Exploring employee experiences with AI-driven workflow automation

: a qualitative study using inductive thematic analysis

Resumo

Esta tese explora como a automação de fluxo de trabalho impulsionada por IA influencia as experiências dos funcionários no ambiente de trabalho, com foco em três áreas principais: autonomia, comunicação e as expectativas atuais e futuras para a integração da IA. Com a crescente integração da IA generativa nas organizações, torna-se essencial entender o seu impacto nas dinâmicas de trabalho, tanto individuais como colaborativas. O estudo adota uma abordagem de pesquisa qualitativa, com base em 15 entrevistas estruturadas com funcionários de diversos setores que utilizam ativamente ferramentas de IA em suas tarefas diárias. A análise temática indutiva de Braun e Clarke (2006) foi utilizada para identificar padrões recorrentes nas experiências relatadas. Os resultados revelam efeitos mistos da IA nas dinâmicas do local de trabalho. A IA melhorou a eficiência operacional e aumentou a autonomia dos funcionários, especialmente entre os membros juniores da equipe, ao reduzir tarefas repetitivas e permitir um trabalho mais independente. Ela também remodelou os padrões de comunicação, reduzindo interações informais e promovendo trocas mais assíncronas mediadas por IA. Confiança e transparência surgiram como fatores críticos que moldam a experiência dos funcionários com as ferramentas de IA. Os resultados sugerem que a IA deve ser implementada de forma a apoiar o trabalho em equipe e a comunicação, em vez de substituí-los. Investigações futuras poderão aprofundar-se no impacto da IA nas relações ao longo do tempo e em como as organizações podem optimizar a sua utilização em diferentes culturas e sectores.

Data de atribuição	25 jun. 2025
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Cristina Soares Pacheco Mendonça (Supervisor)