Inteligência Artificial: eficiência máxima. Maturidade mínima?

As ferramentas de inteligência artificial aumentam a rapidez e diminuem a margem de erro. Mas, ao eliminar a fricção, eliminamos também parte do processo de aprendizagem. Podemos estar a criar organizações extremamente eficientes, mas menos resilientes.

Por Tomás Queirós, head of Strategy da People to People

Hoje considero-me profissional sénior. Não pelos cabelos brancos aos 34 anos, mas pelo caminho que percorri. Houve um tempo em que crescer profissionalmente era um processo lento. Imperfeito. Por vezes desconfortável. Quando comecei, na área de Salesforce, em 2015, não existiam Copilots nem respostas instantâneas. Havia um livro – “Salesforce for Dummies” – e muita curiosidade. Testava tudo. Carregava em todos os botões. Errava. Corrigia. Voltava a tentar. Quando não sabia, investigava. Perguntava. Esperava respostas que demoravam… e nem sempre estavam certas.

Na altura parecia ineficiente. Hoje sei que foi decisivo. Foi ali que aprendi a entender os sistemas por dentro. Foi ali que desenvolvi critério. Foi ali que comecei a construir a maturidade que hoje associo à senioridade.

Recordo-me de um erro que nunca esqueci. Escrevi um código que enviou, por engano, um email para toda a base de dados de candidatos de Economia e Finanças a informar que tinham sido admitidos. O impacto foi imediato. O erro foi meu.

Foi desconfortável. E formador. Tive de reagir rapidamente: desenhar um plano de mitigação, corrigir tecnicamente, comunicar com o cliente e assumir responsabilidade. A pressão existia, mas a cabeça estava clara. Sabia o que fazer porque já tinha enfrentado problemas antes.

Hoje, um júnior pode pedir o código a uma ferramenta de inteligência artificial (IA) e, provavelmente, obter uma versão tecnicamente mais robusta e com menor probabilidade de erro. Mas dificilmente desenvolverá o instinto que ganhei naquele dia – aquele segundo extra de hesitação antes de carregar em “enviar” numa automação sensível.

Se algo correr mal, a resolução não está na ferramenta. Está na capacidade humana de reagir. Foi assim que passei de júnior a mid-level. E, mais tarde, a sénior.

A pergunta que me inquieta é simples: como se constrói este percurso quando as respostas surgem antes de a dúvida estar totalmente formulada?

O funil está a estreitar no meio
Durante anos, as organizações seguiram um modelo previsível. Contratavam juniores, expunham-nos a tarefas operacionais e, com o tempo, esses profissionais tornavam-se o nível intermédio que sustenta qualquer empresa.

Os mid-level raramente são os mais visíveis, mas são quase sempre os mais indispensáveis. São quem equilibra custo com experiência e execução com decisão autónoma. Absorvem complexidade. Resolvem antes que o problema escale.

Esse caminho está a encolher. Segundo o “Future of Jobs Report 2023”, do Fórum Económico Mundial, cerca de 44% das competências actuais serão transformadas até 2027, impulsionadas pela automação e pela inteligência artificial. Em paralelo, dados do LinkedIn indicam uma redução consistente de oportunidades em funções de entrada e intermédias, em várias áreas técnicas, enquanto cresce a procura por perfis altamente especializados.

O funil não está a fechar no topo. Está a estreitar no meio. E o que está a desaparecer não é o talento, é o campo de treino. As tarefas que formavam profissionais intermédios eram repetitivas, pouco glamorosas e muitas vezes invisíveis. No entanto, era nelas que se aprendia a lidar com excepções, a interpretar contexto e a assumir pequenas decisões com consequências reais. Pequenas decisões que, acumuladas, construíam julgamento.

Hoje, a IA executa grande parte desse trabalho – melhor, mais rapidamente e com menos erro. Do ponto de vista da eficiência, é um ganho claro. O problema surge quando começamos a confundir eficiência com desenvolvimento. Ao eliminar a fricção, eliminamos também parte do processo de aprendizagem. No curto prazo, a produtividade sobe. No médio prazo, pode faltar algo menos mensurável, mas crítico: a capacidade de julgamento.

Quando a ferramenta responde, mas o critério falta
Vejo profissionais tecnicamente competentes e rápidos na execução. Mas, perante ambiguidade real – aquela que não cabe num prompt bem estruturado –, hesitam. Procuram validação. Confirmam antes de decidir. Não é incapacidade; é falta de treino. A IA responde, sugere e corrige. O que não faz é desenvolver critério, e essa diferença é estrutural.

Um dos exemplos mais mediáticos surgiu no sector jurídico. Em 2023, um advogado de Nova Iorque utilizou o ChatGPT para preparar uma peça processual contra a companhia aérea Avianca. A ferramenta apresentou precedentes legais detalhados, com nomes e citações convincentes. O problema? Os casos simplesmente não existiam. Foi a experiência da parte contrária, e do próprio juiz, que detectou a inconsistência ao tentar localizar os precedentes nas bases oficiais. A IA alucinou e tinha produzido conteúdo plausível, mas falso. O advogado foi sancionado. A tecnologia entregou estrutura, mas o que falhou foi a validação crítica. Em áreas de elevada especialização, a ferramenta acelera. Mas é a experiência que filtra.

Para os Recursos Humanos, isto é estratégico. As funções intermédias são o sistema nervoso das organizações. São quem decide quando o manual não chega e estabiliza a operação sob pressão. O próprio Fórum Económico Mundial identifica pensamento crítico e julgamento como competências centrais para o futuro e das mais difíceis de automatizar.

Onde estão hoje essas competências a ser desenvolvidas? Se os juniores já não passam pelo trabalho onde aprendiam a decidir, quem está a formar o próximo nível intermédio? Podemos estar a criar organizações extremamente eficientes, mas menos resilientes.

O desafio não é só empresarial
Também no ensino esta tensão é visível. Os trabalhos realizados com o apoio de ferramentas automáticas são rápidos e bem estruturados. A questão é se a profundidade acompanha. Não se trata de travar a IA, mas de garantir que acelera o trabalho, sem substituir o processo de maturação profissional.

Antes de terminar, vale a pena transformar esta reflexão em algo concreto:

Que decisões críticas os seus juniores tomaram nos últimos seis meses, sem recorrerem a ferramentas automáticas?

Existe na sua organização um espaço seguro para o erro formador?

Os critérios de avaliação medem apenas entregas… ou também maturidade de julgamento?

Estamos a medir apenas eficiência ou também maturidade?

E quando precisarmos de profissionais capazes de decidir sem rede, vamos tê-los preparados?

Este artigo foi publicado na edição de Fevereiro (nº. 182) da Human Resources.