Especialistas alertam que liderar na era da IA exige menos foco em execução mecânica e mais em julgamento humano, reestruturação de processos e gestão de equipes mistas
Assumir que a Inteligência Artificial é apenas mais uma ferramenta no catálogo de TI das empresas é um grande equívoco. Da mesma forma que a chegada da internet nos anos 90 transformou o mundo e criou um novo ambiente de trabalho, a IA generativa está provocando uma nova revolução.
A diferença é que ela vai além do espaço de trabalho: traz algo sem precedentes ao atuar como um novo tipo de colaborador para as equipes. Contudo, gerenciar essa força de trabalho mista exige reconhecer a natureza imprevisível da tecnologia, que atua como “um alienígena que é um especialista e que está bêbado”, conforme definiu a cofundadora da Alia, Lívia Kuga.
A metáfora explica com precisão o duplo comportamento da tecnologia no dia a dia corporativo. De um lado, o sistema opera com a genialidade de um especialista técnico brilhante. Do outro, carrega a imprevisibilidade de alguém embriagado, sujeito a alucinações, falhas operacionais e respostas entusiasmadas embasadas em premissas falsas.
Diante dessa dualidade, “a gente foi obrigado a ressignificar não só o ambiente de trabalho como a internet fez, mas o trabalho em si”, destacou Lívia. Ela provocou os gestores sobre a urgência de encarar a máquina como um novo tipo de integrante do time: “E se você tem IA? Como é que você engaja IA, como é que você faz essa relação entre a AI e os humanos que estão lá?”.
Essa transição altera a forma como o valor profissional e os processos seletivos são calculados. Em um debate recente promovido pela InHire, em São Paulo, o CEO da empresa, Augusto Frazão, apontou que a tecnologia atua como um recurso de potencialização, “um cinto do Batman”, para atingir metas de negócio, e não como um fim isolado. Com o braço operacional de execução repetitiva resolvido pela automação, a capacidade humana de relacionamento, orquestração e julgamento virou o verdadeiro diferencial. Para Augusto, a IA atua como um divisor de águas na produtividade: “quem era bom ficou 10 vezes melhor”, enquanto os profissionais focados exclusivamente em tarefas mecânicas perdem espaço em ritmo acelerado.
A importância da experimentação interna
Em meio a esse cenário, a postura das lideranças exige capacidade de reestruturar processos do zero e criar espaços de testes sem o receio de errar rápido. Lívia compartilhou a necessidade prática de criar braços de experimentação interna, como um “AI Lab”, focado exclusivamente em testar novas ferramentas antes de escalá-las para o restante da operação. “O negócio é estar sempre testando. Todo dia lança uma coisa nova em termo de valor”, comentou a executiva ao relatar como soluções recentes surpreenderam em tarefas operacionais complexas. Para ela, manter a operação viva exige aceitar a incerteza da inovação: “metade vai dar errado, metade vai dar certo, e as que derem certo você escala para o resto da empresa”.
A diferença entre quem lidera a transformação e quem fica para trás não está na tecnologia disponível, mas na forma como as empresas pensam seus processos. David Pires, CIO e CPO da Zig, aponta que o verdadeiro abismo entre os mercados globais não é o acesso às ferramentas, que hoje são públicas e iguais para todos, mas a mentalidade cultural de execução. Ele observa que os principais ecossistemas do Vale do Silício saíram na frente porque não tentaram adaptar a IA aos processos antigos, mas decidiram recriar a forma de trabalhar tendo os agentes digitais como pilar inicial.
Nem mesmo no topo da indústria de tecnologia há consenso sobre onde essa curva de inovação vai parar. David ilustra essa volatilidade ao relembrar opiniões completamente antagônicas de grandes referências do setor internacional: enquanto o antigo head de IA da Meta defendeu que a tecnologia encontrará barreiras técnicas e continuará funcionando como um assistente de automação sem grandes apocalipses operacionais, o ex-CEO do Google, Eric Schmidt, previu que em poucos anos não restará praticamente nenhum trabalho intelectual humano inalterado.
Diante desse choque de previsões, David sintetiza que ninguém consegue prever com certeza o impacto final da tecnologia no mercado. Por isso, ele defende que capacitar as equipes e aprender a dominar a Inteligência Artificial no presente é uma estratégia sem margem para erro. Se as transformações forem radicais, a empresa e os profissionais garantem sua relevância no novo cenário; se as mudanças forem apenas moderadas, eles estarão exponencialmente mais produtivos e à frente da concorrência. Na visão do executivo, preparar-se para a IA é um investimento seguro para qualquer cenário futuro: “é ganha-ganha, só tem a opção de aprender”, finaliza.
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