Existe uma contradi\u00e7\u00e3o come\u00e7ando a aparecer no mercado de trabalho.<\/p>\n\n\n\n
As empresas querem profissionais com pensamento estrat\u00e9gico, capacidade de julgamento, lideran\u00e7a, criatividade, autonomia e habilidade para lidar com situa\u00e7\u00f5es complexas.<\/p>\n\n\n\n
Ao mesmo tempo, a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 assumindo justamente uma parte das tarefas mais simples, repetitivas e estruturadas que historicamente faziam parte do in\u00edcio da carreira desses profissionais.<\/p>\n\n\n\n
Parece uma evolu\u00e7\u00e3o natural.<\/p>\n\n\n\n
Se uma intelig\u00eancia artificial consegue pesquisar informa\u00e7\u00f5es, preparar relat\u00f3rios, organizar planilhas, escrever primeiras vers\u00f5es, revisar documentos, produzir c\u00f3digos b\u00e1sicos e analisar grandes volumes de dados em poucos minutos, por que continuar pagando algu\u00e9m para fazer manualmente aquilo que a tecnologia consegue executar?<\/p>\n\n\n\n
A pergunta faz sentido do ponto de vista da produtividade.<\/p>\n\n\n\n
Mas esconde outra:<\/p>\n\n\n\n
como o profissional que hoje possui julgamento, experi\u00eancia e capacidade estrat\u00e9gica adquiriu essas compet\u00eancias?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Na maioria dos casos, ele n\u00e3o come\u00e7ou tomando grandes decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Come\u00e7ou fazendo trabalhos menores.<\/p>\n\n\n\n Observando.<\/p>\n\n\n\n Executando.<\/p>\n\n\n\n Errando.<\/p>\n\n\n\n Sendo corrigido.<\/p>\n\n\n\n Refazendo.<\/p>\n\n\n\n Participando de situa\u00e7\u00f5es que, isoladamente, pareciam simples, mas que ao longo dos anos constru\u00edram alguma coisa muito mais valiosa: experi\u00eancia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n E \u00e9 justamente a\u00ed que aparece um dos problemas mais interessantes da intelig\u00eancia artificial no mercado de trabalho.<\/p>\n\n\n\n Estou chamando de Teoria da Escada Quebrada<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Se automatizamos os primeiros degraus utilizados para formar um profissional, como produziremos os especialistas que precisar\u00e3o ocupar os degraus superiores no futuro?<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Imagine um advogado experiente.<\/p>\n\n\n\n Hoje ele pode analisar um caso complexo, identificar riscos, perceber detalhes que um profissional menos experiente ignoraria, conversar com um cliente em situa\u00e7\u00e3o delicada e decidir que determinada estrat\u00e9gia juridicamente poss\u00edvel n\u00e3o \u00e9 a melhor estrat\u00e9gia naquele contexto.<\/p>\n\n\n\n Esse julgamento n\u00e3o surgiu no momento em que recebeu seu diploma.<\/p>\n\n\n\n Ele provavelmente come\u00e7ou pesquisando jurisprud\u00eancia, revisando documentos, preparando minutas, acompanhando profissionais mais experientes e realizando atividades muito menos sofisticadas.<\/p>\n\n\n\n Agora imagine um analista financeiro.<\/p>\n\n\n\n Antes de participar de decis\u00f5es relevantes, provavelmente passou anos manipulando planilhas, preparando relat\u00f3rios, conferindo n\u00fameros, tentando compreender por que determinados indicadores mudaram e aprendendo a distinguir um dado importante de um dado apenas aparentemente importante.<\/p>\n\n\n\n Um programador experiente tamb\u00e9m come\u00e7ou resolvendo problemas menores.<\/p>\n\n\n\n Um vendedor experiente provavelmente come\u00e7ou enfrentando obje\u00e7\u00f5es simples, errando abordagens, ouvindo clientes e perdendo negocia\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Um gestor n\u00e3o aprende a lidar com pessoas apenas estudando lideran\u00e7a. Ele constr\u00f3i repert\u00f3rio enfrentando conflitos reais, acompanhando comportamentos e descobrindo que aquilo que funciona perfeitamente com uma pessoa pode falhar completamente com outra.