Ter uma câmera fotográfica sofisticada não transforma alguém automaticamente em um grande fotógrafo. Da mesma forma, possuir ferramentas avançadas de IA não cria automaticamente uma organização preparada para a era da Inteligência Artificial. Essa é a analogia que o futurista Ian Beacraft, CEO da Signal and Cipher, usou para explicar que adotar ferramentas de IA não resolve o problema das empresas. O problema não é a tecnologia e sim a forma como as organizações foram projetadas.
“Estamos falhando com a IA. Mas não porque as ferramentas não são boas o suficiente. Estamos falhando porque estamos projetando organizações para um sistema que já está obsoleto”, afirmou.
Em sua palestra “How to Design a Company That AI Can’t Outpace”, durante o SXSW 2026, Beacraft citou que as empresas adotam ferramentas de IA Generativa (GenAI) basicamente para acelerar tarefas do dia a dia, como escrever e-mails, analisar relatórios, produzir documentos ou criar apresentações. Embora isso aumente a velocidade de execução, Beacraft argumenta que esse tipo de adoção produz apenas ganhos incrementais.
Segundo ele, a maior parte das organizações ainda usa IA apenas para fazer o mesmo trabalho de sempre, só que mais rápido. “Quando perguntamos às pessoas o que estão fazendo com o tempo extra gerado pela IA, a resposta foi simples: ‘mais trabalho’”, contou o futurista.
Na prática, isso significa que a tecnologia está sendo incorporada como uma ferramenta isolada, sem alterar o sistema de trabalho. O resultado é uma adoção desigual dentro das empresas: algumas equipes avançam, outras ficam para trás, e os gargalos apenas mudam de lugar dentro da organização.
“Boas ferramentas de IA não transformam uma pessoa em um trabalhador nativo de IA”, afirmou.
O verdadeiro impacto da IA: mudar as regras do sistema
Para o futurista, o impacto mais profundo da IA está no fato de que ela altera as regras fundamentais do trabalho. Durante mais de 150 anos, as organizações foram estruturadas com base em limitações humanas. Entre elas:
- Escassez de expertise
- Limitação da atenção humana
- Dificuldade de escalar conhecimento
- Alto custo de execução de tarefas
Essas restrições moldaram praticamente todos os elementos das empresas modernas: departamentos, fluxos de aprovação, cargos e processos de trabalho. Segundo Beacraft, muitas dessas estruturas foram criadas para gerenciar riscos e coordenação entre pessoas. “Cada estrutura da sua organização é uma resposta às limitações do trabalho humano”, explicou.
Com a IA, porém, uma dessas limitações mudou radicalmente: o custo de execução caiu drasticamente. “Estamos entrando em um mundo onde construir um protótipo pode custar menos do que a reunião para decidir se vale a pena construí-lo”, afirmou. Isso altera profundamente o equilíbrio entre planejamento e experimentação.
Da mesma forma, com a IA e automação, o custo de executar projetos cai bastante, já que a empresa gasta menos tempo. Beacraft sugere que organizações passem a adotar uma abordagem mais experimental:
- construir rapidamente múltiplas soluções
- testar em paralelo
- deixar que a realidade determine o que funciona
“Planejar é apenas ensaiar as suas suposições. Construir é o que gera feedback real”, afirmou. Esse novo paradigma torna a experimentação contínua mais eficiente do que a análise prolongada.
De fazer o trabalho para projetar o trabalho
Uma das ideias centrais da palestra é a mudança de papel dos profissionais na era da IA. Para Ian Beacraft, a maioria das pessoas ainda opera no que ele chama de “modo operador”, responsável por produzir entregas diretas: relatórios, apresentações, códigos ou documentos.
Só que quanto mais a IA assume a execução, o valor humano se desloca para níveis mais altos da organização do trabalho. Ele propõe três camadas de atuação profissional:
1. Operadores
Responsáveis pela execução direta das tarefas. Hoje, cerca de 95% do trabalho nas empresas ainda ocorre nesse nível, segundo Beacraft.
2. Designers
Profissionais que projetam fluxos de trabalho reutilizáveis. Nesse nível, o objetivo é criar processos, agentes ou automações capazes de resolver uma classe inteira de problemas, não apenas uma tarefa isolada.
