EY Megatendências

Por que a inteligência compartilhada redefinirá o talento

Autores

  • Kim Billeter

    Líder de serviços de consultoria de pessoas da EY Américas

  • EY Global

    Multidisciplinary professional services organization

26 minutos de leitura 16 jan. 2026

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

Em resumo

  • O talento foi redefinido como uma parceria entre a inteligência humana e a inteligência da máquina para criar recursos que avançam por meio da adaptação mútua e do aprendizado compartilhado.
  • O talento não é escasso, mas a capacidade sim. As organizações que vencerão em futuro próximo serão aquelas que tratarem a capacidade - e não o número de colaboradores - como a verdadeira medida da força competitiva.
  • Os CHROs, Chief Learning Officers, CFOs e CEOs devem tratar o aprendizado como capital e a capacidade como um portfólio vivo dentro e fora da organização.

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

Durante décadas, as organizações competiram pelo talento humano como se ele 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 inteligência compartilhada. O talento não está mais confinado dentro das paredes da organização, mas distribuído em ecossistemas de colaboradores, prestadores de serviços, parceiros, serviços gerenciados e máquinas inteligentes.

A co-evolução darwiniana oferece uma analogia poderosa para o desenvolvimento das capacidades humanas e de IA. Assim como duas espécies moldam o desenvolvimento uma da outra, os seres humanos e os sistemas de IA agora se refinam mutuamente por meio de cada interação, prompt e conjunto de dados. Embora esse processo seja não linear e imprevisível, ele tem um potencial significativo para aumentar o valor humano, ajudando a capacitar as pessoas a assumirem funções de ordem superior como comissários, curadores, orquestradores e administradores éticos da capacidade.

Os desafios estruturais significam que as organizações são obrigadas a agir. As habilidades - capacidades aprendidas para realizar tarefas específicas - estão expirando em ritmo mais rápido do que o que se consegue renovar com os sistemas de aprendizagem tradicionais. Os sistemas de aprendizagem que são atualizados em 18 meses não conseguem acompanhar o ritmo dos requisitos que evoluem em 18 semanas. Isso aumenta o que chamamos de "dívida de talentos": o potencial não realizado que se acumula quando as capacidades humanas e das máquinas não evoluem. Somente nos EUA, estimamos que isso possa representar mais de US$ 1 trilhão em valor não realizado.1

As organizações líderes em co-aprendizagem estão respondendo com o cultivo de três elementos que se reforçam mutuamente:

  • Mentalidade: fundamentada na curiosidade, na confiança e na experimentação
  • Conjunto de habilidades: construído com base nos pontos fortes humanos, como julgamento, intuição e imaginação
  • Conjunto de ferramentas: composto por sistemas de IA, plataformas de aprendizagem e análises que dão suporte à co-aprendizagem contínua

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

O objetivo não é simplesmente treinar as pessoas mais rapidamente. O objetivo é criar um ambiente em que a inteligência humana e a inteligência das máquinas evoluam juntas, ampliem os pontos fortes uma da outra e aumentem continuamente o potencial da organização.  A próxima onda de organizações bem-sucedidas será aquela que vê a capacidade adaptativa - e não puramente o número de colaboradores - como a verdadeira referência de 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 compartilhada: o talento se torna co-evolutivo

O talento tornou-se uma mistura dinâmica e co-evolutiva de capacidade humana e de máquina, trabalhando em ecossistemas em vez de dentro de paredes organizacionais fixas.

Talento, redefinido

Há um século, a fronteira entre trabalho e capital era fácil de ser traçada: o trabalho entrava pelos portões da fábrica, enquanto o capital ficava nas máquinas do chão de fábrica. Hoje, essa linha praticamente desapareceu. Um único fluxo de trabalho pode combinar um colaborador lotado em Londres, um contratado na América do Norte, um modelo em execução na nuvem e um agente de IA treinado durante a noite. As organizações estão enfrentando uma redefinição fundamental de "talento", em que a capacidade e os campos de atuação humanos são ampliados pela inteligência da máquina e, o que é crucial, está presente em redes distribuídas de contratados, parceiros de ecossistema e prestadores de serviços gerenciados. Essa visão ampliada muda o foco da propriedade para a orquestraçãoonde o valor reside em como a capacidade é coordenada, e não onde ela se encontra.

A verdadeira vantagem competitiva agora está na inteligência com que as organizações projetam e governam seus ecossistemas de capacidade e como elas conectam o aprendizado além das fronteiras. Em um mundo onde a inteligência é abundante, a vantagem vem da clareza de propósito: saber onde você agrega valor, o que deve possuir e onde deve fazer parcerias.