<\/p>\n\n\n\n O trabalho inicial possui duas fun\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n A mais evidente \u00e9 produzir resultado para a empresa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n A menos evidente \u00e9 produzir o profissional que ser\u00e1 necess\u00e1rio no futuro<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Durante d\u00e9cadas, essas duas fun\u00e7\u00f5es estiveram misturadas.<\/p>\n\n\n\n A empresa contratava algu\u00e9m para executar trabalho de entrada e, enquanto essa pessoa trabalhava, acumulava experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial come\u00e7a a separar essas duas coisas.<\/p>\n\n\n\n Ela pode executar parte do trabalho.<\/p>\n\n\n\n Mas isso n\u00e3o significa automaticamente que algu\u00e9m continuar\u00e1 acumulando a experi\u00eancia que aquele trabalho produzia.<\/p>\n\n\n\n O AI Jobs Barometer 2026 da PwC encontrou um dado particularmente importante.<\/p>\n\n\n\n Analisando 2,4 milh\u00f5es de vagas de entrada nos Estados Unidos, a pesquisa encontrou que os cargos juniores mais expostos \u00e0 intelig\u00eancia artificial est\u00e3o agora sete vezes mais propensos a exigir habilidades tradicionalmente associadas a profissionais seniores<\/strong>, como julgamento, lideran\u00e7a, criatividade e intera\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n\n\n\n Existe algo aparentemente positivo nisso.<\/p>\n\n\n\n Os trabalhos iniciais podem estar ficando mais interessantes.<\/p>\n\n\n\n Se a IA assume atividades burocr\u00e1ticas, jovens profissionais podem chegar mais rapidamente a trabalhos que envolvem racioc\u00ednio, relacionamento e tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Mas existe outra leitura.<\/p>\n\n\n\n Estamos come\u00e7ando a pedir compet\u00eancias seniores de pessoas que ainda n\u00e3o tiveram experi\u00eancia suficiente para constru\u00ed-las<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n A pr\u00f3pria PwC reconhece essa tens\u00e3o ao afirmar que a rela\u00e7\u00e3o tradicional entre experi\u00eancia e expertise est\u00e1 mudando: atividades rotineiras que funcionavam como uma esp\u00e9cie de aprendizado profissional est\u00e3o sendo removidas enquanto empresas passam a exigir julgamento, lideran\u00e7a e adaptabilidade mais cedo na carreira.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 praticamente a Escada Quebrada aparecendo nos dados.<\/p>\n\n\n\n Seria um erro concluir que devemos preservar tarefas tediosas apenas porque pessoas mais velhas foram obrigadas a execut\u00e1-las.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o existe virtude especial em passar quatro horas copiando informa\u00e7\u00f5es de uma planilha para outra.<\/p>\n\n\n\n Se uma m\u00e1quina pode fazer isso em segundos, \u00f3timo.<\/p>\n\n\n\n O objetivo n\u00e3o deveria ser preservar trabalho improdutivo em nome da tradi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n A verdadeira pergunta \u00e9:<\/p>\n\n\n\n Que aprendizado estava escondido dentro daquele trabalho e como vamos preserv\u00e1-lo depois que a execu\u00e7\u00e3o for automatizada?<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Essa diferen\u00e7a \u00e9 fundamental.<\/p>\n\n\n\n Talvez preencher uma planilha n\u00e3o ensine nada relevante.<\/p>\n\n\n\n Mas talvez analisar diariamente aqueles n\u00fameros permita que um analista perceba padr\u00f5es que algu\u00e9m que recebe apenas o relat\u00f3rio final nunca ver\u00e1.