Megatendências EY

Porque a inteligência partilhada vai redefinir o talento

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26 minute read 16 jan. 2026

As organizações devem adoptar novos ecossistemas de capacidades, utilizando a aprendizagem para impulsionar a co-evolução do potencial humano e da IA.

Sumário Executivo

  • O talento foi redefinido como uma parceria entre a inteligência humana e a inteligência artificial para criar capacidades que avançam através da adaptação mútua e da aprendizagem partilhada.
  • O talento não é escasso, a capacidade é que é. As organizações que vencerão a seguir serão aquelas que tratam a capacidade - e não o número de funcionários - como a verdadeira medida da força competitiva.
  • Os CHROs, os Chief Learning Officers, os CFOs e os CEOs devem tratar a aprendizagem como capital e as capacidades como uma carteira viva dentro e fora da organização.

Este artigo faz parte do segundo conjunto de informações da nova série EY Megatrends Novas fronteiras: Os recursos do futuro. 

Durante décadas, as organizações competiram pelo talento humano como se este fosse escasso e fixo. Essa batalha está ultrapassada. A capacidade humana está agora entrelaçada com sistemas de inteligência artificial (IA) em rápido avanço que aprendem, executam e evoluem para criar uma inteligência partilhada. O talento já não está confinado às paredes da organização, mas distribuído por ecossistemas de empregados, contratantes, parceiros, serviços geridos e máquinas inteligentes.

A co-evolução darwiniana oferece uma analogia poderosa para o desenvolvimento das capacidades humanas e da IA. Tal como duas espécies moldam o desenvolvimento uma da outra, os seres humanos e os sistemas de IA aperfeiçoam-se mutuamente através de todas as interações, solicitações e conjuntos de dados. Embora este processo seja não linear e imprevisível, tem um potencial significativo para aumentar o valor humano, ajudando a permitir que as pessoas assumam papéis de ordem superior como comissários, curadores, orquestradores e administradores éticos de capacidades.

Os desafios estruturais obrigam as organizações a agir. As competências - capacidades adquiridas para executar tarefas específicas - estão agora a expirar mais rapidamente do que os sistemas de aprendizagem tradicionais as conseguem renovar. Os sistemas de aprendizagem que são actualizados em 18 meses não conseguem acompanhar o ritmo dos requisitos que evoluem em 18 semanas. Isto aumenta aquilo a que chamamos "dívida de talentos": o potencial não realizado que se acumula quando as capacidades humanas e das máquinas não evoluem. Só nos EUA, estimamos que isto possa representar mais de 1 bilião de dólares em valor não realizado.1

As organizações líderes em co-aprendizagem estão a responder através do cultivo de três elementos que se reforçam mutuamente:

  • Mentalidade: baseada na curiosidade, na confiança e na experimentação
  • Conjunto de competências: baseado nos pontos fortes do ser humano, como o discernimento, a intuição e a imaginação
  • Conjunto de ferramentas: incluindo sistemas de IA, plataformas de aprendizagem e análises que apoiam a co-aprendizagem contínua

A capacidade efectiva só surge quando os três elementos se reforçam mutuamente.

O objectivo não é simplesmente formar pessoas mais rapidamente. Trata-se de criar um ambiente em que tanto a inteligência humana como a inteligência artificial evoluem em conjunto, amplificam os pontos fortes de cada um e aumentam continuamente o potencial da organização.  A próxima vaga de organizações bem sucedidas será aquela que encara a capacidade de adaptação - e não o número de efectivos - como a verdadeira referência da força competitiva.

A ten-year-old Asian girl observes a mantis perched on a taro turtle. Cultivating children to observe small insects can train children's observation and acuity. Nature is also the best gift to children.
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Capítulo 1

A ascensão da inteligência partilhada: o talento torna-se co-evolutivo

O talento tornou-se uma mistura dinâmica e co-evolutiva de capacidades humanas e de máquinas, trabalhando em ecossistemas e não dentro de paredes organizacionais fixas.

Talento, redefinido

Há um século, a fronteira entre o trabalho e o capital era fácil de traçar: o trabalho entrava pelos portões da fábrica, enquanto o capital se sentava nas máquinas no chão de fábrica. Actualmente, essa linha praticamente desapareceu. Um único fluxo de trabalho pode combinar um funcionário em Londres, um contratante na América do Norte, um modelo em execução na nuvem e um agente de IA treinado durante a noite. As organizações estão a confrontar-se com uma redefinição fundamental do "talento", em que a capacidade humana é aumentada pela inteligência das máquinas e, o que é crucial, está presente em redes distribuídas de contratantes, parceiros do ecossistema e fornecedores de serviços geridos. Esta visão alargada muda o foco da propriedade para a orquestração onde o valor reside na forma como a capacidade é coordenada e não onde se encontra.

