Devemos Continuar a Construir Carreiras com Base numa Especialização Profunda?
Durante décadas, o aconselhamento profissional foi simples: especializar-se, desenvolver conhecimentos profundos e tornar-se indispensável. Mas o que acontece quando a IA torna esses conhecimentos acessíveis a quase qualquer pessoa? O valor de saber como fazer algo está a mudar para o conhecimento do que deve ser feito, da razão pela qual é importante e de saber se o resultado é realmente bom.
Neste episódio de People Managing People, o apresentador David Rice conversa com Tony Castellanos, Diretor de Pessoas na Nextdoor, sobre a razão pela qual o discernimento, a curiosidade e o bom gosto estão a tornar-se capacidades de liderança essenciais. Exploram a forma como a IA poderá inverter a hierarquia tradicional entre especialistas e generalistas, por que razão organizar as equipas em torno de problemas de negócio faz mais sentido do que defender fronteiras funcionais e o que acontece quando o organograma deixa de ditar quem pode resolver cada problema.
O que vai aprender
- Por que razão a especialização, por si só, já não é suficiente: Como a IA altera o valor dos conhecimentos profundos sem eliminar a necessidade de especialistas.
- Por que razão o bom gosto e o discernimento estão a tornar-se essenciais para a liderança: O que distingue um trabalho útil gerado por IA de um resultado aperfeiçoado que falha o essencial.
- Como a IA poderá transformar as estruturas organizacionais: Por que razão a resolução de problemas entre funções poderá tornar-se mais valiosa do que trabalhar dentro dos departamentos tradicionais.
- Como é o desenvolvimento profissional quando a amplitude é importante: Como a curiosidade, a experimentação e o contexto empresarial podem acelerar a aprendizagem.
- Como preservar a responsabilidade humana: Por que razão as decisões apoiadas por IA continuam a exigir supervisão, cepticismo e uma responsabilização clara.
Principais conclusões
- Os conhecimentos especializados não estão a desaparecer. O seu valor está a deslocar-se para montante.
A IA torna os conhecimentos especializados mais fáceis de aceder, mas isso não torna os especialistas obsoletos. Tal como o Excel alterou o trabalho das equipas financeiras, a IA desloca o valor da execução de tarefas técnicas para a decisão sobre quais os problemas que merecem atenção e o que significam os resultados para a empresa. Os especialistas que relacionarem os seus conhecimentos com resultados mais amplos estarão melhor posicionados do que aqueles cujo valor assenta inteiramente em tarefas repetíveis. - O bom gosto desenvolve-se através da experiência, não através de mais um modelo de competências.
Quando a IA consegue produzir 20 versões de algo em poucos minutos, gerar conteúdo deixa de ser a parte difícil. Reconhecer o que é bom é que passa a sê-lo. Tony defende que o bom gosto se desenvolve através da repetição, da experimentação e de algum erro doloroso ocasional. Os líderes devem dar aos colaboradores oportunidades para exercerem o discernimento, em vez de simplesmente aprovarem tudo o que um sistema de IA produz. - A IA deve distribuir conhecimentos especializados, não a responsabilidade pela tomada de decisões.
O agente de remuneração da Nextdoor, Compadre, dá aos recrutadores e aos parceiros de negócio de pessoas acesso a dados de remuneração e ao contexto da equidade interna, sem exigir a intervenção constante de um especialista. Crucialmente, fornece informação em vez de recomendações. O objetivo é tomar decisões mais bem informadas e mais rapidamente, não transferir a responsabilidade para o software. - A curiosidade poderá ser mais importante do que nos limitarmos à nossa área.
O desenvolvimento profissional tradicional recompensa conhecimentos funcionais progressivamente mais profundos. Tony vê uma oportunidade para os colaboradores utilizarem a IA para explorar áreas disciplinares adjacentes, testar ideias e aprender através de problemas empresariais reais. Os gestores podem incentivar este comportamento, levando os colaboradores a questionar por que razão os processos existentes funcionam da forma como funcionam, em vez de presumirem que as limitações de ontem continuam a aplicar-se. - Confiar na IA não significa que possa deixar de verificar o seu trabalho.
