A organização que pensa: por que a IA exige redesenhar o trabalho e colocar o RH no centro

Imagine que, daqui a três anos, a Inteligência Artificial esteja fazendo metade do trabalho cognitivo da sua empresa. Para as lideranças da organização, começando pelo CHRO, o que fazer com o tempo liberado pela IA? Uma saída é embolsar a economia de produtividade. A outra é usar essa capacidade para crescer, inovar e construir algo novo. 

É assim que o IBM Institute for Business Value (IBV) abre o “2026 CHRO Study, intitulado Designing the Thinking Organization”, estudo feito em parceria com a Oxford Economics que ouviu 1.500 CHROs e executivos seniores responsáveis pela estratégia da força de trabalho, em 21 geografias e 23 setores. Uma segunda pesquisa, com a SurveyMonkey, ouviu 8.800 funcionários em tempo integral de 28 países em junho de 2026. A conclusão tem pouco a ver com tecnologia. Os modelos de IA estão disponíveis para todos. O que separa as empresas que transformam IA em crescimento das que só a transformam em economia são as decisões de gestão: 

• O que continua humano no novo modus operandi e quem decide isso
• Se o trabalho e a força de trabalho são redesenhados ao mesmo tempo
• Se os ganhos da implementação da IA são embolsados ou reinvestidos
• Se as habilidades humanas são deixadas para se desgastar ou reconstruídas com intenção
• Se o RH prova a mudança dentro de casa antes de pedir a transformação ao resto da empresa

O primeiro dado do relatório do IBV já chega incomodando: 46% das organizações não envolvem o CHRO na definição da estratégia de IA. Na melhor das hipóteses, o RH é consultado depois, para lidar com as consequências para a força de trabalho.

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O problema vai além da ausência na mesa. A chamada “inteligência empresarial”, ou seja, a forma como a organização pensa e decide com IA, está espalhada entre TI, Operações e Finanças, e cada área cuida da sua parte. Apenas 28% dos executivos dizem ter um roteiro conjunto com a TI apoiado por uma cadência compartilhada. Mesmo quando o RH participa da conversa, a coordenação é fraca: 73% dos CHROs têm dificuldade para alinhar as decisões do C-level sobre como a IA vai mudar o trabalho e a força de trabalho. Em muitas empresas, nenhum executivo responde por decidir, e fazer cumprir, quais decisões devem continuar nas mãos de pessoas.

O IBV avisa que um mandato desse tamanho não fica vago por muito tempo: se o CHRO não liderar a definição de como as pessoas vão usar a IA, o CTO, o CFO ou o COO vão fazer isso. E, em boa parte do mercado, já fazem. Os CEOs percebem esse movimento: segundo o “2026 CEO Study” do IBV, 77% dos CEOs dizem que as lideranças de talento e de tecnologia estão convergindo. O relatório descreve dois futuros possíveis para o RH. Em um, a área encolhe e vira uma função especializada que administra a “fatia humana” de uma operação automatizada. No outro, o RH projeta como pessoas e tecnologia trabalham juntas.

O que é uma “Thinking Organization” e quanto ela ganha

Para medir o que separa as empresas, o IBM Institute for Business Value criou um índice de capacidades com base em dez perguntas da pesquisa, agrupadas em cinco áreas de foco. As organizações foram ordenadas por essa pontuação e divididas em quartis. As do quartil superior, 375 empresas, foram chamadas de Thinking Organizations, ou “organizações que pensam”. A definição do relatório: organizações que reúnem pessoas e IA para tomar decisões melhores, adaptar continuamente a forma de trabalhar e transformar a nova capacidade em crescimento.

O relatório insiste que a Thinking Organization não é necessariamente a que tem mais IA. Nenhuma empresa pesquisada se destacou nas dez capacidades. Ainda assim, o grupo mais avançado mostra resultados bem diferentes dos obtidos pelas organizações com capacidades mais fracas:

• Receita: aumento quase 2 vezes maior
• Força de trabalho: resultados quase 2 vezes melhores em capacidade, produtividade, engajamento e retenção;
• Inovação: vazão de inovação quase 2 vezes maior, ou seja, mais ideias geradas, testadas, escaladas e comercializadas.

