A seniorização precoce das competências: quem formará os profissionais experientes do futuro?

Marcia Amorim é Conselheira de Administração Certificada pelo IBGC. Presidente do Conselho Consultivo do Grupo São Vicente - Rede Supermercadista do Estado de São Paulo. Coach de Executivos credenciada pela International Coaching Federation - ICF. Consultora Associada à Lee Hecht Harrison Consultoria - Grupo Adecco. Women Corporate Directors - WCD Member.

Criação: Marcia Amorim, com apoio de IA generativa — ChatGPT/OpenAI.

Uma das transformações mais silenciosas provocadas pela inteligência artificial no mercado de trabalho talvez não esteja na eliminação de empregos, mas na mudança daquilo que as empresas passaram a esperar de profissionais cada vez mais jovens.

Estamos, possivelmente, assistindo à seniorização das competências exigidas de profissionais em início de carreira.

Durante décadas, a trajetória profissional seguiu uma lógica relativamente previsível. O jovem ingressava no mercado executando atividades operacionais, aprendia observando profissionais mais experientes, repetia tarefas, cometia erros de menor impacto, recebia orientação e, gradualmente, desenvolvia repertório para assumir problemas mais complexos.

A experiência não surgia apenas do tempo de empresa. Era construída pela exposição repetida a situações reais.

Preparar relatórios, analisar documentos, organizar informações, elaborar planilhas, pesquisar alternativas, produzir apresentações e acompanhar reuniões pareciam atividades básicas. Mas eram também mecanismos de aprendizagem.

Enquanto executava essas tarefas, o profissional aprendia como a organização funcionava, identificava padrões, compreendia relações de causa e efeito, descobria exceções e começava a desenvolver algo que nenhum curso consegue entregar integralmente: julgamento profissional.

A inteligência artificial começa a interferir justamente nesse percurso.

Uma ferramenta pode hoje pesquisar informações, estruturar relatórios, comparar documentos, preparar apresentações, resumir reuniões, construir análises preliminares e oferecer alternativas em poucos minutos.

Para as empresas, isso representa produtividade.

Para o jovem profissional, representa uma oportunidade extraordinária de ampliar sua capacidade de entrega.

Mas existe um paradoxo.

Se a tecnologia passa a executar parte das tarefas por meio das quais as pessoas tradicionalmente aprendiam, como construir a experiência necessária para avaliar aquilo que a própria tecnologia produz?

Um jovem analista poderá receber da inteligência artificial uma análise financeira sofisticada sem ter passado centenas de horas construindo aquelas análises manualmente. Um profissional jurídico poderá obter rapidamente uma síntese de documentos que antes exigiria dias de leitura. Um profissional de marketing poderá receber propostas de campanhas, segmentações e conteúdos sem necessariamente ter participado de todo o raciocínio necessário para produzi-los.

A produtividade aumenta.

Mas produtividade não é sinônimo de aprendizagem.

É perfeitamente possível produzir mais rapidamente sem compreender mais profundamente.

E esse talvez seja um dos riscos menos discutidos da adoção da inteligência artificial nas organizações.

Ao mesmo tempo em que automatizam atividades básicas, as empresas começam a esperar dos profissionais iniciantes competências anteriormente associadas a estágios mais avançados da carreira: capacidade de julgamento, visão sistêmica, pensamento crítico, autonomia, comunicação executiva, interpretação de contextos e tomada de decisão.

Em outras palavras, estamos retirando algumas etapas da escada e, simultaneamente, esperando que as pessoas cheguem mais rapidamente aos degraus superiores.

Essa mudança pode produzir uma geração profissional tecnicamente muito produtiva, mas com menos oportunidades de construir repertório por meio da experiência.

Por isso, a discussão sobre inteligência artificial não deveria limitar-se ao desenho dos empregos. Precisará alcançar também o desenho das trajetórias de desenvolvimento.

As empresas terão de responder a uma pergunta que se tornará progressivamente mais importante: como formar profissionais experientes quando parte das experiências que tradicionalmente construíam essa experiência estiver automatizada?

A resposta provavelmente exigirá maior intencionalidade por parte das lideranças.

Durante muito tempo, parte relevante do desenvolvimento acontecia quase naturalmente. O jovem acompanhava reuniões, fazia trabalhos preparatórios, recebia correções, observava decisões e acumulava experiências ao longo dos anos.

Esse modelo poderá não ser suficiente.

Os líderes precisarão criar deliberadamente situações de aprendizagem. Será necessário explicar não apenas o que foi decidido, mas por que determinada decisão foi tomada. Profissionais mais jovens precisarão participar de discussões, observar negociações, analisar casos reais, comparar alternativas e ser expostos progressivamente a problemas cuja resposta não esteja disponível em um prompt (comando ou instrução fornecida a uma ferramenta de inteligência artificial).

