Durante muito tempo, a inteligência artificial foi apresentada como uma tecnologia capaz de democratizar o trabalho: com acesso às mesmas ferramentas, profissionais poderiam reduzir diferenças de desempenho.
Pesquisas recentes, porém, indicam que esse efeito não é automático.
Um estudo acadêmico de Matthew Call, Kaifeng Jiang e Connor Idso propõe que a IA generativa pode ampliar diferenças de desempenho quando profissionais de alta performance conseguem aproveitar melhor sua experiência e seus conhecimentos para trabalhar com a tecnologia.
Matthew Call, professor associado da Mays Business School da Texas A&M University e colaborador do The Wall Street Journal, também discutiu esse fenômeno em artigo publicado pelo jornal. A ideia central é que profissionais com maior domínio de sua área podem extrair mais valor da IA por saberem formular perguntas, avaliar respostas e reconhecer limitações da tecnologia.
A ampliação da lacuna de desempenho
Embora a IA seja frequentemente associada à democratização do acesso a recursos tecnológicos, seus efeitos sobre o desempenho profissional podem variar de acordo com conhecimentos, experiência e forma de uso.
Profissionais com domínio profundo de sua área, visão sistêmica e pensamento crítico podem ter mais recursos para explorar o potencial da IA. Em vez de aceitar respostas genéricas, conseguem refinar perguntas, testar hipóteses, avaliar cenários e questionar resultados.
Imagine uma consultora experiente lançando um novo produto. Em vez de pedir à IA apenas uma análise ampla de mercado, ela pode direcionar perguntas sobre regulamentação, dinâmica competitiva e barreiras de entrada. Sua experiência ajuda a avaliar a qualidade das respostas e a transformar a ferramenta em apoio para a análise.
Nesse caso, o conhecimento profissional continua sendo fundamental para interpretar os resultados e tomar decisões.
Por que profissionais experientes podem extrair mais valor da IA
O estudo destaca alguns fatores que ajudam a explicar esse cenário:
- Conhecimento da área: quem domina seu campo de atuação tende a ter mais condições de formular perguntas relevantes e avaliar os resultados apresentados pela IA.
- Autonomia e experimentação: profissionais de alta performance podem experimentar novos usos da IA e desenvolver formas próprias de integrá-la ao trabalho.
- Capacidade crítica: o conhecimento acumulado ajuda a identificar erros, limitações e respostas pouco confiáveis.
- Reconhecimento organizacional: o estudo também discute como a reputação profissional pode influenciar a maneira como resultados produzidos com apoio de IA são percebidos dentro das organizações.
- Esses fatores podem reforçar diferenças já existentes entre profissionais, fenômeno que os autores chamam de “efeito Matthew específico da IA”.
Os impactos para as organizações
Essa dinâmica não afeta apenas trajetórias individuais. Ela também pode gerar desafios para equipes e lideranças.
Se parte dos profissionais consegue extrair mais valor da IA do que outros, diferenças de produtividade e reconhecimento podem se ampliar.
Os autores discutem que esse cenário pode intensificar tensões já associadas à presença de profissionais de alta performance nas equipes, tornando ainda mais importante pensar em capacitação, colaboração e formas responsáveis de adoção da IA.
O que empresas e profissionais podem repensar
A pesquisa traz implicações importantes para a gestão e para o desenvolvimento profissional:
1- Ampliar o repertório profissional
Conhecimento especializado continua relevante, mas a capacidade de conectar áreas, compreender problemas e avaliar criticamente as respostas da IA também ganha importância.
2- Investir em formação estruturada
Ter acesso à tecnologia não é suficiente. Desenvolver conhecimentos para integrá-la a processos, avaliar resultados e tomar decisões de forma crítica pode fazer diferença na maneira como a IA é utilizada.
3- Desenvolver alfabetização em IA
A alfabetização em IA envolve mais do que conhecer ferramentas. Inclui compreender possibilidades e limitações, formular boas perguntas e avaliar resultados com critério.
4- Ir além do uso operacional
O desenvolvimento profissional pode avançar do simples uso de ferramentas para uma compreensão mais estratégica de como a IA pode apoiar análises, decisões e soluções.
Por que estudar inteligência artificial agora
O avanço da IA no trabalho reforça a importância de combinar conhecimentos técnicos e competências humanas. Nesse contexto:
- Conhecer as possibilidades e limitações da IA pode contribuir para uma atuação profissional mais preparada.
- O domínio operacional de ferramentas é apenas uma parte das competências relacionadas à IA.
- Pensamento crítico, conhecimento técnico e visão estratégica ajudam a avaliar e aplicar a tecnologia em diferentes contextos.
- Adaptabilidade, experimentação e aprendizado contínuo ganham relevância em um cenário de transformação tecnológica.
O futuro do trabalho já começou
À medida que a IA passa a fazer parte de mais atividades profissionais, cresce a necessidade de compreender como utilizá-la de forma crítica e estratégica.
Mais do que automatizar tarefas, o desafio está em saber quando, como e para que utilizar a tecnologia.
A pergunta, portanto, vai além de “vou usar IA?”.
Também importa entender como desenvolver conhecimentos para trabalhar com ela de forma responsável e estratégica.
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Conteúdo baseado no artigo científico “Star Advantage: Employee Value Creation and Capture in the Age of Artificial Intelligence”, de Matthew Call, Kaifeng Jiang e Connor Idso, e em análises de Matthew Call sobre inteligência artificial e profissionais de alta performance.
Matthew Call é professor associado do Departamento de Gestão da Mays Business School, da Texas A&M University. Suas pesquisas abordam a relação entre desempenho individual e organizacional, retenção de profissionais e profissionais de alta performance (star employees). Também é colaborador regular do The Wall Street Journal.