A verdadeira vantagem competitiva reside agora na forma inteligente como as organizações concebem e gerem os seus ecossistemas de capacidades e como ligam a aprendizagem para além das fronteiras. Num mundo onde a inteligência é abundante, a vantagem advém da clareza de objectivos: saber onde acrescenta valor, o que deve possuir e onde deve estabelecer parcerias.

Novas fronteiras da colaboração entre a IA e o ser humano

A integração de novas formas de talento de IA tem o potencial de levar a capacidade humana para novos domínios. As organizações que obtêm o maior retorno desta mudança não serão as que simplesmente automatizam tarefas, mas as que redesenham o trabalho em torno dos pontos fortes humanos.

As nossas experiências humanas únicas - a nossa educação, as nossas relações, os nossos sentimentos - impulsionam o nosso pensamento divergente; estas impulsionam novas ideias e continuarão a ser marcadamente humanas.

Dana Daher

Investigador executivo, HFS

A IA agêntica representa a fronteira actual - sistemas capazes de raciocinar, tomar iniciativa e colaborar de forma autónoma. Mas a co-evolução implica que a IA não ficará por aqui. À medida que a interação homem-máquina se aprofunda, os sistemas de IA começam a ir além da lógica e da otimização para formas de inteligência afectiva: a capacidade de reconhecer, interpretar e até responder às emoções humanas. Este facto sugere paralelos fascinantes com os estudos de Charles Darwin sobre a simbiose entre espécies, um exemplo fundamental dos quais é o facto de a orquídea desenvolver um tubo de néctar profundo e a traça, por sua vez, desenvolver uma probóscide suficientemente longa para o alcançar.

Estes sistemas de IA mais recentes são concebidos para compreender a forma como as pessoas sentem e pensam, o que constitui um passo fundamental para o desenvolvimento de uma IA que possa colaborar de forma ainda mais significativa em múltiplos contextos humanos.

Novos sistemas de IA com impacto no local de trabalho:

  • IA neurossimbólica: combina a aprendizagem neuronal com o raciocínio simbólico, permitindo sistemas capazes de reconhecer padrões a partir de dados e aplicar lógica estruturada - uma abordagem que promete maior fiabilidade e interpretabilidade
  • IA autotélica: os sistemas demonstram uma verdadeira auto-direção dentro de limites humanos definidos
  • IA colaborativa: negoceia soluções de compromisso e partilha o raciocínio de forma transparente com parceiros humanos
  • IA reflexiva: poderá um dia simular a autoconsciência - uma capacidade de avaliar o seu próprio desempenho e ajustar os objectivos de forma dinâmica, distinta da consciência
  • IA afectiva (também conhecida como IA das emoções): aprende a responder de forma adequada e empática às dinâmicas emocionais e sociais, ajudando potencialmente a criar confiança e segurança psicológica nos locais de trabalho digitais, se for gerida de forma adequada
  • IA física: a emergir como um domínio reconhecido que combina robótica, ciência dos materiais e concepção biológica
  • Inteligência incorporada e bio-híbrida: A IA está integrada em sistemas físicos e biológicos, através da robótica adaptativa ou da IA que aprende directamente a partir de sinais neurais

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Cada desenvolvimento reforça um ciclo co-evolutivo: À medida que a IA se torna mais sintonizada com as necessidades humanas, os humanos, por sua vez, aperfeiçoam a sua própria capacidade de interagir com estes sistemas de forma eficaz.

 

Esta mudança coloca uma maior ênfase na existência de características humanas inatas e na divergência natural do pensamento humano. Como diz Dana Daher, investigadora executiva da HFS, "as nossas experiências humanas únicas - a nossa educação, relações, sentimentos - impulsionam o nosso pensamento divergente; estas impulsionam novas ideias e continuarão a ser distintamente humanas".

 

Tal como na natureza, a co-evolução é impossível de prever com exatidão. Mas a exploração de horizontes plausíveis ajuda a ilustrar a forma como as capacidades humanas e de IA se podem reforçar mutuamente em diferentes períodos. A Superfluid Enterprise da EY traça três horizontes para o futuro: construção de alicerces, coordenação autónoma e superfluidez total.


Cute little pre-school age girl playing a wooden baby grand piano in a sunny domestic environment. Top down image focusing on her little hands on the piano keys. Space for copy.
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Capítulo 2

Gerir o balanço do potencial humano e da IA

Os princípios financeiros podem ser utilizados para avaliar o valor do potencial inexplorado, utilizando a aprendizagem para maximizar o retorno dos investimentos em talentos e evitar os custos da "dívida de talentos".

