“A inteligência artificial avança sobre tarefas repetitivas, altera o caminho de formação dos jovens e desloca o valor profissional para o conhecimento, o julgamento e a capacidade de adaptação. Em entrevista ao Brasil Amazônia Agora, Mariana Leite examina o que muda no trabalho e como empresas e trabalhadores podem atravessar essa transição”
A entrevista foi realizada pelo editor-geral Alfredo Lopes – Brasil Amazônia Agora
A IA vai substituir profissões ou transformar o trabalho por dentro?
No episódio anterior desta série, a conversa com Mariana Leite chegou a uma dimensão geopolítica da Inteligência Artificial.
Discutimos quem desenvolverá os modelos, onde os dados serão processados, quais países terão capacidade para adaptar tecnologias às suas necessidades e quanto da inteligência construída a partir dos recursos amazônicos permanecerá na própria região.
A conclusão de Mariana foi resumida numa expressão: soberania significa capacidade de escolha.
Mas a existência de infraestrutura, dados e modelos ainda não responde a uma pergunta mais próxima da vida cotidiana. Afinal, o que acontecerá com as pessoas que trabalham dentro dessa nova economia?
Empresas começam a incorporar sistemas capazes de redigir documentos, organizar informações, analisar planilhas, atender clientes, produzir códigos, preparar relatórios, pesquisar antecedentes e sugerir decisões. Algumas dessas tarefas ocupam jornadas inteiras. Outras servem como porta de entrada para jovens que estão começando a aprender uma profissão.
A transformação avança de maneira desigual. Em certos setores, a IA funciona como uma ferramenta auxiliar. Em outros, modifica a organização do trabalho. Também existem funções nas quais uma parcela tão grande das atividades pode ser automatizada que a própria ocupação começa a perder espaço.
É nesse ponto que a discussão deixa os laboratórios e chega ao emprego, à renda, à formação profissional e à competitividade.
Mariana Leite reúne mais de 15 anos de experiência em liderança, operações industriais e sustentabilidade. Durante mais de uma década, trabalhou em empresas dos setores de manufatura e óleo e gás, conduzindo equipes, projetos de melhoria contínua, processos produtivos e auditorias nacionais e internacionais.
Hoje, como estudante de MBA e assistente de ensino em oficinas de Inteligência Artificial no MIT Sloan, ela acompanha a transformação a partir de outro ângulo: o futuro do trabalho e as competências que poderão preservar o valor humano dentro de processos cada vez mais automatizados.
BAA
Mariana, muitos profissionais temem ser substituídos pela Inteligência Artificial. Esse receio corresponde ao que está acontecendo?
Mariana Leite
Eu entendo o receio e a insegurança, porque é delicado para cada um de nós questionar certezas ou repensar a própria identidade profissional, incluindo a IA como uma nova competência.
Mas considero importante lembrar que não somos definidos exclusivamente por profissão, formação ou carreira. Antes de tudo, somos pessoas com competências, habilidades, repertório e capacidade de adaptação desenvolvidos ao longo da vida.
Eu não “sou” a engenharia, a sustentabilidade ou a inteligência artificial. Estou ou estive nesses campos, aproveitando as oportunidades de aprender e internalizar as competências que cada experiência me proporcionou.
Isso muda a forma como observo essa transformação. Abre espaço para desenvolver novas assinaturas pessoais: como decido, como analiso, como concluo e como ensino, por exemplo.
No segundo semestre do MIT, decidi aproveitar minha jornada para estudar o futuro do trabalho e conhecimentos que ainda não possuía.
O emprego é composto de tarefas
Durante muito tempo, o debate sobre automação foi apresentado como uma disputa entre pessoas e máquinas. Essa imagem produziu manchetes fortes, mas explica pouco sobre a maneira como as tecnologias entram nas empresas.
Uma profissão raramente corresponde a uma única atividade. Ela reúne tarefas diferentes, algumas repetitivas, outras relacionais, analíticas, físicas, criativas ou decisórias.