Vale uma ressalva metodológica que o próprio IBV faz: salvo indicação contrária, as relações descritas são associações observadas em dados transversais e não provam causalidade direta. O índice também foi testado contra variáveis de controle. O grau de adoção de IA apareceu como preditor significativo da pontuação, enquanto setor, geografia e porte da empresa não.

1. Decidir o que é inerentemente humano

A primeira área de foco trata de quem é responsável pelo trabalho feito em conjunto por pessoas e IA. Quando o CHRO assume a definição de quais decisões continuam humanas, algo muda na linha de frente, segundo o estudo: os funcionários deixam de se submeter à máquina e passam a supervisionar a IA. Os números mostram isso. Os funcionários se sentem seguros para questionar ou contrariar uma recomendação da IA em 76% das organizações em que o CHRO divide essa responsabilidade, contra 43% das empresas em que o RH é apenas consultivo. A confiança dos funcionários em decisões apoiadas por IA está crescendo em 63% das organizações em que o CHRO participa da definição do que deve continuar liderado por pessoas, contra 19% nas demais. O padrão se repete em todo o espectro de responsabilidade do CHRO (nenhum papel, consultivo, compartilhado, principal, corporativo): quanto maior o envolvimento, melhores os resultados.

As “organizações que pensam” são mais de duas vezes mais propensas a dar ao CHRO responsabilidade por definir e fazer cumprir as decisões que continuam humanas. Também são mais de três vezes mais propensas a ter colaboração forte e contínua entre o CHRO e o C-level, com responsabilidade compartilhada pelos resultados da IA. E têm quase o dobro de chance de integrar agentes de IA ao planejamento da força de trabalho por meio de governança liderada pelo RH ou dividida entre RH e TI. Entre as demais empresas, só 23% fazem isso.

O relatório argumenta que todas as empresas têm acesso aos mesmos modelos de IA. O que não se aluga é pensamento crítico, julgamento, relacionamento com clientes e trabalho criativo. “Sabemos que uma alta porcentagem dos pilotos de IA não gera impacto mensurável no negócio, o que me diz que ter acesso às ferramentas não basta”, diz Ana White, EVP e Chief People & AI Enablement Officer da Lumen Technologies. “Coloque mais energia nas pessoas do que nas ferramentas.” A frase conversa com o relatório “The GenAI Divide”, do projeto NANDA, do MIT, analisou mais de 300 iniciativas de IA divulgadas publicamente, fez 52 entrevistas e ouviu 153 líderes seniores. A conclusão: apesar de US$ 30 bilhões a US$ 40 bilhões em investimentos corporativos em IA Generativa, 95% das organizações não obtinham retorno mensurável. Os autores atribuíram o problema principalmente a uma “lacuna de aprendizado” dos sistemas e das organizações, e não à qualidade dos modelos. É uma leitura diferente da feita pelo IBV, mais focada na tecnologia e na integração, mas as duas chegam ao mesmo ponto: acesso à ferramenta, sozinho, não produz valor.

Para essa primeira frente, o relatório recomenda três prioridades aos CHROs:

• Fluência em negócios e tecnologia. O objetivo é entender como as ferramentas de IA são escolhidas, implantadas, medidas e governadas, para conseguir fazer as perguntas certas: que decisões esse sistema vai influenciar? Que dados usa? Onde podem surgir viés, erro ou dependência excessiva? Que capacidade humana ele fortalece ou enfraquece?
• Direitos de decisão e responsabilização. O negócio é dono do fluxo de trabalho e do resultado. O CHRO projeta o sistema humano-IA em volta dele. O ponto de partida é um inventário: onde a IA já influencia decisões de funcionários e gestores, e quais são os três a cinco fluxos em que o julgamento humano pesa mais?
• Responsabilidade compartilhada com os pares do C-level. Toda implantação importante precisa de um dono nomeado para o impacto na força de trabalho. Quando uma decisão tomada com IA dá errado, a análise deve ser conjunta, e não cada área examinando só a sua parte.