<\/p>\n\n\n\n Talvez escrever uma primeira vers\u00e3o de um contrato seja ineficiente.<\/p>\n\n\n\n Mas talvez o esfor\u00e7o necess\u00e1rio para constru\u00ed-la obrigue um advogado jovem a compreender rela\u00e7\u00f5es que desapareceriam se ele apenas revisasse um documento pronto.<\/p>\n\n\n\n Talvez produzir dezenas de pequenas pe\u00e7as publicit\u00e1rias seja operacional.<\/p>\n\n\n\n Mas talvez seja exatamente essa repeti\u00e7\u00e3o que ajude um profissional criativo a desenvolver gosto.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o devemos preservar o trabalho antigo.<\/p>\n\n\n\n Precisamos identificar qual compet\u00eancia ele produzia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial \u00e9 excepcionalmente boa em disponibilizar conhecimento.<\/p>\n\n\n\n Um jovem profissional pode perguntar como conduzir uma negocia\u00e7\u00e3o, como analisar um balan\u00e7o, como estruturar uma campanha, como revisar um contrato ou como resolver determinado problema t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n Ele pode receber em segundos uma explica\u00e7\u00e3o melhor do que aquela que muitos profissionais tinham acesso no in\u00edcio de suas carreiras.<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 extraordin\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n Mas conhecer uma explica\u00e7\u00e3o e possuir julgamento n\u00e3o s\u00e3o a mesma coisa.<\/p>\n\n\n\n Existe uma diferen\u00e7a entre saber:<\/p>\n\n\n\n \u201cEm situa\u00e7\u00f5es desse tipo, normalmente fazemos X.\u201d<\/p>\n\n\n\n e ter vivido situa\u00e7\u00f5es suficientes para perceber:<\/p>\n\n\n\n \u201cEu sei que normalmente fazemos X, mas neste caso espec\u00edfico alguma coisa est\u00e1 diferente.\u201d<\/p>\n\n\n\n Essa segunda capacidade depende muito mais de experi\u00eancia contextual.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 o conhecimento que surge depois de ver regras funcionarem e falharem v\u00e1rias vezes.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial pode transmitir parte do repert\u00f3rio acumulado por outros.<\/p>\n\n\n\n Mas existe uma parcela da compet\u00eancia profissional constru\u00edda justamente pela intera\u00e7\u00e3o entre conhecimento e consequ\u00eancia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea tomou uma decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Alguma coisa aconteceu.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea percebeu algo que n\u00e3o havia considerado.<\/p>\n\n\n\n Na pr\u00f3xima vez, decidiu melhor.<\/p>\n\n\n\n Chamamos o resultado final de experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Mas experi\u00eancia \u00e9, em grande parte, um arquivo de consequ\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n Um estudo do Stanford Digital Economy Lab encontrou um dos primeiros sinais preocupantes no emprego de jovens.<\/p>\n\n\n\n Trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupa\u00e7\u00f5es mais expostas \u00e0 IA apresentaram uma queda relativa de aproximadamente 16% no emprego<\/strong>, mesmo depois de controles utilizados pelos pesquisadores para tentar separar choques espec\u00edficos das empresas. Trabalhadores mais experientes nas mesmas ocupa\u00e7\u00f5es n\u00e3o apresentaram o mesmo padr\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Esse resultado precisa ser interpretado com cuidado.<\/p>\n\n\n\n Ele n\u00e3o prova que a intelig\u00eancia artificial esteja causando toda a redu\u00e7\u00e3o observada no emprego jovem. Outros estudos encontram efeitos menores, e os pr\u00f3prios pesquisadores de Stanford ressaltam que o fen\u00f4meno ainda precisa ser acompanhado.