Por Fernando Baldin, Country Manager LATAM da AutomationEdge
Nos últimos meses, o hype em torno da inteligência artificial (IA), especialmente da IA Generativa, ganhou força quase religiosa. As timelines estão cheias de promessas sobre agentes autônomos que farão tudo por nós. Se fala de um futuro em que cada pessoa terá dezenas de “assistentes digitais” cuidando de tarefas, decisões e até relacionamentos profissionais. Mas há um ponto que passa despercebido: quem vai ensinar esses agentes a agir?
O futuro pode ser de agentes, mas o presente ainda depende de a gente, pessoas com experiência em processos, tecnologia e, principalmente, com a capacidade de repensar o trabalho. Porque antes que um agente execute uma tarefa, alguém precisa compreender o problema, desenhar o fluxo, eliminar a fricção e traduzir o raciocínio humano em instruções compreensíveis por uma máquina.
Não é pouca coisa, é um novo tipo de trabalho: o trabalho de ensinar o trabalho
À medida que as empresas amadurecem digitalmente, liderar processos deixa de ser um papel apenas técnico. Ser gestor, em qualquer área, vai exigir entender o que é possível fazer com tecnologia.
Não se trata de aprender a programar, mas de saber o suficiente para imaginar. Quem lidera hoje e ignora o potencial (e os limites) da IA corre o risco de ser liderado por ela amanhã.
Mas há outro desafio emergente e bem menos falado.
Estamos construindo um mundo de relações sintéticas. Se cada colaborador, cliente ou fornecedor começa a interagir por meio de assistentes inteligentes, o que sobra de humano nessas relações?
A IA é excelente em seguir padrões. Mas criar o novo sempre foi um ato de desvio, de improviso e de erro bem aproveitado. Como preservar a criatividade num ecossistema onde tudo é previsível, padronizado e “eficiente”?
A eficiência pode ser o maior inimigo da invenção. Quando penso nesse momento da história, lembro da Teoria da Relatividade Geral, publicada por Einstein em 1915. Naquela época, ninguém imaginava que aquele conjunto de equações abstratas, quase filosóficas, se tornaria a base dos sistemas de GPS que usamos hoje para navegar pelo mundo.
Einstein não criou a teoria pensando em mapas, satélites ou aplicativos de trânsito. Mas o tempo mostrou que uma ideia, quando amadurece, encontra seus próprios caminhos de aplicação. E talvez estejamos exatamente nesse ponto com a inteligência artificial: sabemos o que ela é, mas ainda não fazemos ideia do que ela pode se tornar.
Por isso, toda previsão tecnológica é linear, enquanto o mundo caminha em curvas. E é justamente nas curvas, onde a previsão falha e a incerteza domina, que surgem as grandes oportunidades.
O futuro do trabalho, afinal, não é sobre escolher entre agentes ou a gente, é sobre como a gente vai ensinar os agentes a trabalhar conosco, sem deixar de ser humanos no processo. Porque no fim das contas, a pergunta não é “o que a IA será capaz de fazer?”, mas, sim, “o que ainda valerá a pena ser feito por nós?”
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