Um advogado pesquisa, escreve, interpreta, negocia e assume responsabilidade jurídica. Um médico reúne informações, formula hipóteses, conversa com o paciente, define condutas e responde por elas. Um jornalista apura, compara versões, entrevista, contextualiza, redige e edita. Um engenheiro calcula, projeta, acompanha operações, identifica riscos e decide sob condições que nem sempre estão previstas nos manuais.
A Inteligência Artificial chega a cada uma dessas tarefas com capacidades diferentes.
A Organização Internacional do Trabalho, em sua atualização de 2025 sobre IA generativa e empregos, observou que a transformação das ocupações tende a ser mais frequente do que sua automação integral. A exposição, porém, varia conforme o conteúdo de cada trabalho, o nível de digitalização, a renda e a posição ocupada pelo profissional. Organização Internacional do Trabalho
O efeito concreto depende, portanto, da quantidade de tarefas que podem ser transferidas e da facilidade com que as empresas conseguem reorganizar o trabalho ao redor da tecnologia.
Mariana Leite
A IA substituirá algumas profissões, mas substituirá, sobretudo, muitas tarefas.
Em grande parte dos casos, ela transformará atividades existentes dentro das profissões. Quando uma ocupação é formada majoritariamente por tarefas repetitivas, padronizadas e baseadas em informação, o efeito prático pode chegar ao desaparecimento daquela função ou a uma redução expressiva da demanda.
Algumas atividades tendem a sofrer maior pressão: atendimento de primeiro nível, suporte administrativo, produção de conteúdo genérico, revisão simples, pesquisa básica, consolidação manual de dados, elaboração inicial de documentos, tradução simples, preenchimento de relatórios, construção manual de planilhas e determinadas funções operacionais de análise.
São atividades importantes, mas dependem fortemente de repetição, padronização e processamento de informação. É justamente nesse território que a IA avança com maior velocidade.
Profissões que permanecem, mas mudam de patamar
O desaparecimento completo de uma ocupação costuma chamar mais atenção. A mudança interna das profissões, embora menos perceptível, pode alcançar um número muito maior de trabalhadores.
Direito, medicina, engenharia, educação, comunicação, finanças, tecnologia, recursos humanos e consultoria continuarão necessários. Em cada uma dessas áreas, porém, parte do trabalho preliminar poderá ser realizada com apoio de sistemas automatizados.
O primeiro rascunho de um contrato, o resumo de um processo, a organização de exames, a busca em documentos técnicos, a estrutura inicial de uma aula, a comparação de dados financeiros ou a elaboração de uma apresentação poderão consumir menos horas.
Isso tende a deslocar o valor profissional. O tempo dedicado à preparação operacional diminui, enquanto crescem a importância da especialização, da revisão, do contexto e da responsabilidade.
Mariana Leite
Um advogado com IA continua precisando entender Direito. Um médico com IA continua precisando entender medicina. Um professor com IA continua precisando entender aprendizagem. Um engenheiro com IA continua precisando compreender sistemas, riscos e consequências.
Essas profissões continuarão existindo, mas haverá menos valor nas etapas puramente operacionais e maior valor no julgamento, na especialização, na responsabilidade técnica e na capacidade de resolver problemas complexos.
Quanto mais conhecimento de domínio uma pessoa possui, melhor poderá utilizar a Inteligência Artificial.
A afirmação contraria uma ideia que se tornou comum nos primeiros anos da IA generativa, segundo a qual o domínio técnico perderia importância porque a ferramenta teria acesso a quase todas as informações.
O acesso à informação amplia possibilidades, mas também transfere ao usuário a responsabilidade de distinguir uma resposta aceitável de uma resposta apenas convincente. Sem conhecimento do assunto, erros, omissões e simplificações passam com facilidade.
A IA pode reduzir o tempo necessário para chegar a uma primeira versão. A qualidade da versão final continuará dependendo de alguém capaz de reconhecer o que precisa ser corrigido.
Quem ensina os profissionais que estão começando?
Há uma dificuldade adicional que costuma receber menos atenção. Muitas das tarefas mais expostas à automação eram utilizadas pelas empresas para formar trabalhadores iniciantes.
