Da sala de aula ao boardroom: por que a IA avança mais rápido que a força de trabalho

No topo, os conselhos e a liderança executiva já decidiram que a Inteligência Artificial (IA) é estratégica. No meio, as empresas estão redesenhando funções, papéis e fluxos de trabalho em tempo real. E na base, as universidades ainda não conseguem formar, em ritmo compatível, os profissionais que esse novo modelo de trabalho exige. É o que mostram três relatórios que procuram responder a uma mesma pergunta: a força de trabalho está preparada para a IA? 

O que se vê é que o gargalo não é técnico. É humano.

O relatório “2026 People Readiness Report”, da Kyndryl, mostra que a adoção de IA nas empresas disparou enquanto a confiança na prontidão da força de trabalho caiu. O estudo “The AI workforce pulse: The adaptability imperative”, da Cognizant em parceria com a Pearson, revela que um em cada três tarefas de nível de entrada já é realizado por IA, forçando empresas a reinventar o primeiro emprego. E o relatório “AI Readiness: Building the Bridge from Higher Education to Work”, da Pearson em parceria com a AWS, expõe uma contradição do mercado norte-americano, mas que não está muito longe daqui: o país que mais investe em IA no mundo forma os graduados menos preparados para usá-la no trabalho, entre os mercados pesquisados. Juntos, os três documentos descrevem o mesmo fenômeno visto de três alturas diferentes. 

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A segunda fase da IA Corporativa

Hoje, 57% dos líderes dizem que a IA está implantada de forma ampla (35%) ou já incorporada aos processos centrais do negócio (21%). Mais de três em cada quatro organizações (77%) afirmam que a IA Generativa já foi escalada por múltiplas funções, e a mesma proporção diz que a liderança executiva definiu e comunicou claramente sua estratégia de IA aos funcionários. Para 58% dos entrevistados, a IA já é central para a forma como competem no mercado ou funciona como o principal motor de vantagem competitiva.

O problema é que a ambição avança mais rápido do que os resultados, como aponta o levantamento “2026 People Readiness Report”, da Kyndryl. Foram entrevistados 1.100 líderes de negócios e tecnologia em oito países (Índia, Estados Unidos, Brasil, Japão, França, Espanha, Alemanha e Reino Unido), abrangendo seis setores, entre março e abril de 2026. Metade dos respondentes ocupava cargos de C-level e metade representava empresas com receita acima de US$ 1 bilhão. O que os dados mostram é que, ao se tornar infraestrutura central de operação, a IA “quebrou” a cadeia de desenvolvimento e mercado, desde a base até o topo.

Apenas 32% das lideranças relatam já estar colhendo um dos dois principais resultados que buscavam com a IA, e só 11% dizem ter alcançado ambos. Ganhos de eficiência operacional são o resultado mais citado como já conquistado (38%), seguidos por melhoria na experiência do cliente (27%) e redução de custos (19%). Mas os objetivos mais ambiciosos, como crescimento de receita via inovação com IA (13%) e criação de novos produtos e modelos de negócio (11%), continuam distantes da realidade da maioria das empresas.

Essa distância entre intenção e execução tem uma explicação recorrente ao longo do estudo: 79% dos líderes concordam que a velocidade de adoção da IA vai ultrapassar a capacidade da organização de adaptar sua força de trabalho, sua governança e seu modelo operacional. Em outras palavras, quase quatro em cada cinco executivos já admitem que a empresa não vai conseguir acompanhar o próprio ritmo que ela mesma está impondo à tecnologia.

Quando perguntados sobre o nível de prontidão de diferentes elementos da organização para aproveitar a IA, os líderes classificam a infraestrutura de TI (35%) e a liderança executiva (35%) como os pontos mais preparados. No outro extremo, a força de trabalho atual aparece com apenas 23% de prontidão, uma queda de seis pontos percentuais em relação a 2025. A cultura organizacional (25%) e a governança e conformidade (23%) também ficam atrás de qualquer elemento tecnológico.

O padrão se repete quando se considera o horizonte de tempo. Metade dos entrevistados (50%) acredita que a infraestrutura tecnológica estará completamente pronta para a IA até o fim deste ano. Já quando o assunto são habilidades e estrutura de funções, apenas 36% esperam prontidão total no mesmo período, e a cultura organizacional e a capacidade de mudança aparecem em último lugar, com 33%. A leitura da Kyndryl é que os desafios de pessoas vão levar mais tempo para serem resolvidos do que os desafios de tecnologia.

