Consultora de Talento afirma que a IA está a acelerar a dívida organizacional, não a resolvê-la

Heather Doshay é a fundadora da Waypoint Works, onde ajuda líderes de crescimento acelerado a gerir a transição para a IA. Anteriormente, foi Sócia e responsável pelo talento numa empresa de capital de risco nativa da IA, com ~$3B AUM.

Falámos com Heather para perceber como os profissionais de operações de elevado desempenho estão a utilizar a IA para ampliar o seu impacto. Eis o que tinha para dizer.

Como a IA transforma a liderança em ambientes acelerados

Quando o ChatGPT foi lançado no final de 2022, eu já era Sócia e responsável pelo talento numa empresa de capital de risco nativa da IA, onde há anos investíamos e desenvolvíamos soluções com base em versões anteriores da IA. Mas o surgimento dos modelos de linguagem de grande dimensão redefiniu completamente o cenário.

O trabalho que esperávamos que evoluísse gradualmente ficou subitamente em risco de se tornar obsoleto. Mesmo numa organização orientada para a IA, o ritmo da mudança obrigou-nos a repensar completamente as nossas operações.

A minha função cruzava duas transformações. Internamente, redefinimos rapidamente a forma como uma empresa nativa da IA funciona, à medida que a tecnologia mudava diariamente. Externamente, a minha equipa aconselhava mais de 200 startups apoiadas por capital de risco que enfrentavam a mesma ambiguidade.

Os fundadores procuravam boas práticas que ainda não existiam, e ajudávamo-los a navegar por tudo, desde a estratégia de talento até aos modelos operacionais, em tempo real.

Esse período, sobretudo entre 2023 e 2025, marcou a passagem da curiosidade para a urgência. O que começou como conversas exploratórias tornou-se rapidamente fundamental para a forma como as empresas constroem, recrutam e competem.

No início desta vaga, eu era Sócia e responsável pelo talento na SignalFire, uma empresa de capital de risco focada na IA, com ~$3B AUM. As equipas de capital de risco são intencionalmente pequenas, por isso eu e a minha equipa apoiávamos mais de 200 empresas da carteira ao longo de todo o ciclo de vida do talento, desde o recrutamento e o desenho organizacional até à remuneração e à expansão de equipas distribuídas.

À medida que a IA acelerava, o nosso âmbito passou de aconselhar sobre “o que” as empresas deveriam fazer para ajudá-las a repensar “como” o trabalho é realizado. A IA não era uma função; era uma nova camada operacional. Deixei essa função em agosto de 2025 para fundar a minha própria empresa.

Em setembro de 2025, fundei a Waypoint Works, onde faço coaching, aconselho e dou formação a líderes de crescimento acelerado e às suas equipas. O meu trabalho não se centra diretamente na transformação com IA, mas a IA surge consistentemente como parte da forma como os profissionais de operações de elevado desempenho ampliam o seu impacto. O foco mantém-se o mesmo: desenvolver pessoas e sistemas capazes de se adaptarem rapidamente, com a IA a servir como uma das ferramentas que tornam isso possível.

Como a IA ajuda as startups a navegar no caos da transformação

A maioria dos fundadores queria inicialmente uma referência ou um guia prático sobre como fazer a transição para a IA. A realidade é que não existia nenhum. Por isso, passámos de fornecer respostas a ajudá-los a tomar melhores decisões em contexto de ambiguidade.

Começámos por nos concentrar na orientação, não nas ferramentas. Em vez de perguntar “O que pode a IA fazer?”, levámos as equipas a perguntar: “Onde somos ineficientes ou estamos limitados, e onde poderia a IA mudar isso de forma significativa?” Esta reformulação, por si só, evitou muitos gastos desnecessários em ferramentas apelativas que não resolviam problemas reais.

A partir daí, ajudámos as empresas a definir a sua postura. A utilização da IA pelas equipas é centralizada ou descentralizada? Estão a otimizar a velocidade e a experimentação, ou o controlo e a mitigação de riscos? Essas decisões moldaram tudo, desde as políticas relativas às ferramentas até aos planos de recrutamento.

Por exemplo, algumas empresas organizaram “competições” entre ferramentas de IA para as avaliar em segurança, enquanto outras organizaram hackathons internos associados a obstáculos empresariais reais, de modo a promover a adoção e a criatividade.

Em última análise, tratou-se de um exercício de gestão da mudança, como qualquer outro, mas centrado na IA. O desafio consistia em pensar ao nível dos sistemas, e não apenas em assinalar a caixa que diz “Recebo uma estrela dourada porque estou a utilizar ferramentas de IA XYZ”.

As empresas que avançaram de forma mais eficaz trataram a IA como uma transformação cultural, clarificaram atempadamente os seus princípios e reforçaram consistentemente essas escolhas na forma como recrutavam, operavam e construíam.