<\/p>\n\n\n\n A Anthropic chegou a conclus\u00e3o igualmente cautelosa: n\u00e3o encontrou at\u00e9 agora aumento sistem\u00e1tico de desemprego nas profiss\u00f5es mais expostas, embora tenha identificado sinais iniciais de redu\u00e7\u00e3o na entrada de trabalhadores jovens em algumas delas.<\/p>\n\n\n\n Portanto, ainda \u00e9 cedo para declarar uma crise generalizada do emprego inicial.<\/p>\n\n\n\n Mas j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 cedo demais para fazer a pergunta.<\/p>\n\n\n\n O que acontece com a forma\u00e7\u00e3o profissional se empresas come\u00e7arem a contratar menos pessoas justamente na base da carreira?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esse \u00e9 o aspecto mais trai\u00e7oeiro da Escada Quebrada.<\/p>\n\n\n\n Os benef\u00edcios da automa\u00e7\u00e3o aparecem imediatamente.<\/p>\n\n\n\n A empresa consegue reduzir custo.<\/p>\n\n\n\n A produtividade aumenta.<\/p>\n\n\n\n Uma equipe menor produz mais.<\/p>\n\n\n\n Os relat\u00f3rios chegam rapidamente.<\/p>\n\n\n\n As an\u00e1lises s\u00e3o feitas.<\/p>\n\n\n\n Os clientes s\u00e3o atendidos.<\/p>\n\n\n\n Financeiramente, a decis\u00e3o pode parecer impec\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n O problema de forma\u00e7\u00e3o aparece muito mais tarde.<\/p>\n\n\n\n Imagine uma organiza\u00e7\u00e3o que tradicionalmente contrata dez profissionais juniores por ano.<\/p>\n\n\n\n Alguns saem.<\/p>\n\n\n\n Alguns permanecem.<\/p>\n\n\n\n Depois de tr\u00eas ou quatro se tornam profissionais intermedi\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n Depois de mais alguns anos, um ou dois desenvolvem capacidade suficiente para ocupar posi\u00e7\u00f5es seniores.<\/p>\n\n\n\n Agora imagine que a empresa conclua que a IA consegue executar 70% do trabalho dos juniores e passe a contratar apenas dois.<\/p>\n\n\n\n No primeiro ano, provavelmente parecer\u00e1 uma decis\u00e3o brilhante.<\/p>\n\n\n\n No segundo tamb\u00e9m.<\/p>\n\n\n\n No terceiro talvez ainda.<\/p>\n\n\n\n Mas, anos depois, surge uma pergunta que n\u00e3o aparecia na planilha inicial:<\/p>\n\n\n\n de onde vir\u00e3o os pr\u00f3ximos profissionais intermedi\u00e1rios?<\/strong><\/p>\n\n\n\n E depois:<\/p>\n\n\n\n de onde vir\u00e3o os pr\u00f3ximos seniores?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A empresa economizou no presente utilizando capital humano produzido pelo sistema antigo.<\/p>\n\n\n\n Mas deixou de financiar a produ\u00e7\u00e3o do capital humano futuro.<\/p>\n\n\n\n Existe uma esp\u00e9cie de estoque invis\u00edvel dentro das empresas.<\/p>\n\n\n\n Profissionais experientes.<\/p>\n\n\n\n Eles aprenderam em um mundo no qual algu\u00e9m pagou pelo processo de forma\u00e7\u00e3o deles.<\/p>\n\n\n\n Empresas aceitaram seus erros.<\/p>\n\n\n\n Gestores corrigiram trabalhos.<\/p>\n\n\n\n Colegas ensinaram.<\/p>\n\n\n\n Clientes tiveram paci\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Projetos menores serviram de treinamento.<\/p>\n\n\n\n Todo esse processo produziu conhecimento acumulado.<\/p>\n\n\n\n Agora podemos colocar agentes de IA ao lado desses profissionais e aumentar radicalmente sua produtividade.<\/p>\n\n\n\n Isso pode produzir uma sensa\u00e7\u00e3o perigosa:<\/p>\n\n\n\n \u201cN\u00e3o precisamos mais de tantas pessoas.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n Talvez seja verdade para executar o trabalho de hoje.<\/p>\n\n\n\n Mas um profissional de 45 anos altamente produtivo com dez agentes n\u00e3o ser\u00e1 o profissional s\u00eanior da empresa daqui a 30 anos.