Uma reflexão sobre aprender em tempos de IA. O papel do RH e das lideranças em organizações que precisam se adaptar cada vez mais rápido.

Contexto do cenário atual

Nos últimos meses, as discussões sobre IA mudaram de foco algumas vezes. Para quem tem acompanhado notícias e movimentos das grandes corporações, é fácil perceber como o horizonte da conversa ainda é bastante instável e muito orientada pelas novidades do momento.

Em dado momento, parecia que “todo mundo” tinha que aprender prompt engineering. Em questão de pouquíssimo tempo, a IA evoluiu e chegou então o context engineering, uma “evolução” na forma como direcionamos os LLMs.

Hoje, com modelos avançados, capacidades agênticas, skills e demais refinos feitos pelas big techs a cada semana, a forma de interagir com a IA também avança constantemente. Assim, técnicas específicas vão sendo absorvidas pela própria tecnologia, enquanto competências mais abstratas permanecem a cargo dos humanos.

Há pouco tempo, pipocavam notícias sobre o incentivo forçado que diversas grandes empresas estavam adotando em suas culturas, com o uso de IA e até o consumo de tokens virando rankings internos de adoção. As métricas que pareciam importar estavam mais relacionadas ao acúmulo de uso do que, de fato, à eficácia obtida com as ferramentas.

Obviamente, existe aqui um recorte: EUA, Vale do Silício, grandes empresas de tecnologia etc. Acho importante fazer esse recorte porque, em grande parte das conversas que tenho com RHs, o dia a dia do profissional corporativo brasileiro médio ainda está muito mais localizado em um cenário no qual as pessoas pouco sabem sobre as políticas de uso de IA de suas empresas (e essas pessoas são, inclusive, aquelas que deveriam ajudar a definir essas políticas).

Voltando ao ponto, o uso desenfreado de tokens aparentemente não se sustentou por muito tempo, porque a discussão que veio na sequência foi o aumento dos custos dessas empresas. Logo, as manchetes passaram a destacar situações em que a IA poderia custar mais do que a mão de obra humana, dado o volume de processamento e de tokens consumidos. Só que isso também já deixou de ser a última palavra.

Cenário mais recente (por enquanto)

OpenAI, Anthropic, xAI e outras empresas agora fortalecem sua atuação e, principalmente, seu marketing, em torno da ideia de eficiência. O discurso passa por modelos mais eficientes, uso mais inteligente de recursos e arranjos que coordenam diferentes modelos para equilibrar custo e qualidade. E, provavelmente, na semana que vem as tendências já serão outras.

O fato é que, enquanto a fronteira tecnológica avança semanalmente, a capacidade organizacional pode levar anos para mudar.

Mas o ponto principal aqui não é o alarmismo que se cria com cada nova versão de modelo, muito menos esperar a onda passar para entender o que, de fato, vai se consolidar nesse mercado. O que me chama atenção é o destaque que a capacidade de aprender continuamente ganha em um cenário no qual a forma de fazer muda o tempo todo.

Quem está focado em entender a estrutura, o funcionamento e as discussões políticas e econômicas por trás das notícias cria uma base mais sólida para a avaliação crítica.

Quem desapega do hype e da tendência para se aprofundar nas questões que a tecnologia levanta, na essência dos processos, no produto final da sua função e no núcleo das aptidões humanas desenvolve mais capacidade para navegar com clareza em um cenário de incertezas.

Isso é viver, na prática, a postura de ser eternamente aprendiz. Em uma era de inteligências artificiais, esse argumento me parece ainda mais sólido: aprendizado constante e adaptação contextual. Não à toa, curiosidade, aprendizagem contínua, flexibilidade e capacidade de adaptação aparecem entre as competências apontadas como relevantes para o profissional do “futuro” pelo Fórum Econômico Mundial (aspas por minha conta).

Como diriam as próprias IAs — segundo aqueles que analisam os travessões dos textos do LinkedIn —, não é sobre se atualizar a cada nova ferramenta ou conceito do momento. É sobre partir do princípio de que a ferramenta vai mudar e que, quanto mais familiarizado/a você estiver com a lógica por trás dela, mais preparado/a estará para se adaptar às próximas mudanças.

Confusões que a IA pode gerar

A ideia que tenho trabalhado a partir das discussões sobre o tema é que vivemos dois movimentos simultâneos, e eles criam um efeito que pode parecer óbvio, mas acaba sendo uma pegadinha para quem não dedica tempo a avaliar o cenário com cuidado:

  • a aceleração tecnológica global muda constantemente as referências a partir das quais pensamos o mundo e, consequentemente, o trabalho;
  • essa velocidade tecnológica encontra organizações cada vez mais pressionadas por produtividade.

Assim, pode parecer que a IA seja a ferramenta ideal para acelerar o caminho e aliviar o P&L. E aí está a pegadinha! a própria história da maximização do uso de tokens já mostrou: precisamos saber como usar as inteligências (as artificiais e as nossas), onde usar, para que usar e com qual objetivo.

Tratar a IA como resposta fácil pode produzir justamente o contrário do resultado esperado. Seu uso demanda análise, criticidade, ponderação e preparo. E essas são capacidades que nem toda organização está pronta ou disposta a desenvolver.

E sempre que penso nessa necessidade de atualização e aprendizado, me questiono: o que aprender diante de tanta informação ao nosso redor?

Dimensões da aprendizagem em tempos de IA

Para o contexto específico do trabalho, e conectando com angústias compartilhadas nas conversas que tenho feito sobre o assunto, para aprender em tempos de IA, me parece que precisamos falar sobre três dimensões: aprender sobre a tecnologia, aprender sobre o nosso próprio processo de trabalho e aprender com as experiências que vivemos, sejam elas de sucesso ou de fracasso.

Como profissional de DHO, gostaria de ver mais discussões dentro das empresas sobre capacidade de aprendizado, sobre como potencializar a inovação e a criatividade humanas, sobre governança, espaços seguros para experimentação e erro e, principalmente, sobre gestão do conhecimento. Exatamente o que estou me propondo a fazer aqui.

No final das contas, o desafio da IA pode ser menos tech do que parece.

Gosto da perspectiva de um RH protagonista, corresponsável não apenas por preparar pessoas para usar novas tecnologias, mas por apoiar na construção de organizações capazes de aprender, revisar suas práticas e se adaptar continuamente às mudanças que ainda estão por vir.

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Como tem percebido e atuado em relação às mudanças constantes que a IA tem nos colocado?Vamos conversar sobre isso?