Porque é que os modelos de talento têm de mudar

As mudanças estruturais no mercado de trabalho tornaram obsoletas as abordagens tradicionais ao talento. As forças demográficas e tecnológicas estão a reduzir a oferta de capacidades humanas e a acelerar o ritmo a que as competências se tornam obsoletas. Em 2050, mais de 2 mil milhões de pessoas terão mais de 60 anos, reduzindo a oferta de trabalho.2 No outro extremo do mercado de trabalho, as gerações mais jovens estão cada vez mais relutantes em trabalhar em certos sectores, como a indústria transformadora.3 Um quarto dos trabalhadores já enfrenta uma inadequação de competências e espera-se que cerca de 40% das competências essenciais mudem dentro de cinco anos.4 Ao mesmo tempo, 64% dos trabalhadores referem um aumento do volume de trabalho.5

Os requisitos de competências mudam actualmente a uma velocidade extraordinária. Por exemplo, o papel do "engenheiro de solicitações" aumentou e diminuiu rapidamente à medida que os utilizadores desenvolveram capacidades de solicitação mais sofisticadas e as ferramentas se tornaram melhores a solicitar a si próprias.6 Este facto ilustra a rapidez com que a paisagem pode mudar. Os sistemas de aprendizagem concebidos para ciclos de 12 a 18 meses não conseguem acompanhar o ritmo das competências que evoluem a cada 12 a 18 semanas.

Isto cria um duplo desafio profundo. As organizações devem ser capazes de responder imediatamente à procura de competências em rápida mutação - reafectando talentos, requalificando equipas e actualizando sistemas de IA a um ritmo acelerado - ao mesmo tempo que desenvolvem as capacidades, mentalidades e infra-estruturas mais profundas necessárias para uma competitividade a longo prazo. Neste contexto, a agilidade significa evitar a latência, ou atrasos, na implantação operacional e estratégica e no desenvolvimento de competências.

No exemplo do engenheiro de prontidão, as organizações podem ter evitado investir em funções redundantes, concentrando-se na forma de desenvolver as capacidades de que necessitam, utilizando talentos de várias fontes, em vez de se limitarem a aumentar o número de efectivos.

O êxito depende da obtenção simultânea de uma agilidade de competências a curto prazo e de uma capacidade de resistência a longo prazo. As organizações que resolvem ambos os problemas serão capazes de transformar a rutura numa fonte de vantagem sustentada.

A mudança essencial das condutas para as carteiras

O fluxo tradicional de talentos - contractar, formar, reter e promover - foi concebido para um mundo em que as competências evoluíam lentamente e o trabalho era em grande parte previsível.  Esse mundo do trabalho desapareceu.

A rápida adopção da IA ilustra a escala e a velocidade da mudança que está a ocorrer. O nosso estudo Work Reimagined 2025 constatou que 88% dos trabalhadores utilizam actualmente a IA no trabalho, em comparação com apenas 22% em 2023. Cada vez mais, os funcionários vêem a IA não como uma ferramenta, mas como um colaborador - um colega integrado nos fluxos de trabalho do dia a dia. E esta dinâmica não mostra sinais de abrandamento. Prevê-se que a adopção acelere ainda mais à medida que aplicações de IA mais avançadas entrem no local de trabalho. "Penso que estamos agora num ponto de inflexão e que o crescimento vai tornar-se mais rápido e mais disruptivo", diz Simon Brown, Líder Global de Aprendizagem e Desenvolvimento da EY.

Neste ambiente, as organizações já não podem confiar em condutas de talento lineares. Em vez disso, têm de gerir carteiras de activos de capacidade - combinando conhecimentos humanos, modelos de IA e ferramentas de colaboração. Cada um destes "activos" tem o seu próprio perfil de desempenho, curva de amortização e horizonte de reinvestimento. A gestão das capacidades torna-se um processo contínuo de avaliação do que está a funcionar, do que está a ficar para trás e de onde investir a seguir. O desempenho sustentável depende da rapidez com que uma organização pode aprender em relação ao ritmo da mudança.

A passagem das condutas para as carteiras reflecte a diversificação financeira. Os líderes de talentos precisam cada vez mais de equilibrar:

  • Investimentos em competências a longo prazo com ciclos de aprendizagem rápidos
  • Capacidades humanas duradouras com inteligência artificial
  • Programas estruturados com desenvolvimento auto-dirigido

Gerir o balanço do potencial humano e das máquinas

Gerir o talento como uma carteira permite às organizações reafectar capacidades à velocidade da mudança e construir uma força de trabalho que é continuamente renovada, em vez de periodicamente substituída.

"Em última análise, a capacidade é capital", afirma Matthew Kearney, Partner, People Consulting, Ernst & Young LLP.

A IA e o talento humano têm perfis de risco-retorno e horizontes temporais diferentes. Os activos de "crescimento" de alto rendimento podem ser a automatização impulsionada pela IA ou as competências digitais emergentes, enquanto os activos de "valor estável" residem em forças humanas duradouras como a liderança, a criatividade e a empatia. Ambos são fundamentais. O equilíbrio estratégico assegura a adaptabilidade à medida que os mercados, as tecnologias e as prioridades mudam.

Esta abordagem reformula a gestão da força de trabalho como uma atribuição de capital de inteligência, exigindo que os Directores de Recursos Humanos (CHROs) e os Directores de Talentos (CTOs) utilizem abordagens dos gestores de carteiras para manter a agilidade empresarial e a previsão estratégica. Neste contexto, a aprendizagem é um activo que sustenta a adaptabilidade organizacional e a criação de valor a longo prazo.

Em última análise, a capacidade é capital.

Matthew Kearney

Sócio da People Consulting, Ernst & Young LLP

No entanto, esta abordagem de portfólio também expõe um risco fundamental: como desenvolver as capacidades humanas com valor a longo prazo - em particular a liderança - em organizações onde os percursos profissionais estão a ser remodelados pela automação e pela IA. As funções tradicionais de entrada no mercado há muito que servem de campo de ensaio para os futuros líderes, dando aos trabalhadores em início de carreira a oportunidade de desenvolverem a sua capacidade de discernimento, a consciência das partes interessadas e a capacidade de orquestrar um trabalho complexo. À medida que muitas destas tarefas se tornam automatizadas, o risco é claro: sem uma remodelação, menos pessoas terão a oportunidade de desenvolver as capacidades necessárias para liderar num mundo com IA.

Estudos recentes ilustram a dimensão do desafio. Um estudo da King's College London descobriu que as empresas com alta exposição à IA reduziram o número de funcionários juniores entre 2021 e 2025.7 Os autores alertaram:

"A concentração da perda de postos de trabalho nas posições de nível de entrada perturba os percursos tradicionais de desenvolvimento de competências em que os trabalhadores dominam progressivamente tarefas complexas através da experiência prática. Sem que os cargos juniores sirvam de base de formação, as empresas podem ter dificuldade em desenvolver internamente os talentos seniores."

Há um segundo risco: mesmo nos casos em que as funções de nível de entrada se mantêm, os funcionários podem tornar-se demasiado dependentes da IA - permitindo que o sistema faça o pensamento complexo por eles. Este facto pode prejudicar silenciosamente o desenvolvimento de competências fundamentais: raciocínio crítico, síntese, construção de narrativas e avaliação contextual.

As organizações orientadas para o futuro reconhecem que a criação de futuras capacidades de liderança é demasiado importante para ser deixada ao acaso. Estão a agir de forma intencional, remodelando o trabalho de início de carreira para preservar - e mesmo acelerar - o desenvolvimento das capacidades humanas:

  • Integrar a literacia em IA com os fundamentos da liderança: combinar competências técnicas com pensamento sistémico, comunicação estratégica e exercícios de tomada de decisões
  • Evite os KPIs que recompensam apenas a velocidade e a automatização, que incentivam os juniores a ignorar o pensamento e a seguir o modelo
  • Criar "vias lentas" para o pensamento crítico através de revisões estruturadas, tempo de reflexão e rituais de "explicar o seu raciocínio" que forcem um envolvimento cognitivo mais profundo
  • Tornar os trabalhadores em início de carreira co-responsáveis pelo melhoramento dos sistemas de IA - através de ciclos de feedback, registo de erros ou desenvolvimento imediato de bibliotecas - para que se vejam a si próprios como moldando as ferramentas e não apenas consumindo-as

Em suma, o desaparecimento do trabalho tradicional de nível de entrada não é inevitável, mas as condutas de liderança enfraquecerão, a menos que as organizações reformulem deliberadamente a experiência de início de carreira para um mundo com IA.

Estas mudanças elevam o papel do CHRO e do CTO de administradores da força de trabalho atual para administradores da capacidade de amanhã. A criação de valor a longo prazo dependerá de líderes capazes de imaginar e projectar os caminhos através dos quais as capacidades humanas e das máquinas crescem em conjunto.

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Liquidez de talentos: a nova medida de agilidade

Para as organizações actuais, a agilidade é definida pela capacidade de reconfigurar, reaprender e responder em tempo real. A liquidez do talento descreve a rapidez com que pode reafectar capacidades, requalificar pessoas e treinar sistemas de IA quando as prioridades mudam. Ao fazê-lo, reduzem a latência operacional, o atraso quotidiano na reafectação e na melhoria das competências dos talentos, ao mesmo tempo que reduzem a latência estratégica - o atraso mais profundo na aprendizagem institucional, na evolução da liderança e na renovação das infra-estruturas.

 

As diferenças geracionais estão a acelerar esta dinâmica. Os nativos digitais estão a entrar em cargos de liderança com uma afinidade natural com as ferramentas de IA e a aprendizagem contínua. Como descobrimos no nosso estudo estudo Work Reimagined 2025 83% dos funcionários que utilizam a IA diariamente estão confiantes de que as suas competências actuais continuarão a ser relevantes daqui a três anos, em comparação com apenas 67% dos que utilizam a IA ocasionalmente. Os trabalhadores com 81 ou mais horas de formação em IA por ano poupam 14 horas por semana, em comparação com apenas três horas para os que têm menos de quatro horas de formação. É interessante notar que a Geração Z tem duas vezes mais probabilidades de receber este nível de formação do que os Baby Boomers.


