A maior parte da conversa sobre IA no trabalho está perdendo o ponto
A maior parte das conversas que eu vejo sobre IA em empresas hoje gira em torno de duas perguntas: "quanta gente eu posso cortar?" e "quanto de produtividade isso vai entregar?". Me frustra conversa que para aí. Óbvio que são perguntas e pontos importantes, mas o tamanho da transformação faz isso quase virar irrelevante.
Dani Botaro, head de cultura e inclusão da Oracle para a América Latina (por quem eu tenho admiração e carinho enormes) me indicou um artigo chamado "Organizing Intelligence", publicado em maio de 2026 por um time do Google DeepMind e Stanford. Confesso que adiei a leitura quando vi que tinha mais de 5 páginas (risos). O texto reúne 16 ideias principais compiladas a partir de muitas outras pesquisas. Cada uma traz provocações sobre decisões que estamos tomando hoje, seus impactos, seus benefícios e projeções de para onde isso evolui.
Não consigo cobrir as 16 num só texto, então vou seguir o fio do que mais me provocou. Se você é CEO ou CHRO, o ponto é perceber que o jogo está mudando de um jeito que a maioria dos seus pares ainda não notou, e que parte do seu trabalho agora é justamente trazer essa clareza para dentro da organização e ajudar as pessoas a se mobilizarem.
Uma observação rápida antes de entrar nas provocações: para quem isso interessa? Se você já estuda IA com profundidade, várias dessas ideias vão ser velhas conhecidas. O valor está em ver tudo junto com alguns eventuais updates e provocações. Boa parte dessas discussões hoje rola em fóruns separados, papers separados, grupos de Whatsapp separados. Quando você olha o conjunto, sua cabeça começa a fazer conexões que dificilmente aparecem quando os assuntos chegam isolados.
E se você não está mergulhado no tema, algumas partes vão parecer profundas demais. Tudo bem. Esse é um ótimo lugar para fazer um catch-up razoável de tudo o que está acontecendo no campo. Mesmo entendendo metade, você já sai com um mapa muito melhor do que tinha antes.
6 reflexões importantes sobre os impactos das decisões que tomamos hoje
Confira 6 reflexões sobre os impactos das decisões na atualidade:
1. Quem usa IA trabalha mais, não menos
Aqui começa minha primeira surpresa. Um estudo longitudinal da UC Berkeley acompanhou funcionários que adotaram IA por meses. A hipótese natural seria: trabalho cai, sobra tempo. O que aconteceu foi o oposto. O trabalho intensificou. E o mais curioso: a intensificação veio dos próprios funcionários, sem nenhum mandato vindo de cima.
A pesquisa identifica três mecanismos. Primeiro, expansão de tarefas: como a IA reduz a fricção, as pessoas começam a absorver responsabilidades que antes seriam de outros. Se sentiram empoderadas. Como quem ganha um novo videogame. Resolvendo coisas que eventualmente dependeriam de outras pessoas e agora conseguem fazer sozinhas. Segundo, fronteiras embaçadas entre trabalho e descanso, porque o prompt rápido vai se infiltrando nas pausas, já que a conversa com a IA parece menos com trabalho e mais com bater papo. Terceiro, multitasking aumentado, com gente gerenciando várias threads paralelas, esperando três agentes rodarem, voltando pra um, indo pra outro.
Tem um ponto provocativo aí: estamos vendendo IA internamente como "vai te dar mais tempo". A pesquisa diz que dá mais carga, e que muita gente acha essa carga até gratificante. Por um tempo. Depois vem a exaustão, o "alone together" (a expressão é do estudo), a sensação de estar produzindo sozinho num oceano de conversas paralelas que nunca viraram colaboração de verdade.
Pra CHRO isso é uma bomba e sob muitos aspectos contraintuitivo. Os indicadores tradicionais de bem-estar não pegam esse fenômeno, apesar de já conseguir sentir uma energia maior em pessoas que já adotaram e estão se sentindo empoderadas e pessoas que estão se sentindo frustradas pois não necessariamente abraçam novas tecnologias e estão se vendo encurraladas.
2. A entrega da mente, e o problema da folha solta
Pesquisadores de Wharton cunharam um termo bonito e desconfortável: "cognitive surrender", a entrega cognitiva. É o momento em que uma pessoa adota o output da IA com escrutínio mínimo, abrindo mão da própria intuição e do raciocínio deliberativo. Uma transferência quase total de agência (assunto que recentemente escrevi sobre high agency).
