Future of Work Lab | A IA já redesenhou o trabalho, sua empresa ainda não

No início de julho, um grupo de CHROs e diretores de RH de algumas das principais organizações do Brasil se reuniu online para a abertura do Future of Work Lab, iniciativa da Humanship para refletir, trocar experiências e construir repertório sobre as transformações que estão redefinindo o trabalho. O convidado era Neil Redding , futurista americano que se apresenta como The Near Futurist, não alguém que prevê o futuro distante, mas alguém que ajuda líderes a enxergar com clareza o que já está mudando agora.

Não por acaso, a Inteligência Artificial abriu a série de encontros. Mas a conversa esteve longe de girar em torno de ferramentas ou das últimas novidades tecnológicas. O foco foi outro: entender o que começa a acontecer quando a IA altera a forma como o trabalho é realizado antes que as organizações consigam acompanhar essa mudança.

Durante duas horas, a discussão alternou provocações e insights de Neil, relatos dos participantes e situações vividas dentro das próprias empresas. Mais do que uma palestra, foi uma conversa em que diferentes executivos passaram a reconhecer, nos exemplos apresentados, desafios que já estão vivendo.

Neil organizou a conversa a partir de dois conceitos que ajudam a explicar uma transformação que muitas organizações já começaram a viver, mas ainda têm dificuldade de nomear: Clock Drift e Doers to Deciders. Nos reconhecemos neles mais do que podemos imaginar.

Clock Drift: quando a execução supera a decisão

Logo de cara, Neil abriu com uma provocação direta: o problema das organizações hoje não é a estratégia. É a velocidade, o tempo de ação.

“Dentro da maioria das empresas, o trabalho ainda se move através de especificações, revisões e comitês. Mas no laptop de cada funcionário, o trabalho habilitado por IA já está se movendo em um tempo diferente”, afirmou Neil. E, em seguida, destacou: “Seus melhores profissionais já conseguem construir uma ferramenta funcional em uma tarde, enquanto pode levar semanas apenas para aprovar a ideia dessa ferramenta“.

Esse gap tem um nome, cunhado pelo próprio futurista: Clock Drift (como um descompasso do relógio). A IA já consegue executar mais rápido do que as organizações conseguem decidir. Mas, para Neil, esse não é um problema tecnológico. É um problema organizacional.

O conceito não é abstrato. Ele trouxe o exemplo de dois jornalistas da CNBC, sem formação técnica, que decidiram testar se conseguiam recriar o Monday.com usando IA. Uma hora depois, tinham algo funcional por quinze dólares de processamento. Semanas depois, segundo Neil, o setor de software caiu 30% na bolsa.

Outro exemplo que ficou ainda mais próximo do que ocorre hoje nas organizações foi o de Mark Pike, advogado da Anthropic. Sem nenhuma formação em engenharia, Pike construiu em uma tarde, usando linguagem comum com a IA, um plugin de revisão jurídica que reduziu o tempo de resposta de dias para horas. Instruções em texto. Arquivos de configuração. Feito por um advogado.

“Pike está sancionado, ele tem a aprovação interna. Sua liderança sabe, seu time está alinhado. Mas eu quero que você imagine a versão não sancionada, não aprovada. Aquela que você provavelmente ainda não sabe que existe dentro da sua organização.” Neil também nomeou esse fenômeno: shadow execution. Ou, em outras palavras, uma espécie de execução paralela que surge quando profissionais começam a redesenhar o próprio trabalho antes que a organização consiga reconhecer, formalizar ou governar essa mudança. Não se trata, necessariamente, de pessoas escondendo o que fazem. Muitas vezes as próprias organizações ainda não conseguem acompanhar a velocidade com que o trabalho está mudando.

Shadow execution e o que acontece em paralelo

Estudos recentes mostram que cerca de 50% dos funcionários admitem usar ferramentas de IA não aprovadas no ambiente de trabalho. Uma executiva presente descreveu o momento exato em que sua equipe de segurança da informação percebeu que pessoas estavam usando Claude, Gemini e GPT e simplesmente bloqueou tudo. Outra, de uma empresa do setor financeiro, relatou que a tensão entre mover rápido e cumprir com as regulações é diária e o Clock Drift aparece em cada reunião do comitê executivo.