Novas fronteiras da colaboração entre IA e humanos

A integração de novas formas de talento de IA tem o potencial de levar a capacidade humana a novos patamares. As organizações que obtiverem o maior retorno com essa mudança não serão aquelas que simplesmente automatizam as tarefas, mas aquelas que redesenham o trabalho de acordo com os pontos fortes humanos.

Nossas experiências humanas únicas - nossa educação, nossos relacionamentos, nossos sentimentos - promovem nosso pensamento divergente; essas experiências impulsionam novas ideias e permanecerão distintamente humanas.

Dana Daher

Pesquisador executivo, HFS

A IA agêntica representa a fronteira atual - sistemas capazes de raciocinar, tomar iniciativa e colaborar de forma autônoma. Mas a co-evolução implica que a IA não vai parar por aí. À medida que a interação homem-máquina se aprofunda, os sistemas de IA estão começando a ir além da lógica e da otimização em direção a formas de inteligência afetiva: a capacidade de reconhecer, interpretar e até mesmo responder às emoções humanas. Isso sugere paralelos fascinantes com os estudos de Charles Darwin sobre a simbiose entre espécies, um exemplo importante do qual é o fato de a orquídea desenvolver um tubo de néctar profundo e a mariposa, por sua vez, desenvolver uma probóscide longa o suficiente para alcançá-lo.

Esses sistemas de IA mais recentes são projetados para entender como as pessoas se sentem e pensam, o que é uma etapa essencial para o desenvolvimento de uma IA que possa colaborar de forma ainda mais significativa em vários contextos humanos.

Novos sistemas de IA que afetam o local de trabalho:

  • IA neurossimbólica: combina o aprendizado neural com o raciocínio simbólico, permitindo que os sistemas reconheçam padrões dos dados e apliquem a lógica estruturada - uma abordagem que promete maior confiabilidade e interpretabilidade
  • IA autotélica: os sistemas demonstram autodireção genuína dentro de limites humanos definidos
  • IA colaborativa: negocia compensações e compartilha o raciocínio de forma transparente com parceiros humanos
  • IA reflexiva: pode um dia simular a autoconsciência - uma capacidade de avaliar seu próprio desempenho e ajustar as metas de forma dinâmica, diferente da consciência
  • IA afetiva (também conhecida como IA emocional): aprende a responder adequadamente e de forma empática às dinâmicas emocionais e sociais, potencialmente ajudando a criar confiança e segurança psicológica em locais de trabalho digitais, se gerenciada adequadamente
  • IA física: emergindo como um campo reconhecido que combina robótica, ciência dos materiais e design biológico
  • Inteligência incorporada e biohíbrida: A IA é integrada aos sistemas físicos e biológicos, por meio da robótica adaptativa ou da IA que aprende diretamente com os sinais neurais

Como a EY pode ajudar

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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 seres humanos, por sua vez, refinam sua própria capacidade de interagir com esses sistemas de forma eficaz.

 

De forma crucial, essa mudança enfatiza mais a existência de características humanas inatas e a divergência natural do pensamento humano. Como observa Dana Daher, pesquisadora executiva da HFS, "Nossas experiências humanas únicas - nossa educação, relacionamentos, sentimentos - estimulam nosso pensamento divergente; elas promovem novas ideias e permanecerão distintamente humanas".

 

Assim como na natureza, a co-evolução é impossível de ser prevista com precisão. Mas a exploração de horizontes plausíveis ajuda a ilustrar como as capacidades humanas e de IA podem se reforçar mutuamente em diferentes períodos. O Superfluid Enterprise da EY delineia três horizontes para o futuro: construção de alicerces, coordenação autônoma 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

Gerenciamento do balanço do potencial humano e de IA

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

Por que os modelos de talentos devem mudar

As mudanças estruturais no mercado de trabalho tornaram obsoletas as abordagens tradicionais de talentos. As forças demográficas e tecnológicas estão reduzindo a oferta de capacidade humana e acelerando o ritmo em que as habilidades se tornam obsoletas. Até 2050, mais de 2 bilhões de pessoas terão mais de 60 anos, diminuindo a oferta de trabalho.2 No outro extremo do mercado de trabalho, as gerações mais jovens estão cada vez mais relutantes em trabalhar em determinados setores, como o industrial.3 Um quarto dos trabalhadores já enfrenta uma incompatibilidade de habilidades e espera-se que quase 40% das habilidades essenciais mudem dentro de cinco anos. 4 Ao mesmo tempo, 64% dos colaboradores relatam o aumento da carga de trabalho.5

Os requisitos de habilidades agora mudam em uma velocidade extraordinária. Por exemplo, a função de "engenheiro de solicitação (prompts)" aumentou e diminuiu rapidamente à medida que os usuários desenvolveram habilidades de solicitação mais sofisticadas e as ferramentas registraram melhorias em solicitações (prompting).6 Isso ilustra a velocidade com que o cenário pode mudar. Os sistemas de aprendizado criados para ciclos de 12 a 18 meses não conseguem acompanhar o ritmo das habilidades que evoluem a cada 12 ou 18 semanas.

