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Do escritório à negociação: um hub completo de habilidades para turbinar o uso da IA
Quando a empresa pede para você ensinar a inteligência artificial a ter a sua habilidade mais valiosa de "julgamento", você estaria disposto?
A empresa está exigindo que os funcionários usem modelos de IA para "extrair" esses conhecimentos tácitos, mas os funcionários sabem claramente que estão treinando sistemas que podem substituí-los; o principal economista da Anthropic aponta que isso não é uma questão tecnológica, mas uma questão organizacional.
(Resumindo: Quanto mais você trabalha, mais rápido a IA te engole? "Habilidades dos colegas" revela a cruel verdade da destilação de conhecimento)
(Complemento de contexto: A cada 4 profissionais de escritório, 1 está na meia-idade enfrentando obstáculos: IA acelera a reescrita das regras de carreira)
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Os servidores das empresas armazenam relatórios financeiros, contratos, dados de clientes. Mas a parte mais valiosa: "o que esse cliente tem medo de ouvir", "por que esse processo precisa evitar a terceira etapa", "por que essa decisão foi errada na época", ninguém registra em sistema algum. Essas informações vivem na cabeça dos funcionários mais experientes, passadas oralmente, por tentativa e erro.
O mundo corporativo chama isso de "conhecimento tácito". A maior tarefa de coleta de dados na era da IA não é rastrear mais páginas na web, mas extrair esse conhecimento do cérebro humano. Mas o problema é que os funcionários sabem exatamente o que estão fazendo.
Primeiro, reconhecer a "resistência natural humana"
Thomas Andersen, vice-presidente de IA e aprendizado de máquina da Synopsys, uma empresa de design de chips, afirmou na semana passada em um fórum organizado pela Bloomberg: "Muito do conhecimento especializado de verdade, claro, reside na cabeça de alguém, preciso primeiro extrair isso."
Extrair, baixar, minerar — essas palavras usadas por gestores indicam a essência do problema: eles veem a mente dos funcionários como um banco de dados, e a IA como uma ferramenta de leitura.
Essa lógica não é nova. Ao longo da história, cada industrialização passou por processos semelhantes: o taylorismo decompõe os movimentos dos trabalhadores em procedimentos padrão, filmando-os para que novatos possam imitar. A linha de montagem da Ford desmembra a habilidade do mestre em máquinas. A diferença agora é que o que está sendo decomposto não é uma habilidade manual, mas a capacidade de julgamento.
Andersen admite que os funcionários realmente têm uma "resistência natural" a isso. Até mesmo quem promove esse sistema precisa reconhecer que as dúvidas dos trabalhadores são "naturais".
Reforçar ou substituir: a empresa diz que é a primeira, o economista diz que é a segunda
A narrativa padrão das empresas é que a IA serve para "reforçar", não para "substituir". O arquivo de implementação de IA da Walmart usa claramente a expressão "investimento nos funcionários". Jeff Bezos, fundador da Amazon, e Satya Nadella, CEO da Microsoft, já declararam publicamente que a IA irá "capacitar" os trabalhadores.
Porém, a observação dos economistas é: desenvolvedores de software e as empresas que os contratam historicamente preferem a "automação" em vez de "reforço", porque a automação reduz custos de mão de obra.
Matthew Call, professor de gestão na Escola de Negócios Mays, da Texas A&M University, recomenda de forma direta: os funcionários deveriam usar ferramentas de IA pessoais, e não modelos corporativos; questões sobre como seu conhecimento é coletado e utilizado devem ser objeto de negociação coletiva.
A versão mais radical vem do senador Bernie Sanders, dos EUA: criar um fundo soberano de riqueza, cujos lucros do AI beneficiem o público, pois ele descreve a IA como algo "fundamentado no conhecimento coletivo da humanidade", que deve beneficiar a sociedade e não apenas os acionistas das empresas de tecnologia.
O mercado já está se dividindo: posições com habilidades em IA crescem quase 8 vezes
A PwC analisou dados de 27 países, com mais de 1 bilhão de vagas de emprego, e concluiu que: até 2025, as posições que exigem habilidades específicas em IA crescerão quase 8 vezes mais rápido que o mercado de trabalho geral. Os salários também terão maior aumento.
Porém, ao analisar a estrutura, a diferença é crucial. As posições que crescem mais rápido e pagam mais não são aquelas que operam IA, mas aquelas que usam IA para ampliar o julgamento humano. Posições de automação pura, ou seja, aquelas em que a IA substitui diretamente o trabalho humano, crescem mais lentamente e oferecem menor vantagem salarial.
Os dados da PwC também mostram que empresas que usam IA para reforçar a expertise humana obtêm maior produtividade e retorno de crescimento do que aquelas que usam IA apenas para reduzir a força de trabalho.
Essa conclusão tem um significado prático para os funcionários: o que mais vale na sua cabeça não é "saber fazer", mas "saber por quê". O primeiro pode ser extraído, treinado e padronizado. O segundo, pelo menos até agora, ainda não foi realmente aprendido por um sistema de IA.