Jovens advogados aprendiam pesquisando jurisprudência e preparando minutas. Jornalistas começavam acompanhando pautas simples e redigindo notas. Analistas organizavam dados e produziam relatórios preliminares. Engenheiros recém-formados examinavam planilhas, registros e rotinas operacionais. Assistentes administrativos conheciam uma organização ao lidar com documentos e processos repetidos.
Essas atividades podiam ser cansativas, mas funcionavam como aprendizagem prática. Permitiram que gerações de profissionais conhecessem detalhes do trabalho antes de assumir decisões maiores.
Se a IA executar a primeira etapa, surge um problema para as organizações. Como formar alguém capaz de revisar um trabalho que nunca precisou aprender a fazer?
Mariana Leite
Esse ponto é especialmente importante para profissionais no início da carreira.
Muitas tarefas que a IA automatiza, como resumir, pesquisar, organizar dados e preparar uma primeira versão, eram justamente aquelas pelas quais muita gente aprendia.
O desafio envolve redesenhar a forma como as pessoas aprendem dentro das organizações. Se a IA produz o primeiro rascunho, o profissional precisa aprender a revisar melhor, perguntar melhor, validar melhor e compreender o raciocínio por trás do resultado.
Essa talvez seja uma das mudanças mais profundas provocadas pela tecnologia no mercado de trabalho.
As empresas poderão ganhar produtividade no curto prazo ao automatizar atividades iniciais. Se eliminarem também os caminhos de formação, poderão enfrentar adiante uma escassez de profissionais experientes. Ninguém chega ao julgamento complexo sem atravessar etapas de aprendizagem.
A incorporação da IA exigirá, assim, novos modelos de treinamento. O jovem profissional precisará participar da revisão, compreender as fontes, reconstruir o raciocínio e assumir gradualmente decisões de maior responsabilidade.
A produtividade imediata não pode consumir o processo pelo qual uma organização renova seu próprio conhecimento.
O trabalhador diante da própria rotina
O debate público costuma apresentar o futuro do trabalho por meio de projeções globais. Elas ajudam a dimensionar a mudança, mas dizem pouco sobre o que uma pessoa deve fazer numa segunda-feira diante de sua mesa, de sua oficina, de sua sala de aula ou de sua linha de produção.
Mariana propõe começar pela observação da rotina.
Mariana Leite
Cada profissional precisa olhar para o próprio trabalho e perguntar:
- Quais partes são repetitivas?
- Quais exigem julgamento humano?
- Quais podem ser aceleradas pela IA?
- Em quais etapas continuo responsável pela decisão final?
A atitude mais importante é não esperar que a mudança seja resolvida por alguém de fora.
Também não acredito que o caminho seja abandonar uma profissão ou jogar fora anos de experiência. O conhecimento acumulado continua tendo valor e pode tornar o uso da IA muito melhor.
Essa análise permite escapar de dois extremos que frequentemente empobrecem a discussão. De um lado, a crença de que todas as profissões desaparecerão rapidamente. De outro, a convicção de que a nova tecnologia será apenas mais uma ferramenta, sem consequências maiores sobre empregos e salários.
O efeito será diferente entre setores, empresas, funções e trabalhadores.
Quem executa atividades padronizadas poderá enfrentar redução de demanda. Quem possui conhecimento especializado e aprende a utilizar sistemas inteligentes poderá ampliar sua produtividade. Entre essas duas situações haverá uma extensa reorganização de cargos, equipes, jornadas e critérios de contratação.
O relatório Future of Jobs 2025, do Fórum Econômico Mundial, registrou que empresas já projetavam mudanças significativas nas competências exigidas e planejavam combinar automação, requalificação e redesenho de funções. A OCDE, em seu relatório sobre competências na era da IA, chama atenção para a necessidade de integrar alfabetização em inteligência artificial ao conhecimento profissional e às capacidades cognitivas e sociais. Fórum Econômico Mundiale OCDE
Aprender, experimentar, revisar e se reposicionar
Mariana organiza a adaptação profissional em quatro movimentos.
Mariana Leite
Eu resumiria essa atitude em quatro verbos: aprender, experimentar, revisar e se reposicionar.
