A inteligência artificial tende a tirar das pessoas a maior parte do trabalho de execução e a empurrar líderes e equipes para a estratégia, formulação de perguntas e interpretação de resultados. Essa é a principal mensagem do especial #121 MONEY REPORT, gravado durante o 7º Innovation Day da PwC e exibido pela BM&C News.
Participaram do debate Simone Sancho (Belong Be), Guga Stocco (Redmind Creative Capital), Emerson Lima (Ster), Marco Castro (PwC), Rafael Albuquerque (Zoox), Marcelo Amos (Kesh) e Guilherme Kato (TotalPass), sob mediação de Aluizio Falcão Filho.
Como a IA redistribui o tempo entre estratégia e execução?
Logo no início do programa, Guga Stocco propõe uma mudança de chave: historicamente, profissionais e empresas foram treinados para executar. Com IA, a fatia de tempo dedicada a tarefas repetitivas tende a cair, e o peso recai sobre estratégia e análise pós-execução.
Na leitura do painel, o modelo mental clássico dentro das empresas foi algo próximo de:
– pouco tempo pensando a estratégia;
– a maior parte do tempo executando;
– uma pequena fração avaliando o que foi feito.
Com a automação crescente, a execução deixa de ser o centro. A IA passa a:
– automatizar tarefas operacionais;
– apoiar a produção de relatórios e códigos;
– permitir simulações rápidas de cenários.
O trabalho humano migra para:
– formular boas perguntas para os sistemas de IA;
– decidir que direção seguir diante das respostas;
– interpretar impactos em clientes, times e sociedade.
O ponto incômodo para empresas é que a formação tradicional não preparou profissionais para isso. A maior parte das carreiras foi construída sobre a capacidade de “fazer”, não de desenhar o problema nem de questionar o próprio modelo de negócio.
Por que o direito e o desenvolvimento de software aparecem na linha de frente?
Emerson Lima, CEO da Ster, aponta dois campos onde a disrupção já é visível: jurídico e desenvolvimento de software.
No direito:
– Ferramentas de IA ajudam a pesquisar legislação, jurisprudência e doutrina em grande escala.
– Isso libera tempo para o que o programa chama de criatividade na aplicação da lei – aproximando a prática jurídica do que se vê em séries como *Suits*, citada no debate.
Na tecnologia:
– A escrita de código deixa de ser “arte restrita” a especialistas.
– IA auxilia na geração, revisão e teste de trechos inteiros de software.
Rafael Albuquerque, da Zoox, relata que a empresa reescreveu seu framework de desenvolvimento: aceitou atrasar entregas de curto prazo para reconstruir o processo com IA no centro.
Um aprendizado incômodo que ele traz: IA “exponencializa” tanto a inteligência quanto a preguiça. Desenvolvedores juniores, se não tiverem raciocínio crítico, podem multiplicar erros muito mais rápido ao simplesmente aceitar sugestões automáticas.
Quadro comparativo: como a IA muda o trabalho em direito e software
| Área | Antes da IA (descrição do painel) | Com IA, segundo os debatedores |
|---|---|---|
| Direito | Pesquisa jurídica manual, dependente da memória e experiência individual | Pesquisa acelerada, cruzando grandes bases de dados |
| Estratégia jurídica | Tempo consumido por tarefas mecânicas | Mais espaço para criatividade em teses e abordagens |
| Desenvolvimento de software | Codificação manual linha a linha | Geração e refino de código com auxílio de IA |
| Perfil valorizado | Especialista executor | Profissional crítico, curioso e capaz de orquestrar IA |
O que é a “infraestrutura invisível” que a IA exige nas empresas?
Para além de softwares e modelos, o programa destaca a necessidade de reconstruir uma “infraestrutura invisível”: dados, conectividade, redes industriais e fluxos internos capazes de conversar com soluções inteligentes.
Segundo Emerson Lima, muitas empresas ainda carregam um legado incompleto de transformação digital. Com isso, vivem um dilema:
– querem resultados rápidos com IA “por cima” do que já existe;
– mas, sem organizar dados, redes e sistemas, o valor extraído é limitado.
O painel destaca que empresas nativas em IA – como algumas seguradoras e negócios jurídicos que já nascem estruturados em torno de dados – conseguem capturar valor mais rápido por não terem “débito técnico” acumulado.