3. Arquitetos organizacionais
Profissionais responsáveis por desenhar os sistemas que orientam o trabalho humano e dos agentes de IA. Isso inclui:
- critérios de qualidade
- valores organizacionais
- padrões de decisão
- governança dos sistemas
“Se quisermos competir com máquinas em velocidade e escala, já perdemos”, afirmou Beacraft. “O objetivo não é competir com a IA, mas projetar os ambientes onde humanos e máquinas trabalham juntos.”
O experimento da organização agêntica
Para explorar esse novo modelo de trabalho, a Signal and Cipher realizou um experimento radical: tentar operar uma organização composta majoritariamente por agentes de IA. Durante várias semanas, os agentes executaram tarefas, criaram políticas e tentaram coordenar atividades entre si. Beacraft disse que houve centenas de falhas no processo, mas que isso fazia parte do objetivo.
“Cada falha nos ensinou algo sobre como a coordenação realmente funciona dentro das organizações”, explicou.
Entre os comportamentos observados, os agentes:
- criaram políticas próprias após identificar problemas
- interromperam tarefas quando perceberam risco de falha
- registraram decisões em sistemas de rastreamento
- propuseram melhorias de processo automaticamente
Em um dado momento do processo, um agente de IA chegou a excluir outro agente do sistema e, posteriormente, quando o segundo foi restaurado, colocou o primeiro em um “plano de melhoria de desempenho” (PIP), reproduzindo um comportamento inspirado nas estruturas corporativas humanas.
Segundo Beacraft, isso demonstra como os sistemas de IA refletem padrões culturais presentes nos dados humanos que os treinam.
O experimento revelou ainda algo que Beacraft considera fundamental para o futuro das organizações. Toda empresa, diz ele, é na verdade dois sistemas sobrepostos:
- Um sistema de coordenação e distribuição de trabalho
- Um sistema cultural que mantém as pessoas unidas
Historicamente, esses dois elementos foram inseparáveis porque o trabalho humano exigia ambos ao mesmo tempo. Mas em sistemas altamente automatizados, essa relação pode se separar. “Uma organização é simultaneamente um sistema de coordenação de trabalho e uma cultura que cria identidade e pertencimento”, explicou.
Quando agentes passam a executar e coordenar parte do trabalho, a cultura deixa de ser um mecanismo operacional e passa a assumir um papel diferente. “Quando o sistema operacional está resolvido, a cultura se torna a nova fronteira”, afirmou.
O novo papel da liderança no trabalho com a IA
Nesse cenário, o papel da liderança também muda profundamente. Em vez de apenas gerenciar pessoas ou implementar ferramentas, líderes precisam projetar os sistemas que orientam o trabalho humano e dos agentes.
Isso inclui codificar elementos muitas vezes implícitos dentro das organizações, como:
- critérios de qualidade
- valores corporativos
- processos decisórios
- padrões de julgamento
Ian Beacraft diz que esse trabalho exige um nível profundo de introspecção organizacional. “Descobrimos que transformar esses elementos em dados utilizáveis pelos agentes foi quase um exercício psicológico.”
Durante a sessão de perguntas, Beacraft afirmou acreditar que o equilíbrio entre execução e coordenação deve se inverter nos próximos anos. Hoje, a maioria dos profissionais passa cerca de 90% do tempo executando tarefas. No futuro, essa proporção tende a mudar.
Segundo ele, grande parte do trabalho humano se concentrará em:
- coordenação entre sistemas e pessoas
- design de workflows
- orquestração de agentes
- definição de critérios e objetivos
“Não é que as pessoas deixarão de executar tarefas”, disse. “Mas o peso do trabalho vai migrar para coordenação e delegação.”
A transformação trazida pela IA não será resolvida apenas com treinamento em ferramentas. Para Ian Beacraft, as empresas que prosperarem na próxima década serão aquelas que redesenharem suas estruturas organizacionais desde a base.
“Seu trabalho nos próximos anos não é aprender ferramentas”, afirmou. “É construir o ambiente que molda como sua organização funciona.”
Isso significa codificar valores, critérios de decisão e modelos de trabalho de forma que humanos e máquinas possam operar dentro do mesmo sistema. O verdadeiro desafio passa a ser organizacional e humano.
