Existe uma ideia que se tornou quase um consenso nas conversas sobre inteligência artificial nas empresas. A narrativa é simples: a IA automatiza tarefas operacionais e repetitivas, enquanto as pessoas se concentram no que apenas os humanos podem fazer: definir estratégias, revisar decisões e supervisionar sistemas.
No papel, parece um arranjo elegante. A tecnologia faz o trabalho pesado e os humanos assumem um papel mais nobre. Nesse raciocínio, a inteligência artificial não substitui pessoas, ela as eleva. Mas existe uma pergunta incômoda escondida nesse modelo: como alguém aprende a supervisionar um trabalho que nunca precisou fazer?
Esse dilema já apareceu em outros setores altamente automatizados. Na aviação, por exemplo, segundo análise publicada por Persinos (2024) na Aviation Today, à medida que os sistemas automáticos passaram a conduzir grande parte do voo, o papel dos pilotos mudou de executores para supervisores. O problema é que, quanto menos os pilotos praticavam o controle manual da aeronave, mais difícil se tornava assumir o comando quando algo saía do previsto. Assim, quanto mais confiável o sistema automático se tornava, menos experiência prática o humano acumulava.
Algo parecido começa a surgir nas empresas com o avanço da inteligência artificial. A Pesquisa de Desenvolvedores do Stack Overflow de 2025 revelou um dado que ilustra bem essa questão: embora 84% dos desenvolvedores utilizem ferramentas de IA, 46% deles desconfiam da precisão dos resultados gerados. A tecnologia acelera a produção, mas pode reduzir a profundidade do aprendizado quando elimina as etapas em que as pessoas desenvolvem a intuição técnica.
Muitas tarefas que antes eram executadas por profissionais em início de carreira estão sendo automatizadas. No curto prazo, isso parece uma ótima notícia: a tecnologia reduz custos, aumenta a produtividade e libera as pessoas para atividades mais estratégicas. O problema é que essas posições de entrada sempre tiveram uma função importante dentro das organizações. Elas eram o espaço onde as pessoas aprendiam o trabalho. Foi ali que gerações de profissionais cometeram erros, desenvolveram intuição técnica e construíram repertório para assumir decisões mais complexas no futuro.
Formar talentos deixa de ser opcional
Quando a estratégia se limita a contratar profissionais experientes e reduzir a entrada de talentos em início de carreira, a empresa pode até ganhar produtividade no curto prazo, mas compromete o fluxo natural de formação que sustenta o negócio no longo prazo e gera riscos previsíveis.
O primeiro é a escassez estrutural. Em pouco tempo, simplesmente não haverá profissionais sêniores suficientes no mercado para atender a todas as empresas que estão tentando contratá-los. Todo profissional experiente precisou construir essa experiência em algum lugar e, ao eliminar as posições de entrada, estamos interrompendo exatamente esse fluxo.
Ligado a isto, o segundo efeito é o custo. À medida que a oferta de especialistas diminui, contratar profissionais prontos tende a ficar cada vez mais caro, o que diminui a competitividade das empresas que deles dependem.
Por fim, existe o risco para a inovação e a qualidade. Sem profissionais mais jovens dominando os fundamentos do trabalho, as equipes perdem a capacidade de entender profundamente as tecnologias que utilizam e de lidar com falhas complexas dos próprios sistemas automatizados.
Mesmo assim, contratar de fora em vez de formar dentro de casa continua sendo a escolha predominante nas empresas, quase sempre sustentada pelo mesmo argumento: “não dá tempo de formar.”
E, de fato, não dá. Pelo menos não se continuarmos tentando formar profissionais da mesma forma que fizemos nas últimas décadas. O modelo tradicional de desenvolvimento foi desenhado para um mundo em que o trabalho mudava de forma menos acelerada: competência atestada por cursos universitários, treinamentos para toda a empresa nos “dias de treinamento”, certificações e trilhas iguais para todos. Hoje, quando as tecnologias evoluem em ritmo exponencial, esse modelo simplesmente não acompanha a velocidade das mudanças.
É nesse ponto que o papel do RH começa a mudar de forma estrutural. Durante muito tempo, o desenvolvimento profissional foi tratado como um complemento. Agora, ele passa a ser parte central da estratégia de negócios. Em vez de perguntar apenas quantas pessoas contratar, as empresas precisam começar a perguntar quais capacidades precisam desenvolver internamente para sustentar o crescimento nos próximos anos.
Isso significa abandonar a lógica de carreiras rígidas e passar a operar com modelos baseados em competências – ou skills – em que o aprendizado acontece no próprio fluxo de trabalho.
Nesse modelo, o desenvolvimento deixa de ser episódico e passa a ser contínuo. Profissionais mais jovens entram nas organizações aprendendo ao lado das tecnologias que irão supervisionar no futuro, evoluindo progressivamente em trilhas de competências específicas. A própria inteligência artificial pode ajudar nesse processo, mapeando lacunas de habilidades, sugerindo caminhos de desenvolvimento e acompanhando a evolução das pessoas ao longo do tempo.
Não se trata de frear a automação ou preservar tarefas manuais artificialmente. A questão é garantir que o processo de aprendizado continue existindo dentro dela.
Porque, no fim das contas, sistemas complexos continuam dependendo de pessoas capazes de entendê-los, e essas pessoas não surgem prontas no mercado. Elas precisam ser formadas.