<\/p>\n\n\n\n Uma organiza\u00e7\u00e3o pode descobrir que reduziu sua necessidade imediata de juniores enquanto aumentou sua depend\u00eancia de um grupo cada vez menor de pessoas que foram formadas antes da automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 poss\u00edvel, portanto, que empresas tenham equipes extraordinariamente produtivas e, simultaneamente, estejam consumindo seu estoque de experi\u00eancia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n A Escada Quebrada n\u00e3o \u00e9 inevit\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n E talvez essa seja a conclus\u00e3o mais importante deste artigo.<\/p>\n\n\n\n Um estudo com mais de cinco mil profissionais de atendimento ao cliente encontrou que acesso a uma ferramenta de IA generativa aumentou a produtividade em aproximadamente 14% em m\u00e9dia.<\/p>\n\n\n\n Entre trabalhadores novatos e menos qualificados, o ganho chegou a aproximadamente 34%<\/strong>. Entre os trabalhadores mais experientes, o efeito foi muito menor.<\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores encontraram evid\u00eancias de que a IA ajudava a disseminar pr\u00e1ticas utilizadas pelos profissionais de maior desempenho para os trabalhadores menos experientes.<\/p>\n\n\n\n Isso aponta para um cen\u00e1rio completamente diferente.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial n\u00e3o precisa eliminar o aprendiz.<\/p>\n\n\n\n Ela pode se tornar parte do sistema de aprendizagem<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Imagine um profissional iniciante que, em vez de passar horas realizando atividades mec\u00e2nicas, recebe assist\u00eancia da IA enquanto \u00e9 exposto mais rapidamente a situa\u00e7\u00f5es reais.<\/p>\n\n\n\n A m\u00e1quina explica.<\/p>\n\n\n\n Sugere.<\/p>\n\n\n\n Compara.<\/p>\n\n\n\n Mostra alternativas.<\/p>\n\n\n\n Aponta erros.<\/p>\n\n\n\n O profissional experimenta.<\/p>\n\n\n\n O gestor corrige.<\/p>\n\n\n\n O cliente reage.<\/p>\n\n\n\n E o iniciante consegue atravessar em dois anos uma quantidade de situa\u00e7\u00f5es que anteriormente exigiria cinco.<\/p>\n\n\n\n Nesse caso, a IA n\u00e3o quebra a escada.<\/p>\n\n\n\n Ela diminui a dist\u00e2ncia entre os degraus.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Considere duas empresas que implementam exatamente a mesma tecnologia.<\/p>\n\n\n\n A primeira conclui:<\/p>\n\n\n\n \u201cSe a IA executa o trabalho dos iniciantes, n\u00e3o precisamos mais contratar iniciantes.\u201d<\/p>\n\n\n\n A segunda conclui:<\/p>\n\n\n\n \u201cSe a IA eliminou grande parte do trabalho mec\u00e2nico dos iniciantes, podemos acelerar sua exposi\u00e7\u00e3o \u00e0s atividades que realmente desenvolvem compet\u00eancia.\u201d<\/p>\n\n\n\n As duas podem obter produtividade.<\/p>\n\n\n\n Mas est\u00e3o construindo futuros completamente diferentes.<\/p>\n\n\n\n A primeira trata a IA como substituta de m\u00e3o de obra<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n A segunda trata a IA tamb\u00e9m como infraestrutura de forma\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Na primeira, o ganho \u00e9 principalmente de efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Na segunda, efici\u00eancia e desenvolvimento podem caminhar juntos.<\/p>\n\n\n\n Essa distin\u00e7\u00e3o come\u00e7a a aparecer tamb\u00e9m nos dados de mercado. O estudo de Stanford encontrou que os efeitos negativos sobre emprego jovem estavam mais concentrados em ocupa\u00e7\u00f5es onde a IA parece estar sendo utilizada de maneira automatizadora; nas ocupa\u00e7\u00f5es onde seu uso tende a complementar o trabalhador, o padr\u00e3o foi diferente.<\/p>\n\n\n\n A tecnologia sozinha n\u00e3o determina qual caminho ser\u00e1 seguido.<\/p>\n\n\n\n O desenho organizacional importa.