Automação de tarefas: saber redistribuir o trabalho entre humanos e agentes de IA

Desde a chegada da inteligência artificial generativa aos usos profissionais, uma pergunta retorna constantemente: quantos empregos serão substituídos pela IA? Ela atrai a atenção porque toca diretamente os trabalhadores, os executivos e o futuro de numerosas profissões. No entanto, ela nem sempre permite compreender o que está realmente ocorrendo nas organizações.

Um emprego não é uma atividade única. Ele reúne dezenas de tarefas que exigem competências, níveis de julgamento e responsabilidades muito diferentes. Algumas são repetitivas, outras exigem análise. Algumas consistem em buscar ou transformar informação, ao passo que outras repousam sobre uma relação humana, uma decisão, uma negociação ou uma responsabilidade profissional. Quando a inteligência artificial entra nesse ambiente, ela não transforma, portanto, necessariamente a profissão em seu conjunto. Ela modifica primeiro a maneira como algumas de suas tarefas podem ser realizadas.

A chegada dos agentes de IA acrescenta agora uma dimensão adicional. A inteligência artificial pode progressivamente ultrapassar a produção de um texto, de uma análise ou de uma recomendação para realizar uma sequência de ações, utilizar diferentes ferramentas, interagir com sistemas e perseguir um objetivo com certa autonomia. A empresa deve então ir além da pergunta “quais tarefas podemos automatizar?” para colocar outra muito mais estruturante: como deveríamos repartir o trabalho entre os humanos, os agentes de IA e os sistemas automatizados a fim de obter o melhor resultado? Essa pergunta transforma profundamente a maneira de conceber o trabalho.

A automação tradicional buscava principalmente retirar trabalho humano

Durante várias décadas, a automação consistiu sobretudo em identificar tarefas repetitivas que pudessem ser confiadas a uma máquina ou a um software. Em uma fábrica, um robô podia efetuar uma operação física repetitiva. Em um escritório, um sistema informático podia calcular uma fatura, transferir dados ou produzir automaticamente um relatório. O objetivo era geralmente bastante claro: reduzir o tempo humano necessário à execução de uma atividade suficientemente previsível para ser codificada.

A inteligência artificial amplia consideravelmente esse território. Ela pode intervir em atividades que exigem compreender linguagem, buscar informação, resumir documentos, analisar certas situações, produzir conteúdo, interpretar dados ou propor ações. Com os agentes de IA, várias dessas capacidades podem doravante ser reunidas em uma sequência de trabalho mais completa.

A fronteira entre trabalho humano e trabalho automatizado torna-se, portanto, muito menos nítida. Uma atividade já não precisa necessariamente ser inteiramente automatizável para se beneficiar da IA. Certas partes podem ser confiadas a um agente enquanto um humano conserva aquelas que exigem mais julgamento, responsabilidade ou interação. O objetivo evolui assim da automação para a orquestração do trabalho.

Uma profissão é um conjunto de tarefas

Essa distinção muda a maneira de interpretar as previsões que anunciam que uma grande proporção das profissões será afetada pela inteligência artificial. Ser afetado pela IA não significa necessariamente desaparecer. Uma profissão pode ser profundamente transformada ao passo que a pessoa permanece essencial à sua realização.

Tomemos um representante de vendas. Seu trabalho pode compreender a busca de prospects, a preparação de um dossiê, a consulta ao CRM, a análise do histórico do cliente, a redação de um e-mail, a preparação de uma reunião, a conversa com o cliente, a negociação, a preparação de uma proposta e o acompanhamento da oportunidade de negócio. Várias dessas atividades já podem ser aceleradas pela inteligência artificial. A relação comercial, a compreensão do contexto, a confiança e certas decisões permanecem, contudo, fortemente humanas.

O mesmo raciocínio se aplica a um contador, um engenheiro, um gestor, um analista, um técnico, um profissional de recursos humanos ou um especialista em cibersegurança. Sua profissão pode continuar necessária enquanto a repartição do tempo entre suas diferentes tarefas muda consideravelmente.

A questão estratégica torna-se então muito mais precisa: quais tarefas deveriam permanecer humanas, quais deveriam ser ampliadas pela IA e quais podem ser confiadas principalmente a sistemas automatizados ou a agentes?

A melhor repartição não é necessariamente aquela que mais automatiza

Pode ser tentador medir a maturidade de uma organização por seu nível de automação. Uma empresa que automatiza mais pareceria necessariamente mais avançada. Essa lógica corre, no entanto, o risco de produzir más decisões.

Certas tarefas podem tecnicamente ser automatizadas embora haja interesse em que permaneçam humanas. Uma conversa delicada com um colaborador, uma negociação estratégica, uma decisão com consequências importantes ou uma relação com um cliente de grande porte podem exigir um nível de compreensão contextual, de responsabilidade e de confiança que ultrapassa a simples capacidade de produzir uma resposta plausível.

Inversamente, certas tarefas que as organizações continuam a atribuir a profissionais altamente qualificados possuem muito pouco valor quando realizadas manualmente. Buscar informações em vários sistemas, recopiar dados, reformatar documentos, preparar uma primeira síntese ou verificar elementos repetitivos pode consumir uma parte considerável do tempo de um especialista sem explorar realmente sua expertise.