Isso cria um profundo desafio duplo. As organizações devem ser capazes de responder imediatamente às demandas de habilidades que mudam rapidamente - reimplantando talentos, retreinando equipes e atualizando sistemas de IA em ritmo acelerado - e, ao mesmo tempo, desenvolver capacidades, mentalidades e infraestruturas mais aprofundadas, necessárias para a competitividade de longo prazo. Agilidade, nesse contexto, significa evitar latência ou defasagem na implantação operacional e estratégica e no desenvolvimento de habilidades.

No exemplo do engenheiro de prompts, as organizações podem ter evitado investir em funções redundantes, concentrando-se em como desenvolver os recursos de que precisam, utilizando talentos de diversas fontes, em vez de simplesmente aumentar o número de colaboradores.

O sucesso depende do fornecimento simultâneo de agilidade de habilidades de curto prazo e resiliência de capacidade de longo prazo. As organizações que resolverem ambos os problemas poderão transformar a disrupção em uma fonte de vantagem sustentável.

A mudança essencial de "pipelines" para "portfólios"

O pipeline tradicional de talentos - contratar, treinar, reter e promover - foi projetado para um mundo em que as habilidades evoluíam lentamente e o trabalho era, em grande parte, previsível.  Esse mundo do trabalho desapareceu.

A rápida adoção da IA ilustra a escala e a velocidade da mudança que está ocorrendo. Nosso estudo Work Reimagined 2025 constatou que 88% dos trabalhadores agora utilizam IA no trabalho, em comparação com apenas 22% em 2023. Cada vez mais, os colaboradores veem a IA não como uma ferramenta, mas como um colaborador - um colega incorporado aos fluxos de trabalho diários. E esse impulso não mostra sinais de desaceleração. Espera-se que a adoção se acelere ainda mais à medida que aplicativos de IA mais avançados ingressem no local de trabalho. "Acho que estamos em um ponto de inflexão agora e o crescimento só vai ficar mais rápido e mais disruptivo", aponta Simon Brown, Líder Global de Aprendizagem e Desenvolvimento da EY.

Nesse ambiente, as organizações não podem mais contar com pipelines de talentos lineares. Em vez disso, devem gerenciar portfólios de ativos de capacidades, combinando conhecimento humano, modelos de IA e ferramentas de colaboração. Cada um desses "ativos" tem seu próprio perfil de desempenho, curva de depreciação e horizonte de reinvestimento. O gerenciamento da capacidade torna-se um processo contínuo de avaliação do que está funcionando, do que está defasado e de onde investir em seguida. O desempenho sustentável depende da rapidez com que uma organização pode aprender em relação ao ritmo das mudanças.

A mudança de pipelines para portfólios reflete a diversificação financeira. Os líderes de talentos precisam cada vez mais equilibrar:

  • Investimentos em habilidades de longo prazo com ciclos de aprendizado rápidos
  • Capacidades humanas duradouras com inteligência de máquina
  • Programas estruturados com desenvolvimento autodirigido

Gerenciamento do balanço do potencial humano e da máquina

O gerenciamento de talentos como um portfólio permite que as organizações realoquem a capacidade na velocidade da mudança e criem uma força de trabalho que seja continuamente renovada, em vez de periodicamente substituída.

"Em última análise, capacidade é capital", declara Matthew Kearney, sócio da People Consulting, Ernst & Young LLP.

A IA e o talento humano têm perfis de risco-retorno e horizontes de tempo diferentes. Os ativos de "crescimento" de alto rendimento podem ser a automação orientada por IA ou as habilidades digitais emergentes, enquanto os ativos de "valor estável" estão nos pontos fortes humanos duradouros, como liderança, criatividade e empatia. Ambos são essenciais. O equilíbrio estratégico garante a adaptabilidade à medida que os mercados, as tecnologias e as prioridades mudam.

Essa abordagem reformula o gerenciamento da força de trabalho como alocação de capital de inteligência, exigindo que os Diretores de Recursos Humanos (CHROs) e os Diretores de Talentos (CTOs) adotem abordagens dos gerentes de portfólio para manter a agilidade empresarial e a previsão estratégica. Nesse contexto, o aprendizado é um ativo composto que sustenta a adaptabilidade organizacional e a criação de valor a longo prazo.

Em última análise, capacidade é capital.