Neil respondeu sem condescendência: “Essa tensão é algo que todos nós sentimos e é por isso que o conceito de Clock Drift ressoa tanto.”

A conversa chegou a um ponto mais profundo quando alguém perguntou: é possível criar uma zona legítima de autonomia para os times enquanto a governança corporativa ainda opera no ritmo antigo? Neil foi direto:

“A governança precisa mudar. Precisa ser mais uma colaboração entre humanos e IA.”

Segundo Neil, isso exige que pessoas e IA passem a operar sobre o mesmo contexto. Valores, princípios, restrições regulatórias, políticas internas e critérios de decisão precisam deixar de existir apenas na cabeça das lideranças e passar a compor aquilo que orienta também os agentes de IA.

Depois de anos organizando dados, talvez as empresas precisem começar a organizar contexto. “As empresas que resolverem isso vão superar as que não conseguirem.”

Doers to Deciders: a maior mudança em curso

A segunda parte do encontro foi mais a fundo. Se Clock Drift define o problema, Doers to Deciders (de executores para decisores) propõe a resposta e suas implicações para o RH são diretas.

A tese central é que, à medida que a IA assume a execução, o trabalho humano se desloca para a tomada de decisão. Não gradualmente. Estruturalmente.

Neil lembrou que essa é uma ruptura sem precedentes na história do trabalho. “Se voltarmos no tempo, desde milhares de anos, o trabalho sempre foi fundamentalmente liderado por humanos.” Durante toda a nossa história, explicou, “os humanos sempre foram os pensadores, os conhecedores, os decisores, os executores, os revisores e os editores. Sempre usamos ferramentas.”

Da agricultura à Revolução Industrial e ao escritório moderno, a lógica permaneceu a mesma: a tecnologia ampliava a capacidade humana, mas era o ser humano quem pensava, decidia e executava. Em outras palavras, “a qualidade das decisões e a velocidade de execução do nosso trabalho sempre foram determinadas pela capacidade humana.”

Isso está mudando. E o que mudou especificamente foi o raciocínio, a lógica central: no momento em que a IA passou a raciocinar, e não apenas responder a comandos, ela deixou de ser uma ferramenta e se tornou um participante. E participantes co-criam resultados. Ferramentas, não.

A ruptura, segundo Neil, não acontece porque a IA ficou melhor em executar tarefas. Ela acontece porque a IA passou a raciocinar.

“No momento em que a IA passa a raciocinar, e não apenas responder a comandos, ela deixa de ser uma ferramenta e se torna uma participante.”

Ferramentas executam tarefas. Participantes cocriam resultados.

Neil citou o artigo de Matt Schumer que viralizou com mais de cem milhões de visualizações em que dizia: “Eu não sou mais necessário para o trabalho técnico real do meu trabalho. Eu descrevo o que quero construído em inglês simples e simplesmente aparece. Não um rascunho. Uma coisa acabada.”

Se o trabalho mudou, por que os cargos continuam iguais?

Na contramão disso, o dado que retrata nossos tempos (e descompasso no relógio): 84% das empresas ainda não redesenharam um único cargo diante dessas novas capacidades.

Segundo Neil, há duas formas de interpretar essa estatística. Uma é que estamos em um momento muito inicial dessa transformação. A maioria das organizações ainda não redesenhou cargos e, de certa forma, estamos todos aprendendo juntos.

A outra é mais provocativa:  “Os que estão em conversas e comunidades como a Humanship podem estar nos 16%. E isso estamos descobrindo juntos.”

No grupo, o tema abriu mias uma troca rica do encontro. Uma executiva presente apontou algo que Neil endossou imediatamente: o que as organizações têm feito não é redesenhar cargos, é adicionar “IA” ao final do job description existente. “Precisamos que você conheça X ferramentas. Precisamos que você seja proficiente em Y”, exemplificou. Mas o cargo em si permanece igual. Outra participante foi ainda mais longe: talvez a própria lógica de escrever job descriptions seja o problema. Se não sabemos o que o trabalho vai ser, como descrevemos antes de fazê-lo?

