Pensamento crítico, engenharia de contexto, visão sistêmica, empatia e governança tornam-se fundamentais para transformar investimentos em inteligência artificial em resultados concretos.
Por Juliana Maria, Head de Produtos HCM na Senior Sistemas
A força de trabalho está em transformação, e as habilidades necessárias para atuar em um mundo permeado pela inteligência artificial ainda estão sendo construídas. Muitas delas nem sequer possuem nome ou classificação formal nos códigos ocupacionais.
Apesar da velocidade de adoção, existe uma contradição: o volume de investimentos em IA nas empresas ainda é desproporcional aos resultados efetivamente alcançados. Parte do problema está na tentativa de aplicar a tecnologia a processos que já não fazem mais sentido, em vez de repensar os fluxos de trabalho antes de automatizá-los.
Atualmente, 88% das organizações utilizam IA em pelo menos uma função, mas apenas 39% relatam algum impacto no EBIT — lucro antes de juros e impostos. A McKinsey estima, ainda, que cerca de 75% dos cargos precisam de uma reformulação fundamental. A adoção aconteceu; o redesenho do trabalho, não.
Em um cenário de transformações intensas, as habilidades humanas ganham cada vez mais valor, abrindo uma janela de oportunidade para o desenvolvimento das equipes. De acordo com o World Economic Forum, 170 milhões de empregos serão criados até 2030, enquanto 39% das habilidades essenciais exigidas pelo mercado mudarão até lá.
As cinco competências de uma liderança AI First
Mas quais habilidades, de fato, precisam ser desenvolvidas? A partir de um amplo debate com ferramentas de IA e da escuta da realidade de centenas de gestores de RH, mapeei as cinco que considero mais importantes para qualquer função que envolva o uso de inteligência artificial — e não apenas para as equipes técnicas.
1. Pensamento crítico e julgamento analítico
A IA é forte em análise, mas o julgamento continua sendo humano. Um agente de workforce, por exemplo, pode gerar uma lista fria de colaboradores com mais faltas em determinado período. Sem uma camada de avaliação humana, essa relação pode levar a decisões equivocadas — como o desligamento de alguém que enfrenta uma situação pessoal delicada, mas continua entregando resultados.
Por isso, as áreas de RH devem construir camadas de governança e estabelecer diretrizes capazes de orientar o uso responsável dessas ferramentas.
2. Literacia em IA e engenharia de contexto
Poucas pessoas sabem responder com precisão do que a IA é capaz — e do que não é —, principalmente porque suas capacidades mudam constantemente. Acompanhar essa evolução é uma tarefa árdua, porém essencial.
Mais do que a engenharia de prompts, ganha espaço a engenharia de contexto: a capacidade de estruturar informações em camadas, criar arquivos de contexto reutilizáveis e desenvolver “skills” específicas para que os agentes não precisem receber as mesmas instruções a cada interação.
Como exemplo, temos agentes de recrutamento que recebem o contexto e o repassam a agentes de ATS, responsáveis por processar as informações e estruturar, com muito mais detalhes, as competências técnicas e as responsabilidades das vagas. Essa camada adicional permite diferenciar os candidatos com maior precisão.
O resultado são descrições de vagas mais ricas, construídas a partir de informações sobre o ambiente de trabalho e o perfil do time — e não apenas de uma lista de requisitos técnicos. Dessa forma, é possível combinar a precisão da IA com o tom de voz da marca empregadora.
3. Adaptabilidade e visão sistêmica
Enquanto a gestão tradicional segue listas fragmentadas de tarefas, profissionais com essa competência — independentemente do cargo ou do nível hierárquico — questionam se determinado processo pode ser automatizado ou simplificado.
Eles também avaliam as interdependências entre as áreas e como a automação pode gerar ganhos reais de produtividade, em vez de simplesmente reproduzir digitalmente aquilo que sempre foi feito.
O gestor AI First concentra-se na visão sistêmica, no engajamento e no desenvolvimento da equipe. Antes de automatizar um processo, procura entender se ele ainda faz sentido e qual impacto sua transformação produzirá sobre as pessoas e o negócio.
4. Empatia e inteligência emocional
Embora não seja um conceito novo, essa competência ganha relevância renovada no contexto da inteligência artificial. As ferramentas podem gerar planos de desenvolvimento individual, os PDIs, com base em dados históricos, mas cabe à liderança humana avaliar se esses planos realmente dialogam com as expectativas e o momento de vida de cada colaborador.
Em um mundo inundado por dados e estatísticas — e, além disso, extremamente acelerado —, é essencial saber ouvir e permanecer próximo das pessoas. Essas habilidades essencialmente humanas ganham ainda mais força.
Nesse cenário, torna-se importante fortalecer vínculos por meio de mentorias, comitês, guildas e grupos que possam apoiar o RH no redesenho da estrutura organizacional, na revisão de processos, na reavaliação de políticas e na construção da governança necessária.
5. Governança, ética e responsabilidade
A tecnologia não opera em um vazio moral. Cabe ao profissional de RH atuar como curador ético dos algoritmos, garantindo que as decisões automatizadas promovam equidade e não perpetuem vieses históricos.
Por isso, torna-se fundamental criar estruturas dedicadas a mapear o uso da IA dentro das empresas: quais ferramentas estão sendo utilizadas, se os modelos são abertos ou fechados, quais dados são processados e para quais finalidades essas tecnologias são empregadas.
Mais do que tratar o tema exclusivamente como risco, é necessário transformá-lo em parte da cultura organizacional, com curadoria de boas práticas, compartilhamento de conhecimento entre as áreas e revisão contínua da segurança dos dados.
Líderes e gestores de RH não serão mais avaliados apenas pelos resultados entregues, mas também pela capacidade de preparar suas equipes para o que vem a seguir. Essa sempre foi uma expectativa em relação à liderança.
O que muda agora é a existência de métricas e ferramentas concretas para acompanhar esse preparo. Desenvolver pessoas para trabalhar com a inteligência artificial, e não apenas ao redor dela, precisa entrar definitivamente na rotina das organizações.
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