À medida que as pessoas se sentem mais à vontade com a IA, tendem naturalmente a analisar menos os resultados produzidos. Tony sugere a introdução de uma terceira perspetiva céptica, potencialmente outro serviço de IA, para contestar os resultados e obrigar a reconsiderá-los. O objetivo não é automatizar todas as revisões. É manter os seres humanos a exercer ativamente o discernimento que, supostamente, ficam livres para utilizar. - O organograma não deve ser uma estrutura de autorização.
Tony prevê que as organizações dependerão cada vez mais de grupos mais pequenos de especialistas rodeados por generalistas capazes de aplicar os conhecimentos especializados a problemas empresariais distintos. Os centros de custos poderão continuar a ser necessários para a contabilidade, mas não devem determinar quem é responsável por um problema ou quem contribui para o resolver. A oportunidade consiste em organizar o trabalho em torno de resultados, em vez de perpetuar transferências simplesmente porque é assim que os departamentos sempre funcionaram.
Capítulos
- 00:00 — A mudança do valor da experiência
- 02:20 — Os riscos da especialização
- 05:29 — Porque é que o gosto é importante
- 09:43 — Responsabilização pela IA
- 10:19 — Organização em torno dos problemas
- 13:21 — Generalistas vs. especialistas
- 16:47 — Prevenir a perda de competências causada pela IA
- 18:44 — Remuneração potenciada pela IA
- 22:21 — Gerir o excesso de informação
- 25:32 — Repensar o desenvolvimento da carreira
- 27:38 — Curiosidade e primeiros princípios
- 30:14 — O futuro dos organogramas
- 34:09 — Considerações finais
Conheça o nosso convidado
Tony Castellanos é o Vice-Presidente Executivo de Pessoas da Nextdoor, onde lidera a estratégia de pessoas, a aquisição de talento, a remuneração, os benefícios e a parceria empresarial de RH da empresa. Com quase duas décadas de experiência em recursos humanos e liderança de talento, desempenhou anteriormente funções na Google, na Square e na Nuna. Desde que se juntou à Nextdoor, em 2020, Tony ajudou a transformar a função de Pessoas num parceiro estratégico do negócio, promovendo operações de RH potenciadas por IA que melhoram a eficiência, preservando simultaneamente a ligação humana. O seu trabalho centra-se na criação de equipas de alto desempenho, no reforço da cultura organizacional e na utilização de tecnologias emergentes para criar experiências mais impactantes para os colaboradores.
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David Rice: Durante a maior parte das nossas carreiras, o conselho foi sempre o mesmo: especialize-se. Aprofunde-se em algo valioso. Desenvolva conhecimentos que mais ninguém tenha. O convidado de hoje acredita que esse conselho precisa de ser atualizado, não porque a experiência esteja a desaparecer, mas porque a IA significa que precisamos de menos pessoas profundamente especializadas num único domínio. O conhecimento está agora mais acessível.
A proposta de valor muda. No programa de hoje, converso com Tony Castellanos, Diretor de Pessoas da Nextdoor, sobre aquilo que se torna realmente mais valioso à medida que a IA assume as tarefas codificáveis. A resposta dele? O bom gosto. Saber reconhecer o que é bom está a tornar-se mais importante do que saber produzi-lo, e não é possível ensinar bom gosto numa sala de aula.
O bom gosto resulta da prática, das tentativas, dos golpes duros e da acumulação de sucessos e fracassos suficientes para começar a reconhecer instintivamente a diferença. A conversa sobre o organigrama é onde as coisas se tornam realmente interessantes. Tony acredita que o generalista está prestes a ser revalorizado. Atualmente, os generalistas são tratados como a camada operacional, mais júnior e não tão úteis.
