Gallup: metade dos funcionários nos EUA já usa AI no trabalho, e a parcela continua crescendo

A IA deixou de ser uma ferramenta para entusiastas e equipes piloto: segundo uma nova pesquisa da Gallup, 50% dos funcionários nos EUA já a utilizam no trabalho. Há três anos, isso parecia um experimento inicial, mas agora se tornou uma prática trabalhista em massa.

O Principal Achado da Pesquisa

A pesquisa Gallup foi realizada nos EUA de 4 a 19 de fevereiro de 2026, com a participação de 23.717 funcionários. A conclusão principal é simples: metade dos trabalhadores americanos já está aplicando IA em suas tarefas de uma forma ou outra.

Não se trata de disposição teórica ou interesse na tecnologia, mas de uso real no trabalho—em e-mails, documentos, análise de informações, geração de ideias e outros processos cotidianos onde assistentes digitais estão cada vez mais se tornando parte do kit de ferramentas padrão. A escala da amostra em si é particularmente importante. Quase 24 mil participantes não é mais um instantâneo local de uma única indústria ou burburinho em torno de alguns serviços de IA de destaque.

Esses dados refletem melhor a direção geral do mercado de trabalho. Ao mesmo tempo, o indicador "usa IA" não significa profundidade uniforme de adoção para todos: algumas pessoas recorrem a um assistente várias vezes ao dia, enquanto outras o fazem episodicamente. Mas mesmo com uma definição tão ampla, um número de 50% indica uma coisa: a tecnologia cruzou o limite de adoção em massa.

Crescimento em Três Anos

Analisando a dinâmica, o crescimento parece ainda mais significativo. No segundo trimestre de 2023, 21% dos funcionários mencionaram usar IA no trabalho. Até o quarto trimestre de 2025, o número havia subido para 46%, e em fevereiro de 2026, atingiu 50%. Em menos de três anos, a proporção de usuários mais que dobrou, e o movimento ascendente não parou nem mesmo após o pico inicial de interesse em modelos generativos.

• 50% dos funcionários nos EUA já usam IA no trabalho
• 21%—o nível no Q2 de 2023
• +4 pontos percentuais—crescimento até o Q4 de 2025
• 23.717 funcionários participaram da pesquisa
• 4 a 19 de fevereiro de 2026—o período de coleta de dados

Este é um sinal importante para empresas que ainda veem IA como um experimento para equipes individuais. Enquanto algumas empresas debatem se precisam dessa ferramenta, os funcionários já estão integrando-a em seu trabalho onde economiza tempo. Em outras palavras, a adoção está acontecendo não apenas de cima para baixo através de iniciativas corporativas, mas também de baixo para cima—através da produtividade pessoal de pessoas que encontraram aplicações práticas para IA.

IA Se Tornou Rotina

A notícia é notável não apenas pelo número redondo, mas também pela mudança no status da tecnologia. Recentemente, a discussão sobre IA no escritório se resumia a testes, políticas de segurança e a questão de se um modelo poderia ser confiado com uma tarefa real. Agora a conversa está mudando para um plano diferente: como integrar assistentes nos processos, onde a revisão humana é necessária, e quais regras devem governar os dados de trabalho.

Quando metade dos funcionários usa uma ferramenta, ela não é mais um bônus na moda, mas uma camada sobre a rotina operacional. Para o mercado, isso significa um novo padrão de expectativas. Os empregadores têm cada vez mais motivos para revisar processos, métricas de eficiência e treinamento de equipes, enquanto os provedores de software são pressionados a integrar funções de IA não como um showcase separado, mas como parte dos cenários de trabalho normais.

Ao mesmo tempo, a pressão aumenta nos que ficam para trás: se os funcionários veem que a IA acelera a preparação de textos, análise de materiais ou busca de opções de solução, esperarão os mesmos recursos das ferramentas corporativas, não apenas dos serviços externos.

O Que Isso Significa

A pesquisa Gallup captura o momento em que a IA saiu definitivamente da zona de adoção inicial e entrou no trabalho cotidiano do funcionário médio. O próximo estágio para os negócios não é mais a questão de "usar ou não usar", mas sim a questão de controle de qualidade, regras de aplicação e retorno real dessa nova camada de trabalho.