Matthew Kearney

Diretor de Consultoria de Pessoas, Ernst & Young LLP

No entanto, essa abordagem de portfólio também expõe um risco fundamental: como desenvolver as capacidades humanas com o valor de longo prazo - especialmente a liderança - em organizações em que os planos de carreira estão sendo remodelados pela automação e pela IA. Há muito tempo, as funções tradicionais de nível inicial servem como campo de provas para futuros líderes, dando aos colaboradores em início de carreira a chance de desenvolver o discernimento, a conscientização dos stakeholders e a capacidade de orquestrar trabalhos complexos. À medida que muitas dessas tarefas se tornam automatizadas, o risco é claro: sem um redesenho, menos pessoas terão a oportunidade de desenvolver os recursos necessários para liderar em um mundo habilitado para IA.

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

"A concentração da perda de empregos em cargos de nível básico interrompe os caminhos tradicionais de desenvolvimento de habilidades, nos quais os trabalhadores dominam tarefas progressivamente complexas por meio da experiência prática. Sem as funções de nível júnior se prestando como base de treinamento, as empresas podem enfrentar dificuldades para desenvolver talentos de nível sênior internamente."

Há um segundo risco: mesmo quando as funções de nível básico permanecem, os colaboradores podem se tornar excessivamente dependentes da IA, permitindo que o sistema faça o raciocínio complexo por eles. Isso pode prejudicar, de forma silenciosa, o desenvolvimento de habilidades fundamentais: raciocínio crítico, síntese, construção de narrativas e julgamento contextual.

As organizações voltadas para o futuro reconhecem que desenvolver a capacidade de liderança futura é tarefa importante demais para ser deixada ao acaso. Elas estão agindo de modo intencional, reformulando o trabalho de início de carreira para preservar - e até mesmo acelerar - o desenvolvimento da capacidade humana:

  • Integrar a alfabetização em IA com os fundamentos da liderança: combinar habilidades técnicas com pensamento sistêmico, comunicação estratégica e exercícios de tomada de decisão
  • Evitar indicadores de desempenho (KPIs) que recompensem apenas a velocidade e a automação, o que incentiva os juniores a ignorar o pensamento e a seguir o modelo
  • Criar "vias lentas" para o pensamento crítico por meio de revisões estruturadas, tempo de reflexão e rituais de "explicar seu raciocínio" que forcem um envolvimento cognitivo mais profundo
  • Tornar os colaboradores em início de carreira corresponsáveis pelo aprimoramento dos sistemas de IA - por meio de ciclos de feedback, registro de erros ou desenvolvimento imediato de bibliotecas - para que eles se vejam como moldadores das ferramentas em vez de meramente consumi-las

Em suma, o desaparecimento do trabalho tradicional de nível inicial não é inevitável, mas os pipelines de liderança serão enfraquecidos, a menos que as organizações reformulem, de forma deliberada, a experiência de início de carreira para um mundo habilitado para IA.

Essas mudanças elevam o papel do CHRO e do CTO de administradores da força de trabalho de hoje para administradores das capacidades de amanhã. A criação de valor em longo prazo dependerá de líderes que possam imaginar e projetar os caminhos pelos quais as capacidades humanas e das máquinas cresçam juntas.

Como a EY pode ajudar

Liquidez de talentos: a nova medida de agilidade

Para as organizações de hoje, a agilidade é definida pela capacidade de reconfigurar, reaprender e responder em tempo real. A liquidez do talento descreve a rapidez com que eles podem reimplantar capacidades, treinar novamente as pessoas e treinar novamente os sistemas de IA quando as prioridades mudam. Ao fazer isso, eles reduzem a latência operacional, o atraso diário na reimplantação e na capacitação de talentos, além de reduzir a latência estratégica - o atraso mais profundo no aprendizado institucional, na evolução da liderança e na renovação da infraestrutura.

 

As diferenças geracionais estão acelerando essa dinâmica. Os nativos digitais estão entrando em cargos de liderança com uma afinidade natural com ferramentas de IA e aprendizado contínuo. Como descobrimos em nosso estudo estudo Work Reimagined 202583% dos colaboradores que utilizam IA diariamente estão confiantes de que suas habilidades atuais permanecerão relevantes daqui a três anos, em comparação com apenas 67% daqueles que utilizam IA ocasionalmente. Os colaboradores com 81 ou mais horas de treinamento em IA por ano economizam 14 horas por semana, em comparação com apenas três horas para aqueles com menos de quatro horas de treinamento. É interessante notar que a geração Z tem duas vezes mais chances de receber esse nível de treinamento do que os Baby Boomers.


Essas mudanças sinalizam para onde as principais organizações estão se dirigindo: para o aprendizado incorporado diretamente ao fluxo de trabalho. O próximo grande ponto de inflexão na transformação da força de trabalho ocorrerá quando o aprendizado for totalmente incorporado aos fluxos de trabalho diários. Nesse ponto, os limites entre trabalho e aprendizado se dissolvem e a empresa se torna um sistema vivo de inteligência adaptativa.