Quem resiste? Pessoas com alta "necessidade de cognição" (gente que gosta de pensar e se estimula por problemas cabeludos) e quem tem inteligência fluida mais alta. Quem entrega rápido? Quem trabalha sob pressão extrema de tempo. Ou seja: o perfil que contratamos (especialista em muitos casos) agora valoriza generalistas e pessoas que aprenderam a lidar com extrema ambiguidade e complexidade (que por sinal acho um skill super difícil de desenvolver na fase adulta - posso estar errado aqui, mas são minhas observações próprias).
Junte isso a outro achado de Stanford: o "leaf node problem". Quando você implementa uma ferramenta de IA pra decisão e alinha ela com o organograma humano, as decisões ficam presas na ponta da hierarquia, sofrendo ainda com vieses humanos e silos organizacionais.
Resultado prático: você comprou um sistema brilhante e ele está produzindo decisões médias, porque ninguém na folha da árvore tem agência ou contexto pra usar o que ele entrega. A IA é capaz de pensar a empresa toda. Sua estrutura permite que ela pense só um pedacinho. Pergunta provocativa que dói: quem na sua empresa hoje tem mandato para implementar IA num nível que atravesse os silos? Que construa um “super cérebro” que ajude a empresa a tomar melhores decisões e construir melhores produtos sozinha? Provavelmente ninguém. E essa lacuna não vai ser resolvida pela área de tecnologia sozinha.
3. Às vezes o humano no loop é o problema
Esse achado me fez parar pra reler. Um dos estudos sobre times híbridos humano-IA mostrou, em média, que times híbridos performam melhor que times só humanos. Boa notícia. Mas dentro dos dados tem uma exceção que poucos estão olhando: quando a IA já é melhor que o humano numa tarefa específica, o time híbrido fica pior que a IA sozinha.
Pense no que isso significa. A insistência política e cultural em manter "human in the loop" para tarefas onde a máquina já passou da gente acaba sendo uma taxa que pagamos pra preservar a sensação de controle. Esse achado não serve pra defender tirar humanos de tudo, ele serve pra mostrar que essa decisão precisa ser estratégica, tarefa por tarefa, com base no que a IA realmente faz melhor agora.
Em outras palavras: a IA pode tornar pensar mais fácil e, com isso, tornar colaborar mais difícil (interações humanas = risco de conflito. Interações com AI = sem risco de conflito. Para que se estressar?).
Pro CEO isso muda como você desenha rituais de trabalho, de revisão, de reconhecimento. Pro CHRO, muda como você avalia performance, redesenha a inteligência da empresa e colaboração.
4. Lee Sedol foi só o primeiro
Em 2016 o campeão mundial de Go, Lee Sedol, perdeu pra AlphaGo. Depois ele disse uma frase que ficou na minha cabeça: "perder pra IA, num certo sentido, significou que meu mundo inteiro estava desabando. Não conseguia mais aproveitar o jogo, então me aposentei". Hoje ele escreve livros, fundou uma escola pra crianças e dá aula numa universidade. Reconfigurou.
A história não é só dele. O estudo cita pesquisas com escritores e dançarinos passando por algo parecido. Os autores chamam de "identity work": um processo psicológico pelo qual o profissional protege ou reconstrói sua imagem profissional em resposta à IA. Algumas estratégias são fascinantes:
- Vanguardismo técnico: a pessoa se posiciona como co-criadora da tecnologia, participando de projetos pra refinar modelos, virando colaboradora ao invés de vítima.
- Redefinição de sucesso: rejeita métricas vazias (likes, views) e estabelece padrões internos pra o que conta como bom trabalho.
- Efeito ghostwriter: usa a IA mas minimiza seu papel publicamente, preservando a identidade de "único criador".
- Cultivar espaços de transcendência: estúdios de dança privados, salas de escrita desconectadas, onde a pessoa volta a se sentir conectada à pureza do ofício.
Esses estudos olham profissões criativas, mas a leitura mais provocativa é que isso vai acontecer com todo profissional especialista da sua empresa. O analista financeiro sênior, o engenheiro de pricing, o advogado tributário, o pesquisador clínico. Cada um vai passar por uma versão dessa crise de sentido. E o CHRO médio hoje tem ferramentas pra cuidar disso? Eu duvido. Onboarding, comp, performance review, nada do kit tradicional aborda diretamente o que fazer quando uma pessoa não sabe mais o que ela é profissionalmente.
A liderança que vai ganhar nessa transição é a que entende que essa não é uma questão de "change management". Ela é existencial, escalada pra milhares de pessoas ao mesmo tempo.