1-Aprender significa dar o primeiro passo e compreender minimamente como a tecnologia funciona.
2- Experimentar é aplicá-la a tarefas reais, observando onde produz valor e onde apresenta limitações.
3- Revisar significa examinar criticamente as respostas, sem transferir à ferramenta o julgamento que continua sendo nosso.
4- Reposicionar-se é buscar atividades em que o valor humano se torna maior: análise, criatividade, negociação, liderança, empatia, ética, responsabilidade e tomada de decisão.
E, se for necessário aprender novamente, vamos nos reinventar mais uma vez.
A reinvenção mencionada por Mariana tem menos relação com abandonar uma identidade profissional e mais com reconsiderar onde essa identidade produz valor.
Um profissional experiente possui conhecimento tácito, acumulado em situações que dificilmente cabem num manual. Reconhece sinais, exceções, riscos e consequências. Entende pessoas, ambientes e instituições. A IA pode ampliar sua capacidade de organizar informações, mas depende desse repertório para ser usada com critério.
O problema maior talvez recaia sobre quem permanece preso a uma forma única de executar tarefas repetitivas.
Mariana Leite
Algumas funções vão desaparecer, outras mudarão por dentro, e quase todas exigirão uma revisão do que constitui valor humano no trabalho.
Quem corre mais risco não está apenas numa profissão específica. O risco também alcança quem se apega a uma única maneira de executar atividades padronizadas.
Profissionais capazes de combinar conhecimento técnico, Inteligência Artificial e julgamento humano tendem a ganhar relevância.
E o Polo Industrial de Manaus?
Na Amazônia, essa discussão encontra uma base produtiva concreta.
O Polo Industrial de Manaus reúne fábricas com diferentes níveis de automação, engenharia, controle de qualidade, logística, manutenção, planejamento e gestão. A Inteligência Artificial começa a entrar nesses ambientes por meio de manutenção preditiva, visão computacional, análise de dados, planejamento de demanda, gestão energética e apoio à decisão.
O impacto sobre o trabalho industrial dependerá da maneira como essa tecnologia for introduzida.
Se a IA servir apenas para cortar tarefas e reduzir quadros, os ganhos poderão ser concentrados e socialmente limitados. Quando vem acompanhada de formação, melhoria de processos, novas competências e criação de atividades de maior valor, pode fortalecer a produtividade e ampliar a capacidade tecnológica instalada na região.
A vantagem de Manaus está na experiência industrial acumulada. O desafio consiste em aproximar essa experiência das novas competências em dados, automação e inteligência artificial.
Isso envolve trabalhadores, empresas, universidades, institutos de ciência e tecnologia, escolas técnicas e políticas públicas de qualificação. A transição ocorrerá dentro das fábricas, mas sua preparação precisa alcançar todo o ecossistema regional.
A competitividade começa na aprendizagem
O futuro do trabalho dificilmente será decidido apenas pela velocidade dos modelos. Também dependerá da capacidade das organizações de aprender e de ensinar.
Empresas que apenas compram ferramentas podem obter ganhos pontuais. As que reorganizam processos, qualificam equipes e preservam o conhecimento necessário para revisar decisões terão melhores condições de sustentar produtividade ao longo do tempo.
Para o trabalhador, a adaptação começa quando a IA deixa de ser vista como um acontecimento externo e passa a ser examinada a partir da própria atividade.
O que faço hoje que pode ser acelerado? O que depende do meu repertório? Onde está minha responsabilidade? O que preciso aprender para continuar participando das decisões?
Essas perguntas não eliminam a insegurança. Elas permitem tratá-la como parte de uma mudança profissional que já começou.
O próximo episódio
A transformação do trabalho conduz a outra pergunta. Como começar a estudar Inteligência Artificial diante de tantas ferramentas, cursos, modelos e promessas?
No próximo episódio, Mariana Leite discute os primeiros passos dessa aprendizagem, os erros mais comuns e o risco de confundir atualização profissional com uma corrida interminável atrás de novidades.
Como aprender IA com método, sem aceitar respostas prontas, expor informações sensíveis ou abandonar o próprio raciocínio?
