Os sistemas de agentes de inteligência artificial (IA) têm avançado em autonomia e capacidade, aproximando-se do desempenho humano em algumas tarefas. Muitas organizações têm adoptado a prática de humanizar a IA, atribuindo-lhe nomes, cargos e até incluindo-a em organogramas, com o objectivo de facilitar a integração da tecnologia no ambiente de trabalho.
Um estudo da Harvard Business Review envolvendo 1.261 gestores, directores e executivos da América do Norte e Europa revela que 31% das empresas já consideram a IA como membro da equipa ou colaboradora, e 23% a incluem formalmente nas suas estruturas organizacionais. Essa tendência ultrapassa o sector tecnológico, alcançando áreas como saúde, serviços financeiros, retalho e serviços profissionais.
Contudo, a pesquisa aponta que essa antropomorfização da IA apresenta desafios significativos. Ao tratar a IA como colaboradora, a responsabilidade pessoal dos gestores sobre tarefas diminui em 9 pontos percentuais, enquanto a atribuída à IA aumenta em 8 pontos percentuais, o que é problemático dado que sistemas de IA não podem ser responsabilizados directamente.
Na experiência, gestores foram solicitados a rever documentos contendo erros, com a autoria atribuída alternadamente a uma ferramenta de IA, a um colaborador humano ou a um colaborador de IA. Aqueles expostos à IA como colaboradora solicitaram 44% mais revisões adicionais e identificaram 18% menos erros em comparação com os que a viam como ferramenta.
Além disso, a presença da IA como colega gerou uma redução na confiança dos gestores no seu próprio julgamento, com relatos de dúvidas sobre a capacidade de detectar todos os erros. Esse cenário aumenta os ciclos de revisão e eleva custos para as organizações.
O estudo também revelou que gestores em empresas que antropomorfizam a IA apresentaram 13% mais incerteza sobre sua identidade profissional, 7% maior preocupação com a segurança no emprego e 10% menos confiança na forma como a IA é utilizada.
Contrariando expectativas, a humanização da IA não aumentou a intenção de adopção da tecnologia. Participantes que viam a IA como colaboradora não demonstraram maior disposição para integrá-la nos fluxos de trabalho do que aqueles que a consideravam uma ferramenta.
Os resultados indicam que a integração da IA nos ambientes de trabalho exige uma abordagem cuidadosa de governança para preservar a responsabilidade, manter a qualidade e garantir que os colaboradores trabalhem eficazmente com a tecnologia. A falta de clareza sobre o papel da IA e a redefinição das responsabilidades humanas podem gerar insegurança e minar a confiança dos trabalhadores.
À medida que a IA se torna mais presente e complexa, as organizações precisam de evitar simplesmente sobrepor a tecnologia aos fluxos de trabalho tradicionais e investir em estratégias que equilibrem o suporte da IA com o julgamento humano.
Os CEO precisam de redesenhar o trabalho tanto da IA como dos humanos de cinco formas principais:
1.º Redefinir explicitamente os fluxos de trabalho e, em seguida, nomear as novas expectativas de papéis (humanos)
À medida que os agentes de IA assumem a execução, os papéis humanos concentrar-se-ão cada vez mais na supervisão, no julgamento, na construção de relações e na gestão da ambiguidade. À medida que os fluxos de trabalho mudam, também os papéis humanos mudam, exigindo novas competências que vêm acompanhadas de novas expectativas. Os líderes devem:
• Criar a esfera de responsabilidade e a amplitude de controlo adequadas. A capacidade de supervisão não se expande automaticamente apenas porque a produção aumenta. Os líderes precisam de redesenhar a amplitude de controlo e o tamanho da equipa tendo isso em conta.
• Redesenhar as funções em escala e esclarecer as expectativas. Afirmar explicitamente a responsabilidade de supervisão sobre os sistemas de IA nas descrições de funções, estabelecer expectativas realistas para a velocidade e o volume de trabalho e nomear as competências humanas persistentes que permanecem críticas.