Uma boa repartição do trabalho não busca, portanto, maximizar o uso da IA. Ela busca maximizar o valor produzido pela combinação das capacidades humanas e tecnológicas disponíveis.

O agente de IA introduz um novo participante no processo

A chegada dos agentes de IA modifica ainda mais essa reflexão. Um software tradicional espera geralmente um comando preciso. Um agente pode receber um objetivo, determinar certas etapas necessárias, utilizar diferentes ferramentas e prosseguir seu trabalho até a obtenção de um resultado ou até o momento em que uma intervenção humana se torne necessária.

Imaginemos um processo de suprimentos. Um agente poderia monitorar certos níveis de estoque, analisar o histórico de consumo, consultar os prazos dos fornecedores, preparar uma recomendação de compra e produzir uma solicitação pronta para ser aprovada. Em um contexto bem governado, ele poderia eventualmente realizar certas ações adicionais dentro de limites preestabelecidos.

O comprador não desaparece necessariamente do processo. Seu papel pode se deslocar para as exceções, a negociação, a avaliação dos fornecedores, as decisões com impacto financeiro importante e a melhoria da estratégia de suprimentos.

O processo torna-se então híbrido. Uma parte do trabalho é humana, outra é automatizada e certas atividades são realizadas conjuntamente.

É preciso, portanto, redesenhar o processo antes de escolher a ferramenta

É provavelmente uma das consequências mais importantes da chegada dos agentes de IA. Uma empresa que começa por comprar uma tecnologia corre o risco de buscar em seguida lugares onde inseri-la. Ela acrescenta então inteligência artificial a processos que foram concebidos para um mundo no qual praticamente todas as decisões e interações eram realizadas por humanos ou por softwares tradicionais.

A abordagem inversa é muito mais interessante. A organização começa por examinar o próprio processo. Ela busca compreender por que cada etapa existe, qual valor ela produz, quais informações são necessárias, onde aparecem os atrasos, quais decisões comportam um verdadeiro risco e quais atividades mobilizam inutilmente tempo humano.

Esse trabalho permite por vezes descobrir que certas tarefas deveriam simplesmente ser eliminadas. Outras podem ser simplificadas. Algumas podem ser automatizadas com tecnologias convencionais. Outras tornam-se excelentes candidatas para a IA. E algumas devem permanecer sob controle humano.

A transformação já não consiste, então, em automatizar o processo existente. Ela consiste em conceber um processo melhor levando em conta capacidades que não existiam quando ele foi criado.

O papel do humano pode tornar-se mais importante precisamente porque certas tarefas desaparecem

A automação é frequentemente apresentada como uma redução do papel humano. Em várias situações, ela pode produzir o efeito inverso sobre as tarefas que permanecem.

Quando um profissional dedica menos tempo a buscar, copiar, reformatar ou preparar informação, ele pode dedicar mais tempo a compreender, decidir, comunicar, criar, negociar ou melhorar.

Um gestor pode passar menos tempo compilando relatórios e mais tempo acompanhando sua equipe. Um representante pode dedicar menos tempo a preparar seus dossiês e mais aos seus clientes. Um analista pode reduzir o tempo dedicado a reunir os dados e aprofundar sua interpretação. Um especialista em cibersegurança pode delegar certas análises repetitivas e concentrar sua expertise nas anomalias e nas decisões que apresentam mais riscos.

O ganho real não se mede, portanto, apenas em horas economizadas. Ele pode também se medir na qualidade do trabalho humano que se torna possível quando certas atividades de menor valor são assumidas de outra forma.

A responsabilidade não pode ser automatizada tão facilmente quanto a execução

Essa redistribuição do trabalho levanta, contudo, uma questão fundamental: quem permanece responsável pelo resultado?

Um agente pode preparar uma recomendação financeira, analisar um contrato, pré-selecionar candidatos, identificar uma transação incomum ou propor uma decisão operacional. Sua capacidade técnica de realizar uma tarefa não determina automaticamente o nível de autonomia que uma organização deveria conceder-lhe.

O nível de risco deve intervir na concepção do processo. Uma ação facilmente reversível e de baixo impacto pode permitir uma autonomia importante. Uma decisão suscetível de ter consequências financeiras, jurídicas, humanas ou de segurança importantes exigirá geralmente mais controle.

A governança da IA deve, portanto, ser integrada diretamente na repartição do trabalho. As organizações devem determinar as permissões concedidas aos agentes, os dados aos quais eles podem acessar, as ações que eles podem efetuar, as situações que exigem uma validação e os mecanismos que permitem rastrear suas intervenções.

O agente de IA torna-se um participante do processo, mas a organização permanece responsável por aquilo que lhe permite fazer.

O humano no circuito não deveria tornar-se uma formalidade

A expressão human in the loop tornou-se corrente para tranquilizar sobre o uso da inteligência artificial. Ela pode, contudo, criar uma falsa segurança.