2. Redesenhar o trabalho, e não só os cargos

Se decidir o que continua humano é o primeiro passo, o segundo é reorganizar a empresa em torno dessa decisão. A IA já faz boa parte do trabalho cognitivo que existe dentro dos cargos: analisar, redigir, recomendar e decidir. Segundo o estudo, 29% dos fluxos de trabalho já incorporam agentes de IA, e a projeção é chegar a 40% até 2028. As organizações ainda não acompanham esse ritmo: 52% dos funcionários dizem que as tarefas que recebem mudaram no último ano por causa da IA. Mas quem desenha o trabalho de forma deliberada é minoria:

• 34% dos cargos foram redesenhados para dar ênfase a julgamento, tratamento de exceções e supervisão
• 26% das organizações definem claramente, e em grande medida, o que é trabalho liderado por humanos, assistido por IA ou executado por IA
• 25% gerenciam a recomposição da força de trabalho de forma dinâmica e contínua
• 23% acompanham ativamente os resultados dos fluxos, com autoridade para escalar, pausar ou reverter decisões tomadas com IA
• 11% têm a autoridade de decisão embutida na execução dos fluxos e melhorada continuamente

Na prática, grande parte do trabalho está mudando por improviso, na adaptação do dia a dia, e não por decisões pensadas sobre como pessoas e IA devem trabalhar juntas.

A proposta do IBV é deixar de ver a força de trabalho como um conjunto de cargos fixos e passar a ver esse conjunto de pessoas como um portfólio de decisões, fluxos e responsabilidades. “Não estamos olhando para cargos. Estamos olhando para processos, atividades e tarefas”, diz Anne-Catherine Ropers, diretora de Recursos Humanos do Grupo Crédit Agricole. Helen Cook, Chief People Officer da Finastra, vai na mesma linha: “Estamos redesenhando a organização em torno do trabalho e da tarefa, e não da estrutura”.

Esse desenho dá retorno. As organizações que definem claramente seus fluxos como liderados por humanos, assistidos por IA ou executados por IA têm 18% de redução de risco e 20% de melhoria de qualidade. Entre as Thinking Organizations, 84% definiram responsabilidades nessas três categorias. Além disso, 85% mapearam os fluxos de alto impacto em que agentes de IA influenciam ou executam o trabalho de ponta a ponta, contra 65% das demais. E 80% monitoram resultados e têm mecanismos para questionar, pausar ou contrariar decisões da IA, contra 65% das demais.

Quando a culpa cai sobre o funcionário

O relatório trata de um ponto muito importante na implementação da IA no trabalho: a cadeia de responsabilidade. Os cargos fixos deixavam claro quem era o dono de cada decisão. Com o trabalho distribuído entre pessoas e sistemas, essa clareza somei:  36% dos executivos dizem que a falta de clareza sobre responsabilidades complica a implantação da IA. Os funcionários sentem mais: 43% dizem que, quando a IA erra, a culpa cai sobre eles. Essa percepção faz com que 83% dos funcionários que usam IA tenham medo de serem culpados ou demitidos, de acordo com o relatório “Pulse of Work 2026”, da GoTo em parceria com a Workplace Intelligence. E mais: 31% já hesitaram em usar IA por medo de serem responsabilizados por um erro que não cometeram. Com isso, os profissionais ficam pressionados entre o medo da responsabilização pelo erro da IA ou arriscar erros para não parecerem “lentos” ou, pior, “substituíveis”.

O relatório do IBV indica que o desenho do trabalho muda a forma como os funcionários vivem a IA. Onde o julgamento humano está embutido no trabalho, 62% dos CHROs relatam aumento da confiança dos funcionários em decisões apoiadas por IA. Onde não está, 57% relatam queda. “Mesma força de trabalho, desenho de trabalho diferente, resultados opostos”, resume o relatório.