Porque é que a IA redefine as estratégias operacionais nas organizações

Fizemos uma mudança concreta de uma mentalidade de «comprar vs. construir» (por exemplo, comprar uma ferramenta ou criar um processo interno gerido manualmente?) para uma abordagem de «experimentar antes de comprar».

Historicamente, as empresas optavam por comprar ferramentas porque os processos manuais não eram escaláveis. Com a IA, incentivámos as equipas a experimentar primeiro resolver o problema por si próprias, ainda que de forma simples, antes de se comprometerem com um fornecedor.

Isso levou a uma segunda mudança, alargando o grupo de pessoas que pode construir. Introduzimos maratonas internas de inovação para as equipas, tradicionalmente reservadas às equipas de engenharia, mas, com os avanços da IA, qualquer pessoa pode participar.

A IA reduziu a barreira à entrada, permitindo que gestores de escritório, recrutadores e líderes de pessoas criem protótipos de soluções para problemas empresariais reais. Essa mudança, por si só, altera o comportamento: deixa-se de adotar ferramentas passivamente para se passar a resolver problemas ativamente. Muitas pessoas receiam que a IA reduza o pensamento crítico, mas descobri que pode, na realidade, reforçar o raciocínio crítico ao resolver problemas de formas inovadoras.

Outra mudança que observei no último ano foi o aumento do número de CHROs que se tornam diretores de pessoas e IA. Em última análise, o primeiro capítulo desta transformação revela uma mudança na forma como as equipas se organizam e como o trabalho é realizado. É um esforço interessante de gestão de pessoas e da mudança, com duas áreas lógicas de responsabilidade: CTO/CIO ou CHRO. Vejo a primeira com mais frequência, mas a segunda vezes suficientes para ser digna de nota.

Porque estamos no meio turbulento da revolução da IA

Estamos no meio turbulento desta revolução da IA. Existe uma pressão real no sentido da eficiência com base no potencial da IA, mas a IA ainda não está pronta para produção empresarial. Por outras palavras, não posso substituir o HRIS que detesto pelo meu próprio produto criado com o Claude Code.

Assim, embora observemos muito mais experimentação e resolução inovadora de problemas, a IA não é a solução milagrosa que a liderança muitas vezes imagina. As equipas esforçam-se por manter os sistemas antigos como parte do seu trabalho diário, encontrando tempo para experimentar a IA, mas sem substituir totalmente nenhum sistema antigo. Atualmente, é um trabalho duplo para as equipas de RH, que já são mais reduzidas do que no passado.

As empresas ainda não são mais eficientes. Estão a explorar mais, obtendo pequenas vitórias pontuais através da IA. Mas essa exploração acabará por desbloquear a próxima vaga de produtividade e acredito que, no futuro, a tecnologia de RH será concebida de forma mais extensível, permitindo o melhor dos dois mundos: comprar e depois construir sobre essa base.

Quando novos avanços na IA tornarem isto possível, estou entusiasmada por observar mudanças em maior escala.

Como a IA apoia as decisões da liderança sem substituir o contributo humano

A IA não toma decisões por nós — isso não funcionaria na prática nem do ponto de vista legal. Analiso em que áreas acelera os dados de entrada e melhora o processo. Sintetiza comentários de forma poderosa, redige avaliações de desempenho, estrutura pensamentos convertidos de voz em texto e agrega dados de contratação e da força de trabalho em informação útil.

Para a maior parte destas tarefas, limito-me a introduzir os dados no Claude e peço-lhe que sintetize vários elementos. Mas, para avaliações 360, gosto de uma ferramenta chamada Your360.ai.

Hoje, a IA consegue levar-nos mais rapidamente a um ponto de partida mais sólido, mas não pode substituir a perspetiva humana que determina o que significa ser «excelente».

Como a IA promove a inovação, mas desafia a eficácia

Vi empresas evitarem fornecedores dispendiosos ao criarem soluções internas simples com IA, poupando por vezes milhares de euros por ano, além de obterem um aumento significativo da autonomia e criatividade dos colaboradores, à medida que pessoas de todos os níveis começam a resolver os seus próprios problemas.

Por outro lado, muitas organizações estão a experimentar mais, mas ainda não são mais eficazes, com equipas a duplicar esforços, a perseguir ideias que não resultam e a adiar o investimento nos sistemas existentes porque esperam que a IA os substitua.

O padrão que destacaria é que a IA está a desbloquear a inovação ascendente mais rapidamente do que a maioria das empresas consegue orientá-la. É precisamente por isso que capacitar os gestores é mais importante do que nunca.

