Avaliação de desempenho na era da IA: 78% de quem mais domina a ferramenta já pensa em sair
Betterworks ouviu 2.387 pessoas em 2026: 78% de quem domina IA já procura outro emprego, e só 42% mudou a avaliação de desempenho. Veja o efeito no headcount.
Em outubro de 2025, no HR Symposium/Xpo em Orlando, a Gartner nomeou uma das quatro tendências de gestão de talentos para 2026 assim: a avaliação de desempenho vai ficar mais automatizada e mais humana ao mesmo tempo. Um levantamento global da Betterworks, publicado em 2026 com 2.387 respondentes entre líderes de RH, gestores e funcionários, mostra por que essa divisão não pode esperar o próximo ciclo de calibração: 90% dos líderes de RH já dizem que a IA mudou o que conta como alta performance numa função, mas apenas 42% atualizaram o processo de avaliação para acompanhar essa mudança. No meio desse intervalo, 78% dos funcionários mais proficientes em uso de IA, justamente quem a empresa menos pode perder, já procura outro emprego.
#O que a Gartner quis dizer com uma avaliação de desempenho mais automatizada e mais humana?
A resposta é uma divisão de trabalho. Durante o HR Symposium/Xpo de outubro de 2025, a Gartner apresentou quatro tendências para quem lidera gestão de talentos em 2026, entre elas o regrettable retention, o headcount que parece preenchido mas parou de entregar. A avaliação de desempenho foi outra: o trabalho de coletar dado, resumir feedback recebido ao longo do ciclo e preparar a calibração vai automatizar. A conversa sobre o desempenho em si, a decisão de nota e o julgamento de contexto continuam sendo tarefa do gestor, não do modelo.
O futuro dos processos de avaliação de desempenho é a automação, mas o futuro de gerir desempenho não pode ser. (tradução livre)
A Gartner também apontou por que essa divisão ainda não existe na prática na maioria das empresas: a maior parte dos gestores já testa IA na própria avaliação de desempenho sem ter recebido treinamento formal sobre como usar a ferramenta nesse contexto, nem orientação sobre onde o viés do modelo pode distorcer uma nota ou um retorno para o time. A recomendação da consultoria é dar ao gestor uma ferramenta aprovada, treino sobre bom e mau uso, e orientação explícita sobre mitigação de viés antes do próximo ciclo, não depois de um problema aparecer numa calibração.
#Por que 78% de quem mais domina IA já está de olho na próxima vaga?
O motivo está num hiato que a própria empresa admite ter criado. A Betterworks ouviu 2.387 pessoas, entre líderes de RH, gestores e funcionários, para o 2026 State of Performance Enablement Report: 90% dos líderes de RH concordam que a IA já mudou o que significa entregar alta performance na função, mas só 42% das empresas atualizaram meta, indicador ou critério de avaliação para refletir essa mudança. O resultado é um grupo de pessoas sendo julgado por um critério antigo, enquanto a própria liderança de RH admite que o critério mudou.
Esse hiato pesa mais sobre quem domina a ferramenta que a empresa mais precisa reter. Entre os funcionários mais proficientes em IA, 78% já procuram ativamente outro emprego, segundo o mesmo levantamento. Não é o funcionário médio testando a novidade. É quem já sabe extrair valor real da IA no trabalho e não vê isso reconhecido, medido nem pago no processo formal de avaliação. Como mostramos no texto sobre o prêmio salarial de IA, esse grupo já tem mercado disposto a pagar mais por ele, e uma avaliação travada no critério antigo empurra para fora justamente quem tem mais opção de saída.
#Gestores sem manual: o que os números mostram sobre suporte e treinamento
A maior parte dos gestores está resolvendo isso sozinha. Dois em cada três gestores ouvidos pela Betterworks dizem que ainda precisam de mais suporte para gerir desempenho de forma eficaz, e menos de 16% de gestores e funcionários afirmam entender a visão de IA da própria empresa. Uma pesquisa separada da Gartner, divulgada em março de 2026, encontrou 45% dos gestores dizendo que o uso de IA já melhorou o trabalho do time tanto quanto esperavam. Levantamentos anteriores da mesma consultoria, com 1.973 gestores e 2.986 funcionários em julho de 2025, ajudam a explicar a outra metade do quadro: só 14% dos gestores relatam não enfrentar nenhuma dificuldade para usar IA de forma eficaz com o time, e os próprios gestores já experimentam a ferramenta no dia a dia quase duas vezes mais que os funcionários, 46% contra 26%.
Satisfação com o ciclo de avaliação
Onde a IA já está integrada de forma estruturada ao processo de desempenho (Betterworks, 2026)
89%
Satisfação sem IA no processo
Onde a avaliação de desempenho ainda não incorporou IA de forma estruturada (Betterworks, 2026)
40%
Gestores que dizem precisar de mais suporte
Para gerir desempenho de forma eficaz na rotina com o time (Betterworks, 2026)
2 em 3
A pesquisa ouviu 2.387 pessoas, entre líderes de RH, gestores e funcionários, para o 2026 State of Performance Enablement Report, da Betterworks. A diferença de satisfação não nasce da ferramenta em si: nasce de o gestor ter, ou não, suporte e treinamento para usá-la numa conversa que continua sendo dele.