A análise metodológica mostra como essa proteção ainda é rara. Entre as 757 organizações com dados completos, só 10% têm o julgamento “protegido”, com as três camadas presentes: prioridade, autoridade formal e incorporação ao desenho do trabalho. Outros 11% têm julgamento “ornamental”, priorizado no discurso mas sem autoridade ou incorporação completa. A maioria, 56%, tem julgamento “improvisado”. E 22% não têm nenhuma camada forte de proteção.

Recomposição: redesenhar o trabalho sem mudar as pessoas é meia transformação

O relatório insiste que o trabalho redesenhado, operado pela mesma força de trabalho, é apenas metade da transformação. O redesenho precisa chegar a papéis, equipes e estrutura. As organizações que tratam a recomposição como disciplina contínua relatam aumento de receita de 4%, contra 2% das que encaram como exercício pontual. E só um quarto das empresas pratica essa gestão contínua.

O IBV lembra que esse processo é complexo: a dinâmica trabalhista e os órgãos reguladores variam por país, e os CHROs precisam cada vez mais informar, consultar e negociar com essas instâncias. Esse ponto é especialmente importante para quem opera no Brasil, com seu ambiente de negociação coletiva. As recomendações para essa frente são:

• Explicitar a camada de decisão. Escolher dois ou três fluxos de alto impacto em que a IA recomenda, decide ou executa. Para cada um, definir onde são necessárias validação humana, tratamento de exceções, escalonamento ou reversão, quem dá a palavra final e quem responde pelo resultado. Revisar incidentes e reversões todo mês.
• Tornar o redesenho uma disciplina permanente. Criar com o C-level uma cadência regular para revisar tarefas, responsabilidades, colaboração, esforço dos funcionários e valor para o cliente.
• Levar o novo desenho para o planejamento da força de trabalho. Identificar o trabalho que cresce, diminui ou migra para a IA e decidir onde cabem mobilidade interna, projetos, realocação ou contratação.

3. A erosão crescente das habilidades

A terceira área de foco trata de um risco que o relatório chama de atrofia cognitiva: à medida que a dependência da IA aumenta, as habilidades de pensamento que não são exercitadas começam a se perder. Um estudo do MIT Media Lab publicado no ano passado apontou que a “dependência excessiva de soluções impulsionadas por IA” pode contribuir para a “atrofia cognitiva” e para a redução da capacidade de pensamento crítico. A Harvard Gazette levou a questão para uma série de especialistas, enquanto esta análise de Eric So, professor do MIT Sloan School of Management aponta que quando estudantes se tornam muito dependentes da IA, existe o risco de um colapso de habilidades importantes de pensamento.

As empresas não estão ignorando o problema das habilidades: 80% têm um roteiro de requalificação para que a força de trabalho aprenda a trabalhar com tecnologia. Mas o IBV faz uma distinção importante: o roteiro trata da lacuna de habilidades, as competências necessárias para usar as novas ferramentas. Ele não resolve a erosão de habilidades, as competências que as pessoas já têm e que estão se deteriorando aos poucos conforme a IA assume mais do raciocínio. Nas palavras do relatório: a lacuna recebe verba, a erosão fica sem gestão. A erosão é uma das principais preocupações de 46% dos executivos e é relatada por 60% dos funcionários. Três em cada quatro funcionários preocupados dizem que a IA já começou a corroer pelo menos parte das suas habilidades. A habilidade mais citada como em declínio é o pensamento crítico, justamente a competência que 57% dos executivos consideram essencial para o sucesso.

Pesquisas independentes apontam na mesma direção. Um estudo da Microsoft Research com a Carnegie Mellon University, “The Impact of Generative AI on Critical Thinking”, ouviu 319 profissionais do conhecimento, que relataram 936 exemplos de uso de IA generativa no trabalho. O resultado: mais confiança na IA está associada a menos pensamento crítico, enquanto mais autoconfiança está associada a mais pensamento crítico. Os pesquisadores também observaram que a IA não elimina o pensamento crítico, mas muda o seu foco: ele passa a ser usado para verificar informações, integrar respostas e cuidar da tarefa. Isso reforça o argumento do IBV de que avaliar o que a IA produz é uma competência que precisa ser desenvolvida de forma deliberada.