A próxima geração de líderes de crescimento acelerado será definida pela sua capacidade de transformar a visão em execução, canalizar essa energia e converter a experimentação bruta em resultados reais e escaláveis, alinhados com os objetivos principais do negócio.

Essa é a peça em falta atualmente. Estes esforços estão a acontecer em núcleos isolados dentro das organizações, em vez de serem realizados de forma sistemática.

Porque é que a IA não consegue substituir totalmente os fluxos de trabalho abrangentes

A Heather partilha

\u003cstrong\u003eA IA é um estagiário demasiado confiante que afirma orgulhosamente ter feito um trabalho que, na verdade, nunca chegou a começar.\u003c/strong\u003e

A IA ainda não substituiu totalmente funções, sobretudo quando o trabalho exige responsabilidade de ponta a ponta. É forte em tarefas específicas, agendamento, elaboração de rascunhos e síntese, mas falha em fluxos de trabalho que exigem discernimento, contexto e acompanhamento.

Continua a ser necessária uma pessoa no circuito para ligar os pontos. A IA é um estagiário demasiado confiante que afirma orgulhosamente ter feito um trabalho que, na verdade, nunca chegou a começar.

Vou dizer algo controverso, e mantenho o que digo. A grande maioria dos despedimentos atribuídos a “eficiências da IA” é totalmente falsa. Ainda não chegámos lá. A infeliz verdade para a maioria é que estes despedimentos refletem um planeamento deficiente do número de colaboradores e contratações excessivas anteriores às quais a empresa nunca se ajustou, mas as empresas querem uma narrativa melhor para inspirar a confiança dos acionistas.

A IA pode compactar as equipas, fazendo com que uma pessoa realize o trabalho de três, mas não eliminará a necessidade das próprias funções.

A lacuna está na responsabilidade e nos fluxos de trabalho completos. A IA ainda não lida de forma fiável com ciclos completos de tarefas a realizar e não tem o discernimento nem a responsabilização necessários para assumir a responsabilidade pelos resultados. A realidade a curto prazo é o aumento da capacidade e da velocidade, não a substituição.

Como é que a IA transforma o recrutamento de ponta a ponta

Eis um fluxo de trabalho que utilizei várias vezes para realizar recrutamentos de ponta a ponta. A IA surge em todas as fases, mas sempre como acelerador, nunca como decisora.

Começo com um modelo de linguagem de grande escala, como o ChatGPT, o Claude ou o Gemini, para testar rigorosamente aquilo para que preciso de contratar e elaborar a descrição da função. A partir daí, edito-a manualmente até estar pronta. Depois, crio e lanço um processo de entrevistas no Ashby, que oferece amplas funcionalidades de IA para a triagem de currículos, o agendamento e muito mais. 

Também combinei isto com o Juicebox para a pesquisa ativa de candidatos, utilizando a sua funcionalidade de IA para melhorar os resultados de pesquisa, encontrar candidatos que correspondam aos meus requisitos e preferências e elaborar notas para captar a atenção deles para a oportunidade na minha equipa.

Assim que tive candidatos para entrevistar, utilizei o Metaview para registar e estruturar as notas de avaliação em tempo real. Em todo este processo, a IA trata da carga operacional — criar listas, elaborar mensagens e recolher dados — enquanto eu me concentro na avaliação, na tomada de decisões e na ligação humana.

De um modo geral, a IA ajuda-me a estruturar as minhas inúmeras ideias, automatizar passos manuais entediantes e aperfeiçoar a minha escrita. O meu discernimento, estilo e ligação humana continuam consistentemente a ser meus. 

Em última análise, o recrutamento exige um equilíbrio entre rapidez e abrangência para tomar as melhores decisões antes de perder o candidato mais adequado. A IA ajuda-me a acompanhar o ritmo.

Estou entusiasmado por ver o que aí vem na próxima geração de ferramentas de IA para talento. Conceitos que historicamente me pareciam errados — como a IA realizar uma triagem telefónica — parecem agora mais interessantes.

Parece estranho e impessoal? Sem dúvida. Mas também pode ajudar realisticamente a fazer a triagem de 1000 candidatos em vez de apenas 20? Sim. A chave está em manter o discernimento e a intencionalidade para ajudar os candidatos a perceberem o benefício. Entrevistar mais pessoas conduz a resultados mais justos, nos quais o melhor candidato é contratado para a função. 

Como é que a IA desafia os pressupostos tradicionais sobre liderança

Tenho tido de abandonar a ideia de que os sistemas precisam de estar totalmente desenvolvidos antes de serem úteis. Historicamente, se uma ferramenta não fizesse exatamente aquilo de que precisava, não a utilizava. Com a IA, nada funciona na perfeição, mas muitas vezes fornece orientação suficiente para avançar mais depressa, testar ideias e construir algo melhor do que antes.

