Estratega do Futuro do Trabalho Analisa as Realidades Organizacionais da IA e Como Navegar nelas

Nirit Cohen desempenhou funções de liderança e de recursos humanos na Intel, onde trabalhou num ambiente tecnológico dinâmico durante três décadas, antes de se dedicar à liderança de pensamento. Atualmente, é estratega do futuro do trabalho, colunista da Forbes e criadora da newsletter e do podcast O Futuro de Menos Trabalho.

Sentámo-nos com Nirit para compreender como o trabalho está a mudar com a crescente prevalência da IA e o que os líderes de recursos humanos devem fazer para gerir esta transição de forma eficaz. Eis o que nos disse.

Liderar o futuro do trabalho

Passei quase três décadas na Intel, desempenhando funções de liderança e de recursos humanos nos Estados Unidos, na Europa e na Ásia. Trabalhar no seio de uma empresa onde a tecnologia estava a transformar setores em tempo real significava estar constantemente a repensar a forma como o trabalho era organizado, como as pessoas criavam valor e como os líderes tomavam decisões sob pressão.

Essa experiência moldou a minha perspetiva sobre a liderança. Não cheguei ao futuro do trabalho através da teoria ou da observação de tendências, mas por ser responsável por resultados concretos, redesenhar funções à medida que a tecnologia evoluía, desenvolver talento em várias regiões, liderar em contextos de incerteza e ajudar executivos a equilibrar as prioridades empresariais com o impacto humano.

Há cerca de quinze anos, quando os smartphones e a tecnologia móvel começaram a alterar fundamentalmente onde e como as pessoas podiam trabalhar, comecei a fazer uma pergunta diferente: "Como será trabalhar no futuro?" Essa pergunta levou-me a participar na conversa sobre o futuro do trabalho muito antes de esta se tornar generalizada.

Em 2012, liderei um projeto que publicou um dos nossos primeiros documentos técnicos sobre o futuro do trabalho do conhecimento, perspetivando o ano de 2025. O que me interessava então continua a orientar o meu trabalho atualmente: a forma como a tecnologia transforma o próprio trabalho, como a liderança tem de evoluir em paralelo e como as organizações podem conceber funções, sistemas e culturas que mantenham a relevância dos seres humanos à medida que a automatização acelera.

Atualmente, trabalho como estratega do futuro do trabalho, escritora e consultora. Através da minha coluna na Forbes e do meu podcast, O Futuro de Menos Trabalho, exploro as forças sociais e tecnológicas que estão a transformar a liderança, as organizações e as carreiras. Com um pé em décadas de tomada de decisões de liderança e o outro na definição da narrativa sobre a forma como o trabalho está a mudar, ajudo líderes, equipas de recursos humanos e fornecedores de soluções a compreender tudo isto e a perceber o que fazer a esse respeito.

Porque é que a IA está a transformar os organogramas em mapas do trabalho

Vejo a transição para um trabalho orientado pela IA como algo que vai além de uma atualização tecnológica. É um redesenho da forma como organizamos o esforço humano.

Durante décadas, as organizações foram construídas em torno de estruturas, funções e número de colaboradores. A IA impõe uma lógica diferente.

Para os recursos humanos e a liderança, esta é uma mudança profunda. Afeta não só os processos relacionados com as pessoas, mas também muitas estruturas fundamentais em que nos apoiámos durante décadas.

Os organogramas tradicionais e as funções fixas são demasiado rígidos para um mundo em que o trabalho está constantemente a mudar. Em vez disso, assistimos ao surgimento de mapas do trabalho, ou seja, configurações temporárias orientadas para resultados, nas quais as equipas se reúnem em torno de problemas e não de títulos.

No início da minha carreira, acreditava que a clareza resultava sobretudo da estrutura: funções claras, hierarquias estáveis e processos bem definidos. Aprendi que, em ambientes moldados pela IA e por uma mudança constante, demasiada estrutura pode reduzir a clareza. Atualmente, o alinhamento resulta de uma intenção partilhada, confiança e diálogo contínuo, e não do controlo.

Isto significa que temos de encarar o trabalho como um portefólio que pode evoluir em função tanto das necessidades da empresa como das aspirações dos colaboradores. Significa afastarmo-nos das descrições de funções como unidade principal do trabalho e avançarmos para uma compreensão mais fluida dos resultados, das tarefas e das capacidades, especialmente quando consideramos otimizar funções que estão a desaparecer.

Temos de decompor, recombinar e reformular continuamente o trabalho, para que as pessoas se possam concentrar nos aspetos em que o juízo humano e o crescimento são mais importantes. E os processos relacionados com as pessoas que outrora sustentavam estruturas estáticas têm agora de evoluir para alimentar fluxos de trabalho dinâmicos.

Porque é que a IA está a mudar as competências e as responsabilidades

Esta mudança também altera as competências e as responsabilidades necessárias em toda a organização. Muitas capacidades que antes classificávamos como “competências de gestão” estão rapidamente a tornar-se competências essenciais para o trabalho.

Qualquer pessoa que trabalhe eficazmente com IA gere agentes digitais: atribui tarefas, revê resultados e decide em que agir. Como resultado, já não podemos ensinar competências de liderança, como delegação, avaliação e feedback, apenas no momento da promoção. Estas devem tornar-se capacidades fundamentais desde o primeiro dia.

Ao mesmo tempo, isto muda o que esperamos dos gestores de pessoas e dos líderes. Estes já não são os únicos responsáveis pelas respostas. Quando a inteligência está amplamente disponível, o valor do líder reside no discernimento, no contexto e na escolha. Os líderes decidem que perguntas vale a pena fazer, onde a supervisão humana é essencial e quando a eficiência deve dar lugar à qualidade, à ética ou à confiança.

Tive de abandonar a ideia de que a experiência, por si só, fornece um roteiro fiável. Num cenário em rápida mudança, a experiência é menos um mapa e mais uma bússola. O seu valor reside no discernimento e na capacidade de navegar pela incerteza, não em repetir aquilo que funcionou anteriormente.

Redefinir o seu valor único muda a forma como lidera com IA

Enquanto líder de opinião, tive de enfrentar uma pergunta difícil:

O que acontece a esse modelo quando a IA consegue gerar, resumir ou explicar grande parte daquilo que as pessoas procuram em mim?

E penso que essa pergunta se aplica agora a todos os líderes.

Experimento sempre cedo as ferramentas e já utilizava a IA para aquilo a que chamo “trabalho sobre o trabalho”. Coisas como:

• Sintetizar investigação
• Elaborar estruturas
• Resumir conversas
• Preparar primeiras versões antes de aplicar o meu discernimento e a minha perspetiva.

Mas percebi que precisava de redefinir deliberadamente a fronteira entre o meu valor único e o trabalho das máquinas. E isto é mais verdade do que nunca com a prevalência de fluxos de trabalho agênticos.

Comecei a trabalhar com a IA de forma intencional. Parto de uma ideia, faço uma sessão de ideias com a IA, peço-lhe que reúna contributos e crie uma primeira síntese, e depois testo exaustivamente os pressupostos e os ângulos, indo e voltando.

Trato explicitamente a IA como um parceiro de reflexão e fiquei surpreendida com a profundidade da reflexão estratégica que obtenho ao trabalhar com a IA desta forma. No passado, se tivesse saído de uma sessão de coaching com um mentor de topo com esse nível de conhecimento, desafio e reformulação, teria considerado o dinheiro muito bem empregue. Não esperava isso da tecnologia.

Mas, o que é importante, a IA não toma decisões. Revejo, reformulo e escolho conscientemente cada resultado para garantir que não perco a minha voz nem o meu ponto de vista.

Essa mudança alterou a forma como distribuo a minha atenção. Passei a ser mais deliberada relativamente aos aspetos em que o meu contributo humano é verdadeiramente importante:

• Definir a narrativa
• Decidir o que não dizer
• Ligar padrões entre contextos
• Adaptar ideias a públicos específicos.

Em última análise, a IA obrigou-me a ser mais honesta relativamente ao meu verdadeiro papel e mais disciplinada a deixar de lado o trabalho ao qual já não acrescento valor único.

Uma infraestrutura de IA intencionalmente flexível

A minha infraestrutura de ferramentas de IA é intencionalmente flexível. Utilizo regularmente várias ferramentas de IA generativa de uso geral, incluindo ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity. Alterno entre elas consoante a tarefa e os pontos fortes específicos de que necessito.

Algumas são excelentes na síntese e no pensamento estruturado, outras na linguagem e no tom, e outras ainda na identificação de fontes ou no questionamento de pressupostos. Utilizar mais do que uma ferramenta ajuda-me a evitar adaptar excessivamente o meu pensamento aos padrões de um único modelo.

Para trabalhos que exigem muita investigação, utilizo ferramentas como o Perplexity e o NotebookLM para organizar grandes volumes de informação, comparar perspetivas e identificar ligações que, de outro modo, poderia não detetar. Isto mudou significativamente a forma como me preparo para escrever, para podcasts e para o trabalho de consultoria, porque interajo com mais material enquanto reservo a minha atenção para a interpretação e o discernimento.

Atualmente, estou a explorar o Notion, em particular a sua integração da IA nos fluxos de trabalho pessoais e na gestão do conhecimento.

Para além das ferramentas específicas, uma mudança fundamental no último ano diz respeito à forma como descubro e avalio cada ferramenta. Acompanho ativamente boletins informativos, investigadores e profissionais que identificam ferramentas e casos de utilização emergentes.

Leio estes conteúdos diariamente, não para adotar tudo, mas para me manter informado sobre aquilo que está a tornar-se possível. Em particular, acompanho atentamente o espaço dos agentes de IA que funcionam como assistentes pessoais, como o ClawdBot, pois aguardo com expectativa o momento em que possa delegar processos que realizo no trabalho.

A maioria das ferramentas não chega a fazer parte do meu fluxo de trabalho habitual, e isso é intencional. A experimentação é constante, a adoção é seletiva.