Essa diferença também varia por setor. Empresas de Telecomunicações relatam o maior índice de prontidão de força de trabalho (29%), seguidas por Energia e Utilities (26%) e Manufatura (25%). Bancos e instituições financeiras (17%) e Saúde (16%) ficam na outra ponta, os setores que se sentem menos preparados para colocar suas equipes para trabalhar de forma eficaz com IA. Quando questionados sobre os maiores obstáculos para executar a estratégia de IA, as lideranças citam, em ordem, preocupações com cibersegurança (52%), lacunas de habilidades ou talento (49%) e qualidade ou disponibilidade de dados (47%). Mais da metade (52%) diz que, nos últimos doze meses, ficou mais difícil encontrar profissionais com as habilidades certas para a estratégia de IA da empresa. Ainda assim, 94% dos líderes concordam que a IA vai tornar mais vantajoso requalificar os funcionários atuais do que contratar talentos de fora, um sinal de que o problema não é apenas de escassez no mercado, mas de investimento interno insuficiente.

Apenas 34% dos líderes dizem ter um inventário das habilidades de seus funcionários, só 28% implementaram planos de recrutamento e realocação em escala corporativa, apenas 31% têm orçamento formal de requalificação, e somente 25% criaram caminhos de transição de carreira para funcionários impactados pela IA. Quem está mais perto da execução vê mais obstáculos do que a alta liderança: entre profissionais que não são C-levels, 55% citam lacunas de habilidades como desafio, contra 43% dos executivos no topo da organização. Essa distância também aparece na percepção sobre o engajamento das equipes. Os executivos acham que cerca de metade de seus pares (50%) abraça a IA com entusiasmo, mas acreditam que esse entusiasmo cai para 36% entre gerentes de nível intermediário, 31% entre colaboradores individuais e 30% entre funcionários de nível de entrada. No total, a proporção de líderes que acredita que a maioria dos funcionários está entusiasmada com a IA caiu de 37% em 2025 para 32% em 2026.

Uma nova divisão de trabalho, não uma substituição em massa

Apesar dos números de adoção acelerada da IA, 57% dos entrevistados pelo estudo da Kyndryl dizem que a Inteligência Artificial teve pouco ou nenhum impacto sobre o trabalho que eles próprios realizam até agora. Ainda assim, a maioria das organizações já começou a redesenhar funções: 27% dizem ter reorganizado papéis sistematicamente em várias áreas de forma coordenada, e 20% fizeram isso em times ou funções específicas. Apenas 37% relatam mudanças pontuais em funções individuais ou nenhuma mudança.

Somente 14% das lideranças reportam uma reorganização de grande porte, com reformulação completa de papéis e responsabilidades. Nas variações por setor, a taxa ficou em 25% em Telecomunicações e apenas 8% em bancos e serviços financeiros. O relatório da Kyndryl chama esse processo de “nova divisão de trabalho”. A ideia central é que a IA está absorvendo tarefas, mas não substituindo integralmente as pessoas: 95% dos líderes concordam que as funções evoluíram para exigir colaboração com a IA, em vez de simples substituição de mão de obra. E 22% das empresas estão redesenhando funções para incorporar a IA como parceira colaborativa, e 24% estão criando tipos inteiramente novos de cargos focados em gerenciar os resultados e fluxos de trabalho gerados por sistemas de IA.

A autoridade decisória também está mudando de mãos, ou melhor, sendo compartilhada: 82% concordam que a tomada de decisão está cada vez mais dividida entre pessoas e sistemas de IA, e 68% dizem ter loops contínuos de retroalimentação que aprimoram simultaneamente o desempenho da IA e o desempenho humano. No nível de entrada, o fenômeno também aparece: 52% afirmam que as funções iniciais estão sendo redesenhadas em torno de aprendizado, julgamento e colaboração com IA, e 26% dizem que estão surgendo trajetórias e estruturas de cargos de entrada inteiramente novas.

