Constanza Hummel discute como a inteligência artificial transforma as atividades de início de carreira e desafia as empresas a preservar experiências essenciais para formar profissionais experientes
Estamos vivendo um momento curioso. Nunca tivemos tanta tecnologia disponível para fazer nosso trabalho mais rápido e melhor. A inteligência artificial pesquisa, analisa e conecta dados, escreve relatórios, prepara apresentações e sugere soluções em segundos. Atividades que antes consumiam horas de um profissional iniciante agora se resolvem com alguns comandos.
Maravilhoso! Ganhamos produtividade e liberamos tempo para atividades de maior valor. Mas uma pergunta vem me inquietando: se a IA fizer todo o trabalho mais básico, aquele que tradicionalmente cabia a quem está começando, como formaremos os seniores de amanhã?
Afinal, do que é feito um profissional experiente?
Quando encontramos alguém realmente bom no que faz, admiramos sua capacidade de analisar situações complexas, decidir, antecipar problemas, negociar e enxergar caminhos que outros ainda não viram. Mas essas competências não surgiram de repente.
Um profissional é formado pelas primeiras tarefas, pelas tentativas frustradas, pelos erros que precisou corrigir, pelas conversas difíceis, pelos projetos que deram certo e pelos que deram errado. Pelas reuniões em que mais ouviu do que falou. Pelos colegas que compartilharam conhecimento e pelos líderes que ofereceram orientação, feedback e oportunidades.
E boa parte do que aprendemos no trabalho emerge das interações, da colaboração e também da fricção. Aprendemos quando precisamos defender uma ideia, negociar prioridades, lidar com opiniões divergentes e encontrar soluções com outras pessoas. É assim que desenvolvemos repertório, discernimento, maturidade e aquilo que chamamos de julgamento profissional.
O trabalho talvez seja a nossa maior escola
Sempre aprendemos a trabalhar trabalhando. O analista aprende a analisar analisando. O vendedor aprende a negociar negociando. O profissional de marketing aprende a construir argumentos criando campanhas, testando hipóteses e defendendo propostas.
As tarefas mais simples sempre tiveram uma dupla função: entregar resultados e desenvolver quem as executava. A primeira versão de um relatório podia ser ruim, mas o esforço para construí-la ensinava a organizar o pensamento. Uma apresentação refeita três vezes parecia desperdício de tempo, mas desenvolvia síntese, argumentação e senso crítico.
Claro que nem toda tarefa repetitiva ensina alguma coisa, e ninguém precisa passar anos em trabalho mecânico para merecer uma chance de crescer. Mas algumas atividades aparentemente básicas são verdadeiros degraus na construção da experiência.
O trabalho produz entregas. E também produz profissionais.
A eficiência que não forma ninguém
É aqui que surge o paradoxo. Estamos automatizando justamente as atividades que marcavam o início da vida profissional: pesquisas, análises preliminares, organização de dados, textos, apresentações e propostas. A produtividade aumenta, o tempo de execução diminui. Mas o que acontece com a aprendizagem que existia durante esse processo?
Se alguém recebe uma análise pronta antes de aprender a analisar, como desenvolverá seu próprio julgamento? Se a primeira versão de tudo já nasce bem estruturada, onde exercitará a capacidade de construir, argumentar, revisar e melhorar uma ideia?
A IA pode acelerar a entrega de uma resposta. Mas chegar mais rápido à resposta não significa aprender. Tá mais para entregar.
Não defendo preservar tarefas desnecessárias nem dificultar artificialmente o trabalho. O cuidado está em compreender o que estamos retirando junto com cada atividade automatizada. Podemos eliminar tarefas sem perceber que estamos eliminando experiências formativas.
O paradoxo do trainee sênior
Outro dia me deparei com uma expressão que traduz bem essa contradição: trainee sênior.
Parece piada, mas é uma expectativa cada vez mais familiar. Queremos profissionais jovens, adaptáveis, fluentes em tecnologia e com disposição para aprender. Ao mesmo tempo, esperamos autonomia, repertório, pensamento crítico, maturidade relacional e entregas de alguém muito mais experiente. E, de preferência, pagando salário de início de carreira.
Queremos colher a experiência sem investir no processo que a constrói.
Só que ninguém nasce pronto. Não existe atalho que substitua a vivência, a convivência e o tempo necessário para transformar conhecimento em experiência. Se as empresas reduzirem as portas de entrada e automatizarem as atividades que formavam seus profissionais, onde serão desenvolvidas as competências que elas continuarão exigindo?
Uma nova responsabilidade para a Educação Corporativa
Essa discussão precisa entrar definitivamente na agenda do RH, das lideranças e, especialmente, da Educação Corporativa.
Estamos investindo muito esforço para ensinar as pessoas a usar inteligência artificial. É necessário, mas insuficiente. Precisaremos identificar as experiências que constroem expertise e decidir como preservá-las, transformá-las ou recriá-las dentro do próprio trabalho.
Isso significa aproximar aprendizagem e operação: projetos desafiadores, mentoria, colaboração entre níveis de experiência, feedback de qualidade e espaço para experimentar, errar, refletir e melhorar. Significa envolver as lideranças, porque essas experiências dependem de alguém disposto a ensinar, compartilhar decisões e dar autonomia. E exige rever a forma como avaliamos produtividade. O tempo dedicado à aprendizagem nem sempre aparece nos indicadores de eficiência, mas se revela na qualidade das decisões e na autonomia das equipes.
A Educação Corporativa precisará ajudar a desenhar um trabalho que continue formando pessoas, mesmo quando parte da execução estiver nas mãos da IA. Para mim, essa é uma das discussões essenciais quando olhamos para a Educação Corporativa de 2030.
A IA continuará evoluindo e transformando profissões, e temos uma oportunidade extraordinária de usá-la para ampliar nossas capacidades. Mas precisamos cuidar daquilo que transforma conhecimento em experiência, experiência em repertório e repertório em sabedoria profissional.
Porque, se a IA fizer o trabalho do júnior, alguém precisará garantir que continue existindo um caminho para formar o sênior.
E essa jornada de desenvolvimento, evolução e maturidade não pode desaparecer em nome da eficiência.
CEO e fundadora da Building 8. Empreendedora com mais de 20 anos de carreira na área de treinamento e desenvolvimento, fundou em 2012 a Building 8 com o propósito de apoiar empresas e profissionais a alcançarem todo o seu potencial, por meio de estratégias e experiência de aprendizagem.