A consequência aparece direto na satisfação com o processo de avaliação. Em ciclos onde a IA já está integrada de forma estruturada, 89% das pessoas se dizem satisfeitas, contra 40% onde a IA ainda não faz parte do fluxo formal, segundo a Betterworks. A diferença não vem da ferramenta em si. Vem de o gestor ter, ou não, preparo para usá-la numa conversa que continua sendo dele.
| Indicador | Número | Fonte |
|---|---|---|
| Líderes de RH que veem a IA mudando o que é alta performance | 90% | Betterworks, 2026 |
| Empresas que já atualizaram a avaliação para refletir essa mudança | 42% | Betterworks, 2026 |
| Funcionários mais proficientes em IA que já buscam outro emprego | 78% | Betterworks, 2026 |
| Satisfação com a avaliação onde a IA já está integrada ao ciclo | 89% (x 40% sem IA) | Betterworks, 2026 |
| Gestores que dizem precisar de mais suporte para gerir desempenho | 2 em 3 | Betterworks, 2026 |
| Gestores que dizem que a IA já melhorou o trabalho do time | 45% | Gartner, mar/2026 |
#O que esse hiato muda no planejamento de headcount, não só no ciclo de avaliação
Para quem monta o planejamento de headcount, esse risco chega antes da conversa de desligamento. Como mostramos no texto sobre densidade de talentos, 36% das empresas brasileiras ainda não avaliam desempenho de forma estruturada, o que já dificulta separar quem entrega mais de quem só ocupa a vaga. Sobrepor a esse cenário um grupo de alta proficiência em IA que a avaliação atual não reconhece cria um risco de saída concentrado exatamente nas pessoas que sustentam a adoção de IA na operação, o espelho invertido do regrettable retention: ali, quem devia sair fica; aqui, quem a empresa mais precisa manter é quem primeiro decide ir embora.
O orçamento de pessoal sente esse risco de dois lados. Há o custo de repor quem sai, com o conhecimento aplicado de IA que vai embora junto. E há o efeito sobre quem fica, ao ver que o critério de reconhecimento não acompanha a própria ferramenta que a empresa pede para usar todos os dias.
#Como redesenhar a avaliação de desempenho antes do próximo ciclo
A Gartner e a Betterworks convergem para um roteiro parecido, dividido em quatro frentes.
- Separe, por escrito, o que a IA automatiza do que continua humano. Um documento curto definindo o que a ferramenta aprovada pode fazer (coletar dado, resumir feedback recebido no ciclo, sinalizar padrão) e o que fica só com o gestor (a decisão sobre a nota, a conversa de carreira, o julgamento de contexto) evita que cada gestor trace essa linha sozinho, o que a Gartner aponta como origem do viés não controlado.
- Atualize o critério de alta performance antes de cobrar por ele. Se 90% dos líderes de RH já reconhecem que a IA mudou o que significa entregar bem numa função, essa mudança precisa entrar na meta e no critério de avaliação, e não ficar só na conversa informal do corredor.
- Treine o gestor antes de liberar a ferramenta, não depois do primeiro erro. Ferramenta aprovada, orientação sobre viés e um canal para reportar quando a IA erra numa sugestão de nota resolvem parte da lacuna que hoje deixa dois em cada três gestores sem suporte suficiente.
- Trate o risco de saída de quem mais domina IA como dado de headcount, não só de clima. Cruzar quem já usa IA de forma avançada com movimentação recente e resultado de avaliação aponta, com antecedência, onde a próxima saída vai pesar mais no orçamento e no conhecimento que sai junto com ela.
A Gartner deu nome à divisão de trabalho que a avaliação de desempenho vai seguir a partir de 2026. A Betterworks mostrou o preço de adiar essa divisão: quem mais domina a ferramenta que a empresa pede para usar todos os dias é também quem primeiro percebe que o critério de avaliação ainda não mudou.
Definição da tendência “avaliação de desempenho mais automatizada e mais humana” e citação de Tony Guadagni (diretor de pesquisa da prática de RH da Gartner), apresentadas no HR Symposium/Xpo de outubro de 2025, segundo o comunicado “Gartner Identifies Four Trends Talent Management Leaders Should Prepare for in 2026”. Dados sobre o hiato entre RH reconhecer a mudança trazida pela IA e atualizar a avaliação de desempenho (90% x 42%), risco de saída entre os mais proficientes em IA (78%), satisfação com o ciclo de avaliação com e sem IA estruturada (89% x 40%) e gestores que dizem precisar de mais suporte (2 em 3), com base em pesquisa com 2.387 pessoas: 2026 State of Performance Enablement Report, da Betterworks. Percentual de gestores que dizem que a IA já melhorou o trabalho do time tanto quanto esperavam (45%), segundo o comunicado “Gartner HR Survey Reveals 45% of Managers Report AI Has Lived Up to Their Expectations in Improving Their Teams’ Work”, de março de 2026, com dados complementares de pesquisas da Gartner com 1.973 gestores e 2.986 funcionários em julho de 2025.