O descompasso entre CHROs e funcionários

A maior divergência do estudo está exatamente aí: 71% dos CHROs colocam a capacidade de supervisionar, validar ou contrariar os resultados da IA entre as habilidades mais importantes na era da IA. Entre os funcionários, só 38% pensam o mesmo. A diferença também aparece em julgamento sob incerteza e ambiguidade (48% dos CHROs contra 29% dos funcionários) e em tratamento de exceções e escalonamento (32% contra 14%).

Há concordância em outros pontos. Pensamento crítico e formulação de problemas aparecem no topo para os dois grupos: 57% dos CHROs e 49% dos funcionários. O que preocupa o IBV é que os dois grupos colocam criatividade e inovação perto do fim da lista (25% dos CHROs e 28% dos funcionários), embora ela seja essencial para transformar o resultado genérico da IA em algo que faz diferença. O risco apontado é duplo: os funcionários experientes podem exercitar menos as habilidades de avaliação, e os mais novos podem nunca chegar a desenvolver tais habilidades. “O risco real é a erosão silenciosa das experiências por meio das quais as pessoas aprendem a pensar”, diz Amit Das, diretor e CHRO da Bennett Coleman & Co (Times of India).

A porta de entrada está se fechando

A última frase leva ao que talvez seja o alerta mais sério do relatório. Só 23% das organizações estão aumentando a contratação de nível de entrada. Os outros 77% mantêm o nível estável ou estão reduzindo as contratações de jovens profissionais. Quando perguntados sobre qual segmento de talento estão fortalecendo de propósito para garantir capacidade futura, os executivos citam profissionais individuais experientes (34%) e gestores de primeira linha (27%). Talentos em início de carreira? Apenas 7%.

O relatório resume assim: as empresas estão investindo em quem já tem experiência enquanto fecham, sem alarde, o caminho pelo qual a experiência sempre foi construída. Se o trabalho de entrada desaparecer antes de surgirem novos caminhos, a produtividade de hoje pode estar sendo protegida à custa da liderança de amanhã. “As organizações obcecadas com os ganhos de produtividade da IA estão, em muitos casos, esvaziando silenciosamente a infraestrutura de desenvolvimento que formou seus próprios líderes atuais”, afirma Amit Das.

Dados de mercado reforçam a preocupação. A atualização de agosto de 2026 do estudo “Canaries in the Coal Mine?”, do Stanford Digital Economy Lab, com base em dados de folha de pagamento da ADP, mostra que o emprego de trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas à IA está cerca de 19% abaixo do que estaria se tivesse acompanhado o de jovens da mesma idade em ocupações menos expostas. Em termos absolutos, o emprego nas ocupações mais expostas caiu cerca de 11% entre novembro de 2022 e junho de 2026, enquanto nas menos expostas cresceu perto de 10%. Em julho de 2025, a diferença era de 15%. Os pesquisadores observam que as quedas se concentram em funções nas quais a IA automatiza tarefas. Onde a IA complementa o trabalho, o emprego ficou estável ou cresceu, sobretudo entre profissionais experientes. Eles também ressalvam que os padrões são descritivos e não provam causalidade.

Para compensar, o IBV propõe outras rotas até a experiência: rodízios, decisões supervisionadas, coaching e contato mais cedo com clientes podem substituir as repetições que o trabalho rotineiro fornecia. As Thinking Organizations mostram que é possível: 

• 91% das “organizações que pensam” dizem que os funcionários têm as habilidades para colaborar com tecnologias autônomas de IA
• 95% confiam que recrutamento e retenção entregam as habilidades necessárias
• 88% dizem que seus gestores estão preparados para liderar equipes ao lado de agentes de IA. 

Entre as demais organizações, esse último índice é de 58%.

