Toda vez que falo sobre inteligência artificial com conselhos, com diretoria e comitês executivos, a pergunta e a preocupações são as mesmas: “o robô vai tirar o meu emprego”?
Acredito que não é a melhor pergunta e/ou reflexão a se fazer . Antes de saber quantos empregos mudam, precisamos perguntar quais desenhos de trabalho que queremos construir quando a execução deixar de ser exclusividade humana.
Neste artigo provoco algumas reflexões em três movimentos: primeiro, mostra por que a pirâmide tradicional não resiste à IA, nem na base nem no topo, longe do que muitos pensam que somente cargos de base serão substituídos.
Tanto que a imagem que mais circula no Linkedin sobre o tema é:
Figura 0. Como é imaginado o futuro do trabalho antes e depois da IA
Porém ignoramos o que o homem é bom e gosta de trabalhar, porém estamos ainda olhando o sistema de trabalho antigo, desde a época da revolução industrial. Os novos papéis em que o trabalho humano cada vez mais se concentraria: criar, verificar, conectar e escalar. Por fim, proponho que IA seja organizada em blocos distintos, para que o poder não se concentre e a governança continue possível, justamente para termos uma governança e controle.
O medo certo, a pergunta errada
Estamos realmente com muito medo da Inteligência Artificial, um estudo de Stanford (Brynjolfsson, Chandar e Chen, 2025), com dados de folha de pagamento nos Estados Unidos, mostrou que trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas à IA tiveram queda relativa de 13% no emprego desde a popularização da IA generativa. Profissionais mais experientes nas mesmas funções ficaram estáveis ou cresceram, mostrando claramente que a porta de entrada do mercado é a primeira a “estreitar”.
Ao mesmo tempo, o Fórum Econômico Mundial projeta, no Future of Jobs Report 2025, 170 milhões de novos empregos e 92 milhões deslocados até 2030, um saldo líquido de 78 milhões. A projeção vem de uma pesquisa com empregadores e deve ser lida como cenário, não como previsão. Ainda assim, o relatório aponta o pensamento criativo, crítico, analítico entre as competências em maior ascensão. O debate que importa, portanto, não é o saldo, e sim onde o trabalho humano se concentra depois da transição.
Por que a base sofre primeiro? Os pesquisadores de Stanford sugerem uma explicação plausível: o jovem tende a trazer conhecimento codificado, o que se aprende em livros e cursos, e a IA domina isso bem. O profissional experiente carrega conhecimento tácito, aquele que se aprende na prática e raramente está escrito em algum lugar. O problema é que o conhecimento tácito só nasce de quem teve a chance de começar. Se eliminarmos a entrada, secamos a fonte dos futuros seniores, porém isso porque o sistema é desenhado pelo sistema antigo.
Uma pirâmide desenhada para a máquina
A estrutura que conhecemos (entrada, pleno, sênior, coordenação, gerência, diretoria, presidência) é herança da Revolução Industrial e dos sistemas produtivos. E nasceu torta: a máquina deveria “servir” ao homem, mas foi o homem quem passou a correr atrás da máquina, tanto hoje quanto a máquinas que ditam o ritmo, produção e maioria dos indicadores. Chaplin eternizou isso em Tempos Modernos (1936): o operário apertando parafusos no ritmo da esteira, que decide e dita a cadência.
Mais de um século depois, mantemos o mesmo organograma. E a conversa pública sobre IA costuma parar na base: analistas de entrada, plenos e até seniores sendo substituídos. A Figura 1 mostra esse movimento, com a IA avançando pelos dois lados e esvaziando a parte inferior da pirâmide.
Figura 1. A IA avança sobre a base da pirâmide: entrada, pleno e sênior.
Há um ponto de que falamos pouco: a mesma lógica vale para o andar de cima, especialmente para alta liderança, como coordenar fluxos de informação, consolidar relatórios, distribuir tarefas e monitorar indicadores são atividades de gerência e de diretoria que a IA já executa bem. Quase ninguém fala disso porque quem decide adotar e compra a ferramenta é justamente quem ocupa esses cargos. Nenhum comitê vota pela própria obsolescência com entusiasmo (apesar que C-level e conselheiro deveriam pensar na renovação do colegiado, da alta gestão). Mas, mantido o desenho tradicional, a pressão chega também ao topo, como mostra a Figura 2. Esta é uma tese minha, não um dado: o que resta no centro da pirâmide encolhe, e uma parte dos profissionais migra para fora da hierarquia, como consultores – nesse período de transição.
Figura 2. Com a pressão dos dois lados, a pirâmide se estreita e o consultor surge fora da hierarquia.
O que deveria ser um bom emprego
Se vamos redesenhar, vale começar pela pergunta básica: quais trabalhos merecem ser feitos por pessoas? Empregos insalubres e perigosos, como os de coleta de lixo, caldeiras e certas atividades médicas de alto risco, são candidatos óbvios à automação, também empregos repetitivos, como digitar e reconciliar grandes volumes de dados, também. Pode-se discutir cada caso, mas há um ponto que sustento com convicção: o ser humano é muito bom em criar, construir, propor o que ainda não existe e olhar para o mundo com curiosidade.
A tradição filosófica grega e romana lembra que pensar, debater e propor o novo sempre foi das atividades mais valorizadas. Também lembra uma ironia: esse privilégio era de poucos, sustentados pelo trabalho de muitos (que isso seria o trabalho da IA). A IA pode, pela primeira vez, democratizar esse tempo, se for assim, filosofia, artes, escrita e as demais profissões da economia criativa deixam de ser periferia e ganham lugar de destaque.
