As Sete Capacidades que Distinguem os Líderes de IA dos Líderes que Ficam para Trás

O manual que está a receber mais atenção neste momento assenta numa premissa simples: deixem as pessoas com medo e elas trabalharão mais.

Despedimentos apresentados como disciplina orçamental. Obrigatoriedade do regresso ao escritório apresentada como uma intervenção de produtividade. Transformação através da IA anunciada antes de alguém compreender o que isso significa para o seu trabalho concreto.

Está a gerar manchetes. O que não está a gerar é a transformação que os executivos afirmam querer.

Uma nova investigação da BCG e da Columbia Business School revela uma diferença de perceção de 51 pontos percentuais entre executivos e colaboradores da linha da frente relativamente à compreensão que as pessoas têm da estratégia de IA. Os líderes pensam que 80% dos colaboradores estão bem informados. Apenas 29% dos colaboradores individuais concordam. Isto não se deve à comunicação. É um problema de liderança.

O sucesso da transformação através da IA tem pouco que ver com parecer duro ou avançar depressa. Depende de sete capacidades de liderança específicas que nada têm que ver com a implementação tecnológica e tudo têm que ver com a forma como os líderes se comportam quando os resultados são incertos.

Antes de Brian Elliott subir ao palco da Transform como apresentador do evento, em março, revelou aquilo que considera serem quatro capacidades essenciais para os líderes nesta era através da sua Substack.

Fez sentido para mim. Mas também me pareceu merecer ser desenvolvido.

O que vou fazer agora é explicar detalhadamente as capacidades, tal como Brian fez, e desenvolvê-las com alguns acrescentos à lista. Este não é um momento para uma liderança fraca ou tóxica. Como discutimos no podcast no ano passado, a liderança desligada da realidade está a revelar-se dispendiosa naquele que poderá ser o período mais confuso do trabalho num século.

1. Empatia: compreender como as pessoas vivenciam a mudança

O entusiasmo dos colaboradores norte-americanos pela IA generativa caiu de 45% para 36% em apenas três meses, durante 2024, segundo a investigação da Slack. A tecnologia não piorou; a abordagem de implementação, sim. As organizações lançaram ferramentas sem compreender como as pessoas adotam, de formas diferentes, novas capacidades.

Quando os gestores das empresas estudadas pela BCG ajustaram as suas abordagens de formação para ter em conta as diferenças individuais na adoção da IA, a utilização da IA generativa aumentou 89%. Isto não tem que ver com ser simpático; tem que ver com utilizar uma compreensão cognitiva da forma como as pessoas vivenciam a mudança para conceber abordagens melhores.

Nas organizações centradas nos colaboradores, as pessoas têm mais 70% de probabilidade de se sentirem entusiasmadas com a adoção da IA e mais 92% de probabilidade de se sentirem bem informadas sobre a estratégia, segundo a investigação da BCG e da Columbia.

A ligação aos resultados empresariais é direta. Estas mesmas organizações apresentam níveis de maturidade em IA muito superiores aos dos seus pares. A centralidade dos colaboradores explicou 36% da variação na maturidade em IA — mais do que a indústria (14%), o departamento (12%) ou a dimensão da empresa (5%) em conjunto.

David Zierk, psicólogo clínico e autor de "Regras da Mente," descreve aquilo a que chama “perturbação por défice de ligação” — o fosso que se abre quando a IA fornece respostas, mas os líderes não fornecem contexto nem apoio.

“A mente não tolera a incerteza”, explica. “Procuramos obter certezas o mais rapidamente possível, e a IA proporciona alívio. Mas tudo aquilo que proporciona alívio tem potencial para criar dependência. Os líderes precisam de ajudar as pessoas a lidar com a ambiguidade durante tempo suficiente para desenvolverem uma compreensão genuína, em vez de simplesmente agarrarem-se à primeira resposta que a IA oferece.

O fosso entre a mensagem de que “a IA irá aumentar as capacidades, não substituir” e a reestruturação simultânea nos departamentos que recebem novas ferramentas criou precisamente a desconfiança que enfraquece as iniciativas de IA e elimina o feedback honesto sobre se as implementações estão a funcionar.

Antes de avançar demasiado, quer testar-se nas sete capacidades? Termine a avaliação e poderá descarregar um relatório gratuito e personalizado com objetivos de desenvolvimento.