Também repensei o que significa “boa comunicação” na liderança. Partia do princípio de que os bons gestores tinham de ser naturalmente excelentes escritores para transmitirem feedback claro e ponderado. A IA muda isso. Pode pegar em ideias pouco estruturadas e transformá-las em algo mais organizado e utilizável, o que reduz essa barreira, mas também funciona como uma espécie de orientador em tempo real.

A mudança interessante é que, embora possa parecer um atalho, também desenvolve competências. Com o tempo, as pessoas que utilizam bem a IA tendem a tornar-se melhores comunicadores, porque são expostas a padrões mais claros de pensamento e expressão.

Como evitar armadilhas comuns em iniciativas com IA

No início, tentei criar uma “extensão” de IA de mim próprio para responder a perguntas e ampliar o conhecimento da nossa equipa, mas o resultado foi piorando a cada iteração. O problema não estava na ideia, mas no facto de eu não ter concebido o sistema antecipadamente. Dei um comando vago e repeti o processo 500 vezes e, no final, o resultado estava demasiado complicado.

Aprendi que, se o comando inicial for fraco ou não incluir detalhes de pensamento de design, acrescentar mais instruções posteriormente normalmente piora o resultado, em vez de o melhorar. É preferível recomeçar com um comando mais bem pensado do que tentar remendar um comando inadequado.

Hoje, por vezes, redijo um documento Google de 16 páginas como comando e carrego-o em vez disso. Isso permite-me avançar muito mais, muito mais depressa.

A conclusão para os líderes é simples. Pense como um engenheiro de produto e aplique elementos de pensamento de design. Determine antecipadamente qual deve ser o resultado final. A maioria das pessoas experimenta uma vez, não funciona e desiste. Na realidade, não falharam com a IA; ignoraram o pensamento inicial necessário para a fazer funcionar.

Porque é que a IA enfrenta desafios relacionados com a equidade e a responsabilização

A IA tem mais dificuldades quando as pessoas confundem o reconhecimento de padrões com o discernimento. Como é treinada para prever o que é mais provável com base em dados existentes, pode reforçar discretamente o passado em vez de o questionar.

O recrutamento e a procura de candidatos são um exemplo claro. As ferramentas podem dar um peso excessivo a candidatos de instituições de ensino prestigiadas ou de empresas conhecidas, porque é isso que aparece com maior frequência nos dados, filtrando involuntariamente talentos de elevado potencial e com percursos não tradicionais.

Da mesma forma, os modelos de linguagem podem refletir preconceitos na forma como redigem feedback sobre o desempenho, utilizando tons ou descritores diferentes com base em padrões associados ao género ou culturalmente carregados.

Também surgem problemas de consistência e responsabilização. A IA pode gerar resultados confiantes, mas incorretos, e nem sempre é claro como chegou a uma recomendação, o que dificulta a auditoria ou a defesa das decisões.

É por isso que o discernimento humano continua a ser importante, pois saber quando confiar no resultado, quando o questionar e como aplicar o contexto que o modelo simplesmente não possui é essencial.

Como os líderes podem gerir transformações impulsionadas pela IA

A perspetiva de Heather

Os líderes que fizerem isto bem poderão avançar mais lentamente em métricas de vaidade, como a adoção da IA atualmente, mas criarão organizações mais eficazes a longo prazo.

Demasiados líderes estão a tratar a IA como uma tarefa a assinalar. “Estamos a utilizar esta ferramenta, estamos a experimentar, estamos a adotar.” Essa mentalidade pode valer-lhe hoje uma estrela dourada por parte do seu CEO, mas não vai resolver a dívida organizacional. Se alguma coisa, pode acelerá-la.

Observe a sua organização e faça uma auditoria ao que está a funcionar e ao que não está. Isso significa ser mais rigoroso na forma como as decisões são tomadas, na definição de responsabilidades e na forma como o trabalho flui por toda a organização. Determine o que precisa de mudar e, depois, olhe para além do imediato — 1 ano, 3 anos e 5 anos no futuro — para determinar que mudanças estruturais são necessárias.

Não tente prever o futuro na perfeição. Em vez disso, concentre-se em fazer perguntas melhores. Sou um grande defensor do pensamento baseado em primeiros princípios e do pensamento de segunda ordem. Como será uma organização bem gerida daqui a 5 anos? Que mudanças são necessárias para lá chegar? Se isto mudar a forma como o trabalho é realizado, o que acontece ao desenho da nossa organização? Que competências se tornam mais importantes? Onde é que as funções se tornam mais abrangentes ou mais restritas?

Os líderes que acertarem nisto poderão avançar mais lentamente em métricas de vaidade, como a adoção da IA nos dias de hoje, mas criarão organizações mais eficazes a longo prazo.

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