Passei dois dias na 4ª edição do Mind Summit com um hábito que tenho em eventos: não observo apenas o conteúdo. Presto atenção também em como as ideias são apresentadas, quais conceitos começam a se repetir, o que realmente me surpreende, como os palestrantes constroem suas narrativas – e até nas pequenas contradições entre o palco e tudo aquilo que acontece ao redor dele.
Talvez por isso uma das minhas primeiras provocações tenha surgido antes mesmo das palestras. Em um evento dedicado à saúde mental, felicidade e bem-estar, encontrei a Heineken 0.0 entre os patrocinadores. É uma cerveja sem álcool, evidentemente. Ainda assim, a associação me fez sorrir – e pensar. Eventos também contam histórias por meio das marcas que escolhem e das ambiguidades que deixam aparecer.
E essa atenção ao contexto acabou acompanhando tudo o que ouvi nos dois dias.
Quando o problema deixa de ser apenas o indivíduo
Uma das ideias que mais atravessou as diferentes conversas foi uma mudança aparentemente simples, mas importante: talvez estejamos exigindo demais das pessoas para resolver problemas que também pertencem ao sistema no qual elas trabalham.
Christina Maslach foi particularmente contundente ao discutir burnout. Ela recorreu à metáfora do canário na mina de carvão: durante muito tempo, mineiros levavam canários para o subsolo porque essas aves eram mais sensíveis a gases tóxicos e serviam como um sinal precoce de que o ambiente havia se tornado perigoso. A analogia é poderosa: quando o canário adoece, o problema não está necessariamente no canário, mas no ambiente ao qual ele está exposto. No trabalho, isso significa que não basta tornar as pessoas mais resilientes e devolvê-las às mesmas condições que contribuíram para o esgotamento. É preciso olhar também para o ambiente.
Essa perspectiva apareceu de outras formas ao longo do evento.
Sonja Lyubomirsky mostrou algo que considero especialmente relevante em tempos de receitas rápidas para felicidade: intervenções de bem-estar não funcionam da mesma maneira para todos. Seus efeitos dependem de fatores como adequação entre pessoa e atividade, frequência, motivação, esforço, apoio social e contexto cultural.
Carla Tieppo, por outro caminho, colocou o cérebro dentro do ambiente contemporâneo: excesso de informação, pressão por desempenho, incerteza, aceleração tecnológica, solidão e dificuldade crescente de sustentar atenção e motivação.
E o debate sobre riscos psicossociais trouxe a mesma questão para dentro da governança organizacional.
Saí dessas conversas com uma impressão forte: bem-estar não pode se transformar em mais uma responsabilidade que a organização transfere para o indivíduo.
Meditação, exercício, autoconhecimento e resiliência podem ser importantes. Mas nenhuma dessas práticas substitui um bom desenho de trabalho, relações saudáveis, liderança responsável e condições organizacionais adequadas.
Em meu trabalho com líderes e equipes que atuam em contextos diferentes, encontro frequentemente uma tensão semelhante: buscamos preparar melhor os indivíduos para lidar com a complexidade sem necessariamente perguntar quanto dessa complexidade é produzida pelo próprio sistema em que trabalham.
Por isso, a discussão sobre bem-estar me interessou menos como uma agenda de benefícios e mais como uma questão de desenho organizacional. Não se trata de escolher entre responsabilidade individual e responsabilidade da empresa. Precisamos das duas – e de clareza para entender onde começa uma e onde a outra não pode ser terceirizada.
Ideias novas ou novas conexões entre ideias?
Também gosto de observar os próprios palestrantes.
Não apenas o que dizem, mas que tipo de pensamento colocam no palco.
Uma das ideias que mais me chamou a atenção na discussão sobre inteligência artificial veio de Jan-Emmanuel De Neve, de Oxford: a distinção entre usar a tecnologia para automation ou para augmentation.
A distinção parece simples, mas muda a pergunta estratégica. Na automação, usamos a tecnologia principalmente para substituir tarefas e capturar ganhos de eficiência. Na augmentation, para ampliar aquilo que as pessoas conseguem fazer – complementando capacidades e redesenhando funções. Na abordagem de De Neve, portanto, a questão deixa de ser apenas “o que a IA pode fazer no lugar das pessoas?” e passa a ser “o que as pessoas podem fazer de maneira diferente quando ampliadas pela IA?”
A palestra de Michelle Schneider sobre o futuro do trabalho levou essa discussão para outro nível. Michelle partiu de uma premissa interessante: a tecnologia já chegou, mas o redesenho do trabalho ainda não. A partir daí, ela organizou essa transformação em três shifts: de fazer o trabalho para arquitetar o trabalho; de especialistas para generalistas ampliados pela IA; e de empregos para trabalho.
O primeiro talvez seja o mais imediato: se agentes de IA começam a executar partes crescentes das tarefas, o profissional deixa progressivamente de ser apenas executor e passa também a desenhar, coordenar e orquestrar o trabalho.