Estas mudanças indicam para onde se dirigem as organizações líderes: para a aprendizagem integrada directamente no fluxo de trabalho. O próximo grande ponto de inflexão na transformação da força de trabalho ocorrerá quando a aprendizagem for totalmente integrada nos fluxos de trabalho diários. Nessa altura, as fronteiras entre trabalho e aprendizagem dissolvem-se e a empresa torna-se um sistema vivo de inteligência adaptativa.

"Dívida de Talento": o valor do potencial não aproveitado

Apesar dos progressos, os resultados em termos de talento e aprendizagem continuam a ser insuficientes para muitos indivíduos, organizações e economias em geral. Continua a existir um potencial significativo não realizado.

Podemos quantificar o fosso entre as capacidades de que uma organização ou economia dispõe e aquelas de que necessita para competir eficazmente e enquadrá-lo como "dívida de talentos". Isto reflecte o potencial não realizado ou sub-realizado das pessoas e dos sistemas de uma organização ou economia - o custo de oportunidade de não aprender suficientemente depressa. Tal como a dívida financeira, cresce se a aprendizagem e o reinvestimento se atrasarem em relação às mudanças tecnológicas ou de mercado. O talento é, portanto, um activo que se deprecia e que necessita de atenção constante.

Utilizando os dados do Inquérito EY Work Reimagined, podemos identificar os trabalhadores que não confiam na sua capacidade de resiliência e que não têm oportunidades para resolver este problema através da aprendizagem e do desenvolvimento. A nível mundial, isto representa 13% da força de trabalho - um enorme obstáculo às perspectivas de crescimento futuro e um risco para a resiliência organizacional.

"Dívida de Talentos" a nível mundial
13%
da população activa considera que as suas competências não são suficientes para os próximos três anos.

Nos EUA, os dados do Work Reimagined mostram que 11% dos trabalhadores inquiridos não têm confiança nas suas competências e dizem que não lhes é dada a oportunidade de as desenvolverem no trabalho. Podemos quantificar o valor financeiro desta "dívida de talentos" extrapolando esta percentagem para toda a economia dos EUA e aplicando um valor salarial actual a este segmento da força de trabalho. Isto dá-nos um valor de mais de 1 trilião de dólares, que representa o valor potencial do potencial não realizado dos trabalhadores e um entrave silencioso significativo à produtividade e à inovação. Este desafio é tanto mais grave quanto as competências têm actualmente semi-vidas de apenas dois a cinco anos. Sem um investimento contínuo na aprendizagem humana e automática, as capacidades depreciam-se - corroendo a vantagem competitiva e compondo-se ao longo do tempo, como juros não pagos.


Two hands of different people reach out to each other through the laser beams on a purple background. The concept of helping hand with copy space.
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Capítulo 3

A organização de co-aprendizagem

A co-aprendizagem estará no centro da organização da próxima geração - ecossistemas onde os seres humanos e as máquinas se ensinam e melhoram continuamente uns aos outros.

As organizações que dominam a parceria do talento humano e da IA aprenderão mais depressa do que o ritmo da mudança - e, ao fazê-lo, definirão o futuro do talento.

A co-evolução oferece uma abordagem de concepção poderosa, e quatro princípios fornecem orientações práticas:

1. A influência recíproca impulsiona o progresso

Uma mudança numa espécie pode alterar a trajectória de outra. Do mesmo modo, as decisões sobre a aprendizagem humana e o desenvolvimento da IA afectam-se directamente. As estratégias de talento e de tecnologia devem ser concebidas em conjunto para garantir que os avanços na IA elevam e não corroem o potencial humano.

2. A frequência das interações determina a adaptação

As espécies que interagem mais frequentemente evoluem mais rapidamente. Para as organizações, isto significa incorporar a aprendizagem no fluxo de trabalho - criando ciclos de feedback contínuos e em tempo real entre as pessoas e os sistemas inteligentes, sem depender apenas de formação periódica.

3. A evolução é desigual

Os ecossistemas naturais desenvolvem pontos quentes de mudança rápida e pontos frios de estagnação. As organizações devem fazer o mesmo: medir continuamente onde a aprendizagem está a ter lugar, identificar onde não está e direccionar o investimento para áreas de valor emergente.

4. O contexto é crucial

A evolução depende do ambiente. Do mesmo modo, a concepção da aprendizagem homem-IA depende da estrutura e do modelo de funcionamento da organização. Os seres humanos estão a dar instruções aos agentes, a colaborar com eles ou a ser assistidos por uma orquestração baseada em IA? Cada cenário requer competências e governação distintas.

Em conjunto, estes princípios fazem com que as organizações se afastem dos modelos de desenvolvimento linear e passem a ser sistemas de aprendizagem vivos - que se sentem, adaptam e renovam continuamente. Numa organização de co-aprendizagem, cada projeto, fluxo de trabalho e plataforma torna-se uma oportunidade de melhoria mútua entre humanos e sistemas inteligentes.

