Por Leonardo Candido
Ao mesmo em que avança a passos largos no mercado, o novo capítulo da corrida tecnológica centrada na inteligência artificial traz consigo novos paradigmas, obstáculos e janelas de oportunidades que precisam ser investigadas para além do prisma da eficiência.
Se, em momentos anteriores da história da inovação, ferramentas e automações substituíram o esforço físico e a condução de tarefas repetitivas, a IA, em seu pólo generativo, entra no tabuleiro da resolução de problemas complexos, autonomia e tomada de decisão, elementos antes restritos ao olhar humano e cuja mudança abre, sim, um novo contexto em que não temos verdades definitivas acerca do futuro do trabalho.
Mas uma pista importante pode ser seguida e trazer um farol para esse cenário de transformações disruptivas, construções regulatórias e incertezas: a cocriação, não só como ferramenta de produtividade, mas como um patamar estratégico que une, ao mesmo tempo, a necessidade de redução de custos e o enfrentamento de desafios como a escassez de mão de obra em diferentes segmentos; e um viés ético que não abre mão do olhar humano para governar, orientar e trazer sensibilidade para a lógica de produção no mercado.
A combinação entre julgamento humano e capacidade da IA tende a produzir resultados superiores aos obtidos por qualquer um desses pilares isoladamente. No entanto, essa simbiose também exige uma reflexão mais profunda sobre o papel do profissional em uma economia em que sistemas inteligentes são capazes de executar grande parte das tarefas operacionais.
Um dos fenômenos mais intrigantes dessa transição é o que já vem sendo chamado no mercado de paradoxo da produtividade. Conforme indicam as pesquisas mais recentes, existe um abismo entre o que os profissionais sentem ao usar IA e o que os dados técnicos revelam.
Um estudo realizado pela Model Evaluation & Threat Research (METR) demonstrou que desenvolvedores experientes levaram 19% mais tempo para concluir tarefas utilizando assistentes de IA do que quando trabalharam de forma manual. O dado torna-se ainda mais alarmante quando confrontado com a percepção subjetiva: antes do estudo, os profissionais previam uma redução de 24% no tempo de execução e, mesmo após o atraso real, acreditaram que a IA havia melhorado sua produtividade em 20%.
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Esse gargalo encontra eco no relatório DevOps Research and Assessment (DORA) do Google, com base em 39 mil profissionais, o qual revelou que, para cada aumento de 25% na adoção de IA, houve uma queda de 1,5% na velocidade de entrega e uma redução de 7,2% na estabilidade dos sistemas. Os números indicam que o uso da tecnologia, quando não acompanhado de governança, treinamentos e de um olhar crítico, pode introduzir novos pontos de fricção e etapas adicionais de validação, ao invés de acelerar os processos de trabalho.
Ato contínuo, conteúdos e criações pura ou prioritariamente desenvolvidas por soluções generativas tendem a cair na armadilha da qualidade média: produtos, textos, campanhas e desenvolvimentos que não tem uma identidade, unicidade próprias e que, consequentemente, falham inclusive em atrair seus respectivos públicos.
Nesse sentido, embora cada vez mais a população esteja aberta às colaborações da IA, dados da Ipsos apontam que 62% dos brasileiros ainda preferem campanhas publicitárias feitas por humanos. E isso não é por acaso: há um valor intangível no toque humano, um feeling que a IA, baseada em tendências estatísticas, tende a diluir em padrões médios de trabalho.
Assim, quando pensamos no futuro do trabalho, não basta adotar inovação, é preciso pensar em ecossistemas que estimulem a cocriação e favoreçam, inclusive, uma perspectiva de IA centrada em pessoas: para melhorar seu desempenho, aumentar a eficiência e gerar insights, não para substituí-las sem critério estratégico.
Esse ponto é ainda mais relevante quando consideramos, por exemplo, que a taxa de contratação de novos trabalhadores (entre 22 e 25 anos) caiu cerca de 14% em ocupações expostas à IA em comparação com os níveis de 2022, de acordo com a Anthropic.
Além disso, há um gap no mercado em termos de qualificação: de acordo com a McKinsey, enquanto o uso de IA nas empresas saltou de 55% em 2023 para 72% em 2024 – no Brasil, o Boston Consulting Group (BCG) indica que 76% dos profissionais utilizam a tecnologia regularmente – contudo apenas 36% dos funcionários brasileiros se sentem adequadamente treinados.
No copo meio cheio dessa discussão, a procura por cursos de IA no Brasil disparou 95% em janeiro, o que reflete uma abertura do mercado de trabalho para a mudança e requalificações fundamentais na nova economia digital.
Mas a sustentabilidade dessa nova economia dependerá de uma colaboração tripartite entre os setores público, privado e os indivíduos. As empresas, por exemplo, devem assumir a responsabilidade social pelo impacto das ferramentas que lançam, estabelecendo comitês de ética e governança forte para mitigar riscos como deep fakes, desinformação, contribuindo ainda para a qualificação de seus funcionários.
Ao mesmo tempo, governos precisam estabelecer limites claros, regulações que não minem o potencial de desenvolvimento tecnológico e incentivar programas de requalificação em massa, enquanto a busca individual por trilhas de aprendizado contínuo para extrair o melhor de transformações tecnológicas se faz central para todos.
Com esse olhar que foca na cocriação, a inteligência artificial pode se colocar como um motor de empoderamento sem precedentes para o talento humano.
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