5. A organização vira simulação
Essa parte foi a que mais me deu vontade de fechar o laptop e olhar pra parede um pouco. Pesquisadores de Stanford colocaram 25 agentes de IA, cada um com nome, profissão e memória, dentro de uma cidade simulada e deixaram rodar. Sem script. Apareceram amizades, fofoca, uma festa, rumores ganharam vida. Comportamento que parece menos código de computador e mais sociedade.
Outro estudo, "Generative Agent Simulations of 1,000 People", entrevistou mil pessoas reais por duas horas cada e construiu agentes que replicavam essas pessoas com 85% de fidelidade em pesquisas posteriores! Outro ainda, também de Stanford, montou um Virtual Lab com agentes nos papéis de imunologista, biólogo computacional, especialista em machine learning e crítico científico. Eles desenharam um pipeline pra terapias com nanobodies contra SARS-CoV-2. Duas das 92 candidatas mostraram potencial em testes laboratoriais de verdade -> consegue imaginar o impacto disso para desenvolvimento de novos produtos?
Aqui vem o ponto pra CEO e CHRO. O estudo sugere que já é possível hoje, com plataformas como Concordia (do próprio Google DeepMind), simular fusões, mandatos de retorno ao escritório, lançamentos de produtos, reorganizações inteiras antes de executar na vida real. Algo bem diferente de uma planilha de cenários: um espelho que mostra fricções, ressentimentos, resistências culturais, dinâmicas informais que você não consegue prever sentado na mesa de board. O que se chama de syntetic users/syntetic feedback.
Pense na próxima vez que você ou seu time foi pego de surpresa por uma reação interna que ninguém viu vindo. Uma simulação razoável poderia ter mostrado. Ninguém promete 100% de precisão, mas a fidelidade já é boa o bastante pra você ajustar antes de pisar no campo.
A questão prática é que a maior parte das empresas ainda não pensa nisso como uma capacidade que precisa ser construída. O próximo BCG ou McKinsey pode ser, no limite, um simulador. E quem construiu primeiro vai ter uma vantagem injusta na qualidade das decisões.
6. O elefante ético na sala
O estudo fecha com uma lista que merece ser citada inteira. As preocupações éticas que surgem com simulacros e agentes avançados:
- Consentimento: se a empresa constrói uma réplica do CEO ou de um líder pra testar reações a uma apresentação, está literalmente colocando palavras na boca dele que ele nunca disse. Em hierarquias, o "consentimento" tem qualidade duvidosa.
- Excesso de confiança: usar simulações como bola de cristal vai julgar pessoas por ações que elas nunca tomaram e pensamentos que elas nunca tiveram.
- Posse: se um funcionário sai, ele leva o gêmeo digital? A empresa fica com ele? Tem direito de auditar?
A provocação que fica: quem na sua empresa hoje está pensando nessas perguntas? Provavelmente ninguém ainda. E essa lacuna vai virar incidente, regulatório ou reputacional, em algum momento dos próximos 36 meses.
O que isso significa para você
Pra mim a leitura inteira aterrissa num ponto: o trabalho de CEO e CHRO em 2026 e 2027 não é só implementar IA mais rápido. É trazer clareza pra dentro da empresa sobre que tipo de organização vocês querem ser nesse novo mundo, e mobilizar as pessoas nessa direção. E experimentar muito e aprender com os erros, obstáculos. E mais sobre aprendizados do que só resultados.
Isso não cabe num roadmap de TI. Envolve repensar como a organização decide, como reconhece desempenho, como cuida do sentido profissional das pessoas, como desenha estruturas que não engessem o potencial da tecnologia, como prepara o terreno ético antes que ele queime.
A maior parte das empresas hoje está numa conversa rasa sobre IA: pilotos, copilots, métricas de produtividade. A pesquisa de fronteira está numa conversa bem mais funda sobre o que acontece com a identidade profissional, com a coordenação humana, com a própria noção de empresa quando agentes simulados conseguem prever o que vai acontecer antes de acontecer.
Que fique claro que sim, precisamos pensar em automações, melhorias dos workflows, implementação de um layer de inteligência dentro da empresa, etc. Mas num approach ambidestro os benefícios que podemos captar no presente e as preocupações com os efeitos colaterais andam lado a lado.
Não sei dizer ainda como tudo isso vai aterrissar. Acho que ninguém sabe (e os próprios autores fazem questão de não fingir que sabem). O que parece certo é que líderes que continuarem otimizando o jogo antigo enquanto o tabuleiro inteiro está mudando vão se descobrir, daqui a alguns anos, num lugar muito mais difícil de defender.
Vale a pena ler o original. São umas duas horas de leitura. Pra mim foi um dos melhores investimentos de leitura do mês, fácil. Segue o link.
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