<\/p>\n\n\n\n Talvez o modelo tradicional de carreira tenha escondido uma coisa durante muito tempo.<\/p>\n\n\n\n N\u00f3s confundimos trabalho produtivo<\/strong> com forma\u00e7\u00e3o profissional<\/strong> porque ambos aconteciam ao mesmo tempo.<\/p>\n\n\n\n O j\u00fanior produzia e aprendia.<\/p>\n\n\n\n A empresa precisava do trabalho dele e, indiretamente, financiava seu desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n Quando a tecnologia deixa de precisar daquela produ\u00e7\u00e3o, o mecanismo de financiamento da aprendizagem come\u00e7a a desaparecer.<\/p>\n\n\n\n Esse pode ser um dos grandes desafios da era da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n Se n\u00e3o precisamos mais economicamente do trabalho inicial, talvez precisemos criar deliberadamente aquilo que antes surgia como consequ\u00eancia natural do emprego.<\/p>\n\n\n\n Treinamento.<\/p>\n\n\n\n Simula\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Rota\u00e7\u00e3o entre \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n Acompanhamento de profissionais experientes.<\/p>\n\n\n\n Exposi\u00e7\u00e3o controlada a decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Revis\u00e3o cr\u00edtica das respostas da IA.<\/p>\n\n\n\n Participa\u00e7\u00e3o em reuni\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Contato com clientes.<\/p>\n\n\n\n Responsabilidade progressiva.<\/p>\n\n\n\n Mentoria.<\/p>\n\n\n\n Talvez a forma\u00e7\u00e3o do futuro precise ser muito mais intencional<\/strong> do que a forma\u00e7\u00e3o do passado.<\/p>\n\n\n\n Hoje muitos profissionais experientes s\u00e3o avaliados principalmente pelo que conseguem produzir.<\/p>\n\n\n\n Mas em uma organiza\u00e7\u00e3o agentizada, pode crescer outra responsabilidade:<\/p>\n\n\n\n produzir profissionais capazes de pensar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Um s\u00eanior altamente produtivo que utiliza IA para executar o trabalho de cinco pessoas pode parecer extremamente valioso.<\/p>\n\n\n\n Mas um s\u00eanior que produz quatro novos profissionais capazes de tomar decis\u00f5es talvez seja ainda mais importante para a organiza\u00e7\u00e3o no longo prazo.<\/p>\n\n\n\n Esse valor, por\u00e9m, \u00e9 muito mais dif\u00edcil de medir.<\/p>\n\n\n\n A planilha captura facilmente:<\/p>\n\n\n\n quantas entregas foram feitas;<\/p>\n\n\n\n quantas horas foram economizadas;<\/p>\n\n\n\n quanto custo foi reduzido.<\/p>\n\n\n\n Ela captura com muito mais dificuldade:<\/p>\n\n\n\n quantas pessoas aprenderam;<\/p>\n\n\n\n quanto julgamento foi desenvolvido;<\/p>\n\n\n\n quanto conhecimento t\u00e1cito foi transferido;<\/p>\n\n\n\n quantos futuros l\u00edderes foram formados.<\/p>\n\n\n\n Existe aqui um conflito entre efici\u00eancia presente e capacidade futura<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Existe ainda uma consequ\u00eancia mais profunda.<\/p>\n\n\n\n Se a IA consegue realizar em minutos atividades que anteriormente consumiam horas, talvez anos de trabalho deixem de ser uma boa aproxima\u00e7\u00e3o da experi\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Uma pessoa pode permanecer cinco anos em uma profiss\u00e3o e tomar poucas decis\u00f5es relevantes.<\/p>\n\n\n\n Outra pode, com ajuda da tecnologia, ser exposta a centenas de situa\u00e7\u00f5es complexas durante o mesmo per\u00edodo.<\/p>\n\n\n\n Talvez senioridade passe progressivamente de:<\/p>\n\n\n\n tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n para:<\/p>\n\n\n\n qualidade e diversidade das situa\u00e7\u00f5es julgadas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Isso mudaria forma\u00e7\u00e3o profissional de maneira radical.