Por Maurício Figueiredo*

A Inteligência Artificial deixou de ser promessa de laboratório para se tornar ferramenta indispensável para a competitividade de negócios em qualquer setor. Escritórios de advocacia usam IA para analisar jurisprudência em minutos, hospitais aceleram triagens e laudos com apoio de modelos de visão computacional, e estúdios de cinema incorporam geração de conteúdo ao processo criativo. Mas o diferencial estratégico está menos na simples adoção de chatbots e mais na integração de agentes de IA capazes de orquestrar dados, gerar insights em tempo real, automatizar tarefas e acelerar ciclos de decisão.

Desse cenário emerge um novo ator: o High-Impact Individual Contributor (HIC). Trata-se de um profissional que, potencializado por agentes de IA, entrega sozinho o que antes exigia uma equipe inteira. E a existência desse ator provoca mudanças profundas na estrutura das organizações.

O surgimento do HIC

Essa nova realidade muda a fronteira entre gestão e execução. Aliando visão estratégica e conhecimento tecnológico, profissionais precisam delegar menos e podem agir mais, acelerando entregas e, por vezes, executando projetos de ponta a ponta. Isso se torna possível devido ao avanço da IA que se evidencia em números. O estudo publicado em 2026 da Anthropic Economic Index mostra que a IA já é capaz de executar mais de 74% das tarefas de programadores, cerca de 70% das atividades de atendimento ao cliente e mais de 60% dos processos de analistas de marketing. Tal transformação permite estruturas organizacionais mais enxutas e eficientes.

Dois exemplos ilustram o mecanismo. No escritório, agentes de IA podem usar capacidade de visão computacional para extrair informações de grupos de recibos, classificando e agrupando despesas por categorias e gerando análises financeiras em forma de gráficos automaticamente, tudo em um único comando. O impacto é a menor necessidade de auxiliares, técnicos administrativos e de suporte. Na criação de novos produtos, aspecto essencial para qualquer negócio inovador, especialmente em startups, ferramentas de vibe coding (programação guiada por agentes) transformaram a IA em uma poderosa máquina de protótipos e MVPs. O impacto é a menor necessidade de designers e desenvolvedores juniores, custos que deixam de ser barreira de entrada para inovar.

O que a IA ainda não resolve

Diante de ganhos assim, a tentação óbvia é a de substituir equipes operacionais inteiras reduzindo drasticamente caros especialistas técnicos. No entanto, muitos casos recentes mostram que aplicações construídas inteiramente por IA, sem supervisão técnica, terminaram em problemas de segurança, eficiência e manutenção. IAs ainda são suscetíveis a alucinações e vieses, distanciando protótipo de produto. O relatório DORA (DevOps Research and Assessment) de 2025, com um panorama do desenvolvimento de software assistido por IA, reforça isso ao apontar que trabalhadores já gastam em média 6,4 horas semanais em botsitting: alimentando contexto, checando resultados e corrigindo erros da IA.

A lição é direta: a hiperprodutividade nasce da soma entre conhecimento técnico sólido e ferramentas de IA, nunca da substituição de um pelo outro. O HIC não é alguém que a IA dispensou de dominar a técnica, mas sim alguém que passou por um processo profundo de requalificação para operar, questionar e auditar o que a IA produz.

O risco da geração perdida

Requalificar quem já é sênior, porém, não resolve um problema que o mercado está criando agora. O custo-benefício de enxugar equipes é tentador no curto prazo, e os layoffs associados à IA já são realidade. Um estudo de pesquisadores de Stanford, liderado por Erik Brynjolfsson e repercutido pelo The Economist, aponta queda de cerca de 14% na contratação de jovens de 22 a 25 anos em profissões mais expostas à IA. Trata-se da possibilidade real em se ter uma “geração perdida” de juniores. No desenvolvimento de software, o efeito é visível: relatos do mercado sugerem que um desenvolvedor sênior equipado com agentes de IA já entrega o que antes exigia quatro ou cinco juniores.

O problema é que eliminar a base do pipeline de talentos corrói a capacidade da empresa de formar os líderes seniores de amanhã. Os HICs de hoje foram os juniores de ontem; sem juniores hoje, não há HICs amanhã. É uma dívida potencial que pode ameaçar a sustentabilidade de uma organização.

Ilhas de produtividade não mantém uma cultura

Outro risco inerente no surgimento dos HICs é a individualização excessiva de tarefas e decisões. O próprio estudo Dora 2025 mostra que a IA aumenta a produtividade individual como principal consequência. Mas os negócios continuam sendo, em sua essência, processos de interação humana. Clientes se cansam de interagir com robôs. Sensibilidade e capacidade de comunicação criam oportunidades de negócio. Ainda, visões críticas e divergentes propiciam mais inovações disruptivas.

Se a organização se tornar uma rede de “ilhas de produtividade” isoladas, perde-se a fluidez da criatividade coletiva e a profundidade das relações interpessoais, esses que são os verdadeiros pilares da cultura organizacional.

Reengenharia como sobrevivência

Todo o cenário exposto evidencia que a reengenharia organizacional com IA é a condição de sobrevivência. A hierarquia tradicional está sendo redesenhada, e habilidades como formulação de perguntas, leitura crítica e validação de informações ganham protagonismo sobre a execução mecânica. Isso exige formar, em todos os níveis, massa crítica capaz de operar, monitorar e auditar agentes inteligentes, um esforço de qualificação que urge nos tempos atuais.

O desafio, portanto, não é apenas automatizar tarefas. É redesenhar processos que preservem o fluxo de desenvolvimento de pessoas, sustentando o pipeline de talentos e explorando aquilo que a IA ainda não entrega: comunicação e criatividade coletiva. As organizações vencedoras não serão as que usarem a IA para descartar capital humano, mas as que a usarem para transformá-lo, elevando o valor entregue por todos os níveis da hierarquia.

Maurício Figueiredo é professor da UEA e pesquisador nas áreas de Internet das Coisas, Sistemas Inteligentes e Aprendizado de Máquina Profundo.

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