A inteligência artificial também poderá ser utilizada como instrumento de desenvolvimento, e não apenas como mecanismo de produtividade.

Em vez de simplesmente aceitar uma resposta produzida pela ferramenta, o profissional poderá ser estimulado a questioná-la: quais premissas estão sendo utilizadas? Que informações estão ausentes? Que riscos não foram considerados? Que alternativa seria mais adequada ao contexto específico da organização?

Nesse modelo, a tecnologia deixa de substituir o raciocínio e passa a provocá-lo.

Esse talvez seja o verdadeiro desafio.

Se jovens profissionais aprenderem apenas a solicitar respostas à inteligência artificial, poderão tornar-se usuários eficientes de tecnologia. Se aprenderem a avaliar, confrontar e aperfeiçoar essas respostas, poderão desenvolver algo muito mais importante: discernimento.

E discernimento continua sendo construído pela combinação entre conhecimento, experiência, contexto e responsabilidade.

Há também uma mudança importante no papel dos profissionais seniores.

Tradicionalmente, sua experiência permitia que realizassem determinadas atividades melhor e mais rapidamente do que profissionais iniciantes. À medida que a tecnologia reduz essa diferença operacional, o verdadeiro valor da senioridade passará a aparecer em outras dimensões: capacidade de interpretar situações ambíguas, antecipar consequências, reconhecer padrões incomuns, navegar relações políticas, conduzir conversas difíceis e assumir responsabilidade pelas decisões.

O profissional sênior do futuro talvez seja menos aquele que sabe executar tudo sozinho e mais aquele capaz de ensinar os outros a pensar sobre aquilo que a tecnologia executa.

Isso também exige uma revisão dos programas de desenvolvimento de talentos.

As organizações precisarão criar experiências mais diversificadas: participação em projetos interfuncionais, exposição a clientes, rotações entre áreas, acompanhamento de executivos, discussões de casos, mentoria, job shadowing (observação estruturada do trabalho de outro profissional) e oportunidades de decisão progressivamente mais complexas.

O desenvolvimento deixará de depender apenas da quantidade de tarefas realizadas e passará a depender da qualidade das experiências oferecidas.

Para os jovens profissionais, a mensagem é igualmente importante.

Não basta aprender a utilizar inteligência artificial para produzir mais rapidamente. Será necessário buscar deliberadamente experiências que desenvolvam aquilo que a tecnologia não entrega: compreensão do contexto, leitura das pessoas, capacidade de formular problemas, julgamento e responsabilidade.

O profissional que utilizar inteligência artificial para evitar qualquer esforço de raciocínio poderá tornar-se eficiente no curto prazo, mas frágil diante de situações para as quais não existe resposta pronta.

Já aquele que utilizar a tecnologia para ampliar seu repertório, testar hipóteses e explorar alternativas poderá aprender muito mais rapidamente do que gerações anteriores.

A inteligência artificial, portanto, pode criar dois profissionais muito diferentes.

Um que sabe obter respostas.

Outro que sabe avaliar se as respostas fazem sentido.

E é provável que o mercado valorize cada vez mais o segundo.

A seniorização precoce das competências não significa transformar jovens profissionais artificialmente em executivos experientes. Significa reconhecer que capacidades como pensamento crítico, julgamento, autonomia e visão sistêmica precisarão começar a ser desenvolvidas muito antes.

Talvez estejamos diante de uma mudança estrutural na própria arquitetura das carreiras.

No passado, primeiro aprendíamos a executar e, depois, aprendíamos a decidir.

No futuro, execução e julgamento poderão precisar ser desenvolvidos simultaneamente.

Para refletir...

Se a inteligência artificial começar a eliminar os trabalhos pelos quais aprendíamos a trabalhar, quem - e principalmente como - ensinará as próximas gerações a adquirir a experiência necessária para tomar boas decisões?

Este artigo é de autoria de Marcia Amorim, com apoio de inteligência artificial generativa. A reprodução total ou parcial deste conteúdo é permitida desde que os créditos sejam devidamente atribuídos à autora.

Referências

• PwC. 2026 Global AI Jobs Barometer. 2026.

• International Labour Organization (OIT). Artificial Intelligence and the World of Work. Pesquisas sobre inteligência artificial, exposição ocupacional e futuro do trabalho.

• World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025. 2025.

• World Bank e International Labour Organization. Generative AI and Jobs in Latin America and the Caribbean: Is the Digital Divide a Buffer or Bottleneck?