• Reformular a gestão do desempenho. Recompensar a qualidade da supervisão e a orquestração eficaz do sistema de IA, e não apenas a velocidade e a produção.
2.º Tornar a responsabilidade explícita e pessoal para os colaboradores e agentes
As evidências apresentadas no estudo sugerem que os agentes de IA devem ser tratados como aquilo que são — automatização de software que exige uma clara responsabilidade humana pela produção e operação. Quando a IA contribui para um resultado, este deve ser destacado para os humanos responsáveis por ele. Isto é especialmente crítico em ambientes altamente regulamentados.
Isto exige regras claras de colaboração entre humanos e agentes, fundamentadas em objectivos partilhados e responsabilidade ao longo do tempo, em três frentes:
• Direitos de decisão: Uma vez que os agentes podem lidar com situações muito mais flexíveis do que a automação tradicional, é fundamental definir o que o agente pode fazer de forma autónoma e o que requer aprovação humana explícita.
• Escalonamento: O que desencadeia a revisão? Quem intervém? Quem suporta o custo do atraso ou erro?
• Consequências: Quando o agente falha, o que acontece a seguir? Defenir como a responsabilidade é transferida ao longo do tempo. Os colaboradores humanos responsáveis devem monitorizar o desempenho do agente e promover a melhoria contínua.
3.º Desenvolver e implementar um plano de formação para os colaboradores que gerem agentes
A capacidade de supervisionar sistemas humano-agentes nem sempre surge espontaneamente, como evidenciado pelo facto de as empresas só obterem valor da IA quando protegem a aprendizagem dos colaboradores. As organizações precisam de um novo conjunto de ferramentas de gestão e de um currículo de formação para ajudar os colaboradores a encontrar um equilíbrio diferente entre delegação e controlo quando trabalham com IA. Os colaboradores devem compreender toda a gama de tarefas que a IA pode executar, utilizá-la como fonte de inteligência, e não apenas para a execução de tarefas, e integrá-la nos fluxos de trabalho de forma a melhorar as decisões. Igualmente importante, devem saber quando confiar na IA, quando questionar os seus resultados e onde as suas limitações diferem das dos trabalhadores humanos.
4.º Não limitar os agentes a funções individuais
O conceito de “colaborador” pressupõe funções delimitadas, capacidade humana finita e uma hierarquia em que o trabalho é delegado a alguém menos experiente ou conhecedor. A IA não partilha destas limitações. Um único agente pode operar em diversos fluxos de trabalho; vários agentes podem remodelar uma única função. Enquadrar os agentes como equivalentes humanos individuais reforça uma mentalidade de delegação e subestima as suas capacidades, levando as empresas a procurar a substituição directa e limitando o valor que um sistema reimaginado pode gerar. Em vez disso, os líderes devem conceber a unidade de agente adequada para o fluxo de trabalho, que pode ser uma capacidade funcional mais ampla utilizada em toda a equipa ou processo, em vez de optar por um agente para cada função humana.
5.º Fazer escolhas deliberadas sobre a forma como o trabalho humano evolui
No final do dia, as empresas ainda precisarão de trabalhadores humanos para trabalhar com os seus agentes de IA, independentemente de serem apresentados como uma ferramenta ou um “colaborador”. Mas simplesmente pedir aos colaboradores que utilizem a IA para “fazer mais” não é uma receita para construir um envolvimento positivo ou fortalecer a identidade profissional.
Num sistema de agentes, a forma como o trabalho é dividido entre humanos e IA é uma escolha de design. À medida que a IA melhora a produtividade, cria a oportunidade de redireccionar o esforço humano para actividades de maior valor, onde a procura está a crescer. Perceber esta oportunidade depende de um planeamento cuidadoso das funções, garantindo que o esforço humano está focado em trabalhos que exigem discernimento, criatividade e responsabilidade — áreas que geram valor e reforçam o engagement positivo.