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o precisar\u00edamos obrigar o jovem a executar manualmente tudo aquilo que a tecnologia pode fazer.<\/p>\n\n\n\n Precisar\u00edamos garantir que ele compreenda o processo, consiga revisar a m\u00e1quina, perceba suas limita\u00e7\u00f5es e seja progressivamente exposto \u00e0s consequ\u00eancias das decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n O objetivo deixa de ser reproduzir a carreira antiga.<\/p>\n\n\n\n Passa a ser construir um novo caminho at\u00e9 a expertise<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial pode elevar rapidamente a capacidade aparente dos profissionais iniciantes.<\/p>\n\n\n\n Um jovem pode produzir um relat\u00f3rio excelente.<\/p>\n\n\n\n Um c\u00f3digo sofisticado.<\/p>\n\n\n\n Uma an\u00e1lise convincente.<\/p>\n\n\n\n Uma apresenta\u00e7\u00e3o impec\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n Um planejamento detalhado.<\/p>\n\n\n\n Mas existe uma diferen\u00e7a entre:<\/p>\n\n\n\n produzir um resultado de n\u00edvel s\u00eanior<\/strong><\/p>\n\n\n\n e<\/p>\n\n\n\n possuir compet\u00eancia de n\u00edvel s\u00eanior<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Esse talvez seja um dos problemas de avalia\u00e7\u00e3o mais dif\u00edceis da pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n\n\n\n Quando a qualidade do resultado deixa de revelar claramente a capacidade de quem o produziu, como identificaremos quem realmente sabe?<\/p>\n\n\n\n Um profissional pode parecer excepcional enquanto est\u00e1 apoiado pela m\u00e1quina e ainda n\u00e3o possuir os modelos mentais necess\u00e1rios para perceber quando a m\u00e1quina falha.<\/p>\n\n\n\n E quanto melhor a IA ficar, mais dif\u00edcil essa diferen\u00e7a pode se tornar vis\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n A apar\u00eancia de compet\u00eancia pode crescer mais r\u00e1pido do que a compet\u00eancia real.<\/p>\n\n\n\n Ela precisa permitir que pessoas fa\u00e7am coisas que a IA poderia fazer melhor.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o por nostalgia.<\/p>\n\n\n\n Por forma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Um piloto precisa treinar situa\u00e7\u00f5es que normalmente ser\u00e3o controladas por sistemas autom\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n Um profissional precisa aprender a avaliar aquilo que um agente normalmente executar\u00e1.<\/p>\n\n\n\n Um gestor precisa compreender o processo que posteriormente poder\u00e1 delegar.<\/p>\n\n\n\n N\u00e3o precisamos obrigatoriamente executar manualmente durante anos.<\/p>\n\n\n\n Mas talvez precisemos executar o suficiente para construir capacidade de supervis\u00e3o e julgamento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Porque delegar algo que voc\u00ea compreende \u00e9 muito diferente de delegar algo que voc\u00ea apenas sabe pedir.<\/p>\n\n\n\n A amea\u00e7a, portanto, n\u00e3o \u00e9 simplesmente:<\/p>\n\n\n\n \u201cjovens perder\u00e3o seus empregos para a IA.\u201d<\/p>\n\n\n\n Isso seria uma leitura pequena demais.<\/p>\n\n\n\n A quest\u00e3o maior \u00e9:<\/p>\n\n\n\n podemos estar modificando o mecanismo pelo qual conhecimento profissional atravessa gera\u00e7\u00f5es.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Antes, a empresa contratava algu\u00e9m para executar.<\/p>\n\n\n\n Ao executar, essa pessoa aprendia.<\/p>\n\n\n\n Ao aprender, assumia problemas maiores.<\/p>\n\n\n\n Ao resolver problemas maiores, desenvolvia julgamento.<\/p>\n\n\n\n Com julgamento, passava a ensinar outros.