O custo oculto aqui é claro: investir em IA sem mexer em legado tende a gerar gasto em ferramentas e pouco resultado.
Como a liderança precisa mudar para capturar valor da IA?
Marco Castro, da PwC, relata que a consultoria atua em duas frentes ao mesmo tempo: ajuda clientes a implantar IA e, em paralelo, incorpora IA nos próprios processos internos.
Na visão dele, a liderança que mais faz diferença hoje:
– estimula curiosidade em vez de mera obediência a processos;
– incentiva o time a reaprender e abandonar modelos passados;
– trata IA menos como tema de tecnologia e mais como tema humano e organizacional.
Ele menciona que a PwC trabalha em novos estudos para entender as consequências da IA para o Brasil, em continuidade a pesquisas sobre abismo digital feitas logo após a pandemia.
O ponto pouco falado, mas enfatizado no programa, é que requalificar pessoas em escala demanda decisão de liderança: redirecionar orçamento, rever estruturas e, muitas vezes, aceitar algum atraso em entregas de curto prazo para reconstruir processos em outro patamar.
Que habilidades humanas ainda diferenciam profissionais na era da IA?
Simone Sancho destaca que, embora modelos avancem, alguns elementos continuam tipicamente humanos:
– empatia;
– leitura de linguagem corporal;
– a chamada intuição, entendida como combinação de experiências e sinais não totalmente mapeados.
Ela ressalta que IA aprende majoritariamente a partir de dados disponíveis na internet, e parte relevante desse tráfego não é humano, o que levanta dúvidas sobre qualidade da informação e riscos de homogeneização de conteúdo.
Ao mesmo tempo, Emerson Lima questiona se a sociedade continuará valorizando tanto certos tipos de contato humano. Ele cita o comportamento de jovens que evitam ligações telefônicas, preferindo interações digitais assíncronas, inclusive para consumo.
A tensão que emerge do debate é:
– de um lado, a necessidade de reforçar empatia, leitura de contexto e responsabilidade humana nas decisões mediadas por IA;
– de outro, a possibilidade de o próprio mercado reduzir a demanda por interações presenciais mais ricas, em nome de conveniência e escala digital.
O celular pode perder espaço para novos “agentes de confiança”?
Retomando a analogia entre IA, energia elétrica e o primeiro iPhone, Guga Stocco sugere que o smartphone como conhecemos tende a perder centralidade.
Na visão dele, surgirão “trusted agents”, embutidos em dispositivos como óculos ou pulseiras, capazes de:
– ouvir comandos e contexto ao redor;
– negociar com bancos, seguradoras e prestadores de serviço;
– executar automaticamente tarefas como compras, contratação de seguros e agendamento de compromissos.
Ele cita investimentos de big techs em empresas de óculos e menções a projetos de novos devices de IA, ainda em estágio especulativo.
Mais uma vez, o custo oculto para empresas aparece: modelos de negócio baseados em aplicativo e tela podem ser pressionados se a relação com o cliente migrar para agentes que escolhem fornecedores nos bastidores.
Como aplicar, na prática, os aprendizados do painel na sua empresa?
A partir das experiências relatadas no programa, é possível sintetizar um roteiro mínimo para negócios que queiram acelerar com IA sem cair em armadilhas:
1. Rever a estratégia antes da ferramenta
Defina problemas de negócio claros que merecem ser resolvidos com IA. Evite adotar soluções apenas porque são novidade.
2. Mapear a infraestrutura invisível
Avalie qualidade dos dados, integrações entre sistemas, conectividade de unidades e fábricas. Sem isso, o ganho da IA tende a ser pontual.
3. Redesenhar papéis e descrições de cargo
Reoriente equipes para formular perguntas, interpretar resultados e tomar decisões, e não apenas executar tarefas mecânicas.
4. Investir em requalificação contínua
Estimule curiosidade, pensamento crítico e entendimento básico de como a IA funciona. Experiências como a da Zoox mostram que isso exige, às vezes, sacrificar curto prazo para ganhar velocidade estrutural.
5. Delimitar o que é humano e o que é automatizável
Use IA para executar e apoiar análise, mas preserve momentos em que empatia, negociação e leitura fina de contexto são decisivos.
Assista ao vídeo abaixo:
