Estou muito feliz em começar minha coluna onde falo sobre redesenho do trabalho e redes de colaboração, e em como colocar as pessoas no centro da estratégia.
Nesta primeira série de artigos, trago estudos e cases para refletir como equilibrar abordagens centradas nas pessoas, com ambientes saudáveis.
Vivemos em cenários cada vez mais complexos, incertos e acelerados pela tecnologia, e nesse ambiente colocar as pessoas no centro é cada vez mais necessário e cada vez mais desafiador. O World Economic Fórum recentemente publicou um material sobre o Futuro do Trabalho em 2030, desenhando potenciais cenários futuros, correlacionando a prontidão da força de trabalho em adotar as novas tecnologias e o impacto da IA: se será incremental ou realmente trará avanços exponenciais.
Pensando nessa correlação, foram sugeridos 4 cenários:
1- Progresso acelerado
A evolução exponencial da IA e uma força de trabalho preparada remodelando negócios: posições deixam de existir e outras são criadas em uma economia centrada na IA . O cenário é de humanos orquestrando IA agênticas. Existem desafios de criar redes de segurança aos trabalhadores, frames de governança e ética que estejam em dia com a velocidade da mudança.
2- A Era do deslocamento
Neste cenário, existe um descompasso grande entre a velocidade de mudança e a preparação das pessoas. Os mecanismos de reskilling e modelos educacionais não são efetivos. A IA agêntica acelera a produtividade, mas ao mesmo tempo gera mais desemprego, desconfiança e riscos institucionais.
3- Economia copiloto
Progresso incremental da IA com foco em aumentar o potencial humano e, não só em automação em massa. O Hype deu lugar a integrações pragmáticas com uma força de trabalho preparada, onde humanos apoiados por IA reformulam as cadeias de valor. Países e negócios que preparam infraestrutura, governança, e as pessoas absorvem melhor as mudanças.
4- Progresso estagnado
Um choque grande entre a prontidão da força de trabalho limita a adoção e avanços da IA. A produtividade não gera o impacto desejado, e há um gap grande entre economias e empresas com expertise em IA. Esse abismo de adoção é combustível para a desigualdade e uma economia com crescimento limitado.
Na minha perspectiva, estamos vendo esses diferentes cenários convivendo entre si. Um mix de uma força de trabalho não conseguindo acompanhar o ritmo, novidades que geram impactos positivos mudando indústrias, e soluções que não geram o impacto esperado trazendo bastante frustração.
Trago esses cenários como pano de fundo para evidenciar uma discussão importante ao longo desta série de artigos:
Afinal, como tudo isso tem afetado nosso comportamento em relação ao trabalho e as organizações?
Já sabemos do impacto negativo da IA em nossa capacidade cognitiva ; estudantes que escreveram artigos apoiados pela IA não lembram com a mesma clareza do conteúdo do que aqueles que não tiveram essa ajuda.
Também vemos recentemente o termo “Workslop”, onde as atividades ganham agilidade, mas a qualidade e precisão do trabalho caem gerando erros, pouco valor, ou inclusive valor negativo para as organizações.
Outra preocupação é a saúde mental dos colaboradores. Segundo uma pesquisa feita pela Gartner, 91% dos líderes de TI e CIOS dizem que pouco ou nenhum tempo é dedicado a estudar os comportamentos que são subproduto desta interação com a IA.
A lista segue com o impacto na segurança psicológica, na cultura da organização e na alta pressão aos colaboradores para obterem resultados a partir da tecnologia.
Mas e o lado positivo? Uma perspectiva otimista-realista:
A IA gerando um impacto positivo na cultura e na colaboração de uma organização.
Ainda que consigamos ver os ganhos individuais no uso da IA, existem poucos estudos sobre os impactos coletivos e no trabalho colaborativo, que representa boa parte do que fazemos nas organizações.
Este estudo recente feito pelo INSEAD procurou medir o impacto da IA generativa nas redes de conhecimento e colaboração nas organizações.
Este estudo abordou um time de 316 pessoas em uma organização, que faziam parte de 42 times. Parte do grupo tinha acesso a uma IA treinada com a base de conhecimento da organização, e o grupo controle seguiu suas atividades sem acesso ao modelo.
Foi mapeada a rede de conhecimento e colaboração previamente e posteriormente ao experimento e os insights foram muito interessantes.
A IA funcionou como “tradutora” do conhecimento técnico entre especialistas e generalistas. O diálogo entre especialistas e generalistas ficou mais fluído com o apoio da IA em traduzir de forma mais didática conhecimentos que podem ser mais áridos para áreas comerciais ou de marketing.
A IA potencializou o conhecimento existente na organização e deu mais evidência aos especialistas (eles se tornaram figuras mais centrais na rede). O público em geral conseguia navegar melhor na base de conhecimento, e os especialistas tinham seu trabalho anterior colocado em maior evidência, e isso estimulou que fossem mais buscados para questionamentos críticos e validações mais profundas.
Melhora das conexões ao reduzir ruídos e interações de baixo valor, houve uma quebra de silos (especialistas em geral ficavam mais isolados), e colaboradores buscando mais uns aos outros, e envolvidos mais em atividades que geravam valor e menos em interações de dúvidas básicas e ou processos burocráticos.
