Durante muito tempo, começar uma carreira significava fazer trabalhos que ninguém considerava empolgantes. O jovem advogado pesquisava jurisprudência, o analista júnior recém-contratado organizava planilhas, o jornalista iniciante apurava informações básicas e o trainee preparava apresentações que provavelmente seriam refeitas pelo chefe.
Porém, havia algo importante acontecendo ali que nem sempre percebíamos: enquanto executavam tarefas simples, essas pessoas estavam aprendendo a trabalhar. Agora, parte desse caminho de desenvolvimento começa a desaparecer.
A inteligência artificial já consegue resumir documentos, analisar dados, elaborar apresentações, escrever relatórios, pesquisar informações e produzir uma primeira versão de quase tudo. E, consequentemente, é natural que as empresas entreguem essas atividades às máquinas. Se algo pode ser feito em minutos, por que ocupar horas de um profissional?
O problema é que existe uma pergunta anterior à produtividade que poucas organizações estão fazendo: se os iniciantes deixarem de fazer o trabalho básico, onde aprenderão aquilo que precisarão saber quando chegarem ao trabalho complexo?
Pense em um analista financeiro. Durante anos, preparar uma planilha não servia apenas para entregar números ao chefe. Ao construir fórmulas, conferir inconsistências e tentar entender por que os resultados não fechavam, ele desenvolvia raciocínio sobre o negócio. Da mesma forma, elaborar uma apresentação não era simplesmente organizar slides. Era aprender a selecionar informações, estabelecer relações entre elas e construir uma linha de argumentação.
O produto final talvez nunca tenha sido a parte mais importante daquele trabalho. O processo era.
Durante décadas, construímos carreiras como uma escada. Primeiro, a pessoa executava; depois, analisava; e mais adiante, decidia. Finalmente, talvez liderasse outras pessoas. Cada degrau preparava, ainda que imperfeitamente, para o seguinte.
Lembre-se: existe uma diferença enorme entre fazer uso da inteligência artificial depois de aprender a pensar e utilizá-la no lugar de aprender a pensar. E esse é um dos motivos que explicam por que já temos profissionais juniores muito mais produtivos e, ao mesmo tempo, menos preparados para se tornarem seniores.
A grande questão para as empresas não se resume, portanto, em como preparar as pessoas para trabalhar com inteligência artificial. Também é descobrir como continuaremos formando profissionais experientes quando eles já não precisarem passar pelas experiências que formavam os profissionais experientes de antes.
Outro ponto crucial é repensar o papel dos gestores. Uma das novas responsabilidades da liderança passou a ser decidir quando a eficiência deve vencer e quando o aprendizado precisa vir antes. Não é desperdício pedir que alguém faça algo que uma máquina poderia realizar num piscar de olhos quando aquilo que, num primeiro instante, parece ineficiência é a melhor forma de investir na formação do colaborador.
Ao automatizar totalmente o trabalho dos aprendizes, eliminamos justamente a escola onde educamos nossos futuros mestres.
