Quando ouço o alarido à volta da IA e da disrupção iminente, procuro alguma serenidade olhando para o passado. As revoluções tecnológicas começam com surpresa, barulho e maus presságios. A revolução agrícola reconfigurou populações, trabalho e poder — mas não numa estação. A industrial reorganizou fábricas, cidades e capital — mas não no dia da máquina a vapor. A da informação mudou a forma como trabalhamos e vivemos — mas a Internet não digitalizou a economia nos anos 90.
A inteligência artificial pertence a essa linhagem. Não é uma moda passageira, nem uma mera funcionalidade de software: é uma tecnologia de aplicação geral que acabará por se infiltrar em quase todas as instituições e profissões. Mas o timing desse «acabará» é o que importa. A transformação real está muito mais distante do que sugerem tanto os evangelizadores como os profetas da desgraça.
Pode parecer contraintuitivo, porque esta transformação avança, de facto, mais depressa do que as anteriores. Modelos que pareciam prodigiosos há dois anos são hoje banais. E a IA é transversal, afetando quase todos os setores — direito, banca, energia, saúde, educação, media, Estado, logística. A adoção, essa, é global desde o primeiro instante: um estudante em Lisboa, um programador em Nairobi e uma startup em Bangalore usam as mesmas ferramentas no dia do lançamento.
Mas velocidade de acesso não é velocidade de transformação. Acesso não é adoção. Adoção não é absorção. E absorção não é revolução.
Uma empresa pode rapidamente disponibilizar um assistente de IA a todos os colaboradores, mas levará anos a redesenhar fluxos de trabalho, limpar dados, alterar incentivos, requalificar gestores, atualizar a governance e decidir onde o discernimento humano deve continuar central. A tecnologia descarrega-se depressa. A organização, já não tanto.
Isto não significa que nada funcione. Quando o esforço é sério, os resultados aparecem: empresas de software relatam que boa parte do código já passa por assistentes de IA, e há contact centers que reduziram tempos de resposta ao combinar automação com supervisão humana. Por outro lado, há relatos de empresas como a Klarna, que substituiu o equivalente a centenas de colaboradores por IA e, no ano seguinte, recuou, concluindo que a decisão afetara gravemente a qualidade do serviço. A lição é simples: não há substituição mágica para sistemas complexos.
E é aqui que mora o risco mais desvalorizado — não nos custos de hoje, mas na erosão silenciosa do talento de amanhã. Muitos líderes sentem-se tentados a automatizar a base da pirâmide: os juniores que revêem documentos, os analistas que fazem primeiros rascunhos, os agentes que respondem a perguntas rotineiras. Parece o corte mais óbvio. Mas essas tarefas ingratas são, precisamente, o campo onde se desenvolve o sentido crítico, o reconhecimento de padrões e a arte de saber que detalhes importam.
Se a IA esvaziar essa camada, as empresas poupam num trimestre e hipotecam a próxima década. Onde irão os futuros sócios, engenheiros e diretores buscar as suas 10 mil horas de prática, se o trabalho imperfeito e formativo desaparecer? Como se aprende a decidir sem nunca se ter errado em pequeno? A perícia não se descarrega com um modelo: constrói-se por repetição — e a repetição é exatamente o que a automação promete eliminar. Uma empresa que despede os seus juniores arrisca-se a serrar o ramo em que se senta.
A resposta não é a nostalgia. Nenhuma empresa deve preservar tarefas inúteis só porque são tradicionais. Mas há que redesenhar deliberadamente as funções juniores, para que a IA elimine o desperdício sem eliminar a aprendizagem. A formação tem de se tornar intencional — e essa é uma decisão de gestão, não uma consequência automática da tecnologia.
A transformação profunda é lenta e só chegará quando as empresas reconstruírem o próprio sistema em torno da tecnologia: orçamentos, funções, incentivos, processos de risco, arquitetura de dados, hábitos de gestão. A maioria continua a salpicar IA sobre os modelos operacionais de toda a vida. Entretanto, há choques que chegam depressa — a tradução, os conteúdos de marketing, os testes de software, a investigação jurídica estão já expostos. As tarefas podem ser automatizadas muito antes de as profissões serem transformadas.
A IA vai mudar o mundo porque altera o custo da cognição. Tornará algum trabalho mais barato, algum melhor e algum obsoleto. Mas o salto entre uma tecnologia poderosa e uma convulsão social e económica não é automático — nem tão iminente como sugerem as vozes mais ruidosas. A disrupção será real, mas desigual. E a transformação mais ampla dependerá de algo bem mais lento do que os modelos: a absorção. Nova regulação, novos processos, novos hábitos, novas formas de confiança — e novas maneiras de formar quem virá a seguir.
Por isso, devemos levar a IA a sério sem nos rendermos nem ao pânico nem ao culto. A revolução está a chegar — mas chegará pela maquinaria teimosa das instituições, e não pelo simples lançamento de um modelo mais sofisticado. Pegando no espírito de Mark Twain, os relatos sobre a morte iminente do trabalho, da especialização e da economia moderna foram manifestamente exagerados.
