Epoca Negócios
A inteligência artificial está encurtando o caminho entre uma pergunta e uma resposta. Mas, no início da carreira, o caminho também faz parte do aprendizado.
Se automatizarmos as tarefas que historicamente ajudaram os jovens em um primeiro emprego a conhecer o negócio, testar hipóteses e aprender com os próprios erros, precisaremos reconstruir essa experiência de outra forma. Caso contrário, correremos o risco de exigir julgamento cada vez mais cedo sem criar as condições necessárias para desenvolvê-lo.
Esse risco já começa a aparecer nos dados. Nos Estados Unidos, o emprego de jovens de 22 a 25 anos em ocupações altamente expostas à IA está 19% abaixo da trajetória observada entre profissionais da mesma idade em funções menos expostas, segundo o Stanford Digital Economy Lab.
Os pesquisadores ressaltam que o resultado é descritivo e não permite atribuir essa diferença à tecnologia. Ainda assim, há um sinal relevante: o movimento está concentrado na redução das contratações, e não no aumento das demissões.
Ao mesmo tempo, as posições que permanecem abertas estão mudando. O AI Jobs Barometer 2026, da PwC, analisou mais de um bilhão de anúncios de emprego em seis continentes.
Nos Estados Unidos, entre 2,4 milhões de vagas de entrada avaliadas, funções juniores mais expostas à IA mostraram-se sete vezes mais propensas a exigir competências tradicionalmente associadas a profissionais seniores, como liderança e pensamento estratégico. Essas posições cresceram 35% desde 2019, enquanto outras vagas de entrada recuaram 10%.
Estamos diante de uma possível “seniorização” do profissional júnior. A tecnologia antecipa o contato com desafios mais complexos, mas também exige julgamento e repertório de quem ainda começa a construí-los.
Capacidade crítica e analítica, curiosidade, colaboração e habilidade para solucionar problemas não são competências novas. A IA apenas aumenta seu peso desde o início da carreira.
O problema não está em jovens assumirem desafios maiores. Isso pode ser uma oportunidade extraordinária.
O risco está em anteciparmos a cobrança sem anteciparmos também o suporte, a mentoria, a exposição a situações reais e a oportunidade de aprendizado e desenvolvimento. Durante décadas, parte desse repertório foi construída em atividades mais simples, que permitiam compreender processos, identificar padrões e conhecer as consequências das decisões.
Se a IA assumir parte desse trabalho, o desafio não será preservar tarefas, mas reconstruir os aprendizados que elas proporcionavam. Aqui, se abre uma oportunidade interessante para as áreas de learning das organizações, além de reforçar ainda mais o papel da liderança na formação dos profissionais.
A própria tecnologia pode contribuir. Um estudo publicado no Quarterly Journal of Economics identificou um aumento médio de 15% na produtividade entre profissionais que tiveram acesso a um assistente de IA, com ganhos ainda maiores para os menos experientes.
O resultado sugere que, apesar de um aprendizado inicial das funcionalidades de uma IA, a tecnologia pode ajudar a acelerar a curva de aprendizagem. Mas acelerar a curva não significa eliminar a experiência.
Entre saber e fazer existe uma distância que nenhuma resposta pronta resolve sozinha. Repertório se constrói na prática, quando se aplica o conhecimento, observa as consequências e aprende a revisar sua própria interpretação.
Por isso, as organizações precisam repensar a formação de quem está entrando no mercado de trabalho. A capacitação técnica continua importante, mas já não é suficiente.
É necessário criar experiências de aprendizagem que desenvolvam não apenas a capacidade de executar, mas também de formular problemas, construir hipóteses, avaliar alternativas e exercer o pensamento crítico. Isso exige combinar desafios reais, mentorias e interação próxima com profissionais experientes, permitindo que os jovens aprendam não apenas com as respostas, mas também com o raciocínio e as decisões de quem tem mais repertório.
Na prática, significa estimular que tentem resolver problemas antes de recorrer à inteligência artificial, comparem abordagens, participem da definição e validação das soluções e assumam responsabilidades progressivamente, com o acompanhamento de profissionais mais seniores. Significa, também, criar ambientes em que possam experimentar, cometer erros de baixo impacto e aprender com eles.
O objetivo não é formar profissionais que apenas saibam utilizar a IA, mas que desenvolvam conhecimento, discernimento e autonomia para questionar, avaliar e aprimorar aquilo que a tecnologia produz. Fácil falar, mas exige muito trabalho e intenção para colocar em prática.
Essa lógica, entretanto, aparece nos programas de formação de talentos, que combinam conteúdo técnico, desafios reais e acompanhamento de lideranças para estimular reflexões críticas e transformar conhecimento em prática. No Itaú, cerca de 25% dos mais de 90 mil colaboradores começaram sua trajetória como estagiários.
Em setores como, por exemplo, tecnologia e agronegócio, as empresas não podem depender apenas de talentos prontos. Precisam ajudar a formá-los e ter uma atuação mais consultiva.
A formação em IA precisa ir além do domínio das ferramentas. É preciso compreender quando utilizá-las, seus limites e as responsabilidades envolvidas.
Até porque, nem todo o problema deve ser resolvido com IA. Há soluções mais simples, baratas e que exigem menor apetite a erros ou a variabilidade impostos por modelos probabilísticos.
Isso vale para quem está começando e para quem desenha processos organizacionais. Em nosso processo seletivo, por exemplo, a IA apoia uma das entrevistas e oferece informações adicionais para a avaliação, mas não decide quem deve ser aprovado ou eliminado.
A tecnologia nos assiste; o julgamento e a responsabilidade permanecem humanos. O mesmo acontece no nosso processo de Performance.
A IA ajuda, por exemplo, sugerindo insights a partir de indicadores e na elaboração do relatório do avaliado. Isso economiza muitas horas dos nossos executivos e melhora a qualidade das discussões e dos feedbacks, mas, para isso, é fundamental que eles avaliem criticamente todo o conteúdo antes de utilizá-lo.
O risco mais silencioso da IA talvez não seja a substituição de tarefas, mas a terceirização do pensamento. Quando uma resposta plausível chega em segundos, aumenta nossa responsabilidade de questioná-la.
Precisaremos formar profissionais capazes de reconhecer inconsistências, confrontar fontes, compreender limites e discordar da máquina quando necessário. A IA pode permitir que um jovem faça mais, aprenda mais rápido e assuma desafios maiores mais cedo.
Contudo, há uma diferença entre acelerar o desenvolvimento e pular etapas. A tecnologia pode encurtar o caminho até uma entrega, mas nosso papel é garantir que ela não elimine o caminho até o conhecimento tácito e a capacidade crítica.
*Tatyana Montenegro, é diretora da área de Pessoas do Itaú Unibanco Mais Lidas