Desenvolver a mentalidade, o conjunto de competências e o conjunto de ferramentas para a co-aprendizagem

A mudança da tecnologia, de passiva para activa, torna essencial ultrapassar os modelos tradicionais de competências para um quadro mais amplo e adaptável de mentalidade, conjunto de competências e ferramentas. Numa empresa com IA, a capacidade emerge não só do que as pessoas sabem, mas também da forma como trabalham com sistemas inteligentes e como utilizam o tempo poupado para maximizar o valor de ser humano. Isto está a tornar-se rapidamente um imperativo estratégico: o estudo EY CHRO 2030 mostra que 85% dos empregadores consideram agora que uma função estratégica de RH é fundamental para o sucesso e que as organizações com uma forte liderança de RH têm um desempenho consistentemente superior ao dos seus pares.

Mentalidade - criar condições para uma aprendizagem contínua e mútua

Uma organização de co-aprendizagem começa com uma mentalidade. Os líderes devem cultivar um ambiente em que os humanos e a IA aprendam uns com os outros em tempo real. Isto requer:

  • Curiosidade e experimentação: encorajar as pessoas a sondar, testar e repetir com sistemas de IA
  • Segurança psicológica: dar confiança às equipas para contestarem os resultados da IA e melhorá-los
  • Um sentido de propriedade: em que os indivíduos se sentem responsáveis tanto pelo seu próprio desenvolvimento como pelo desempenho dos sistemas inteligentes que utilizam

A tecnologia também está a remodelar as expectativas dos trabalhadores em relação à aprendizagem. Tal como explica Jenny Lin, Directora Global de Aprendizagem e Crescimento da Siemens, "a evolução tecnológica está a impulsionar a necessidade de a aprendizagem ocorrer no momento em que é necessária... adaptativa, na ponta dos dedos e consumível num formato que eu possa compreender imediatamente".

Em conjunto, estas perspectivas captam a essência da nova mentalidade: a aprendizagem deve ser imediata, integrada e concebida para uma adaptação contínua e mútua entre os seres humanos e os sistemas inteligentes.

Conjunto de competências - elevar as capacidades humanas que complementam a IA

À medida que a IA assume tarefas mais analíticas e operacionais, os pontos fortes claramente humanos tornam-se os diferenciadores. Os líderes da aprendizagem devem, por conseguinte, procurar desenvolver capacidades como

  • Julgamento, raciocínio ético e pensamento de sistemas, para orientar e governar sistemas cada vez mais autónomos
  • Criatividade, narração de histórias e enquadramento contextual, transformando os conhecimentos em acções que se repercutem nas pessoas e nos objectivos empresariais
  • Colaboração, comunicação e empatia, permitindo que os seres humanos e a IA trabalhem em conjunto de forma eficaz em fluxos de trabalho e equipas

Estes conjuntos de competências permitem aos humanos não só coexistir com a IA, mas também ampliar o seu potencial. Como refere o antropólogo cultural Jitske Kramer, "a IA dá-nos potencialmente a oportunidade de elevar a nossa humanidade. Ao libertarmos tempo, temos a oportunidade de elevar o papel da criatividade, da atenção plena, da moralidade e da forma como nos relacionamos uns com os outros".

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Mas este resultado não é garantido. Quando a IA é utilizada como substituto do pensamento crítico, da narração de histórias e do envolvimento profundo - um processo conhecido como "descarregamento cognitivo" - a capacidade humana corre o risco de ser corroída. O pensamento crítico é difícil e muitas pessoas tentam evitá-lo. As organizações precisam de estar conscientes desta realidade e criar o espaço e os incentivos para garantir que esta capacidade crucial é cultivada. À medida que a IA acelera a execução, as organizações dependerão do atrito concebido para pensar melhor - pontos de abrandamento intencionais que estimulam a análise, desafiam as conclusões e reforçam o pensamento crítico no trabalho assistido por IA.

 

Este desafio é agravado quando as pessoas começam a ver a IA como um rival e não como um parceiro. As pessoas que se vêem em concorrência com as máquinas limitam a sua contribuição. Como adverte Kramer: "Devíamos parar de tentar ser melhores máquinas".

Tudo isto reforça um ponto crítico: a concepção e a implantação de sistemas de IA devem melhorar, e não diminuir, a capacidade humana. A confiança está na base de tudo isto. Como explica Kramer: "A colaboração entre humanos e IA depende da confiança. Isto coloca uma maior responsabilidade sobre aqueles que concebem e constroem sistemas de IA para o fazerem com intenção - e com clareza sobre quem beneficia."

Reforçar o conjunto de competências humanas não significa, portanto, apenas desenvolver as capacidades individuais, mas também garantir que a IA seja introduzida e gerida de forma a reforçar a capacidade de decisão, a criatividade e a confiança humanas, em vez de as substituir ou enfraquecer.