"Dívida de talentos": o valor do potencial inexplorado

Apesar do progresso, os resultados de talento e aprendizado continuam abaixo do ideal para muitos indivíduos, organizações e economias em geral. Ainda há um potencial significativo não realizado.

Podemos quantificar a lacuna entre as capacidades que uma organização ou economia tem e as que ela precisa para competir de forma eficaz e enquadrá-la como "dívida de talentos". Isso capta o potencial não realizado ou subaproveitado das pessoas e dos sistemas de uma organização ou economia - o custo de oportunidade de não aprender com rapidez suficiente. Assim como a dívida financeira, ela cresce se o aprendizado e o reinvestimento ficarem aquém das mudanças tecnológicas ou de mercado. O talento é, portanto, um ativo depreciável que precisa de atenção constante.

Valendo-se dos dados da Pesquisa EY Work Reimagined, podemos identificar os trabalhadores que não têm confiança em sua resiliência de habilidades e que não têm oportunidades de lidar com isso por meio de aprendizado e desenvolvimento. Em todo o mundo, isso representa 13% da força de trabalho - um enorme contingente no tocante a perspectivas de crescimento futuro e um risco para a resiliência organizacional.

"Dívida de talentos" globalmente
<strong>13%</strong>
da força de trabalho acreditam que suas habilidades não são suficientes para os próximos três anos.

Nos EUA, dados da Work Reimagined mostram que 11% dos trabalhadores pesquisados não têm confiança em suas habilidades e dizem que não estão tendo a oportunidade de desenvolver essas habilidades no trabalho. Podemos quantificar o valor financeiro dessa "dívida de talentos" extrapolando essa porcentagem em toda a economia dos EUA e aplicando um valor salarial atual a esse segmento da força de trabalho. Isso nos dá uma cifra de mais de US$ 1 trilhão, o que representa o possível valor do potencial não realizado dos trabalhadores e um significativo obstáculo silencioso à produtividade e à inovação. Esse desafio é ainda mais evidente porque as habilidades agora têm meia-vida de apenas dois a cinco anos. Sem investimento contínuo em aprendizado humano e de máquina, os recursos se depreciam - corroendo a vantagem competitiva e se acumulando 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 coaprendizagem

A coaprendizagem estará no centro da organização da próxima geração - ecossistemas em que humanos e máquinas ensinam e melhoram continuamente uns aos outros.

As organizações que dominam a parceria de talentos humanos e de IA aprenderão mais rápido do que o ritmo das mudanças e, ao fazê-lo, definirão o futuro dos talentos.

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

1. A influência recíproca impulsiona o progresso

Uma mudança em uma espécie pode alterar a trajetória de outra. Da mesma forma, as decisões sobre aprendizagem humana e desenvolvimento de IA afetam diretamente uma à outra. As estratégias para talento e tecnologia devem ser projetadas em conjunto para garantir que os avanços na IA elevem, em vez de corroer, o potencial humano.

2. A frequência da interação determina a adaptação

As espécies que interagem com mais frequência evoluem mais rapidamente. Para as organizações, isso significa incorporar o aprendizado ao fluxo de trabalho, criando ciclos de feedback contínuos e em tempo real entre as pessoas e os sistemas inteligentes, sem depender apenas de treinamentos periódicos.

3. A evolução acontece de forma desigual

Os ecossistemas naturais desenvolvem pontos quentes, de mudanças rápidas, e pontos frios, de estagnação. As organizações devem fazer o mesmo: medir continuamente onde o aprendizado está se consolidando, identificar onde não está e direcionar o investimento para áreas de valor emergente.

4. O contexto é crucial

A evolução depende do ambiente. Da mesma forma, o projeto de aprendizagem humano-IA depende da estrutura e do modelo operacional da organização. Os humanos estão instruindo os agentes, colaborando com eles ou sendo auxiliados pela orquestração orientada por IA? Cada cenário requer habilidades e governança distintas.

Juntos, esses princípios afastam as organizações dos modelos de desenvolvimento linear e as transformam em sistemas vivos de aprendizagem, que estão sempre detectando, se adaptando e se renovando. Em uma organização de aprendizagem conjunta, cada projeto, fluxo de trabalho e plataforma se torna uma oportunidade de aprimoramento mútuo entre humanos e sistemas inteligentes.

Desenvolver a mentalidade, o conjunto de habilidades e as ferramentas para a coaprendizagem

A mudança da tecnologia, de passiva para ativa, torna essencial ir além dos modelos tradicionais de habilidades em direção a uma estrutura mais ampla e adaptável de mentalidade, conjunto de habilidades e ferramentas. Em uma empresa habilitada para IA, a capacidade emerge não apenas do que as pessoas sabem, mas de como elas trabalham com sistemas inteligentes e como utilizam o tempo economizado para maximizar o valor de ser humano. Isso está se tornando, rapidamente, um imperativo estratégico: o estudoEY CHRO 2030 mostra que 85% dos empregadores agora veem uma função estratégica de RH como fundamental para o sucesso e as organizações com forte liderança de RH superam consistentemente seus pares.

