Quando a empresa te pede para ensinar a IA 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 sim organizacional.
(Resumindo: Quanto mais trabalham, mais rápido a IA os consome? "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)

Índice deste artigo

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• Primeiro, reconhecer a "resistência natural dos humanos"
• Reforçar ou substituir: a empresa diz que é a primeira, o economista diz que é a segunda
• O mercado já está se dividindo: posições com habilidades em IA crescem quase 8 vezes

Os servidores das empresas guardam 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, transmitidas oralmente, por tentativa e erro.

O mundo empresarial 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 dos humanos"

O vice-presidente de IA e aprendizado de máquina da Synopsys, Thomas Andersen, afirmou de forma direta 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 pelos 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. Em toda história de industrialização, houve processos semelhantes: a taylorização de dividir os movimentos dos operários em passos padronizados, filmando para que novatos imitem. A linha de montagem da Ford desmembrou a habilidade do mestre em máquinas. A diferença agora é que o que está sendo decomposto não é a habilidade manual, mas o julgamento.

Andersen admite que os funcionários enfrentam uma "resistência natural dos humanos" 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". Os documentos de implementação da IA na Walmart usam 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 preferiram a "automação" em vez de "reforço", porque a automação reduz custos de mão de obra.

O professor de gestão do Mays Business School, da Texas A&M University, Matthew Call, sugere 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 da IA beneficiem o público, pois a IA é "construída sobre o conhecimento coletivo da humanidade", e não apenas direcionada aos 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 como um todo. Os salários também terão maior aumento.

Porém, ao analisar a estrutura, a diferença é crucial. As posições que crescem mais rápido e pagam melhor não são aquelas que operam IA, mas aquelas que usam IA para ampliar o julgamento humano. As 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 apenas usam IA para reduzir custos de pessoal.

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.