<\/p>\n\n\n\n A sequ\u00eancia era aproximadamente:<\/p>\n\n\n\n execu\u00e7\u00e3o \u2192 exposi\u00e7\u00e3o \u2192 experi\u00eancia \u2192 julgamento \u2192 senioridade \u2192 forma\u00e7\u00e3o de outros.<\/strong><\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial pode remover grande parte da primeira etapa.<\/p>\n\n\n\n Se n\u00e3o redesenharmos deliberadamente as etapas seguintes, teremos quebrado a conex\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Essa \u00e9 a Escada Quebrada.<\/p>\n\n\n\n Existe uma ironia importante nisso tudo.<\/p>\n\n\n\n No artigo anterior, escrevi sobre o Paradoxo da Excel\u00eancia Med\u00edocre<\/strong>: quando a intelig\u00eancia artificial eleva a compet\u00eancia m\u00e9dia, aquilo que diferencia profissionais come\u00e7a a migrar da execu\u00e7\u00e3o para julgamento, criatividade, contexto, lideran\u00e7a e autoria.<\/p>\n\n\n\n Agora surge o problema.<\/p>\n\n\n\n S\u00e3o justamente essas capacidades que normalmente levam tempo para serem formadas.<\/p>\n\n\n\n Ao mesmo tempo em que o mercado come\u00e7a a valoriz\u00e1-las mais, a intelig\u00eancia artificial come\u00e7a a assumir uma parcela das experi\u00eancias utilizadas para desenvolv\u00ea-las.<\/p>\n\n\n\n O mercado pode acabar dizendo ao jovem:<\/p>\n\n\n\n \u201cN\u00e3o preciso que voc\u00ea fa\u00e7a o trabalho simples. A IA j\u00e1 faz.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n E imediatamente depois:<\/p>\n\n\n\n \u201cMas preciso que voc\u00ea possua julgamento, lideran\u00e7a, criatividade e vis\u00e3o.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n A pergunta inevit\u00e1vel \u00e9:<\/p>\n\n\n\n onde ele deveria ter aprendido tudo isso?<\/strong><\/p>\n\n\n\n A Escada Quebrada n\u00e3o \u00e9 um argumento contra automa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 um argumento contra automatizar sem redesenhar a forma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial pode destruir degraus.<\/p>\n\n\n\n Tamb\u00e9m pode permitir que subamos muito mais rapidamente.<\/p>\n\n\n\n A diferen\u00e7a estar\u00e1 na decis\u00e3o que empresas, escolas e profissionais tomarem agora.<\/p>\n\n\n\n Porque existe algo que talvez seja ainda mais perigoso do que descobrir que uma m\u00e1quina consegue fazer o trabalho dos iniciantes:<\/p>\n\n\n\n descobrir, daqui a vinte anos, que deixamos de formar as pessoas capazes de supervision\u00e1-la.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Por<\/p>\n\n\n\n Danielson Matos<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Quem formar\u00e1 os seniores quando a IA fizer o trabalho dos juniores? Existe uma contradi\u00e7\u00e3o come\u00e7ando a aparecer no mercado de trabalho. 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Ningu\u00e9m come\u00e7a s\u00eanior<\/h2>\n\n\n\n
Os primeiros sinais j\u00e1 apareceram<\/h2>\n\n\n\n
O problema n\u00e3o \u00e9 perder o trabalho ruim<\/h2>\n\n\n\n
\n
Existe uma diferen\u00e7a entre conhecimento e experi\u00eancia<\/h2>\n\n\n\n
E talvez estejamos reduzindo o acesso a essas consequ\u00eancias<\/h2>\n\n\n\n
O problema pode aparecer anos depois<\/h2>\n\n\n\n
Podemos consumir a experi\u00eancia acumulada sem perceber<\/h2>\n\n\n\n
Mas existe outro futuro poss\u00edvel<\/h2>\n\n\n\n
A decis\u00e3o est\u00e1 no desenho do trabalho<\/h2>\n\n\n\n
Precisamos separar trabalho de treinamento<\/h2>\n\n\n\n
E isso muda tamb\u00e9m o papel do profissional s\u00eanior<\/h2>\n\n\n\n
Talvez precisemos redefinir senioridade<\/h2>\n\n\n\n
Existe um risco ainda mais estranho<\/h2>\n\n\n\n
Ent\u00e3o a empresa passa a precisar de algo aparentemente contradit\u00f3rio<\/h2>\n\n\n\n
A verdadeira Escada Quebrada<\/h2>\n\n\n\n
\n
O paradoxo final<\/h2>\n\n\n\n