Nota: esta não é uma avaliação científica; é simplesmente um exercício de reflexão que pode dar início à autorreflexão ou a ideias para o seu próprio percurso de desenvolvimento profissional. Se procura uma avaliação mais rigorosa, consulte o nosso artigo do ano passado sobre a utilização de avaliações de personalidade no recrutamento.

2. Presença: voltar à pista de dança

A diretiva de regresso ao escritório da Amazon chegou através de um memorando. Não houve qualquer conversa sobre a forma como o trabalho híbrido estava realmente a funcionar. Não houve envolvimento das equipas que tinham redesenhado fluxos de trabalho inteiros em torno da colaboração distribuída. Apenas uma política que afetava o dia a dia, comunicada à distância.

Isso é o oposto do que o Relatório da BCG de 2025 sobre a IA no trabalho identifica como essencial para uma transformação bem-sucedida: líderes que compreendem como o trabalho é realmente realizado. O relatório concluiu que apenas 51% dos colaboradores da linha da frente utilizam regularmente ferramentas de IA, em comparação com mais de 75% dos líderes e gestores. É um "teto de silício" criado pela distância em relação à realidade operacional.

Elliott descreve o padrão.

A mesma lógica aplica-se à IA, com os executivos a tomarem decisões com base no seu próprio contexto, e não na realidade operacional.

Pense no como, não apenas no porquê

A maioria das organizações aborda a IA como se dissesse: ‘se a construirmos, eles virão’. Mas apenas cerca de 40% das pessoas utilizam sequer a IA nas suas vidas pessoais. É necessário investir tempo e energia significativos na forma como lidera este tipo de mudança.

Não é possível abordar o "conteúdo de trabalho inútil"— conteúdo gerado por IA que está tecnicamente completo, mas é substancialmente inútil— se não mostrar como é a boa qualidade. Não pode exigir transformação se não faz ideia de como o trabalho é realmente realizado.

3. Pensamento de produto: tratar o trabalho como algo que se concebe

Uma investigação do MIT Sloan concluiu que 91% dos líderes de dados afirmam que os desafios culturais estão a bloquear os seus esforços de IA. Apenas 9% apontam para problemas tecnológicos. No entanto, a maioria das empresas continua a tratar a IA como um problema técnico, anunciando metas de eficiência antes de compreender o que cria fricção nos fluxos de trabalho reais.

A investigação da BCG mostra que reduzir o trabalho penoso, ou aquilo a que se poderia chamar trabalho repetitivo que esgota a alma, aumenta a probabilidade de sucesso da IA e melhora a retenção.

A Zapier passou de uma utilização inicial de 65% para uma adoção diária de ferramentas de IA de 89%, concentrando-se na resolução de problemas reais em vez de maximizar a implementação de funcionalidades. A sua equipa de apoio ao cliente registou uma redução de 50% no tempo de tratamento dos pedidos, enquanto as pontuações de envolvimento dos colaboradores aumentaram 20-30 pontos.

Brandon Sammut, o líder da Zapier durante esta transformação, explicou a mudança.

As organizações investem anualmente $142 bilhões na compreensão dos clientes, mas menos de $11 bilhões na experiência dos colaboradores, apesar das evidências claras que relacionam o envolvimento com os resultados empresariais. Se tratasse os clientes da forma como a maioria das empresas trata os colaboradores durante transições tecnológicas, iria à falência.

O problema fundamental é aquilo a que Elliott chama "teatro da produtividade" — otimizar sinais visuais de atividade em vez de resultados.

"Sessenta e cinco por cento das pessoas inquiridas disseram que é mais importante responder rapidamente a uma mensagem do que concentrarem-se e realizarem o seu trabalho principal", observa Elliott. "É simplesmente triste, não é? Esses são os sinais visuais de que a atividade está a acontecer. Produzir mais de algo não é um resultado."

Elliott prosseguiu, descrevendo a mudança necessária. Os líderes têm de abandonar os sinais visuais de atividade em favor de uma gestão baseada em resultados. Isso significa definir objetivos organizacionais, clarificar as principais prioridades, estabelecer métricas de sucesso e transmitir essa clareza a toda a empresa.

Quando bem executada, cria condições equitativas e proporciona os resultados que os executivos realmente pretendem. Mas exige um investimento significativo e representa uma mudança fundamental na forma como as organizações operam.

