Durante muito tempo, a discussão sobre inteligência artificial e mercado de trabalho foi dominada por uma pergunta: quais profissões serão substituídas pela tecnologia? A questão é compreensível, mas talvez esteja nos levando a olhar para o tema pelo ângulo errado. A transformação mais relevante não está necessariamente no desaparecimento de cargos inteiros, mas na mudança profunda do que esperamos das pessoas que os ocupam.
A inteligência artificial já começa a assumir atividades repetitivas, operacionais e baseadas essencialmente na execução. Isso não significa, porém, que todas as funções associadas a essas tarefas deixarão de existir. Significa que o valor dentro delas começa a migrar. Se uma máquina consegue executar parte do trabalho com velocidade e escala, o diferencial humano passa a estar cada vez mais na capacidade de interpretar contextos, tomar decisões, questionar resultados, aprender rapidamente e saber quando e como utilizar a tecnologia. Em outras palavras, a IA não substitui apenas tarefas. Ela desafia formas antigas de trabalhar.
Isso muda, inclusive, a maneira como avaliamos a experiência profissional. Anos de conhecimento acumulado continuam relevantes, mas já não são suficientes para determinar quem está mais preparado para os próximos ciclos de transformação. Em determinados contextos, um profissional com menos tempo de carreira, mas com grande capacidade de aprendizado, adaptação e colaboração com sistemas de IA, pode estar mais preparado para gerar valor do que alguém muito experiente que continua operando exclusivamente a partir de modelos construídos para uma realidade anterior.
A adaptabilidade, portanto, deixa de ser uma competência desejável e passa a ocupar uma posição central. Não se trata apenas de aprender a usar uma nova ferramenta. É preciso desenvolver repertório para entender o que pode ser delegado à tecnologia, o que precisa continuar sob julgamento humano e como combinar essas duas capacidades.
Essa transformação também traz um desafio que costuma receber menos atenção: o contexto. Modelos de inteligência artificial podem processar enormes volumes de informação, mas sua capacidade de gerar respostas relevantes depende diretamente da qualidade do contexto ao qual têm acesso. Com as pessoas, acontece algo semelhante. Nenhum profissional toma boas decisões de forma consistente quando conhece apenas uma pequena parte do problema, desconhece prioridades estratégicas ou trabalha com informações fragmentadas.
Por isso, empresas verdadeiramente preparadas para um mundo AI-first não serão apenas aquelas que comprarem as melhores ferramentas. Serão aquelas capazes de organizar o conhecimento, conectar dados, explicitar objetivos e criar condições para que humanos e agentes de IA compreendam melhor o ambiente no qual tomam decisões.
Esse movimento exige mudanças que vão muito além da área de tecnologia. Durante décadas, as empresas construíram estruturas nas quais as áreas de Tecnologia e Recursos Humanos frequentemente operavam com agendas paralelas. A IA torna essa separação cada vez menos sustentável.
Se o CTO é responsável por criar infraestrutura, garantir segurança, integrar dados e viabilizar sistemas inteligentes, o CHRO passa a exercer um papel igualmente importante na construção dessa nova arquitetura de trabalho. É a área de Pessoas que ajuda a responder quais competências precisam ser desenvolvidas, quais funções devem ser redesenhadas, como preparar as lideranças e como criar uma cultura na qual a tecnologia seja incorporada ao cotidiano sem eliminar a responsabilidade, o pensamento crítico e a autonomia.
A transformação provocada pela IA será, portanto, simultaneamente tecnológica e organizacional. Empresas que tratarem o tema exclusivamente como uma implementação de software provavelmente conseguirão criar bons projetos-piloto, mas terão dificuldade para converter esses experimentos em mudanças estruturais.
Adotar IA é relativamente simples. Redesenhar uma organização para trabalhar com IA é muito mais complexo. Isso envolve rever processos que existem há anos, questionar responsabilidades, mudar critérios de contratação e desenvolvimento, estruturar o conhecimento interno e decidir quais atividades devem ser executadas por pessoas, por agentes ou pela combinação de ambos. Exige também reconhecer que produtividade não significa simplesmente fazer o mesmo trabalho mais rapidamente. Em muitos casos, significa abandonar tarefas que deixaram de fazer sentido e utilizar a tecnologia para ampliar a capacidade das pessoas de resolver problemas mais relevantes.
É justamente aí que estará uma das principais diferenças competitivas entre as empresas nos próximos anos. O acesso à tecnologia tende a se democratizar. Modelos semelhantes estarão disponíveis para muitas organizações. O que será muito mais difícil de copiar é a capacidade de construir equipes adaptáveis, organizar contextos e criar uma cultura em que pessoas e inteligência artificial trabalhem de forma coordenada.
O futuro do trabalho, portanto, talvez não seja definido por uma disputa entre humanos e máquinas. Será determinado pela diferença entre as organizações que aprenderam a combinar os dois e aquelas que continuam tentando operar com o mesmo repertório de antes. Nesse cenário, a pergunta mais importante deixa de ser quais cargos a IA vai eliminar e passa a ser quais empresas e profissionais estão dispostos a mudar rápido o suficiente para continuar gerando valor.
*Fábio Lacerda é CTO da Blip