Mentalidade - criar condições para o aprendizado contínuo e mútuo

Uma organização pautada pela coaprendizagem começa pela mentalidade. Os líderes devem cultivar um ambiente em que os seres humanos e a IA aprendam uns com os outros em tempo real. Isso requer:

  • Curiosidade e experimentação: incentivar as pessoas a sondar, testar e iterar com sistemas de IA
  • Segurança psicológica: dar às equipes confiança para desafiar os resultados da IA e melhorá-los
  • Um senso de titularidade: quando os indivíduos se sentem responsáveis pelo seu próprio desenvolvimento e pelo desempenho dos sistemas inteligentes que usam

A tecnologia também está reformulando o que os colaboradores esperam do aprendizado. Como explica Jenny Lin, Diretora Global de Aprendizagem e Crescimento da Siemens, "a evolução da tecnologia está impulsionando a necessidade de que a aprendizagem ocorra no momento em que for preciso... adaptável, na ponta dos dedos e consumível em um formato que eu possa entender imediatamente".

Juntas, essas perspectivas capturam a essência da nova mentalidade: o aprendizado deve ser imediato, integrado e projetado para uma adaptação contínua e mútua entre humanos e sistemas inteligentes.

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

À medida que a IA assume tarefas mais analíticas e operacionais, os pontos fortes nitidamente humanos se tornam os diferenciais. Portanto, os líderes de aprendizagem devem procurar desenvolver capacidades como:

  • Julgamento, raciocínio ético e pensamento sistêmico, para orientar e governar sistemas cada vez mais autônomos
  • Criatividade, narração de histórias e enquadramento contextual, transformando insights em ações que repercutem nas pessoas e nos objetivos comerciais
  • Colaboração, comunicação e empatia, permitindo que humanos e IA trabalhem juntos de forma eficaz em fluxos de trabalho e equipes

Esses conjuntos de habilidades permitem que os seres humanos não apenas coexistam com a IA, mas também ampliem o potencial da IA. Como observa o antropólogo cultural Jitske Kramer, "a IA potencialmente nos dá a chance de elevar nossa humanidade. Ao liberar tempo, temos a oportunidade de elevar o papel da criatividade, da atenção plena, da moralidade e de como nos relacionamos uns com os outros."

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Contudo, esse resultado não é garantido. Quando a IA é utilizada como substituta 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 estar conscientes dessa realidade e criar o espaço e os incentivos para garantir que essa capacidade crucial seja cultivada. À medida que a IA acelera a execução, as organizações dependerão do chamado "atrito projetado" para pensar melhor - pontos de desaceleração intencionais que estimulam a análise, desafiam as conclusões e reforçam o pensamento crítico no trabalho assistido por IA.

 

Esse desafio é agravado quando as pessoas começam a ver a IA como um rival, e não como um parceiro. As pessoas que se veem competindo com as máquinas limitam sua contribuição. Como adverte Kramer: "Devemos parar de tentar ser máquinas melhores".

Tudo isso reforça um ponto crítico: o projeto e a implantação de sistemas de IA devem aprimorar, e não diminuir, a capacidade humana. E a confiança é a base disso. Como esclarece Kramer: "A colaboração entre humanos e IA depende da confiança. Isso aumenta a responsabilidade daqueles que projetam e criam sistemas de IA para que o façam com intenção e com clareza sobre quem se beneficia."

Fortalecer o conjunto de habilidades humanas, portanto, não se trata apenas de desenvolver a capacidade individual; trata-se de garantir que a IA seja introduzida e governada de forma a reforçar o julgamento, a criatividade e a confiança humanos, em vez de substituí-los ou enfraquecê-los.

Conjunto de ferramentas - projetando a infraestrutura para o aprendizado no fluxo de trabalho

O conjunto de ferramentas é o que permite o dimensionamento. Isso inclui os sistemas, as plataformas e os ambientes físicos que possibilitam o aprendizado contínuo:

  • Plataformas de aprendizagem adaptativa: fornecendo conteúdo personalizado e sob demanda
  • Ciclos de feedback em tempo real: conexão entre o desempenho humano e o comportamento do sistema de IA
  • Estruturas de governança integradas: promoção do aprendizado conjunto ético, responsável e transparente
  • Caminhos fluidos de requalificação: viabilização, permitindo que tanto as pessoas quanto os sistemas de IA sejam atualizados e reimplantados rapidamente
  • Ambientes físicos: atuação como amplificadores do potencial humano e das máquinas, com espaços que proporcionam às pessoas a confiança, a atuação e a segurança psicológica para experimentar, aprender e colaborar

O local de trabalho se torna uma extensão do conjunto de ferramentas - um ecossistema que dá suporte à exploração, à experimentação e à colaboração entre humanos e IA. Como observa Harvey Lewis, Sócio, Consultoria em Tecnologia, Ernst & Young LLP: "A chave aqui é fazer a transição de um currículo prescrito para agentes facilitadores de aprendizado. Em vez de treinar as pessoas para habilidades ou funções específicas, devemos lhes dar as ferramentas para entender os princípios do novo ambiente."