4. Coragem: Ter fibra quando é arriscado

Numa reunião geral da Salesforce, a liderança brincou dizendo que a ICE estava à espera, no fundo da sala, dos funcionários internacionais que se levantassem. A indignação que se seguiu não se deveu apenas à falta de bom senso; deveu-se à destruição da segurança psicológica necessária à experimentação com IA.

A forma mais rápida de lidar com a incerteza é julgar", observa Zierk. "Isso fecha a mente. O oposto de julgar é a curiosidade, e é disso que as organizações precisam neste momento. Mas a curiosidade exige segurança psicológica, e uma liderança baseada no medo destrói-a.

A coragem na liderança significa comunicar pessoalmente notícias difíceis, com uma explicação honesta dos fatores empresariais, em vez de entregar aos gestores guiões de despedimento. Sobretudo quando os cargos estão a ser eliminados antes de a IA ter realmente demonstrado o seu valor — e, convenientemente, antes de os prémios serem pagos.

A convergência em torno de uma liderança de discurso duro cria uma oportunidade para os líderes dispostos a construir organizações onde as pessoas possam fazer o seu melhor trabalho em tempos de incerteza. Não por ser uma atitude bondosa, mas porque o medo gera conformidade, enquanto a confiança gera a assunção inteligente de riscos que a transformação com IA exige.

5. Paciência estratégica: Pensar a longo prazo

Segundo a investigação da S&P Global, 42% das empresas abandonam as iniciativas de IA antes de estas chegarem sequer à produção, um número que mais do que duplicou desde há apenas um ano. O padrão é o seguinte:

• Anunciar metas agressivas de eficiência para satisfazer os conselhos de administração
• Acelerar a implementação para cumprir os prazos
• Descobrir que as capacidades organizacionais necessárias não existem
• Recuar discretamente nas expectativas seis meses mais tarde.

O termo "fase de reconfiguração" surgiu para descrever as empresas que estão a redesenhar os fluxos de trabalho de ponta a ponta, em vez de se limitarem a implementar ferramentas. Nestas organizações, 46% dos funcionários mostram-se preocupados com a segurança do emprego, em comparação com 34% nas empresas menos avançadas.

Essa ansiedade é o custo de uma transformação genuína. A paciência estratégica significa proteger tempo para que essa ansiedade se resolva através de apoio demonstrado e do desenvolvimento de capacidades, em vez de fingir que a transformação acontece sem fricção.

Proteger a experimentação

“A curva em J é real. As coisas pioram antes de melhorarem quando o desempenho resulta de uma reformulação fundamental. Os líderes que protegem o tempo e o orçamento dedicados à experimentação, mesmo sob pressão, observam uma adoção final mais elevada e melhores resultados empresariais do que aqueles que se apressam a demonstrar valor antes de desenvolverem capacidades.”

A BCG concluiu que 79% dos funcionários que receberam mais de cinco horas de formação em IA se tornaram utilizadores regulares, em comparação com 67% daqueles que receberam menos de cinco horas. A paciência estratégica consiste em proteger esse investimento, mesmo quando os conselhos de administração querem resultados imediatos.

6. Transparência: Honestidade perante a incerteza

A diferença de 51 pontos entre aquilo que os executivos pensam que os funcionários compreendem e aquilo que estes realmente compreendem não resulta de uma comunicação insuficiente — resulta de uma comunicação desonesta.

Os líderes anunciam que "a IA vos libertará para trabalhos de maior valor" sem especificarem em que consistirão esses trabalhos ou se existirão ao nível da remuneração atual. Apresentam as estratégias de IA como planos totalmente definidos, quando na realidade são hipóteses testadas em tempo real. Afirmam ter certezas sobre a trajetória da IA quando os próprios líderes seniores estão incertos.

Steve Cadigan explica a dinâmica.

O medo manifesta-se naquilo a que Ethan Mollick chama "ciborgues secretos"—pessoas que utilizam ferramentas de IA, mas não o dizem aos seus superiores, por vezes receando que admitir a sua utilização seja interpretado como um sinal de que podem ser substituídas. Isso é o oposto da experimentação transparente necessária para a transformação; é aquilo que agora conhecemos como IA sombra.

