A inteligência artificial está tornando mais simples resolver dúvidas de trabalho sem interromper colegas. O ganho de eficiência é evidente, mas pode vir acompanhado de uma perda menos visível: a redução das conversas que ajudam profissionais a aprender, criar vínculos e entender como a empresa funciona.
Uma dúvida sobre uma planilha, uma cláusula contratual, a organização de um raciocínio ou a montagem de uma apresentação costumava levar alguém a procurar outra pessoa. Agora, muitas dessas situações terminam em uma conversa com uma máquina. A resposta chega rapidamente, sem exigir que o profissional interrompa um colega, admita que não sabe algo, explique o contexto ou estabeleça uma relação de troca.
Esse custo menor faz diferença. Perguntar a uma pessoa envolve tempo e exposição. Usar uma ferramenta de IA, por outro lado, parece uma escolha individual e eficiente. O problema é que a conversa nunca servia apenas para solucionar a dúvida apresentada.
O conhecimento que circula nas perguntas
Ao procurar alguém de outra área, o profissional podia descobrir como aquele setor pensa, quais são suas prioridades e quem realmente tomava decisões. A outra pessoa também passava a conhecer seu trabalho. Essas interações ajudavam a formar redes de confiança e podiam fazer com que alguém fosse lembrado mais tarde para um projeto ou uma oportunidade.
A parte explícita da conversa é fácil de medir: uma tarefa que levava 30 minutos pode ser resolvida em três. Já os efeitos indiretos não aparecem nos relatórios. A troca de informações entre áreas, a criação de vínculos e o aprendizado sobre o funcionamento da organização acontecem sem registro formal.
Quando cada profissional recorre menos aos colegas, as áreas também passam a trocar menos entre si. Nenhuma decisão isolada precisa ser equivocada para produzir esse resultado. Basta que muitas escolhas individuais pela solução mais rápida se acumulem ao longo do tempo.
Um estudo publicado na Nature Human Behaviour com mais de 61 mil funcionários da Microsoft mostrou um risco semelhante no trabalho remoto: quando as interações diminuem, as redes de colaboração ficam mais fechadas e surgem menos pontes entre áreas diferentes. A adoção da IA pode exigir o mesmo cuidado. Será necessário decidir de maneira intencional quais interações não devem desaparecer.
Habilidades treinadas no contato com os outros
A discussão sobre o futuro do trabalho costuma destacar que julgamento, influência, empatia e liderança serão cada vez mais importantes com o avanço da IA. Essas capacidades, porém, também eram desenvolvidas em situações de interação: reuniões em que havia discordância, ideias que precisavam ser aprimoradas e conversas difíceis com profissionais mais experientes.
Ao automatizar parte desses momentos, as empresas podem reduzir justamente as experiências que ajudavam a formar as habilidades consideradas essenciais. Um profissional pode apresentar entregas excelentes e avaliações técnicas muito boas, mas ainda assim ser pouco conhecido quando precisa lidar com pressão, tomar decisões difíceis ou pedir ajuda.
Em uma discussão sobre sucessão, esse tipo de lacuna pode aparecer como silêncio. Todos conhecem o resultado do trabalho, mas poucos conseguem explicar como a pessoa age quando o problema é maior do que sua capacidade de resolvê-lo sozinha. A autossuficiência, nesse caso, dificulta avaliar que tipo de líder ela poderá ser.
Isso não significa defender toda conversa informal ou toda reunião. Muitas interações consumiam mais tempo do que deveriam, e parte delas existia apenas por hábito. O ponto é reconhecer que algumas fricções também sustentavam aprendizagem, visibilidade e colaboração.
O ganho de produtividade aparece nos indicadores mais rapidamente. O que deixou de acontecer entre uma entrega e outra pode permanecer invisível por bastante tempo. Mais tarde, essa perda pode surgir quando a empresa precisar identificar quem sabe trabalhar com os outros, construir pontes entre áreas e liderar diante de problemas que não podem ser resolvidos sozinho.