Um novo mandato para os líderes de aprendizagem

Juntos, a mentalidade, o conjunto de habilidades e o conjunto de ferramentas formam a base de uma organização de coaprendizagem. À medida que o aprendizado se torna mútuo - os humanos aprendendo com a IA e a IA aprendendo com os humanos - a empresa evolui para um sistema de autoaperfeiçoamento.

Isso também reformula o papel do Diretor de Aprendizado (CLO). Lin descreve a mudança com clareza: "Você não pode mais ser um prestador de serviços reativo para a empresa. Como Diretor de Aprendizagem, você precisa pensar como um Diretor de Estratégia - entendendo como tudo se conecta com o que você deseja alcançar no mais alto nível. O pensamento estratégico, o pensamento sistêmico, a perspicácia comercial... são agora imprescindíveis."

Nesse modelo, o CLO se torna um arquiteto estratégico de capacidade, alocando capital de aprendizagem, moldando a inteligência organizacional e criando as condições para a evolução contínua entre a IA e as pessoas.

Na era da inteligência compartilhada, a guerra por talentos acabou. O novo imperativo é o aprendizado.

Ações, considerações e perguntas da diretoria executiva

Questões estratégicas transversais para todos os líderes

  • Será que temos clareza sobre quais recursos devem permanecer distintamente humanos, quais podem ser automatizados e quais devem ser desenvolvidos em conjunto com parceiros e IA?
  • Como estamos medindo a depreciação e o reinvestimento de talentos - e qual é o nosso plano para reduzir a "dívida de talentos" antes que ela se torne um risco estratégico?
  • Estamos projetando nossos sistemas de talentos para a co-evolução, em que humanos e máquinas aprendem juntos e se reforçam mutuamente ao longo do tempo?
  • Que novas habilidades de liderança precisamos ter para liderar e gerenciar sistemas de talentos baseados na co-evolução homem-máquina?
  • Quais são as salvaguardas que precisamos colocar em prática para gerenciar a co-evolução de talentos de forma ética e empática?

CEOs - arquitetura da empresa com integração entre IA e pessoas

Considerações

  • Estamos agindo com rapidez suficiente para reduzir a latência estratégica em nossas habilidades e modelos operacionais?
  • Nossas escolhas sobre automação, terceirização e centros de capacitação estão alinhadas com nosso propósito de longo prazo e criação de valor?
  • Quais são as salvaguardas éticas e culturais necessárias para manter a confiança à medida que a IA se torna um colega essencial?

Ações

  • Criar um ecossistema de capacidade adaptável, mudando de pipelines lineares para portfólios de capacidade dinâmica entre colaboradores, parceiros, agentes de IA e serviços gerenciados.
  • Definir a direção da empresa para a adoção responsável da IA; promover a criatividade, o propósito e o julgamento humanos continuam sendo fundamentais.
  • Liderança campeã para orquestração, permitindo que as equipes trabalhem em redes distribuídas de recursos humanos e algorítmicos.

Perguntas estratégicas para líderes

  • Qual será o papel das capacidades de nossa futura organização na criação de vantagem competitiva?
  • Entendemos com clareza quais recursos em nossa organização devem permanecer humanos, quais podem ser automatizados e quais devem ser co-desenvolvidos em nosso ecossistema mais amplo?
  • Nossa organização está projetando sistemas de capacidade adaptativa para co-evolução - em que humanos e máquinas aprendem juntos, garantindo que ambos permaneçam relevantes e se reforcem mutuamente ao longo do tempo? 

CFOs - aplicação de disciplina financeira aos talentos

Considerações

  • Qual é o nosso nível atual de "dívida de talentos" e com que rapidez ela está se acumulando?
  • Quanto de nossas economias com automação é reinvestido na capacidade humana e no aprendizado conjunto?
  • Nossas métricas financeiras capturam o valor criado por meio do desenvolvimento de habilidades, da adaptabilidade e da colaboração multifuncional?

Ações

  • Quantificar a depreciação de talentos e o potencial não realizado ("Talent Debt") utilizando análise da força de trabalho em tempo real e modelagem de cenários.
  • Tratar o aprendizado e o desenvolvimento de capacidades como investimento de capital, avaliando os retornos por meio da produtividade, inovação e resiliência.
  • Estabelecer um Balanço de Talentos, acompanhando a capacidade acumulada, as taxas de reinvestimento e as áreas de risco emergente.