Johannes Sundlo, especialista em adoção de IA, questiona a nossa relação com aquilo que conhecemos como conhecimento.

Transparência significa separar aquilo que é certo (estamos a investir em IA, algumas funções vão mudar) daquilo que é incerto (quais serão exatamente as funções e de que forma mudarão). Significa partilhar os resultados dos projetos-piloto, incluindo as falhas. Significa admitir «estamos a perceber isto em conjunto», em vez de fingir que temos respostas que não temos.

Cadigan salienta que um elemento fundamental que está na origem dos erros relacionados com a IA é o facto de esta ser «diferente de qualquer outra tecnologia que tenhamos visto antes. Estamos habituados a ter bastante clareza sobre a forma como algo será aplicado. Com a IA, nem sequer sabemos muito sobre aquilo de que é capaz e ainda estamos a aprender. As possibilidades ainda não foram totalmente exploradas, mas temos quase a certeza de que existe aqui uma vantagem competitiva. Por isso, vamos avançar.»

Essa incerteza torna obsoletos os planos tradicionais de implementação e faz com que uma comunicação honesta seja essencial.

7. Pensamento sistémico: compreender os efeitos em cadeia

A maioria das iniciativas de IA falha nas fronteiras entre equipas. Implementa-se uma ferramenta de IA no serviço de apoio ao cliente sem considerar o impacto no desenvolvimento de produto (os padrões de reclamações são diferentes), no marketing (as mensagens têm de ser ajustadas) ou nas operações (os modelos de dimensionamento das equipas mudam quando a IA trata de questões rotineiras, mas encaminha as complexas).

A investigação da BCG sobre governação da IA mostra que 52% das organizações bem-sucedidas utilizam agora equipas multifuncionais compostas por líderes empresariais e tecnológicos para orientar a estratégia, contra apenas 5% um ano antes. Esta mudança reconhece que as decisões relativas à IA criam consequências para as pessoas e os processos que as abordagens lideradas pelas TI não conseguem resolver.

A causa fundamental das implementações isoladas, segundo Cadigan, é a forma como fazíamos as coisas no passado.

«Tal como acontece com o software pronto a utilizar», afirma. «Instalamo-lo, recebemos formação e é-nos explicado como o utilizar. Mas a IA exige experimentação, e isso não é algo a que estejamos normalmente habituados. Temos de reconhecer que a IA toca nos empregos, nas carreiras e no trabalho de todos os nossos colaboradores de formas que exigem um pensamento ao nível dos sistemas.

Caldwell descreve a implementação de ferramentas de IA de uso geral sem formação como o equivalente a entregar aos colaboradores um canivete suíço com 20 funções, explicando-lhes apenas três. Sem compreenderem de que forma o seu trabalho se relaciona com o trabalho dos outros, otimizam localmente de maneiras que criam disfunções ao nível do sistema.

Criar capacidade, não apenas anunciar a estratégia

Estas sete capacidades—empatia, presença, pensamento de produto, coragem, paciência estratégica, transparência e pensamento sistémico—não são competências interpessoais. Exigem trabalho árduo e uma prática contínua.

A investigação da BCG e da Columbia mostra que as empresas com uma liderança forte da mudança centrada na IA obtêm margens de lucro 3,2 vezes superiores às das que utilizam abordagens tradicionais lideradas pelas TI. A sofisticação tecnológica é desperdiçada se as equipas de liderança não conseguirem promover a transformação cultural exigida pela IA.

Estamos num momento em que os líderes e gestores têm mais probabilidades de recear perder os seus empregos para a IA nos próximos dez anos do que os colaboradores da linha da frente. Essa ansiedade cria pressão para agir rapidamente, transmitir confiança e demonstrar controlo. Mas as equipas executivas que estão a ter sucesso estão a fazer o oposto: avançam deliberadamente, admitem a incerteza e constroem confiança.

Criar o ambiente certo

“Os líderes que parecerem inteligentes no final de 2026 não serão os que soaram mais duros em 2025. Serão os que construíram organizações onde as pessoas puderam fazer o seu melhor trabalho no meio de uma incerteza genuína.”

A diferença entre onde está e onde precisa de estar no que diz respeito a estas capacidades não é fixa. É uma função do grau de intencionalidade com que investe na sua construção. A questão é saber se está disposto a fazer o trabalho enquanto todos os outros geram manchetes.