Automação ou Cognição Aumentada?
Um redesenho silencioso do trabalho
A chegada da inteligência artificial generativa ao mercado de trabalho foi rapidamente interpretada sob a lógica da substituição. Desde o lançamento público do ChatGPT, a pergunta dominante entre líderes e gestores tornou-se quase automática: quais empregos desaparecerão? No entanto, essa formulação parte de um enquadramento limitado do fenômeno. O que está acontecendo não é simplesmente a eliminação de funções, mas uma redistribuição estrutural da complexidade dentro das ocupações. A IA não está “apagando” profissões, ela está reorganizando tarefas, redesenhando papéis e alterando a forma como a inteligência se distribui nos ambientes organizacionais. E sim, no final, se percebe que algumas funções existentes desde a era industrial, precisam ser redefinidas ou ressignificadas.
Um estudo recente da Harvard Business School analisou mais de 19 mil tarefas distribuídas em 923 ocupações e classificou seu potencial de automação e de complementaridade diante da IA generativa. Utilizando uma metodologia robusta, os pesquisadores observaram que, após novembro de 2022, houve queda nas vagas nas ocupações mais automatizáveis e crescimento nas ocupações onde a IA atua como complementar. Além disso, nas funções mais expostas à automação houve redução no número de habilidades exigidas, enquanto nas funções complementares houve expansão e surgimento de novas competências.
Os dados estão à disposição e são claros para tais conclusões, mas a interpretação estratégica pode avançar um pouco, pois estamos comparando tarefas com funções, e isto pode distorcer a análise.
É sobre profissões ou tarefas?
O estudo revela um dado pouco explorado no debate público e na divulgação dos resultados do estudo, pois, mais de 55% das tarefas analisadas não apresentam exposição direta à IA. Isso significa que nenhuma ocupação é integralmente substituível. Cada profissão é composta por tarefas heterogêneas, combinando atividades operacionais, analíticas, relacionais e decisórias.
“A IA não encontra “profissões” quando entra em uma organização. Ela encontra tarefas. E ao redistribuir tarefas, redistribui também camadas de complexidade dos ambientes corporativos.”
Essa redistribuição de tarefas que a IA está causando nos negócio já ganhou inclusive um nome: Workslop, que a Harvard Business Review alertou como uma forma da inteligência artificial generativa destruir a produtividade.
O debate, portanto, não deveria girar em torno de quais empregos serão eliminados, mas de como as ocupações serão reorganizadas internamente. Essa reconfiguração da arquitetura cognitiva e funcional do trabalho será fundamentalmente realizada por humanos, apoiados por sistemas artificiais provavelmente, mas a decisão será humana.
Automação vs Cognição Aumentada
O paper que traz a pesquisa da Harvard Business School utiliza o termo “augmentação” para descrever ocupações onde a IA atua como complementar. Prefiro interpretar esse movimento como cognição aumentada, já que a diferença é estrutural.
Nas ocupações com alta automação ocorre compressão cognitiva. A máquina absorve variação operacional, reduz a necessidade de especializações intermediárias e simplifica o escopo das habilidades humanas. O trabalho torna-se mais padronizado, mais previsível e mais dependente de infraestrutura técnica.
Nas ocupações com maior complementaridade ocorre o oposto. A IA não simplifica o trabalho, ela o torna mais articulado. O profissional passa a operar como integrador entre dados, modelos e decisões contextualizadas. As habilidades não diminuem, expandem-se. Surge a necessidade de coordenação, supervisão, formulação de problemas e interpretação estratégica. É um tipo de cognição aumentada, que precisa ser configurada adequadamente para os nossos ambientes de negócios.
“Automatizar é delegar execução. Operar cognição aumentada é redistribuir inteligência.”
A bifurcação organizacional
A partir dos dados disponíveis na pesquisa, é possível identificar dois regimes emergentes de trabalho.
Regime de compressão cognitiva: Onde a organização utiliza IA para substituir tarefas repetitivas e reduzir complexidade operacional.