Um colaborador que deve aprovar centenas de decisões geradas automaticamente corre o risco de progressivamente validá-las sem examiná-las realmente. Se a IA produz quase sempre uma resposta aceitável, a atenção humana diminui naturalmente. O controle existe oficialmente, mas seu valor real se degrada.

A presença humana deve, portanto, ser concebida em função do risco e do valor do julgamento. Em certos processos, o humano deve aprovar cada decisão. Em outros, ele pode intervir unicamente nas exceções, nas anomalias ou nas situações que ultrapassam certos limiares. Em outros ainda, controles automatizados podem complementar a supervisão humana.

A questão pertinente não é simplesmente saber se um humano está presente no processo. Ela consiste em determinar em que momento seu julgamento traz realmente um valor superior.

Os gestores deverão aprender a dirigir processos híbridos

Essa evolução terá igualmente consequências importantes sobre a gestão. Os gestores tradicionalmente repartiram o trabalho entre pessoas. Eles deverão progressivamente aprender a repartir certas atividades entre pessoas, sistemas automatizados e agentes de IA.

Eles deverão compreender suficientemente as capacidades e os limites desses sistemas para saber quais responsabilidades confiar-lhes. Deverão igualmente monitorar seu desempenho, seus erros, seus custos e seus efeitos sobre as operações.

A gestão da capacidade poderia ela própria mudar. Quando um volume de trabalho aumenta, a primeira resposta já não será necessariamente acrescentar um colaborador. Será preciso primeiro determinar qual parte dessa carga exige realmente mais capacidade humana e qual parte pode ser absorvida pelos sistemas.

Isso não transforma o gestor em profissional de TI. Isso faz da compreensão da IA e da automação uma nova dimensão da gestão das operações.

Os indicadores de desempenho também deverão evoluir

Se uma empresa redistribui o trabalho sem modificar sua maneira de medir o desempenho, ela corre o risco de conservar comportamentos herdados do antigo modelo.

Um colaborador que produz dez relatórios manualmente e um colaborador que supervisiona um agente capaz de produzir cem já não realizam exatamente o mesmo trabalho. Medir unicamente o número de relatórios produzidos torna-se rapidamente insuficiente.

Os indicadores devem refletir mais o valor criado: qualidade, prazos, taxa de erro, satisfação do cliente, resolução dos problemas, custo do processo, capacidade de inovação ou melhoria dos resultados operacionais.

A inteligência artificial obriga assim as organizações a voltar a uma questão fundamental da excelência operacional: qual valor buscamos realmente produzir?

A transformação das profissões deve ser acompanhada

Redistribuir o trabalho significa igualmente redistribuir as competências necessárias.

Um profissional que antes realizava todas as etapas de um processo pode doravante ter de aprender a supervisionar certas atividades automatizadas, interpretar os resultados produzidos pela IA, intervir nas exceções e melhorar continuamente o processo.

Isso exige formação, mas igualmente transparência. Os colaboradores devem compreender por que seu trabalho evolui, quais responsabilidades permanecem suas e quais novas competências lhes permitirão conservar ou ampliar sua contribuição.

Uma organização que introduz agentes de IA sem tratar essa dimensão humana corre o risco de provocar uma resistência perfeitamente previsível. Ao contrário, uma empresa que associa suas equipes à concepção dos novos processos pode utilizar seu conhecimento do trabalho real para determinar muito mais precisamente o que deveria ser automatizado e o que deve permanecer humano.

As pessoas que realizam cotidianamente o trabalho conhecem frequentemente exceções, restrições e sutilezas invisíveis nos procedimentos oficiais. Sua participação torna-se, portanto, uma condição de qualidade da transformação.

Conclusão

A inteligência artificial já transforma as profissões, mas o fenômeno é mais sutil que o simples desaparecimento ou criação de empregos. O que muda primeiro é a composição do trabalho.

Certas tarefas tornam-se automatizáveis. Outras podem ser aceleradas pela IA. Algumas ainda exigem um julgamento humano importante. E os agentes introduzem agora a possibilidade de confiar a sistemas sequências de atividades muito mais completas.

As empresas devem, portanto, aprender a conceber processos nos quais humanos e agentes de IA intervêm onde suas capacidades respectivas criam mais valor. Isso exige um conhecimento preciso das operações, uma governança clara, um domínio dos dados e dos acessos, indicadores adaptados e um acompanhamento das pessoas cujos papéis evoluirão.

Na Quantum Beyond, essa reflexão situa-se no centro da transformação organizacional na era da IA. Nossos especialistas trabalham ao lado das equipes operacionais, tecnológicas e de direção para compreender os processos existentes, identificar as possibilidades de melhoria, determinar onde a IA pode realmente criar valor e construir uma governança que permita às organizações conservar o domínio de suas operações.

O objetivo de uma transformação com IA não deveria, portanto, ser substituir o maior número possível de tarefas humanas. Deveria ser conceber uma organização na qual cada recurso — humano ou tecnológico — é utilizado onde traz mais valor.

A pergunta que determinará o desempenho das empresas em breve já não será apenas “quantos colaboradores temos?”, nem mesmo “quantos agentes de IA utilizamos?”. Ela será: “aprendemos a repartir inteligentemente o trabalho entre os dois?”