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Recentemente, observei um tema preocupante no setor de serviços profissionais. Enquanto aceleramos a adoção de inteligência artificial no direito, consultoria, finanças e contabilidade, algo está acontecendo nos bastidores — estamos a perder algo mais importante do que eficiência. Estamos a perder a verdadeira experiência.
Os números parecem excelentes à superfície. Thompson Reuters descobriu que o uso de IA generativa pelas empresas irá duplicar até 2025. 95% dos profissionais dizem que ela se tornará central no seu trabalho. A produtividade aumenta, os tempos de execução diminuem. Mas há um custo inesperado a vir.
O verdadeiro problema não é técnico — é cognitivo. Quando automatizamos tudo para ganhar velocidade e eficiência, estamos a eliminar as experiências através das quais os profissionais aprendem a pensar de verdade. Os especialistas não se tornam especialistas ao obter respostas rapidamente. Tornam-se especialistas ao lidar com incertezas, ponderar trocas, e assistir às decisões a desenrolar-se em tempo real.
Aqui está o problema: a maioria das ferramentas de IA atuais fornece respostas, resumos e recomendações. Raramente incentiva as pessoas a pensar profundamente. Isso significa que os funcionários iniciantes veem os resultados sem testemunhar o processo de pensamento por trás deles. Tornam-se mais rápidos, mas nem sempre melhores.
A verdadeira experiência evolui através de algo chamado "aprendizagem por osmose" — estar perto de especialistas, ouvir conversas, entender como tomam decisões. Mas o trabalho híbrido e a automação destruíram isso. Agora, os iniciantes não veem muito desse pensamento especializado.
Há ainda uma outra lacuna: os sistemas atuais de gestão do conhecimento documentam como fazer as coisas, mas faltam os gatilhos não escritos — o que os especialistas notam, quando mudam de direção, quais os sinais que importam. Esse pensamento invisível existe na lacuna entre "fazer como se imagina" e "fazer de fato". Os modelos de linguagem grande não possuem esse conhecimento porque nunca foi documentado.
55% dos profissionais relataram mudanças significativas na sua forma de trabalhar devido à IA, e 88% dizem preferir assistentes de IA especializados. Mas melhorar as ferramentas e a eficiência por si só não resolve o problema fundamental.
As empresas inteligentes em 2026 irão distinguir dois tipos de IA: a IA projetada para automação e a IA voltada para apoiar o cognição. A primeira foca na eficiência. A segunda — enraizada na ciência comportamental — foca em fazer perguntas melhores ao invés de respostas mais rápidas. Incentiva as pessoas a parar e pensar em voz alta sobre o seu trabalho.
Quando o pensamento do especialista se torna visível — para si mesmo e para os outros — ele se torna transferível. A equipe pode aprendê-lo. Os clientes podem entendê-lo. Este é o momento em que protegemos a experiência ao invés de substituí-la.
O próximo risco não é se a IA consegue fazer o trabalho. É o que se perde quando a IA torna o trabalho tão fácil que as pessoas param de aprender a pensar e julgar por si mesmas.
Empresas que veem a IA apenas como uma ferramenta de eficiência verão sua experiência se desgastar silenciosamente. Aqueles que a usam para demonstrar julgamento e pensamento crítico irão desenvolver uma nova geração de profissionais mais fortes. A vantagem competitiva não será para quem adotou a IA mais rapidamente, mas para quem a adotou com mais inteligência.