Porque é que as organizações não conseguem obter todo o valor da IA

As organizações tendem a introduzir a IA como uma iniciativa tecnológica, mas o seu impacto real é muito mais fundamental, afetando a automatização do local de trabalho e a cultura organizacional.

Como as organizações funcionam normalmente através de funções, organogramas e métricas de sucesso fixas, a maioria das empresas acrescenta a IA às estruturas existentes. Os empregos mantêm-se iguais. Os fluxos de trabalho mantêm-se iguais. As expectativas de desempenho mantêm-se iguais. Os líderes esperam que a IA “transforme” o trabalho sem enfrentarem a questão de saber que trabalho continua a ser importante, como deve circular numa organização capacitada pela IA ou como deve ser o sucesso quando a inteligência já não é escassa.

Os líderes esperam ganhos de produtividade, mas não alteram os direitos de decisão, os níveis de aprovação nem a forma como medem os resultados. Raramente questionamos se os nossos sistemas de gestão do desempenho incentivam a aprendizagem para o trabalho de amanhã ou se simplesmente recompensam a execução com base nos pressupostos de ontem.

Quando trabalho com organizações, abordo esta questão começando pelos processos relacionados com as pessoas, não pela tecnologia. Procuramos os processos que permitem ou bloqueiam a transformação.

Um exemplo simples é a forma como os gestores analisam o trabalho em curso. Aceitam o trabalho feito da forma como sempre foi feito ou estão dispostos a parar, contestar e pedir às equipas que o refaçam utilizando novas ferramentas, mesmo que isso signifique que, a curto prazo, demore mais tempo?

A forma como medimos o desempenho, reconhecemos o esforço e avaliamos o sucesso faz uma diferença real na possibilidade de as pessoas sentirem que têm autorização para abrandar e aprender.

Outro exemplo é a forma como as organizações tratam os primeiros adotantes. Todas as organizações têm pessoas que experimentam naturalmente novas ferramentas e formas de trabalhar. Estas pessoas são essenciais para disseminar conhecimento prático pelas equipas, mas isso só acontece se as organizações lhes derem autorização, funções formais, tempo e reconhecimento.

Demasiadas vezes, as organizações tratam este trabalho como uma atividade extracurricular, quando pode ser um dos trabalhos mais importantes realizados na organização.

Como irão evoluir as funções e os departamentos

Daqui a cinco anos, a maioria de nós não fará o mesmo trabalho da mesma forma que o fazemos hoje, independentemente da função, área ou setor. Nem o quê, nem o como.

A experiência não será igual ao valor

A nível pessoal, isto significa uma mudança fundamental de identidade. O valor já não virá apenas da experiência ou de sermos responsáveis por uma área. Virá da capacidade de compreender a complexidade, fazer perguntas melhores, estabelecer ligações entre sinais de diferentes áreas e ajudar os outros a orientar decisões que não têm um precedente claro.

Isto também significa que os departamentos, tal como os conhecemos hoje, terão menos importância do que o trabalho que permitem realizar. As fronteiras entre os recursos humanos, a estratégia, as operações e a tecnologia continuarão a esbater-se, porque conceber o trabalho, desenvolver as pessoas e implementar a inteligência tornar-se-ão atividades inseparáveis.

Nesse sentido, o futuro consiste em reconhecer que nenhum de nós pode permanecer exatamente onde está e em decidir quem queremos ser a seguir.

Porque cada líder de recursos humanos tem de assumir pessoalmente a transição para a IA

O ritmo e a escala da mudança são demasiado rápidos para que outra pessoa descubra tudo isto por nós. Não existe um manual universal que indique quais as ferramentas a utilizar, que processos alterar ou onde estará o nosso valor pessoal num mundo moldado pela IA. Esse trabalho é agora profundamente individual e cada um de nós tem de o assumir.

Isto significa criar deliberadamente espaço para essa tarefa. Tem de reservar tempo, atenção e até orçamento para compreender o que está a acontecer, explorar, testar e experimentar.

A curto prazo, isto abranda frequentemente a execução. Poderá produzir menos ou demorar mais tempo, porque está a aprender a trabalhar de forma diferente. Mas esse investimento é inevitável. Esperar por clareza ou que outra pessoa conceba a resposta já não é uma opção.

O que importa não é apenas aquilo que delega à IA, mas a forma como reformula o valor que cria em seu lugar. O verdadeiro trabalho passa por compreender onde o seu discernimento, perspetiva e experiência fazem a diferença e, depois, construir intencionalmente a sua função em torno disso, em vez de a construir em torno de tarefas que se tornam mais fáceis de automatizar todos os dias.

Para os líderes de forma mais abrangente, os conselhos são semelhantes, mas ampliados. Não podem delegar este momento. Os líderes devem dar o exemplo do comportamento que querem ver. Criem espaço para a aprendizagem, permitam ineficiências a curto prazo ao serviço da capacidade a longo prazo e sejam explícitos quanto aos tipos de trabalho que merecem a atenção humana.