Na era da IA, o diferencial continua sendo humano

Durante décadas, construímos carreiras valorizando quem sabia executar melhor determinadas tarefas. Agora, à medida que a inteligência artificial assume parte dessa execução, o valor do conhecimento, da experiência e do domínio técnico ganha uma nova dimensão: além de fazer, saber avaliar, questionar e tomar decisões corretas se torna ainda mais importante.

Muito se fala sobre inovação, visão do cliente e melhoria de jornadas quando discutimos o futuro do trabalho e do setor financeiro. Mas há um passo anterior a todos eles: as pessoas.

À medida que a tecnologia assume uma parcela maior da execução, o papel humano não desaparece, ele se transforma. Cresce a importância de profissionais capazes de dar contexto, exercer julgamento, questionar respostas e tomar decisões. Ética e responsabilidade tampouco podem ser delegadas a um modelo. Quanto mais autonomia damos às máquinas, mais relevantes se tornam esses atributos humanos e organizacionais.

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Esse movimento traz um paradoxo. Se agentes conseguem pesquisar, analisar informações, escrever códigos e até tomar determinadas decisões, seria natural imaginar que precisaremos dominar menos profundamente algumas dessas atividades. Acredito que aconteça justamente o contrário: quanto mais delegamos a execução à IA, mais importante se torna saber avaliar aquilo que delegamos.

Os primeiros indicadores ajudam a entender por quê. De acordo com o estudo The State of AI in 2026, da McKinsey, 80% dos profissionais que usam IA dizem que ela já melhorou sua produtividade e 50% afirmam tomar decisões melhores com seu apoio. Mas apenas 37% relatam impacto positivo sobre o EBIT de suas organizações. Entre as empresas que mais extraem valor da IA, cerca de 75% já redesenharam seus fluxos de trabalho, contra aproximadamente 25% das demais.

Na prática, estamos falando de diferentes formas de colaboração entre pessoas e agentes, o que nos faz repensar o próprio desenho do trabalho.

Por isso, acredito que a pergunta mais importante para uma organização não seja simplesmente “até onde podemos dar autonomia a um agente?”. Há outras antes: autonomia para quê? Que problema queremos resolver? Que experiência queremos melhorar? Só então faz sentido decidir o que ficará com a tecnologia, onde estarão seus limites e quando a participação humana será indispensável.

Essa mudança reposiciona as pessoas dentro dos processos. Parte da execução pode ser delegada, enquanto cresce a necessidade de definir objetivos, interpretar contextos, supervisionar resultados e decidir quando intervir. O profissional passa a exercer uma função de orquestração, mesmo sem ocupar formalmente uma posição de liderança.

Em 2025, 32% dos respondentes do estudo da McKinsey esperavam reduções de pessoal provocadas pela IA. Um ano depois, apenas 14% disseram que elas de fato ocorreram. Embora os indicadores representem percepções distintas, os resultados reforçam a importância de observar não apenas os efeitos da tecnologia sobre o número de empregos, mas também sobre as funções desempenhadas pelas pessoas.

Pensemos em um engenheiro de software. Se a IA passa a produzir parte do código, o conhecimento técnico deixa de ser necessário? Claro que não. Para responder pela solução, ele precisa ter profundidade suficiente para avaliar aquilo que a tecnologia entrega.

Um estudo apresentado em 2025 na CHI, uma das principais conferências internacionais sobre interação entre pessoas e tecnologia, analisou 319 profissionais e 936 situações reais de uso de IA e encontrou uma relação entre maior confiança na tecnologia e menor exercício do pensamento crítico.

Talvez esse seja um dos maiores riscos desse novo ambiente: quanto mais a IA acerta, mais fácil é deixar de questioná-la.

Segundo o Work Trend Index 2026, da Microsoft, 50% dos entrevistados apontam o controle de qualidade e 46% o pensamento crítico como competências cada vez mais importantes. O desafio, portanto, não é desconfiar da tecnologia o tempo todo, mas preservar conhecimento e discernimento suficientes para reconhecer quando é preciso questioná-la.

A requalificação ganha, nesse contexto, outra dimensão. O Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, estima que 59 em cada 100 trabalhadores precisarão de treinamento até 2030. Entre as competências em alta aparecem IA e big data, termo que, em 2015, parecia resumir o futuro e hoje soa quase vintage, embora continue sendo uma das bases da própria inteligência artificial.

Aprender IA é reaprender a trabalhar. Capacitação, portanto, não pode se limitar a ensinar mais uma ferramenta. O aprendizado precisa partir de problemas reais, combinar diferentes repertórios e permitir que os profissionais experimentem novas formas de executar suas atividades. Mais do que dominar ferramentas, trata-se de desenvolver a capacidade de reconstruir processos e avaliar os resultados dessa transformação.

E conhecimento técnico é apenas parte dessa equação. Quanto mais tecnologia incorporamos ao trabalho, mais valor ganham competências essencialmente humanas: cuidado, confiança e humildade.

Cuidado para entender para quem estamos construindo uma solução e quais impactos ela pode produzir; confiança, porque relações continuam sendo construídas entre pessoas; e humildade para reconhecer aquilo que ainda não sabemos. Em um mundo de acesso quase instantâneo à informação, ter uma resposta disponível não significa necessariamente ter discernimento para utilizá-la.

Também muda o que esperamos da liderança. Em uma transformação cujo destino ainda não conhecemos por completo, torna-se essencial liderar a mudança em ambientes ambíguos. Isso significa dar direção mesmo sem ter todas as respostas, criar espaço para experimentação e ajudar as equipes a transformarem o receio diante do novo em aprendizado.

As organizações precisam oferecer ferramentas, formação e condições para essa mudança, mas o desenvolvimento não é uma via de mão única. Curiosidade, disposição para aprender e vontade de fazer diferente também pertencem a cada profissional.

No fim, a inteligência artificial pode mudar profundamente quem executa cada etapa do trabalho, mas não quem responde pelo resultado. Podemos delegar tarefas, ampliar nossa capacidade e reconstruir processos. O que não podemos terceirizar é aquilo que dá sentido a todas essas escolhas.

Podemos delegar a execução. Não podemos delegar o julgamento, e muito menos a responsabilidade. Na era dos agentes de IA, o verdadeiro diferencial humano estará na capacidade de fazer escolhas.

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