O segundo me parece mais provocador. Michelle propõe uma passagem do especialista para o generalista curioso, ampliado pela IA – alguém com repertório mais amplo, capaz de conectar pontos e, sobretudo, de avaliar e validar aquilo que a tecnologia produz. Aqui tenho uma ressalva: não acredito que isso signifique o fim da especialização. Pelo contrário. Quanto mais fácil se torna produzir respostas plausíveis, mais importante pode se tornar o conhecimento necessário para saber quando uma resposta está errada. Talvez o profissional do futuro precise combinar profundidade em algumas áreas com uma capacidade muito maior de transitar entre outras.
O terceiro shift amplia ainda mais a lente: de empregos para trabalho. Michelle descreveu organizações potencialmente menores e estruturas mais híbridas, nas quais o trabalho se distribui entre funcionários, terceiros, freelancers, profissionais fracionais e agentes de IA. Mais do que discutir se uma determinada profissão desaparecerá, essa perspectiva nos obriga a perguntar como o trabalho será decomposto, distribuído e novamente coordenado.
O interessante foi perceber como essas ideias começavam a se encontrar ao longo do evento. O generalista ampliado pela IA, de Michelle, conversava com a distinção de De Neve entre automation e augmentation. E a discussão sobre redesenhar o trabalho encontrava, por outro caminho, a provocação de Christina Maslach: quando o trabalho produz sofrimento sistematicamente, talvez não seja suficiente tentar adaptar melhor o indivíduo – é preciso olhar para o próprio trabalho.
Foi então que me ocorreu outra pergunta: o que significa, afinal, trazer uma ideia nova?
Produzir conhecimento original é uma coisa. Conhecer profundamente o debate existente é outra. E existe ainda uma terceira competência: reconhecer ideias importantes, conectá-las e construir a partir delas uma narrativa capaz de ajudar outras pessoas a compreender algo complexo.
Ao mesmo tempo, em um ambiente no qual todos temos acesso a quantidades quase ilimitadas de conteúdo, precisamos aprender a distinguir uma ideia realmente nova de uma ideia conhecida apresentada em uma nova embalagem.
Talvez essa distinção se torne ainda mais importante com a inteligência artificial. Se sintetizar informação está ficando cada vez mais fácil, o valor intelectual se desloca para outro lugar: selecionar, relacionar, questionar e interpretar.
Uma experiência memorável é sempre uma ideia memorável?
A abertura do segundo dia me provocou por outra razão.
A programação anunciava: “Quem enxerga antes, lidera antes: uma experiência que transforma percepção em estratégia”.
No palco, tivemos Issao Imamura, uma história pessoal, emoção e ilusionismo. Foi envolvente. Houve surpresa. Houve conexão com a plateia.
Mas saí procurando a resposta para a pergunta implícita no próprio título: afinal, o que significa enxergar antes para liderar antes?
E percebi que minha inquietação não era propriamente uma crítica à apresentação. Era uma reflexão sobre algo que diz respeito a todos nós que trabalhamos com conhecimento, liderança e comunicação: uma experiência memorável não é necessariamente uma ideia memorável.
Storytelling importa. Emoção importa. Forma importa. Mas talvez estejamos entrando em um momento no qual precisaremos novamente exigir mais substância das narrativas que nos seduzem.
Talvez o desafio seja interpretar
Voltei do Mind Summit com muitas anotações sobre felicidade, burnout, foco, inteligência artificial, saúde mental e futuro do trabalho.
Mas meu principal aprendizado talvez tenha acontecido entre essas anotações.
Vivemos um momento curioso. Nunca tivemos acesso tão rápido a tantas ideias, pesquisas, especialistas e interpretações. A inteligência artificial ampliará isso exponencialmente.
Nesse cenário, estar informado deixa de ser suficiente.
Precisamos aprender a distinguir evidência de narrativa, novidade de recombinação, experiência de conteúdo, sintoma individual de problema sistêmico. Precisamos perceber quando diferentes disciplinas estão descrevendo partes do mesmo fenômeno – e também quando uma história muito bem contada está ocupando o lugar de uma ideia que ainda precisa ser demonstrada.
Para quem lidera, isso muda também a natureza das perguntas.
Antes de perguntar como tornar uma equipe mais resiliente, talvez seja necessário perguntar o que, no desenho do trabalho, está exigindo tanta resiliência.
Antes de adotar inteligência artificial apenas para ganhar eficiência, vale perguntar quais capacidades humanas queremos ampliar com ela.
E, diante de uma nova tendência de gestão, talvez a pergunta não seja apenas se a narrativa é convincente, mas em quais evidências ela se sustenta.
Saí do Mind Summit, portanto, menos interessada em acumular respostas e mais interessada na qualidade das perguntas que fazemos.
Porque, diante de um mundo do trabalho que ainda está sendo escrito, interpretar bem talvez seja uma das competências mais importantes para liderar bem.