Regime de expansão cognitiva híbrida: Onde a organização utiliza IA para ampliar sua capacidade de decisão e integrar múltiplas camadas de informação.
A diferença entre esses regimes é cultural, pois afeta o comportamento dos indivíduos, o ambiente de trabalho, os recursos que eles possuem à disposição deles, e os valores presentes nos indivíduos que ali estão. É uma cultura de análise de dados presente em todas as etapas, uma cultura analítica que reconfigura a maneira de fazer gestão. No primeiro regime, a IA é ferramenta. No segundo, a IA é parte da arquitetura decisória. E essa distinção redefine o papel humano.
O Ser Híbrido no ambiente de trabalho
É no regime de expansão híbrida que ganha materialidade aquilo que venho chamando de Ser Híbrido. Não se trata de homem contra máquina, nem de máquina substituindo homem, mas de uma interdependência estrutural entre agente humano, infraestrutura de dados e sistemas artificiais.
A inteligência deixa de ser atributo exclusivo do indivíduo e passa a ser relação. O profissional torna-se orquestrador de sistemas, supervisor de modelos, formulador de perguntas estratégicas. A máquina executa com velocidade e consistência, enquanto o humano interpreta, ajusta e assume responsabilidade. Automação é um investimento técnico, já a cognição aumentada é uma decisão estratégica.
“Essa interdependência humano-dado-máquina, quando é automática, molda os indivíduos. Para o domínio dessa relação, é fundamental cultura analítica, desenvolvimento de novas habilidades, governança de dados e desenho institucional intencional.”
Quatro decisões que líderes precisam tomar nessa reconfiguração
Se o estudo revela a redistribuição da complexidade do trabalho, a pergunta prática para lideranças é como operar nesse novo arranjo?
Proponho quatro decisões estruturais.
Mapear tarefas antes de automatizar: A substituição apressada pode reduzir eficiência futura ao eliminar camadas estratégicas invisíveis;
Investir em cultura analítica: Sem compreensão crítica de dados e modelos, a IA apenas comprime funções, não amplia capacidade. Se você não está moldando a análise, é a análise que está moldando você;
Redesenhar papéis humanos: O profissional híbrido não é executor de prompts, mas integrador de decisões, que precisa redesenhar uma arquitetura que considere agência humana e agência artificial nas execuções tarefas;
Assumir governança da interdependência: A responsabilidade permanece humana, mesmo quando a execução é artificial.
O futuro do trabalho está naquilo que reside entre humanos e máquinas
A discussão sobre IA e trabalho ainda está presa à lógica do desaparecimento. Mas os dados indicam uma direção de redistribuição de tarefas, e assim níveis de inteligência diferentes para cada tipo de realização. Algumas ocupações serão comprimidas sim, porém outras serão expandidas. Porém, todas serão reconfiguradas.
Permanecer conscientes que não estamos apenas automatizando tarefas, e sim redesenhando a arquitetura cognitiva da organização, é uma tarefa complexa em ambientes de alta complexidade informacional. Porém, é daí que surgirão novas lideranças para o futuro do trabalho, lideranças que sabem operar na interdependência humano-dado-máquina.
E você, percebe se sua organização está comprimindo inteligência ou expandindo cognição híbrida?
Para aquecer ainda mais este debate deixo um episódio do podcast Better Future que recentemente participei, ele dialoga exatamente sobre essa temática, espero que você goste!
Referências:
Híbridos: o futuro do trabalho entre humanos e máquinas: https://www.ricardocappra.com/hibridos
Enhance or Eliminate? How AI Will Likely Change These Jobs: https://www.library.hbs.edu/working-knowledge/enhance-or-eliminate-how-ai-will-likely-change-these-jobs
Displacement or Complementarity? The Labor Market Impact of Generative AI: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=67045
Displacement or Complementarity? The Labor Market Impact of Generative AI: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/25-039_05fbec84-1f23-459b-8410-e3cd7ab6c88a.pdf
AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity: https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity