Um Novo Tipo de Colega de Trabalho Está Chegando
Nos próximos meses, as organizações esperam absorver centenas de milhares de novos colegas. Eles terão nomes. Terão fotos de perfil. Serão adicionados a threads de e-mail e canais do Slack, e terão cargos como chefe de gabinete, engenheiro e líder de marketing. A única coisa que não terão é pulso.
Essas contratações que chegam são agentes de IA: sistemas de software construídos sobre grandes modelos de linguagem e projetados para concluir tarefas por conta própria, com pouca ou nenhuma supervisão humana. Uma onda crescente de empresas está agora vendendo o trabalho desses funcionários digitais, apresentando-os como as abelhas operárias perfeitas — de plantão 24 horas por dia, nunca reclamando e capazes do que equivale a uma inteligência sobre-humana em trabalhos estritamente definidos.
O que tem recebido surpreendentemente pouca análise é como esses agentes realmente se comportam como colegas de trabalho. A realidade cotidiana de compartilhar um local de trabalho com um software que tem nome, função e um assento permanente na sua caixa de entrada é uma questão que a maioria das organizações ainda não começou a responder.
Um Problema de Linguagem, Não Apenas de Tecnologia
Julie Bedard, sócia da Boston Consulting Group, começou a notar algo estranho na forma como as empresas discutiam a IA cerca de três anos atrás. À medida que o ChatGPT se espalhava rapidamente pelos escritórios, os executivos se convenceram de que a tecnologia poderia entregar ganhos exponenciais de produtividade — mas as palavras que usavam para descrevê-la ficavam escorregando.
"As pessoas não tinham linguagem para isso", Bedard disse à WIRED. A questão não resolvida, segundo ela, era categórica: um sistema de IA é uma ferramenta, um companheiro de equipe, um colega ou um colaborador? Cada rótulo implica um conjunto diferente de expectativas, obrigações e normas, e as organizações estavam recorrendo a todos eles ao mesmo tempo.
Essa ambiguidade tem consequências reais. Uma ferramenta é ligada e desligada. Um colega tem posição, opiniões e interesse nos resultados. Tratar um agente como um enquanto o gerencia como o outro é como os locais de trabalho acabam com linhas de reporte confusas e responsabilidades embaralhadas.
De Ferramenta a Companheiro de Equipe em Três Anos
O enquadramento mudou rapidamente. Quando plataformas como o Copilot da Microsoft e o Gemini for Workspace do Google chegaram em 2023, foram comercializadas principalmente como instrumentos para funcionários — assistentes que ajudavam um humano a fazer seu trabalho mais rápido. A era dos agentes ultrapassa essa fronteira.
Em junho, a Microsoft lançou o "Scout", um agente construído para lidar com tarefas como reagendar reuniões e redigir e-mails. Omar Shahine, vice-presidente corporativo do Microsoft Scout, descreveu a proposta de forma direta no lançamento: sua empresa essencialmente contrata seu assistente. Todo o valor de um assistente pessoal, ele observou, vem do fato de que ele continua trabalhando quando você para.
A distinção importa porque um assistente com sua própria agenda — mesmo que estreita e baseada em tarefas — não é mais apenas uma ferramenta sentada em uma barra de menus. É um ator dentro do fluxo de trabalho, tomando decisões que se propagam para fora.
O Organograma Está Ficando Cheio
A adoção já é mensurável. Em janeiro, Bedard e seus colegas pesquisaram 1.261 gestores, e 22 por cento relataram que suas organizações haviam colocado agentes de IA nos organogramas corporativos. Bedard espera que essa proporção aumente, impulsionada por dezenas de startups que comercializam os serviços de funcionários de IA e pela promoção agressiva de agentes autônomos por grandes empresas de tecnologia.
A tendência levanta questões que os manuais de gestão existentes não abordam bem:
- Quem supervisiona um agente que não se reporta a ninguém em particular?
- Como os erros de um agente são atribuídos, corrigidos ou disciplinados?
- O que acontece com as funções humanas quando um agente recebe um título e um conjunto de responsabilidades?
- Como as equipes negociam prioridades com um software que não pode defender a si mesmo?
Nenhuma dessas questões tem respostas estabelecidas, e as organizações que adotam mais rápido são frequentemente as menos equipadas para improvisá-las.
Projetados para Serem Gostados
O sucesso comercial dos agentes de IA depende de mais do que se eles geram retorno financeiro. Também depende de se eles podem operar harmoniosamente ao lado das pessoas que já fazem o trabalho. Isso empurrou os fornecedores para uma escolha de design deliberada: empacotar as capacidades da IA dentro de um conjunto humanizado de características destinado a encorajar os funcionários a antropomorfizar seus novos colegas.
A estratégia parece funcionar. Dhruv Amin, diretor executivo da startup de vibe coding Anything, disse que as pessoas começam a respeitar genuinamente o agente e desenvolvem fortes apegos a ele. A Anything entrou no mercado de colegas de trabalho de IA em agosto com uma plataforma chamada Skydive — um sinal de quão rapidamente a categoria está se preenchendo.
O apego é um resultado de dois gumes. Funcionários que sentem carinho por um agente podem colaborar com ele mais naturalmente, compartilhar contexto e perdoar suas arestas. Mas o afeto também pode borrar a linha entre delegação e abdicação, tornando mais difícil para os trabalhadores contestar a produção de um agente quando contestá-la é exatamente o que a situação exige.
O Que a Coexistência Harmoniosa Realmente Exige
Se os agentes vão trabalhar ao lado de humanos em vez de simplesmente substituir tarefas, as empresas precisarão construir um modelo genuinamente novo de interação no local de trabalho — um que cubra integração, supervisão, escalonamento e avaliação de desempenho para contribuintes não humanos. Isso é um esforço mais pesado do que adquirir uma licença.
Também significa ser honesto sobre a economia. Os agentes estão sendo vendidos com base em ganhos de produtividade, e esses ganhos serão escrutinados. Mas a questão mais suave de como uma equipe funciona quando alguns de seus membros são software pode se provar igualmente decisiva para determinar se o experimento se sustenta.
Por enquanto, a força de trabalho está sendo remodelada mais rápido do que suas normas estão sendo escritas. Nomes estão sendo atribuídos, perfis criados e canais preenchidos. As regras para o que acontece a seguir ainda estão, em grande parte, em branco.
Este artigo é baseado em reportagem da Wired. Leia o artigo original.
Originally published on wired.com