Isso vai mudar. Haverá menos especialistas. As pessoas capazes de combinar conhecimentos especializados entre diferentes domínios, de perceber o que uma empresa pode fazer quando recorre a vários centros de conhecimento, passarão para o centro. E quanto ao conceito de centro de custos? Tony acredita que esse rótulo deixará de definir quem pode assumir um problema.
O organigrama evolui de um mapa que mostra onde está a informação para algo mais fluido, com equipas a formar-se e a dissolver-se em torno do problema em questão. Hoje, abordamos a razão pela qual uma especialização profunda aumenta a sua exposição à IA, a menos que consiga ligá-la a problemas empresariais mais amplos; como se desenvolve o bom gosto e porque está a tornar-se uma competência essencial de liderança; a inversão dos papéis de especialistas e generalistas nas organizações da era da IA; e porque o modelo de centro de custos poderá parecer estranhamente ultrapassado daqui a cinco anos.
Eu sou David Rice. Este é o People Managing People e, se tem vindo a construir a sua carreira com base na profundidade num único domínio, vale a pena refletir sobre esta conversa. Vamos começar.
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Tony, bem-vindo ao programa. É um prazer tê-lo connosco.
Tony Castellanos: Muito obrigado. É um prazer estar aqui.
David Rice: Gostaria de começar a nossa conversa de hoje por algo que, sabe, tem sido o conselho durante a maior parte das nossas carreiras: especializarmo-nos.
Queremos especializar-nos em algo de elevado valor. Queremos desenvolver conhecimentos profundos que outras pessoas não tenham, certo? Mas apresenta esta ideia contraintuitiva de que uma especialização extrema pode agora aumentar a nossa exposição à IA se esse conhecimento puder ser documentado e codificado.
A minha pergunta para começarmos é: estamos a chegar a um ponto em que ser excecional numa única coisa representa, na verdade, um risco, a menos que consigamos ligar esse conhecimento a um problema empresarial muito mais amplo?
Tony Castellanos: É uma pergunta importante e, sim, todos fomos ensinados a aprofundar-nos numa coisa, a sermos os melhores nessa área e a apoiarmo-nos nessa posição.
E penso que talvez o título exagere um pouco, porque a especialização não está a desaparecer. Continua a ser muito importante. Precisamos de saber como fazer as coisas. O que muda no mundo da IA é que precisamos simplesmente de menos pessoas profundamente especializadas num domínio específico, porque o seu conhecimento, a sua experiência e a base de conhecimentos mais ampla estão muito mais acessíveis às pessoas à sua volta. Se pensar nas competências que se tornam mais valiosas, ainda precisa da pessoa que compreende o que está a acontecer, porque temos de conseguir auditar o que a IA está a fornecer, como está a calcular isto e como está a abordar aquilo.
Mas penso que há um enorme valor em conseguir integrar essa experiência na forma como a empresa avança. Um exemplo é o que aconteceu no passado, quando havia empresas com muitas pessoas em funções em que o cálculo era essencial. Se trabalhasse em finanças, fosse analista ou engenheiro, havia muita matemática a ser feita.
Depois, de repente, surgiu o Excel. Passámos a precisar de uma fração dessas pessoas para fazer efetivamente os cálculos por detrás da atividade da empresa. Mas isso não eliminou simplesmente a necessidade dessas pessoas. Criou uma proposta de valor diferente para elas. O novo valor humano estava em compreender o que devia ser calculado.
Qual é o modelo certo a construir? O que significa? Podemos tomar melhores decisões empresariais com base nesta informação? Portanto, trata-se realmente de saber como utilizar essa experiência. E não penso que alguém argumentasse que o Excel acabou com a experiência financeira. Continuamos todos a ter essas equipas nas nossas empresas.
Mas penso que o verdadeiro valor passou a ser ter algumas pessoas profundamente especializadas e fazer com que aquilo que trazem para a empresa suba um nível: como posicionam estrategicamente esse conhecimento? Penso que é isso que está a acontecer novamente. Só que agora acontece mais depressa e em todas as funções tocadas pela IA.