Mesmo assim, a industrialização dos sistemas de apoio às pessoas segue parcial: apenas 33% das empresas implementaram totalmente programas de treinamento para colaboração com IA, 29% estão construindo novas habilidades de supervisão, prompt e avaliação de resultados, só 27% têm gestão de mudança formal completa, e apenas 22% redesenharam fluxos de trabalho para integrar a IA como parceira.

O julgamento humano, segundo os líderes ouvidos, continua sendo a fonte de valor mais relevante nas decisões complexas ou ambíguas (51% apontam as pessoas como fonte primária de valor nessa dimensão, contra 22% que apontam a IA) e nas relações com clientes e stakeholders (49% pessoas contra 21% IA). Já na análise de dados e reconhecimento de padrões, a relação se inverte com força: 60% veem a IA como fonte primária de valor, contra apenas 16% que apontam as pessoas. Pelo menos 37% das lideranças concordam totalmente que as organizações que irão se destacar com a integração de IA são as que investem em julgamento humano (“human-in-the-loop”), e não apenas em capacidade tecnológica.

Confiança, autonomia e o abismo da governança

A quarta seção do relatório da Kyndryl talvez seja a mais inquietante. A maioria (81%) dos líderes concorda que, dentro de 12 meses, agentes de IA autônomos vão tomar decisões com impacto material sobre o negócio em suas organizações. Isso já não é uma previsão distante: 17% das empresas têm entre um e cinco agentes autônomos operando em produção, 38% têm entre seis e vinte, 34% têm entre 21 e 50, e 10% já operam com mais de 50 agentes autônomos ativos.

A confiança, no entanto, não acompanha essa velocidade. Apenas 39% confiam completamente na transparência da própria empresa sobre como a IA é usada, e só 38% confiam plenamente na capacidade da organização de ter sucesso com sua estratégia de IA. Quando a pergunta é sobre confiar em sistemas de IA que tomam decisões ou agem sem supervisão humana, a confiança total cai para 25%, e cai ainda mais, para 24%, quando se trata de agentes de IA que interagem com clientes sem supervisão de um funcionário. Ainda assim, 66% das empresas já concederam à IA permissão para ler e escrever em sistemas centrais de registro de forma totalmente autônoma, sem aprovação de uma pessoa. Ou seja: dois terços das organizações já deram às máquinas as chaves de sistemas críticos, mesmo enquanto apenas um quarto delas confia plenamente em decisões de IA tomadas sem supervisão.

Para reconstruir essa confiança, as empresas dizem estar apostando em treinamento e capacitação (40%, a ação mais citada), seguido de perto por endereçar preocupações sobre substituição de postos de trabalho (21%) e envolver funcionários no próprio processo de implementação (19%).

A questão da responsabilidade também está sendo redefinida. Quando a IA assume mais decisões, 47% dos líderes dizem que a responsabilidade humana permanece com as pessoas, mas se desloca da execução para a supervisão e validação. Pelo menos 32% acreditam que a responsabilidade humana aumenta, porque os funcionários precisam validar decisões tomadas pela IA. Apenas 13% acham que a responsabilidade diminui à medida que a adoção de IA se expande.

A governança aparece como o elo mais fraco de toda a cadeia. Apenas 23% dos líderes dizem que a governança e a conformidade de suas organizações estão prontas hoje para sustentar a adoção de IA, e só 35% acreditam que estarão completamente prontas ainda este ano. Apenas 41% confiam nas salvaguardas que a própria empresa implementou em relação ao uso de IA. Entre os mecanismos específicos de governança, só 33% implementaram totalmente políticas claras sobre quais decisões a IA está proibida de tomar de forma autônoma, apenas 27% têm um registro central e monitoramento de todos os sistemas de IA em operação, e apenas três em cada dez organizações têm controles formais de governança totalmente implementados.

As organizações que implementaram totalmente frameworks formais de governança de IA relatam níveis de confiança muito mais altos em praticamente todas as dimensões: 55% confiam plenamente na transparência da empresa sobre o uso de IA, contra 32% nas empresas sem governança madura; 50% confiam na própria prontidão para os desafios da IA, contra 31%; e 45% confiam na precisão e na confiabilidade dos resultados gerados por IA, contra 24%. Governança, neste retrato, não é apenas conformidade: é a infraestrutura que permite que a confiança cresça junto com a autonomia da tecnologia.