Na execução, as máquinas serão melhores, e a maioria das pessoas não sente falta de executar. Executar tarefas repetidas não é uma atividade que evolua o ser humano nem que traga equilíbrio de vida, por isso podemos delegá-la quase por completo – quase, porque ainda precisamos de gente no meio do caminho.
Quatro papéis humanos em um mundo com IA
A Figura 3 resume o modelo que proponho, o modelo que acredito que será o futuro, em cada quadrante há IA executando. Os humanos ocupam as bordas e o eixo central, em quatro papéis:
- Criadores. Combinam inteligência emocional e inteligência criativa. Propõem o que não existe e dão sentido, contexto e empatia ao que a máquina produz.
- Verificadores. Checam a autenticidade da informação, os vieses e os erros, e respondem pela ética. A IA ainda está aprendendo; alguém precisa ser responsável pelo que ela entrega.
- Conectores. Usam inteligência social para conectar pessoas, áreas e sistemas de IA entre si, explorando todas as informações possíveis.
- Escaladores. Transformam uma solução em negócio, geram impacto e conectam ecossistemas. Escalar é uma habilidade fortemente humana: exige leitura de mercado, conexões com outras pessoas, confiança e aliança, especialmente conectar com todos acima.
Figura 3. Quatro IAs executam; humanos criam, conectam, verificam e escalam.
A Figura 4 é a versão evoluída. No centro, o humano especialista, que também é verificador: ele conhece o domínio fundo o bastante para saber quando a IA está errada. Ao redor, os criativos na base, os conectores nas laterais e os escaladores no topo. As quatro IAs ficam nos cantos (formando um conjunto quase único), como infraestrutura que trabalha para as pessoas, e não o contrário.
Figura 4. Versão evoluída: o especialista-verificador no centro, cercado por criativos, conectores e escaladores.
Verificar, aliás, não é um trabalho menor nem burocrático, afinal quanto mais a IA produz, mais cara fica a dúvida. Um texto, um diagnóstico ou um contrato gerado em segundos pode estar certo, ou parecer certo. A diferença entre as duas coisas é o que separa uma organização confiável de uma exposta a risco jurídico, reputacional e ético. Por isso, o verificador precisa ter repertório, autonomia para dizer não e proteção institucional para fazê-lo, necessitando de pessoas realmente capacitadas e multidiciplinar.
Fragmentar a IA para poder governá-la
Há um desenho que ainda não aparece no debate: por que quatro IAs, e não uma só? Porque uma IA única e onipotente concentra poder, e concentrar poder é o oposto do que qualquer boa governança recomenda. Se tudo estiver dentro de um mesmo sistema, conflitos de interesse e de controle ficam difíceis de administrar.
Proponho, como hipótese de arquitetura, fragmentar a IA em ao menos quatro grandes blocos: tecnológico, histórico e humanista, saúde e cuidado, e logístico e fabril – com isso, o conector humano ganha função real. Ele não é um generalista raso, e sim quem costura blocos especializados, garante que nenhum acumule superpoderes e leva o conjunto a um caminho comum e ético. A fragmentação tem custo (interoperabilidade, silos, duplicidade de esforço), e por isso a figura do conector é parte do desenho, não um acessório.
Pense na lógica de pesos e contrapesos que sustenta as boas instituições: ninguém acumula todo o poder, e cada parte fiscaliza as demais. A comparação tem limites, claro, porque sistemas técnicos não são instituições políticas. Mas a intuição é útil: governança se constrói dividindo funções e criando pontos de checagem humana entre elas. É nesses pontos que o conector e o verificador trabalham.
O que isso muda para a carreira
Para quem está começando, a mensagem não é de pessimismo. Os autores de Stanford observam que o emprego se sustentou nas funções em que a IA aumenta o trabalho humano, e não apenas o substitui. O caminho é aprender a trabalhar com a IA desde o primeiro dia: dominar uma área a fundo, desenvolver repertório criativo e treinar o olhar crítico. Quem aprende a dirigir a máquina e a questioná-la entra pelo centro do modelo da Figura 4, não pela base que encolhe. Para quem já está no meio da pirâmide, o convite é migrar da execução para a criação, a conexão, a verificação ou a escala, antes que o organograma decida por você.
O que conselhos e C-levels devem fazer agora
- Revisar o organograma pela função, não pelo cargo: que decisões exigem criação, conexão, verificação ou escala, e quais são só execução?
- Proteger a porta de entrada. Se a base estreita, de onde virão os especialistas e verificadores de amanhã? Formação precisa ser redesenhada, não eliminada.
- Nomear verificadores com autoridade e responsabilidade explícitas sobre as saídas da IA.
- Evitar concentrar tudo em um único fornecedor ou sistema de IA, e tratar essa escolha como tema de governança, não de TI.
- Rever indicadores. Se só medimos produtividade, estamos medindo o que a máquina faz melhor. Criatividade, qualidade de relações e conduta ética precisam entrar no painel.
Trabalho ressignificado
A IA vai transformar e ressignificar o trabalho. O futuro que defendo tem uma base ampla de criadores, uma camada de especialistas que verificam, conectores que ligam pessoas e sistemas, e escaladores que levam boas ideias ao mundo. É um trabalho criativo e escalável, justamente aquilo que o ser humano mais gosta de fazer e deveria estar fazendo. A questão para os conselhos não é se isso vai acontecer, e sim se vamos desenhar essa estrutura com intenção ou apenas deixar a pirâmide ruir sobre nós.
Fontes
BRYNJOLFSSON, E.; CHANDAR, B.; CHEN, R. Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab, ago. 2025.
WORLD ECONOMIC FORUM. Future of Jobs Report 2025. Genebra, jan. 2025.
CHAPLIN, C. Tempos Modernos (Modern Times). Filme, 1936.