O “Future of Jobs Report 2025”, do Fórum Econômico Mundial, com mais de mil empresas, estima que cerca de 40% das habilidades exigidas no trabalho vão mudar até 2030 e que 59 de cada 100 trabalhadores precisarão de requalificação ou aperfeiçoamento (reskilling e upskilling). “Eu fazia plano de sucessão para pessoas, depois para cargos, depois para habilidades. Hoje, preciso fazer plano de sucessão para capacidades que ainda não existem e cargos que ainda não conseguimos imaginar”, diz Line De Decker, Chief People Officer da Haleon.

As prioridades recomendadas:

• Usar a IA para encurtar o caminho entre as habilidades atuais e o trabalho futuro, mapeando capacidades, habilidades próximas e lacunas, e ligando as recomendações de aprendizado a simulações, projetos, coaching e oportunidades internas.
• Tratar a erosão de habilidades como risco de talento, identificando os cargos em que a IA está assumindo análise, formulação de problemas ou interação com clientes, e acompanhando se a proficiência se mantém.
• Preservar os caminhos de aprendizado no início da carreira, com contato com clientes, revisão de casos, tratamento supervisionado de exceções, rodízios ou simulações de decisão, mentores experientes e dois ou três marcos observáveis de progressão.

4. Experiência do funcionário e cultura: para onde vão os ganhos?

A quarta área de foco começa com uma pergunta que, segundo o relatório, encerra muitas implantações de IA: para onde vão os ganhos? Para o IBV, a resposta é uma decisão cultural antes de ser financeira, e ela molda a experiência do funcionário.

Hoje, reinvestir ainda não é o padrão. Só 42% das organizações direcionam os ganhos de produtividade da IA principalmente para inovação ou requalificação. As demais dividem entre economia e reinvestimento, registram tudo como redução de custo ou lucro, ou não têm um caminho claro da produtividade para a oportunidade. O relatório alerta que uma empresa pode exibir números de eficiência impressionantes enquanto a força de trabalho enfraquece por dentro. O custo desse extrativismo já aparece: 49% dos executivos dizem que perder a confiança dos funcionários é sua maior preocupação à medida que a IA transforma a força de trabalho.

O argumento econômico citado no relatório vem do “CEO Study 2026” do IBV: organizações que combinam adoção avançada de IA com forte capacidade de gestão da mudança registram até 73% mais crescimento de receita e ganho de 11% na margem operacional em relação aos concorrentes. O que os dados mostram é que a capacidade extraída compra margem uma vez, já a capacidade reinvestida se acumula.

O trabalho invisível

O reconhecimento é um dos pontos mais importantes para a experiência do funcionário. Mais de 80% dos executivos dizem que a adoção da IA cria trabalho não reconhecido: validar recomendações, corrigir erros, acrescentar contexto, lidar com exceções. Pelo menos 42% dos funcionários dizem que a IA aumenta seu trabalho ou o deixa sem reconhecimento. Se a avaliação de desempenho continuar medindo volume de entregas, vai perder boa parte dessa contribuição e criar atrito onde não deveria existir, abrindo portas para maior rotatividade.

Executivos esperam ansiedade, funcionários relatam otimismo

Mesmo diante desse cenários, o estudo mostra que os funcionários estão mais prontos para a IA do que os executivos imaginam:

Isso não significa que a cultura seja irrelevante, pelo contrário. Onde a cultura é forte, 62% dos CHROs relatam aumento da confiança dos funcionários em decisões com IA; onde é fraca, só 13%. Os canais formais de escalonamento dizem o que os funcionários podem fazer. A cultura define se eles se sentem seguros para fazer. A segurança psicológica cresce quando os gestores pedem preocupações, respondem sem procurar culpados e mostram que o retorno dos funcionários muda as coisas.

As Thinking Organizations se destacam aqui:

• 87% dão ao RH poder para moldar as normas culturais que impulsionam a adoção da IA, contra 38% das demais;
• 83% usam o retorno dos funcionários para decidir se soluções de IA serão escaladas, contra 53%;
• 88% têm normas e expectativas claras para operar como empresa AI-first, contra 59%.