Conjunto de ferramentas - conceber a infraestrutura para a aprendizagem no fluxo de trabalho

O conjunto de ferramentas é o que permite o escalonamento. Isto inclui os sistemas, plataformas e ambientes físicos que tornam possível a aprendizagem contínua:

  • Plataformas de aprendizagem adaptativa: fornecer conteúdos personalizados e a pedido
  • Circuitos de feedback em tempo real: ligar o desempenho humano ao comportamento do sistema de IA
  • Quadros de governação integrados: promover uma co-aprendizagem ética, responsável e transparente
  • Percursos fluidos de requalificação: permitir que tanto as pessoas como os sistemas de IA sejam actualizados e reafectados rapidamente
  • Ambientes físicos: actuando como amplificadores do potencial humano e das máquinas - com espaços que dão às pessoas a confiança, a agência e a segurança psicológica para experimentar, aprender e colaborar

O local de trabalho torna-se uma extensão do conjunto de ferramentas - um ecossistema que apoia a exploração, a experimentação e a colaboração entre humanos e IA. Como observa Harvey Lewis, Partner, Technology Consulting, Ernst & Young LLP: "A chave é passar de um currículo prescrito para facilitadores de aprendizagem. Em vez de formarmos as pessoas para competências ou funções específicas, devemos dar-lhes as ferramentas necessárias para compreenderem os princípios do novo ambiente".

Um novo mandato para os líderes da aprendizagem

Em conjunto, a mentalidade, o conjunto de competências e o conjunto de ferramentas formam a base de uma organização de co-Learning. À medida que a aprendizagem se torna mútua - os humanos aprendem com a IA e a IA aprende com os humanos - a empresa evolui para um sistema de auto-aperfeiçoamento.

Este facto também altera o papel do CLO. Lin descreve claramente a mudança: "Já não pode ser um fornecedor de serviços reativo para a empresa. Enquanto Director de Aprendizagem, tem de pensar como um Director de Estratégia - compreendendo como tudo se relaciona com o que pretende alcançar ao mais alto nível. O pensamento estratégico, o pensamento sistémico, a perspicácia comercial... são agora uma necessidade".

Neste modelo, o CLO torna-se um arquitecto estratégico da capacidade, atribuindo capital de aprendizagem, moldando a inteligência organizacional e concebendo as condições para a evolução contínua da IA humana.

Na era da inteligência partilhada, a guerra pelo talento acabou. O novo imperativo é a aprendizagem.

Acções, considerações e perguntas da direcção

Questões estratégicas transversais para todos os líderes

  • Temos a certeza de quais as capacidades que devem continuar a ser exclusivamente humanas, quais as que podem ser automatizadas e quais as que devem ser desenvolvidas em conjunto com parceiros e com a IA?
  • Como estamos a medir a depreciação e o reinvestimento do talento - e qual é o nosso plano para reduzir a "dívida de talento" antes que se torne um risco estratégico?
  • Estaremos a conceber os nossos sistemas de talento para a co-evolução - em que os seres humanos e as máquinas aprendem em conjunto e se reforçam mutuamente ao longo do tempo?
  • Que novas competências de liderança precisamos de ter para liderar e gerir sistemas de talento baseados na co-evolução homem-máquina?
  • Que barreiras precisamos de pôr em prática para gerir a co-evolução do talento de uma forma ética e empática?

CEOs - arquitectar a empresa de IA humana

Considerações

  • Estamos a ser suficientemente rápidos para reduzir a latência estratégica nas nossas competências e modelos operacionais?
  • As nossas escolhas em matéria de automatização, subcontratação e centros de capacidades estão em conformidade com o nosso objectivo a longo prazo e com a criação de valor?
  • Quais são as barreiras culturais e éticas necessárias para manter a confiança à medida que a IA se torna um colega fundamental?

Acções

  • Crie um ecossistema de capacidades adaptável, passando de condutas lineares para portfólios de capacidades dinâmicas entre funcionários, parceiros, agentes de IA e managed services.
  • Defina a direcção da empresa para uma adopção responsável da IA; a promoção da criatividade, do objectivo e do discernimento humanos continua a ser fundamental.
  • Liderança de campeões para orquestração, permitindo que as equipas trabalhem em redes distribuídas de capacidades humanas e algorítmicas.

Perguntas estratégicas para os líderes

  • Qual será o papel da capacidade para a nossa futura organização na criação de vantagens competitivas?
  • Compreendemos claramente quais as capacidades da nossa organização que devem permanecer humanas, quais as que podem ser automatizadas e quais as que devem ser co-desenvolvidas em todo o nosso ecossistema?
  • A nossa organização está a conceber sistemas de capacidade adaptativa para a co-evolução - em que os seres humanos e as máquinas aprendem em conjunto, garantindo que ambos permanecem relevantes e se reforçam mutuamente ao longo do tempo? 

CFOs - aplicar a disciplina financeira ao talento

Considerações

  • Qual é o nosso nível actual de "dívida de talentos" e com que rapidez está a aumentar?
  • Quanto das nossas poupanças com a automatização é reinvestido na capacidade humana e na co-aprendizagem?
  • As nossas métricas financeiras captam o valor criado através do desenvolvimento de competências, da adaptabilidade e da colaboração interfuncional?

