Como usar inteligência artificial sem interromper a formação dos futuros líderes?

A inteligência artificial já encurta tarefas que serviam de escola para profissionais no início da carreira. Esse é o ponto de gestão que costuma ficar fora da conta de produtividade. Se um analista deixa de organizar dados, preparar uma primeira versão de relatório ou responder perguntas repetitivas, a empresa economiza horas. Também pode retirar dele situações em que aprenderia a conferir uma informação, explicar uma escolha e assumir o efeito de um erro.

A questão, portanto, não é escolher entre usar IA ou formar pessoas. É decidir quais tarefas serão automatizadas, quais experiências continuarão sob responsabilidade humana e como o gestor vai verificar a aprendizagem. Fernando Honorato, economista-chefe do Bradesco, resumiu o problema durante o Exponential Summit 2026, segundo relato publicado pela Startupi: atividades complexas que exigiam semanas de economistas com doutorado podem ser feitas em muito menos tempo com apoio tecnológico. A velocidade muda a operação. A formação de quem vai decidir depois também precisa mudar.

Por que a tarefa mais simples ainda pode ser parte da formação?

Uma tarefa operacional tem valor de aprendizagem quando obriga o profissional a observar o processo inteiro. Ao preparar uma base para uma reunião, por exemplo, o analista pode perceber que duas planilhas usam definições diferentes, que um indicador foi calculado em períodos incompatíveis ou que uma informação importante não tem origem clara. A atividade parece repetitiva, mas cria repertório para fazer perguntas melhores.

Esse repertório importa porque a resposta gerada por uma ferramenta não elimina a responsabilidade sobre a decisão. O Future of Jobs Report 2025, do World Economic Forum, ouviu mais de 1.000 empregadores que representam mais de 14 milhões de trabalhadores em 55 economias. O pensamento analítico apareceu como a principal competência essencial, citado por 69% dos empregadores. A tecnologia cresce em importância, mas a habilidade de avaliar o que ela entrega continua no centro do trabalho.

Para o pequeno negócio, a consequência é direta: automatizar a execução sem criar uma etapa de conferência pode formar usuários de ferramenta, não profissionais capazes de decidir. A tarefa simples precisa perder volume quando a IA consegue fazê-la melhor, mas não deve desaparecer sem deixar uma experiência equivalente de análise e revisão.

Como separar o que a IA executa do que o funcionário precisa aprender?

O primeiro critério é o risco da atividade. Texto preliminar, classificação inicial de mensagens e organização de informações podem ser bons pontos de partida, desde que uma pessoa revise o resultado. Decisões que envolvem preço, contratação, crédito, dados pessoais, segurança ou promessa ao cliente exigem uma etapa humana explícita. A ferramenta pode sugerir, mas a empresa precisa saber quem verifica e quem responde pelo desfecho.

O segundo critério é o tipo de competência que a tarefa desenvolve. Se uma atividade ensina a interpretar um cliente, negociar uma prioridade ou reconhecer um erro de cadastro, substituí-la por um comando automático exige outra prática com a mesma finalidade. O gestor pode pedir ao funcionário que compare a saída da IA com dados da operação, justifique três alterações e registre a fonte de cada conclusão. O trabalho muda de fazer a primeira versão para avaliar a versão produzida.

O terceiro critério é a frequência. Uma decisão rara precisa ser ensinada antes de ser automatizada. Uma rotina diária pode ser delegada mais cedo, mas deve voltar para revisão em amostras definidas. Esse arranjo evita dois extremos: manter pessoas ocupadas com tarefas que a máquina executa em segundos ou entregar um processo inteiro a quem ainda não conhece seus riscos.

O que o caso do Bradesco revela sobre a carreira de entrada?

O exemplo citado por Fernando Honorato tem uma implicação prática para qualquer empresa que usa análise de dados. Se um trabalho que antes consumia semanas de especialistas agora cabe em muito menos tempo, o profissional jovem pode ter menos oportunidades de observar como uma hipótese é construída, testada e descartada. A ferramenta acelera a produção do resultado, mas não ensina sozinha por que uma premissa é aceitável ou quando uma conclusão é frágil.

O caso não depende de imaginar um futuro distante. A própria fonte identifica a área econômica do Bradesco e o executivo que apresentou a preocupação. O problema aparece quando a organização mede somente a velocidade do relatório. Uma equipe pode entregar mais análises e, ainda assim, reduzir o número de pessoas que aprenderam a questionar o modelo, explicar uma exceção e sustentar uma recomendação diante de opiniões contrárias.

O gestor pode preservar essa formação com uma regra simples: a pessoa em início de carreira não precisa executar cada etapa manual, mas precisa explicar a cadeia de decisão. Isso inclui apresentar a pergunta original, os dados usados, a instrução dada à ferramenta, os pontos que foram corrigidos e o motivo da recomendação final. O documento pode ser produzido com IA. A defesa da decisão continua sendo exercício humano.

Quanto da capacidade de treinamento precisa ser reorganizado?