A discussão revelou uma diferença importante. O desafio não é acrescentar “IA” ao final de uma descrição de cargo. É repensar o próprio papel. Ou seja, redesenhar, de fato, o resultado esperado daquela função e não apenas adicionar uma nova competência técnica.

Historicamente, os job descriptionsdescrevem atividades, responsabilidadese competências. Mas, se parte da execução passa a ser delegada a agentes, para Neil, a definição do cargo agora deve ser outra: “Job descriptions vão evoluir mais para: isso é o que se espera que você produza. Não como.” A lógica por trás disso é a realidade de um time híbrido. “Idealmente, traremos pessoas que conseguem reunir dez, cem, mil agentes para cumprir os resultados para os quais foram contratadas.”

A pergunta deixa de ser como o trabalho será realizado e passa a ser qual resultado é esperado daquela função.

O que muda para o RH

Neil reforçou a responsabilidade e o protagonismo do RH neste momento de tantas transformações.

Historicamente, parte do RH operou como função de suporte: alguém diz “preciso de dez engenheiros e cinco vendedores, por favor vai lá e contrata”, e o RH executa. Mas há, segundo o futurista, uma oportunidade e uma responsabilidade diferente agora.

“O RH é sobre trazer os recursos – os recursos humanos, e agora também os não-humanos – para a forma como o trabalho é realizado. Acho que há uma oportunidade enorme para o RH se tornar ainda mais estratégico e influente nas empresas.”

Se o gargalo deixa de ser a execução e passa a ser a qualidade das decisões, alguém precisa redesenhar as organizações para maximizar a qualidade das decisões humanas. Alguém precisa desenvolver pessoas não para executar melhor, mas para decidir melhor. Alguém precisa criar os contextos nos quais humanos e agentes de IA possam trabalhar de forma alinhada.

Esse alguém pode ser o RH. Mas não o RH que otimiza processos. O RH que projeta a arquitetura do trabalho. Para Neil, essa talvez seja a maior oportunidade estratégica da área.

O custo silencioso da transformação

Há um efeito colateral da transição que ninguém está discutindo ainda. Tomar decisões a partir da IA é exaustivo de uma forma que executar tarefas não é. Paradoxalmente, delegar mais não significa trabalhar menos, significa gastar menos energia executando e mais energia avaliando, direcionando e decidindo.

Quem está delegando mais para a tecnologia relata que depois de três ou quatro horas nesse novo modo – decidindo sobre o que o agente produziu, refinando, corrigindo o rumo – está esgotado de uma forma diferente do que costumava estar depois de um dia inteiro de trabalho operacional. É um sintoma novo, sem nome ainda nos relatórios de bem-estar organizacional. Pode parecer apenas mais um efeito colateral da IA. Mas talvez seja um sinal de algo muito maior. Ao longo do encontro, ficou claro que a principal transformação em curso não é tecnológica. É organizacional. A IA não está apenas mudando a forma como as pessoas trabalham. Ela está mudando aquilo que o trabalho exige das pessoas e, consequentemente, a estrutura das organizações que precisam sustentá-lo.

Se durante décadas o desafio foi aumentar a capacidade de execução, talvez o próximo ciclo seja outro: construir organizações capazes de decidir na velocidade em que já conseguem executar. Uma mudança que não começa pela tecnologia. Começa pela forma como desenhamos o trabalho, a liderança e as próprias organizações.

O Future of Work Lab é uma iniciativa da Humanship para um grupo de CHROs e diretores de RH. Os encontros são mensais, alternando formatos presencial e online, com convidados internacionais e brasileiros para discussão aprofundada sobre as forças que estão redesenhando o trabalho, as organizações e a liderança. O próximo encontro será em agosto em que discutiremos Early Talents: o futuro dos cargos de entrada e a formação da próxima geração.