Acções

  • Quantifique a depreciação do talento e o potencial não realizado ("Talent Debt") utilizando a análise da força de trabalho em tempo real e a modelação de cenários.
  • Trate a aprendizagem e o desenvolvimento de capacidades como um investimento de capital, avaliando os retornos através da produtividade, da inovação e da resiliência.
  • Estabeleça um Balanço de Talentos, acompanhando a capacidade acumulada, as taxas de reinvestimento e as áreas de risco emergente.

Perguntas estratégicas para os líderes

  • Qual a melhor forma de aplicar os princípios financeiros ao talento e medir o retorno da capacidade para a organização?
  • Como estamos a medir a depreciação e o reinvestimento do talento e qual é o nosso plano para reduzir o potencial não realizado ("Talent Debt") antes que se transforme em risco estratégico?
  • Como é que podemos tratar a aprendizagem como um investimento de capital, com retornos de desempenho medidos em termos de produtividade, inovação e resiliência?

CHROs - conceber a futura arquitectura da força de trabalho

Considerações

  • À medida que os percursos profissionais são redefinidos, como estamos a desenvolver as capacidades necessárias para a próxima geração de líderes?
  • Quais são os princípios de concepção, liderança e gestão de um sistema de talentos fluido, dinâmico e baseado na intersecção homem-máquina?
  • Como é que os nossos espaços físicos devem ser redesenhados para permitir a agência humana e maximizar o aumento humano através da intersecção com a tecnologia?

Acções

  • Criar um sistema de informação sobre competências que integre dados sobre as capacidades humanas, digitais e algorítmicas para um planeamento dinâmico da força de trabalho.
  • Redesenhe as funções e as equipas para a co-evolução, permitindo que os seres humanos e a IA aprendam e se aperfeiçoem mutuamente de forma contínua.
  • Incorporar mercados de talentos que permitam uma rápida reafectação, experimentação e desenvolvimento em contextos de trabalho real.
  • Adopte princípios-chave, como o pensamento sistémico, na conceção do seu sistema de talentos.

Perguntas estratégicas para os líderes

  • Como podemos redesenhar a organização e as funções, para que os seres humanos e a IA evoluam em conjunto, concentrando-se cada um nos seus respectivos pontos fortes?
  • Como é que concebemos e disponibilizamos recursos para uma arquitectura de capacidades que se adapta mais rapidamente do que o ambiente - entre funcionários, parceiros, agentes de IA e serviços geridos?
  • Como podemos garantir que os nossos sistemas de IA são concebidos e construídos com intenção, para garantir que os humanos dão prioridade a competências valiosas como o pensamento crítico e criativo?

Responsáveis pela Aprendizagem - construir a organização de co-aprendizagem

Considerações

  • O consumo de aprendizagem é suficientemente rápido para requisitos de competências que podem evoluir de 18 em 18 semanas?
  • Onde estão as maiores oportunidades de co-aprendizagem entre humanos e IA nos nossos fluxos de trabalho?
  • Como podemos acompanhar o impacto real da aprendizagem no desempenho, na inovação e na resiliência?

Acções

  • Crie ciclos contínuos de co-aprendizagem em que os seres humanos e a IA treinam, melhoram, validam e expandem as capacidades uns dos outros.
  • Dar prioridade à aprendizagem de competências emergentes complementares da IA, incluindo o pensamento crítico, o raciocínio sistémico, a criatividade humana e a supervisão da IA.
  • Redesenhe a arquitectura de aprendizagem para uma latência mínima, permitindo a microaprendizagem, actualizações de capacidades just-in-time e percursos de desenvolvimento personalizados por IA.

Perguntas estratégicas para os líderes

  • O que será necessário para darmos prioridade e incentivarmos a aprendizagem da IA e das novas capacidades, integrando ciclos contínuos de co-aprendizagem entre humanos e IA?
  • Como seria um sistema de inteligência de competências que fizesse o levantamento das capacidades humanas, digitais e algorítmicas?
  • Que acções concretas podemos tomar para criar a mentalidade, o conjunto de competências e o modelo de capacidade de conjunto de ferramentas adequados à nossa organização?

Resumo

O talento será uma parceria entre o ser humano e a IA para criar capacidades que co-evoluirão através da adaptação mútua e da aprendizagem partilhada. As organizações devem aproveitar a co-aprendizagem entre humanos e IA para manter a resiliência, a relevância e a competitividade. O risco reside na acumulação da "dívida de talentos" - o potencial inexplorado quando as competências, os sistemas e as mentalidades não conseguem acompanhar o ritmo da mudança. Para mitigar este risco, os CHROs, CLOs, CFOs e CEOs devem tratar a aprendizagem como capital, as capacidades como um ecossistema vivo e a inteligência como um activo partilhado, sempre renovado e em co-evolução.

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