O primeiro emprego está sendo reescrito

Enquanto a Kyndryl mede o que acontece dentro das grandes corporações, o estudo “The AI workforce pulse: The adaptability imperative”, conduzido por Cognizant em parceria com a Pearson, foca no início de carreira. A pesquisa ouviu 750 profissionais de RH em posições de diretoria ou acima, nos Estados Unidos, Reino Unido e Índia, em empresas com mil ou mais funcionários. O estudo aponta que uma em cada três tarefas de nível de entrada já é realizada por IA, e 18% dos profissionais de RH relatam que a IA já executa metade ou mais do trabalho que antes definia um primeiro emprego. Esse percentual varia por país: 39% no Reino Unido, 37% na Índia e 31% nos Estados Unidos relatam que a IA lida com uma fatia relevante das tarefas de início de carreira.

A grande maioria (96%) dos profissionais de RH espera que, dentro de cinco anos, as posições iniciais evoluam para funções em que os funcionários principalmente supervisionam e gerenciam sistemas de IA, em vez de executar tarefas tradicionais. Ao mesmo tempo, 94% acreditam que a IA vai gerar cargos de entrada inteiramente novos, que ainda não existem hoje. Apesar dessa reformulação, 85% dos profissionais de RH ainda consideram as posições iniciais de carreira essenciais na era da IA, o que desloca a pergunta mais importante de “se” para “o que fazer” com os talentos de início de carreira depois de contratados.

O novo perfil descrito no estudo lembra menos um analista de entrada de dados e mais um controlador de tráfego aéreo: alguém que gerencia resultados gerados por IA, valida decisões automatizadas, interpreta resultados e escala para julgamento humano os casos de exceção. A fluência com sistemas de IA está se tornando um critério básico de contratação até em áreas que nunca foram tradicionalmente técnicas, como Marketing, Jurídico e Operações: 98% dos líderes de RH já dão mais peso à fluência em IA na contratação para funções não técnicas.

O lado positivo, segundo o levantamento, é que 99% dos entrevistados confirmam que a IA já permitiu que os funcionários se concentrem em trabalho de maior valor. As tarefas rotineiras estão sendo absorvidas pela IA, e um trabalho mais substantivo está ocupando o espaço que sobra.

Um ponto que chama atenção no estudo da Cognizant é a valorização crescente de formações amplas e não técnicas. Por quase uma década, a contratação em escala priorizou credenciais em Ciências Exatas (STEM), proficiência técnica e profundidade de domínio específico. Os dados de 2026 complicam essa lógica: 67% dos profissionais de RH agora dizem valorizar mais do que antes candidatos com diploma em humanas, número que sobe para 72% no Reino Unido. Sessenta e nove por cento preferem formações amplas ou interdisciplinares a especializações profundas na hora de contratar para posições de entrada. E 97% concordam que as competências comportamentais, as chamadas soft skills, se tornaram mais importantes na era do avanço acelerado da IA.

A explicação, segundo o estudo, é que à medida que a IA absorve a camada de execução técnica, incluindo tarefas que antes exigiam formação avançada em ciências exatas, o prêmio humano se desloca para aquilo que a IA não consegue replicar com facilidade: julgamento, comunicação, raciocínio ético e síntese criativa. Um graduado capaz de sintetizar conhecimento entre domínios diferentes, navegar em ambiguidade, comunicar-se com clareza para públicos não especialistas e reconhecer quando uma resposta tecnicamente correta é, na prática, errada, carrega um tipo de valor organizacional que a formação técnica isolada não garante.

Esse deslocamento aparece com força no dado sobre resolução de problemas: 64% das organizações dizem valorizar mais a capacidade de identificar novos problemas e desenvolver soluções originais do que resolver problemas conhecidos com métodos já estabelecidos, contra 36% que ainda preferem abordagens consolidadas. Quando a IA cuida da execução, o valor humano se desloca para formular melhor as perguntas, enquadrar problemas e reconhecer desafios antes que se transformem em crises, competências que, segundo o estudo, se desenvolvem justamente por meio de uma formação ampla e humanista.