Os números disponíveis mostram que a formação não pode ser tratada como um curso isolado. O relatório da Microsoft sobre o Work Trend Index 2025 analisou 31 mil trabalhadores em 31 países. Nele, 47% dos líderes apontaram a qualificação da força de trabalho como prioridade nos 12 a 18 meses seguintes, enquanto 45% citaram a ampliação da capacidade das equipes com trabalho digital. A diferença entre os dois percentuais é de 2 pontos percentuais, ou 47% menos 45%.

Essa é a conta que ajuda a interpretar o debate: entre os líderes ouvidos pela Microsoft, a prioridade de qualificar pessoas aparece ligeiramente acima da expansão por trabalho digital. Não é uma prova de que toda empresa brasileira deve adotar o mesmo percentual. É uma evidência de que a automação, na pesquisa, vem acompanhada de investimento em capacidade humana, e não somente de uma meta de redução de esforço.

O mesmo relatório informa que 51% dos gestores consideram que treinamento ou requalificação em IA se tornará uma responsabilidade importante de suas equipes nos próximos cinco anos. Para uma pequena empresa, isso pode significar incluir uma hora quinzenal de revisão de processos, em vez de comprar uma plataforma sem definir quem aprende o quê. O objetivo é ligar a ferramenta a uma competência observável.

Como evitar que o funcionário confunda resposta rápida com decisão correta?

O risco aparece quando a empresa avalia apenas o tempo de entrega. Uma resposta rápida pode conter uma fonte inadequada, misturar períodos, omitir uma condição ou inventar uma referência. O material do Sebrae de Roraima sobre inteligência artificial para pequenos negócios trata de implementação, privacidade, vazamento de dados, alucinações e viés. A orientação é coerente com a rotina de uma PME: a ferramenta precisa de acompanhamento, proteção de informações e revisão dos resultados.

Um procedimento verificável começa antes do comando. O funcionário registra a pergunta de negócio, indica quais dados foram fornecidos e define o que seria uma resposta aceitável. Depois, compara a saída com o sistema oficial da empresa ou com a fonte original. Por último, anota o que foi corrigido. Esse registro cria aprendizado porque permite discutir o raciocínio por trás da resposta final.

Também é necessário impedir o envio automático de dados pessoais ou estratégicos para ferramentas sem garantia adequada de tratamento. O Sebrae recomenda atenção à privacidade e à LGPD. Na prática, o pequeno negócio deve retirar nomes, documentos, telefones e valores sensíveis quando eles não forem necessários para a análise. Se forem indispensáveis, a ferramenta e o contrato precisam ser avaliados antes do uso.

Que indicador mostra se a IA está formando pessoas, e não só economizando tempo?

Horas poupadas são um indicador de eficiência. Não mostram se a equipe ficou mais capaz. Para acompanhar formação, o gestor pode medir quatro itens em cada processo automatizado: quantas revisões foram necessárias, quais tipos de erro apareceram, se o funcionário conseguiu explicar a origem dos dados e se passou a assumir uma decisão de maior complexidade. A sequência é mais útil que uma impressão sobre produtividade.

O World Economic Forum estima que 39% das competências atuais dos trabalhadores serão transformadas ou ficarão desatualizadas entre 2025 e 2030. O relatório também registra que 59 de cada 100 trabalhadores precisariam de treinamento até 2030, segundo as expectativas dos empregadores consultados. A conta não diz quantas pessoas de uma empresa específica precisam ser treinadas, mas mostra a escala do ajuste: deixar a aprendizagem para depois da automação é aceitar que a lacuna cresça.

Uma loja, escritório ou indústria pode transformar essa medição em rotina mensal. Escolha um processo, compare o resultado produzido pela equipe antes e depois da ferramenta e registre uma decisão que o funcionário passou a tomar sem supervisão direta. Se o tempo caiu, mas ninguém consegue explicar as premissas usadas, houve ganho operacional com perda de autonomia. O indicador precisa revelar os dois lados.

O que o dono do negócio deve fazer na segunda-feira?

Escolha uma tarefa que consome tempo e descreva seu objetivo em uma frase. Em seguida, separe três partes: a execução que pode ser automatizada, a informação que precisa ser conferida e a decisão que permanecerá com uma pessoa. Defina o nome do responsável pela revisão, a fonte oficial usada para checar o resultado e o limite que obriga a interromper o fluxo para uma avaliação humana.

Faça um teste com uma semana de registros. Guarde a solicitação enviada à ferramenta, a resposta recebida, as correções e o resultado no processo. No fim do período, compare o tempo economizado com os erros encontrados. Depois peça ao funcionário que explique o caminho completo, sem repetir a resposta da IA. Se ele não conseguir dizer de onde veio o dado ou por que escolheu aquela alternativa, o processo ainda está automatizado antes de estar aprendido.

O passo seguinte é devolver ao profissional uma responsabilidade maior, não uma fila maior de comandos. A inteligência artificial deve liberar espaço para análise, contato com o cliente, negociação e decisões acompanhadas. A pergunta de gestão é concreta: qual competência a equipe terá desenvolvido depois de três meses de uso? Se a resposta for somente velocidade, falta uma etapa de formação.

Fontes consultadas

• Startupi, inteligência artificial e formação de líderes
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• Microsoft, Work Trend Index 2025, resumo executivo
• Sebrae Roraima, Inteligência Artificial para pequenos negócios