Perguntas estratégicas para líderes

  • Qual é a melhor maneira de aplicar os princípios financeiros aos talentos e medir o retorno da capacidade para a organização?
  • Como estamos medindo a depreciação e o reinvestimento de talentos e qual é o nosso plano para reduzir o potencial não realizado ("dívida de talentos") antes que ele se transforme em risco estratégico?
  • Como podemos tratar o aprendizado como um investimento de capital, com retornos de desempenho medidos em produtividade, inovação e resiliência?

Diretoria de RH (CHROs) - projeção da futura arquitetura da força de trabalho

Considerações

  • À medida que os caminhos da carreira são redefinidos, como estamos desenvolvendo as capacidades necessárias para a próxima geração de líderes?
  • Quais são os princípios de design, liderança e gerenciamento de um sistema de talentos que é fluido, dinâmico e se baseia na intersecção homem-máquina?
  • Como nossos espaços físicos devem ser redesenhados para permitir a as ações humanas e maximizar o aumento nos campos de atuação humana por meio da intersecção com a tecnologia?

Ações

  • Estabelecer um sistema de inteligência de habilidades que integre dados de capacidade humana, digital e algorítmica para o planejamento dinâmico da força de trabalho.
  • Redesenhar as funções e as equipes para a coevolução, permitindo que os seres humanos e a IA aprendam e refinem um ao outro continuamente.
  • Incorporar mercados de talentos que permitam a rápida redistribuição, experimentação e desenvolvimento em contextos de trabalho ao vivo.
  • Adotar princípios fundamentais, como o pensamento sistêmico, no projeto de seu sistema de talentos.

Perguntas estratégicas para líderes

  • Como podemos redesenhar a organização e as funções para que os seres humanos e a IA evoluam juntos, com cada um focado em seus respectivos pontos fortes?
  • De que forma projetamos e utilizamos recursos de uma arquitetura de recursos que se adapta mais rapidamente do que o ambiente - considerando colaboradores, parceiros, agentes de IA e serviços gerenciados?
  • Como podemos garantir que nossos sistemas de IA sejam projetados e construídos com intenção, para garantir que os seres humanos priorizem habilidades valiosas, como o pensamento crítico e criativo?

Diretores de Aprendizagem - construindo a organização de coaprendizagem

Considerações

  • O consumo de aprendizagem é rápido o suficiente para requisitos de habilidades que podem evoluir a cada 18 semanas?
  • Onde estão as maiores oportunidades de aprendizagem conjunta entre humanos e IA em nossos fluxos de trabalho?
  • Como podemos monitorar o impacto do aprendizado no mundo real sobre o desempenho, a inovação e a resiliência?

Ações

  • Crie ciclos contínuos de aprendizagem conjunta em que humanos e IA treinem, aprimorem, validem e expandam os recursos uns dos outros.
  • Priorizar o aprendizado de habilidades emergentes complementares à IA, incluindo pensamento crítico, raciocínio de sistemas, criatividade humana e supervisão de IA.
  • Redesenhar a arquitetura de aprendizagem para obter latência mínima, permitindo microaprendizagem, atualizações de recursos just-in-time e caminhos de desenvolvimento personalizados por IA.

Perguntas estratégicas para líderes

  • O que será necessário para priorizarmos e incentivarmos o aprendizado para IA e novos recursos, incorporando ciclos contínuos de aprendizado conjunto entre humanos e IA?
  • Como seria um sistema de inteligência de habilidades que mapeasse a capacidade humana, digital e algorítmica?
  • Que ações concretas podemos realizar para criar a mentalidade, o conjunto de habilidades e o modelo de capacidade de conjunto de ferramentas certos para nossa organização?

Sumário

O talento será uma parceria entre o ser humano e a IA para criar recursos que co-evoluirão por meio da adaptação mútua e do aprendizado compartilhado. As organizações devem aproveitar o aprendizado conjunto entre humanos e IA para manter a resiliência, a relevância e a competitividade. O risco está no acúmulo da "dívida de talentos" - o potencial inexplorado quando as habilidades, os sistemas e as mentalidades não conseguem acompanhar o ritmo das mudanças. Para mitigar esse risco, a diretoria formada por CHROs (RH), CLOs (Aprendizagem), CFOs (Financeiro) e CEOs (Executivo) devem tratar o aprendizado como capital, as capacidades como um ecossistema vivo e a inteligência como um ativo compartilhado, sempre renovado e em constante evolução.

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    Sobre este artigo

    Autores

    • Kim Billeter
      Líder de serviços de consultoria de pessoas da EY Américas
    • EY Global
      Multidisciplinary professional services organization
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