As recomendações para essa frente:

• Tornar o questionamento construtivo parte da gestão diária. Definir poucas expectativas claras (questionar recomendações fracas, reportar erros, compartilhar aprendizados, pedir ajuda), exigir que os gestores deem o exemplo e usar dados de retorno para identificar equipes em que as pessoas não se sentem seguras.
• Reescrever as metas de desempenho para a contribuição humano + IA. Testar em uma área, com três a cinco medidas focadas em resultados de negócio ou do cliente, colaboração e crescimento do funcionário.
• Definir como a capacidade liberada pela IA será usada. Estimar os ganhos com finanças, negócio e tecnologia, nomear um dono para o plano de reinvestimento, comparar o esperado com o realizado, redirecionar a capacidade não usada antes que vire carga extra ou corte de orçamento e mostrar aos funcionários para onde foram os ganhos.

5. RH como campo de provas

A última área de foco pede ao RH que vá primeiro. O relatório reconhece o paradoxo: a área encarregada de liderar a transformação da força de trabalho mal começou a sua própria. 72% das organizações usam pouco ou nada de IA dentro da própria função de RH. O retrato da maturidade é este:

• 16% não usam IA no RH
• 26% usam apenas recursos prontos das plataformas de RH
• 30% têm pilotos em alguns casos de uso
• 22% escalaram a IA em vários processos de RH
• 6% são nativos em IA em escala

Não é por falta de consciência. A principal prioridade de desenvolvimento pessoal dos CHROs, citada por 71%, é fluência digital e em IA. Mas o investimento individual ainda não se converteu em adoção na área. Poucos executivos avaliam o RH como altamente capaz nas competências necessárias para uma transformação da força de trabalho com IA: governança e ética de IA (31%), desenho de fluxos humano-IA (21%), gestão de riscos de sistemas de IA (21%), gestão da mudança (20%), medição de desempenho da IA (16%) e letramento em IA na equipe de RH (13%). 

Para o IBV, a disciplina de risco do RH é justamente o motivo para ele ir primeiro. A área está mais perto das decisões que mais exigem confiança: dados sensíveis sobre contratação, promoção, remuneração e desempenho. Se a IA não puder ser confiável no RH, onde privacidade, justiça e confiança dos funcionários pesam mais, o resto da empresa não vai confiar nela em escala. “Sou responsável pela IA responsável”, resume Janine Vos, do Rabobank.

A confiança é o que os funcionários mais pedem para adotar a IA: 43% citam a segurança de que ela é confiável. As Thinking Organizations respondem a isso: 94% garantem transparência e explicabilidade para sistemas de IA que afetam carreiras e bem-estar dos funcionários, contra 62% das demais; 81% relatam letramento em IA moderado a alto nas equipes de RH; e 90% relatam capacidades moderadas a altas de governança e ética em IA, contra 63%. Organizações com RH maduro em IA (governança, arquitetura, medição) são quase duas vezes mais propensas a impactar positivamente um número maior de indicadores de negócio.

O que fica para os CHROs

O relatório termina lembrando que nenhuma das cinco áreas de foco exige tecnologia nova. A IA já está instalada. O que diferencia as Thinking Organizations são decisões de gestão tomadas agora, nos ciclos de orçamento e nos cronogramas de implantação deste ano. E, em quase metade das organizações, essas decisões estão sendo tomadas antes de o RH entrar na sala.

Algumas perguntas práticas resumem a agenda:

• Quem na empresa responde por definir quais decisões continuam humanas? Se a resposta for “ninguém”, esse é o primeiro vazio a preencher.
• Os fluxos de trabalho com IA têm dono, caminho de escalonamento e autoridade para reverter decisões? Ou a culpa continua caindo sobre o funcionário quando algo dá errado?
• A empresa mede a erosão de habilidades, e não só a lacuna? O pensamento crítico está sendo exercitado ou terceirizado?
• Existe um caminho para quem está começando a carreira? Se o trabalho de entrada some, de onde virão os líderes de amanhã?
• Para onde vão os ganhos da IA? E os funcionários sabem para onde foram?
• O RH usa a IA que recomenda ao resto da organização?

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