A crescente integração da automação e de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) no mundo do trabalho tem vindo a transformar funções em vários setores, redefinindo a forma como os profissionais e as empresas operam. Contudo, apesar do entusiasmo pelo potencial desta ferramenta, os empregadores revelam uma perspetiva realista quanto às suas capacidades: desde 2024, os desafios da adoção da IA praticamente não mudaram, com a resistência à mudança (31%) e a falta de competências em IA (28%) a surgirem como dois dos principais. Esta realidade reforça a necessidade das empresas desenvolverem estratégias concretas que potenciem soluções e carreiras significativas na era digital.
“A integração da IA no mundo do trabalho trouxe, desde o início, preocupações legítimas, nomeadamente pelo impacto que pode ter na transformação e, em alguns casos, na eliminação de funções. Essa realidade já se faz sentir. No entanto, à medida que entramos numa nova fase – de execução, com uma aplicação cada vez mais prática destas ferramentas -, torna-se evidente que a cooperação entre humanos e tecnologia será determinante para potenciar competências, redefinir funções e apoiar o sucesso dos negócios. Para tal, é essencial que profissionais e empresas encarem esta transformação com realismo e sentido de adaptação, investindo em capacitação e apostando numa integração da IA ética e responsável, centrada nas pessoas”, explica Nuno Ferro, Brand Leader da Experis.
Neste sentido, para ajudar os empregadores a acompanhar os seus trabalhadores, à medida que se transformam e ampliam a adoção da IA, a Experis lança o estudo “Global Insights Whitepaper – Construir e sustentar uma carreira significativa na era da IA”, divulgando estratégias para os líderes ajudarem os profissionais e os negócios a prosperar na era digital:
- Aumentar em vez de automatizar: a IA deve ser usada para apoiar o trabalho humano, e não para o substituir totalmente. Esta é uma tecnologia que ainda apresenta algumas carências em áreas cognitivamente mais complexas, como o raciocínio de senso comum, o conhecimento específico de um domínio ou a resolução dinâmica de problemas, o que mantém uma parte significativa das funções intactas. Tarefas que exijam este tipo de competências continuarão, por isso, a depender do julgamento e interação humana, pelo que será central reforçar o papel das pessoas neste tipo de funções de maior valor, concedendo à tecnologia as tarefas mais repetitivas.
- Desenvolver e testar modelos com parceiros de confiança: recorrer a fornecedores e sistemas já existentes que possam ter soluções desenvolvidas – sempre de forma estratégica e gradual – pode ser uma boa maneira de começar a implementar esta tecnologia, realizando ajustes sempre que necessário. A gestão de talento é uma dessas áreas onde a IA já está a ser implementada em ferramentas de mercado, permitindo às empresas recorrer a essas soluções para otimizar as suas operações.
- Implementar upskilling contínuo, sobretudo em competências de IA: a integração da IA no trabalho veio aumentar a procura por competências que permitam gerir, colaborar, corrigir e perceber o funcionamento das ferramentas de IA. Por esse motivo, investir em literacia em IA e em programas práticos para reduzir o tempo de aprendizagem e capacitar os colaboradores para trabalharem com estas ferramentas avançadas é fundamental para que empresas e trabalhadores possam fazer esta transição e prosperar.
- Incorporar supervisão humana constante nos processos alimentados por IA: na integração e utilização de ferramentas de IA, os humanos são absolutamente necessários para fornecer contexto, julgamento ético e inteligência emocional. Esta capacidade de alinhar as potencialidades da IA com as necessidades do negócio, assegurando sempre o contacto e a supervisão humana, é fundamental. Será, por isso, importante redesenhar funções para maximizar a colaboração entre o humano e a máquina, de forma a potenciar ambos.
- Dominar a integração interna antes da comercialização externa: para uma integração bem-sucedida da IA nos produtos e serviços da empresa, é importante, em primeiro lugar, testar e otimizar a IA internamente e só posteriormente oferecê-la em soluções externas. Desta forma, é possível testar os casos de uso e aumentar eficiência operacional, permitindo gerar confiança nos clientes e stakeholders, e reduzindo a probabilidade de erros ou falhas que possam afetar a reputação da organização.
Os resultados completos do Global Insights Whitepaper: Construir e sustentar uma carreira significativa na era da IA podem ser consultados neste link.