicossocial?

Não automaticamente. A inteligência artificial é uma tecnologia. O risco aparece quando sua implantação altera fatores do trabalho como carga, ritmo, autonomia, monitoramento, segurança no emprego ou relações profissionais.

Por isso, não é tecnicamente adequado criar no inventário uma linha genérica como ‘inteligência artificial — risco médio’. A avaliação deve identificar a mudança concreta: metas automáticas mais agressivas, vigilância permanente, perda de poder de decisão, novas exigências cognitivas, responsabilidades pouco claras ou redução do apoio humano.

A pergunta central da SST não é se a empresa usa IA, mas como essa tecnologia modificou o trabalho real e se introduziu ou alterou exposições que precisam ser gerenciadas.

IA no trabalho em números

A TIC Empresas 2025, divulgada pelo Cetic.br em junho de 2026, mostra que a IA já integra a operação de parte relevante das empresas brasileiras. Os números abaixo possuem universos e metodologias próprios; eles indicam adoção e exposição, não causalidade sobre saúde ou emprego.

Por que a discussão se tornou urgente em 2026

Três movimentos se encontram: adoção acelerada de IA nas empresas, entrada em vigor da redação do capítulo 1.5 da NR-1 que explicita os fatores de risco psicossociais relacionados ao trabalho no GRO e produção de evidências internacionais sobre o impacto dos sistemas de IA no ambiente psicossocial.

A OIT publicou em abril de 2026 um estudo dedicado ao tema. O documento descreve um caráter duplo: a IA pode apoiar eficiência, segurança e decisões, mas também pode intensificar o trabalho, ampliar vigilância, reduzir autonomia e criar questões de privacidade.

Isso não transforma cada software em perigo ocupacional. Transforma a implantação tecnológica em uma mudança que precisa ser observada com os mesmos critérios de gestão aplicados a outras alterações relevantes do trabalho.

A IA vai acabar com os empregos?

A evidência disponível não sustenta uma resposta absoluta. A OIT estima que um em cada quatro trabalhadores no mundo está em ocupação com algum grau de exposição à IA generativa, mas considera a transformação das funções mais provável do que a substituição integral na maior parte dos casos.

Exposição significa que tarefas podem ser afetadas, não que uma vaga será necessariamente eliminada. Algumas atividades serão automatizadas, outras serão reorganizadas e novas competências ganharão importância.

Ainda assim, o medo de perder função ou empregabilidade não deve ser descartado como simples resistência à inovação. A OMS inclui insegurança no emprego, carga excessiva e baixo controle entre as condições que podem ameaçar a saúde mental no trabalho.

Produtividade também pode aumentar a pressão por atualização

O Barômetro de Empregos de IA da PwC de 2026 encontrou crescimento das vagas que exigem competências em IA e prêmio salarial médio associado a essas habilidades. Como se trata de estudo empresarial, seus indicadores devem ser lidos como sinal de mercado, não como obrigação ou previsão individual.

A consequência prática é que competências demandadas mudam rapidamente. O trabalhador pode sentir que precisa dominar continuamente novas ferramentas para permanecer relevante, ao mesmo tempo em que metas internas são recalibradas pela produtividade prometida pela tecnologia.

O ganho tecnológico se torna saudável quando elimina trabalho repetitivo e abre espaço para julgamento, aprendizagem e atividades de maior valor. Torna-se fonte de pressão quando todo tempo economizado é convertido em mais volume, menos pausas e comparação contínua.

O que é tecnoestresse

Tecnoestresse é o estresse associado às demandas criadas pelo uso de tecnologias no trabalho. Ele não nasceu com a IA, mas sistemas generativos, automação contínua e gestão algorítmica acrescentam novas dimensões ao problema.

Uma meta-análise de 2025 reuniu 84 estudos, com 44.576 trabalhadores, para investigar antecedentes de diferentes percepções de tecnoestresse. O estudo não prova que qualquer ferramenta produz adoecimento; ele organiza fatores que ajudam a avaliar quando a relação com a tecnologia se torna problemática.

• Tecnosobrecarga: produzir mais, responder mais rápido ou lidar com volume excessivo de informação.
• Tecnocomplexidade: sentir que as ferramentas exigem competências ainda não dominadas.
• Tecnoinsegurança: receio de perder espaço para automação ou profissionais mais preparados.
• Tecnoinvasão: trabalho digital avançando continuamente sobre a vida pessoal.
• Tecnoincerteza: sistemas e processos mudando antes que seja possível consolidar aprendizagem.

Gestão algorítmica: quando o sistema passa a dirigir o trabalho

Gestão algorítmica é o uso de sistemas digitais para apoiar ou automatizar tarefas de gestão: distribuir atividades, montar escalas, definir rotas, acompanhar tempo, classificar desempenho ou recomendar decisões sobre pessoas.

Pesquisa da OCDE com mais de seis mil empresas em França, Alemanha, Itália, Japão, Espanha e Estados Unidos mostra que essas ferramentas já estão presentes e trazem questões sobre confiança, governança e responsabilidade.

Quanto maior o efeito de uma recomendação sobre segurança, carreira ou renda, mais clara precisa ser a resposta para três perguntas: quem revisa, como a pessoa contesta e quem responde quando o sistema erra.

Autonomia, vigilância e confiança

Quando um algoritmo define tarefa, sequência, tempo, rota, pausa e desempenho aceitável, o trabalhador pode perder controle progressivamente. Padronização é essencial em várias operações, mas ela não deve retirar toda possibilidade de julgamento diante do trabalho real.

Câmeras, sensores, telemetria, GPS e softwares de produtividade também podem prevenir entrada em área restrita, colisões e outras situações perigosas. O mesmo recurso, porém, pode medir tempo parado, pausas, deslocamentos e comportamento individual de forma intrusiva.

A empresa precisa separar monitoramento do perigo de vigilância da pessoa, definir finalidade e necessidade dos dados, informar os trabalhadores, limitar usos disciplinares indevidos e manter revisão humana das interpretações.

IA, decisões sobre trabalhadores e LGPD

Sistemas que avaliam desempenho, ranqueiam candidatos ou criam perfis profissionais podem envolver tratamento de dados pessoais. O art. 20 da LGPD assegura ao titular o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, inclusive decisões destinadas a definir perfil profissional.

A lei também prevê informações claras e adequadas sobre critérios e procedimentos utilizados na decisão automatizada, observados os limites legais. Isso não significa que todo uso de IA seja proibido; significa que contratação de software não substitui governança, finalidade, transparência, segurança e canal de revisão.

O que a NR-1 tem a ver com inteligência artificial

A NR-1 não possui requisito chamado ‘inteligência artificial’ e não manda registrar IA automaticamente no inventário. A conexão surge porque o gerenciamento precisa acompanhar inovações e modificações em tecnologias, processos, condições, procedimentos e organização do trabalho capazes de introduzir novos riscos ou alterar os existentes.

Implantar IA pode ser uma dessas mudanças. Se metas, tarefas, controles, exposição, ritmo, autonomia ou exigências cognitivas foram modificados, a avaliação precisa verificar as consequências no contexto do GRO/PGR.

A redação vigente desde 26 de maio de 2026 explicita os fatores de risco psicossociais relacionados ao trabalho no GRO. O foco está nos perigos provenientes da concepção, organização e gestão do trabalho — não em diagnosticar personalidade ou vida privada.

Como analisar fatores psicossociais relacionados à IA

O Manual do GRO/PGR do MTE orienta a análise das condições, dos estressores da atividade e dos aspectos organizacionais e ambientais. Aplicada à IA, essa lógica começa pelo desenho do trabalho, e não por perguntar quem está ansioso com a tecnologia.

A organização deve comparar a situação anterior e posterior, ouvir grupos afetados e procurar evidências: aumento de metas, perda de autonomia, responsabilidade confusa, alertas em excesso, isolamento, falhas de treinamento ou temor associado a mudanças reais da função.

O artigo sobre riscos psicossociais no PGR aprofunda como realizar essa avaliação sem invadir a vida privada.

• O ritmo ou a carga aumentaram?
• A autonomia diminuiu?
• O sistema avalia ou ranqueia pessoas?
• É possível compreender e contestar decisões?
• O monitoramento se tornou mais amplo?
• Existe treinamento e apoio humano suficientes?
• Quem verifica erros e assume responsabilidade?

IA pode aumentar a carga cognitiva — ou acidentes?

Uma ferramenta pode reduzir tarefas e criar outra: vigiar a própria IA. Elaborar comandos, conferir respostas, identificar erros, validar fontes e explicar decisões exige atenção. Quanto mais crítica a consequência de um erro, maior deve ser a supervisão.

Não é correto afirmar que usar IA causa acidentes. Porém, sistemas que elevem ritmo, comprimam pausas ou orientem decisões exclusivamente por produtividade podem contribuir para fadiga, atalhos e perda de atenção. O risco psicossocial pode, assim, alcançar a segurança física.

Em APR, investigação de acidentes e análise documental, uma resposta automática convincente pode continuar errada. IA deve apoiar o profissional, nunca substituir reconhecimento do trabalho real, validação de campo e responsabilidade técnica.

Onde a IA pode melhorar a Segurança do Trabalho

A tecnologia também possui potencial preventivo real quando é aplicada a um problema bem definido e acompanhada por pessoas competentes.

• Visão computacional para apoiar a identificação de situações perigosas.
• Análise de grandes volumes de acidentes, quase-acidentes e inspeções.
• Manutenção preditiva para localizar sinais de falha.
• Monitoramento e organização de dados de exposição.
• Comparação de documentos e requisitos, sempre com validação técnica.
• Treinamento adaptado às lacunas de aprendizagem.
• Automação e robótica para retirar pessoas de exposições perigosas.

Construção, indústria, logística e escritórios

Na construção, IA pode apoiar imagens de obra, planejamento, drones, reconhecimento de EPI e inspeções. O dado de produtividade pode revelar problema de logística, equipamento ou treinamento — ou ser usado apenas para aumentar cobrança. A consequência depende da decisão de gestão.

Na indústria e na logística, algoritmos podem otimizar sequenciamento, rotas e movimentação. Se desconsiderarem recuperação, variabilidade humana, ergonomia, aprendizagem e imprevistos, a eficiência calculada pode ser incompatível com trabalho sustentável.

Em escritórios, o risco pode aparecer na expectativa de produzir o dobro, na avalanche de informações, na disponibilidade permanente e na comparação automática. A tecnologia reduz tarefas mecânicas, mas pode aumentar a exigência intelectual e emocional.

Como implantar IA sem criar novos riscos psicossociais

A implantação não deveria ser tratada apenas como projeto de TI. Quando muda metas, processos, autonomia, monitoramento ou responsabilidade, ela se torna uma mudança no trabalho e deve envolver operação, trabalhadores, liderança, SST, ergonomia, proteção de dados e tecnologia.

A gestão de mudanças no PGR ajuda a estruturar esse acompanhamento. O objetivo não é impedir inovação, mas testar benefícios e riscos antes que a ferramenta se transforme em regra invisível de gestão.

• Definir o problema e o benefício esperado.
• Mapear funções e grupos cujo trabalho será alterado.
• Registrar uma linha de base de carga, ritmo, erros, incidentes e autonomia.
• Identificar tarefas eliminadas, novas tarefas, decisões automatizadas e competências necessárias.
• Avaliar fatores psicossociais e ergonômicos.
• Consultar trabalhadores e representantes envolvidos.
• Definir supervisão humana, contestação e responsabilidade.
• Treinar antes de cobrar produtividade.
• Monitorar efeitos após a implantação.
• Revisar a avaliação de riscos quando a mudança introduzir ou alterar riscos.

Checklist de SST para qualquer projeto de IA

Este checklist não substitui avaliação de riscos. Ele ajuda a localizar mudanças que merecem investigação antes e depois da implantação.

IA, NR-1 e PGR: conclusão prática

IA não entra automaticamente no PGR porque é IA. Ela entra na discussão do gerenciamento quando modifica condições, processos, organização, exposição, exigências ou controles.

Implantar tecnologia sem verificar como o trabalho mudou pode deixar uma lacuna no gerenciamento de riscos. A abordagem madura preserva participação, treinamento, autonomia, transparência e supervisão humana, enquanto acompanha indicadores reais de produtividade, saúde e segurança.

Antes de perguntar apenas quanto a IA consegue produzir, a empresa deve perguntar: como essa tecnologia está mudando o trabalho das pessoas? É nessa resposta que inovação e prevenção se encontram.