O impacto em diferentes papéis:
Especialistas: Estes não tiveram tanto impacto em produtividade, mas tiveram um incremento em visibilidade como validadores críticos do material gerado pela IA. Houve um aumento nas conexões e centralidade dos especialistas e seu trabalho e conhecimento ficou mais em evidência.
Generalistas: Para os generalistas houve um aumento significativo em produtividade, com um aumento de capacidade de gestão de 12 para 16 projetos.
As atividades de síntese e rotineiras foram aumentadas (relatórios, resumos de status de projeto automatizados ou acelerados) e com isso sobrou mais tempo para coordenação e integração (generalistas expandiram suas conexões).
Imagem das redes de conhecimento e de colaboração após experimento:
Algumas considerações importantes:
Não estamos falando da adoção isolada da IA genérica a nível individual, estamos falando de uma IA baseada nos conhecimentos existentes na organização, o que implica o envolvimento ativo dos colaboradores na co-construção e revisão dos conhecimentos e processos na organização.
Loggi: uma referência prática no Brasil.
A Loggi é um dos primeiros unicórnios brasileiros que contou com soluções integradas de logística. Além da intermediação entre agentes logísticos, ela possui seus próprios centros de distribuição.
Conversei com a Natália Franco gerente de RH, cultura, liderança e transformação da Loggi, que esteve à frente do projeto Inovando com Inteligência que engajou 299 colaboradores da empresa. O projeto foi agraciado ano passado com o prêmio ThinkWork 2025.
Chamei-a pela similaridade com o desenho de estudo feito pelo INSEAD, buscando entender a percepção de impacto nos elementos de integração e colaboração entre as áreas.
Uma das coisas mais interessantes é que o treinamento não era mandatório, e era aberto a todos os colaboradores. Uma vez dada a base inicial de IA aos participantes, o foco foi em consolidar a cultura e criar um ecossistema de aprendizagem, muito mais que do somente realizar capacitações técnicas.
“Depois que fizemos essa capacitação para as áreas que tinham interesse, vimos que o foco não era uma formação ou um treinamento, precisávamos gerar um ecossistema de aprendizagem porque as ferramentas mudam todos os dias, as coisas mudam a todo o momento, e que para que as pessoas se sintam encorajadas e seguras a usar IA, o ponto era fazer com que o tema permeasse com força a nossa cultura.” – comenta Natália.
As discussões sobre IA começaram a fazer parte das reuniões “All hands” envolvendo a alta liderança de diversas áreas.
Um ponto interessante é que ainda que TI e Segurança de informação participassem para garantir o bom uso e o compliance adequado na adoção, o projeto era bastante descentralizado, permitindo que pessoas não técnicas construíssem seus agentes, resolvendo as dores que vivem no dia a dia.
“Formamos um grupo que chamamos de chapter com a apoio de tecnologia para capacitação de forma que a execução desses agentes não fique centralizada em tecnologia e assim ganhar escalabilidade e agilidade. Na verdade, quem é capaz de desenvolver a solução é quem está na dor ali, no dia a dia do problema.”, afirma Natalia.
Diferente do estudo, no caso da Loggi não existem ainda métricas para entender como as áreas e pessoas conseguem ter mais visibilidade de seus conhecimentos e colaborar melhor, mas existem evidências claras de que isso acontece, conforme os exemplos a seguir.
Exemplo 1: Uma pessoa da RH desenvolveu uma solução em Python, sendo que nunca tinha programado, e aí outras pessoas de outras áreas foram buscar essa pessoa, que é um analista júnior, que ainda que não sendo técnica, conseguiu desenvolver material e compartilhar com outros times que tinham dores similares. Já existem pessoas virando referência no ecossistema organizacional.
Exemplo 2- O fato de as conversas sobre IA serem compartilhadas, ajudou não só a disseminar o conhecimento e automações, mas também a aproveitar melhor os recursos internos. Uma automação iria liberar o trabalho feito hoje por duas pessoas em uma área. Outra área precisava ampliar o seu time. O ecossistema de alguma forma ajudou no processo de mobilidade interna desses colaboradores.
Exemplo 3: A redução de mais de 200 horas em uma atividade de conferência de documentos nos armazéns da Loggi, que estava propensa a erros e retrabalho, com a automação, liberou tempo de colaboração e contribuição de qualidade para as pessoas.
Conclusão:
Alguns aprendizados importantes: tanto no estudo da INSEAD como no case da Loggi, o foco foi fazer com que as pessoas, suas experiências e seus conhecimentos fossem protagonistas da adoção da IA na organização.
A ideia de construir a partir do potencial existente, e com a mentalidade de ecossistema de aprendizagem colaborativo, colocou pessoas em evidência, dando destaque a especialistas atuais, acelerando o trabalho dos generalistas e gerando novas referências conforme as soluções vão sendo criadas de forma coletiva.
Quero saber de você leitor, leitora: na sua percepção, qual o impacto da complexidade e tecnologia nos comportamentos individuais e coletivos nas organizações?
Em 15 dias trago mais um artigo sobre como colocar as pessoas, seu potencial e seu bem-estar no centro da estratégia dos novos desenhos e modelos de trabalho.
Um abraço!