Treinamento reativo custa caro e entrega pouco

A demanda dos funcionários por treinamento em IA cresceu de forma acentuada, mas boa parte das empresas não está estruturada para atendê-la, segundo o mesmo estudo. Noventa e um por cento dos profissionais de RH relatam que a demanda dos funcionários por treinamento em IA aumentou nos últimos doze meses. Sessenta por cento dizem que seus programas de aprendizagem e desenvolvimento não conseguem acompanhar a velocidade com que a IA transforma o trabalho. Apenas 54% das organizações estão organizando de forma proativa a requalificação em IA, antecipando a evolução futura das funções; os outros 46% respondem às lacunas de habilidades depois que elas já apareceram, em vez de desenvolver capacidades com antecedência.

O estudo chama isso de um problema estrutural: a demanda por treinamento em IA é quase universal, e uma clara maioria reconhece que os programas de capacitação estão ficando para trás, mas muitas organizações continuam falhando em abordar essa lacuna de forma proativa. Quase metade das empresas (47%) não reserva tempo de trabalho para treinamento em IA, e 18% simplesmente esperam que os funcionários treinem por conta própria, fora do expediente. Sessenta e quatro por cento dos profissionais de RH relatam dificuldade para encontrar talento já qualificado em IA no mercado, uma restrição que, segundo o relatório, poderia em parte ser resolvida internamente, já que contratação não substitui a construção contínua e incorporada de capacidade.

O gerente do meio virou piloto da IA

Outro achado relevante do estudo Cognizant/Pearson diz respeito à gerência intermediária, camada que muitas empresas vinham reduzindo nos últimos anos em nome do achatamento organizacional. O papel tradicional do gestor de nível médio foi construído em torno de coordenação e supervisão, funções que a IA está absorvendo em boa parte. O que ganha valor, em contrapartida, é justamente aquilo que é mais humano: julgamento, definição de contexto, mentoria e responsabilização.

Noventa e cinco por cento dos profissionais de RH identificam os gerentes intermediários como fator crucial para garantir que os funcionários usem a IA de forma eficaz, e 92% dizem que eles são cruciais para redefinir funções à medida que a IA muda o trabalho do dia a dia. Os gestores mais eficazes na era da IA, segundo o estudo, se parecem menos com supervisores tradicionais e mais com o modelo de “jogador-técnico”: continuam produzindo trabalho substantivo ao lado das equipes, demonstram na prática fluxos de trabalho habilitados por IA e desenvolvem ativamente a capacidade do time, em vez de apenas direcionar atividades. Noventa e sete por cento das organizações estão planejando ativamente redefinir funções em resposta às mudanças impulsionadas pela IA, e o sucesso desse redesenho vai depender, segundo o relatório, de os gerentes intermediários terem as habilidades, a autoridade e os frameworks necessários para executá-lo.

O paradoxo americano: líder em investimento, atrasado na formação

O terceiro estudo muda a escala de análise, saindo de dentro das empresas para observar o ponto de origem de todo talento: a universidade. AI Readiness: Building the Bridge from Higher Education to Work, produzido por Pearson em parceria com a AWS, ouviu 2.711 pessoas entre estudantes, líderes de instituições de ensino superior e empregadores, em seis países (Estados Unidos, Reino Unido, Brasil, Malásia, Arábia Saudita e Vietnã), com foco especial nos Estados Unidos, onde 503 pessoas foram entrevistadas.

O retrato americano é paradoxal. Segundo dados do Stanford Institute for Human-Centered AI, citados no estudo, empresas americanas produziram 59 modelos de IA notáveis em 2025, mais do que qualquer outro país do mundo, e o investimento privado dos Estados Unidos em IA atingiu 285,9 bilhões de dólares em 2025, 23 vezes o valor investido pela China no mesmo período. A adoção organizacional de IA no país já chega a 88%, segundo dados da McKinsey também citados no relatório. Por praticamente qualquer métrica de desenvolvimento tecnológico, os Estados Unidos lideram o mundo em IA.

Mas o relatório mostra que, em quase toda métrica de prontidão educacional, o país fica para trás. Líderes de instituições de ensino superior americanas relatam os menores níveis de investimento institucional em IA de todo o estudo. O corpo docente americano recebe as avaliações de capacidade mais fracas entre todos os mercados pesquisados. A integração da IA no currículo formal é a mais rasa. E os estudantes americanos relatam o segundo menor índice de prontidão para IA entre todos os países, apesar de estarem no ambiente mais saturado de IA do mundo. A conclusão do estudo é direta: proximidade com a inovação em IA não produz, por si só, graduados prontos para a IA.

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