No debate sobre inteligência artificial e emprego, a pergunta habitual é quantos postos de trabalho vão desaparecer. O relatório do Fórum Económico Mundial sobre o futuro do emprego, de 2025, recolhe intenções dos empregadores a nível internacional para o período até 2030: 41% das empresas inquiridas planeiam reduzir equipas à medida que a inteligência artificial automatiza tarefas e 77% planeiam desenvolver as competências das pessoas que já têm para trabalhar com a inteligência artificial. Há uma terceira pergunta que estes números deixam de fora, e é a que mais pesa num país com equipas jovens: onde vão aprender o ofício os profissionais que estão a entrar agora?
As tarefas que a inteligência artificial absorve primeiro são as do início de carreira: a primeira versão de um relatório, a reconciliação de dados, a análise preliminar de um processo, o resumo de um contrato. Foi nessas tarefas que a maioria de nós aprendeu. Ao corrigir um relatório mal feito, um analista percebe que critérios usa quem decide, que número levanta dúvidas, que formulação acaba numa reclamação. Esse conhecimento raramente está escrito. Passa de pessoa para pessoa, através do trabalho feito, revisto e refeito.
Quando uma organização entrega esse trabalho à máquina sem redesenhar a forma como os mais novos aprendem, ganha horas hoje e perde capacidade amanhã. Daqui a cinco anos vai precisar de chefes de equipa e de especialistas que nunca fizeram o trabalho que passam a supervisionar. Em Angola, onde as empresas contam com quadros jovens para crescer e onde os profissionais qualificados estão a desenvolver-se, esse custo pesa directamente no plano de sucessão.
Há uma segunda razão para olhar para isto com cuidado. A inteligência artificial já executa tarefas, toma decisões intermédias e acciona sistemas. Uma organização pode automatizar uma tarefa, e a responsabilidade pelo resultado continua a ser de alguém. Esse alguém tem de validar o que a máquina produz, perceber os critérios de uma recomendação e saber interromper uma sequência de operações quando algo corre mal. Só consegue validar o trabalho da máquina quem aprendeu a fazê-lo sem ela.
Por isso, decidir que tarefas passam para a máquina é uma decisão de gestão de talento, e os directores de recursos humanos têm de estar nela desde o primeiro dia. Em projectos de transformação digital, a adesão e a aprendizagem preparam-se antes de o sistema entrar em produção. O impacto em cada função explicado, formação por perfil, acompanhamento depois do arranque. A mesma lógica serve para a inteligência artificial. Para cada processo que se automatiza, ajudam três perguntas. O que aprendia aqui quem fazia esta tarefa? Se a resposta for nada, importa ainda avaliar os riscos e definir quem valida o resultado. Se for alguma coisa, onde passa a acontecer essa aprendizagem: em mentoria, em rotação de funções, em casos revistos em equipa? E quem valida o resultado, e como aprendeu a fazê-lo?
Três passos cabem num trimestre. O primeiro é fazer o inventário de onde a inteligência artificial já é usada na organização, muitas vezes sem política nem critérios de verificação, e no caso dos recursos humanos com dados dos mais sensíveis que uma empresa trata. O segundo é escrever uma política de uma página, com três perguntas que qualquer colaborador faz antes de usar um resultado: de onde vem esta informação, o que ficou de fora e o que acontece se estiver errada. O terceiro é requalificar primeiro quem faz as tarefas mais expostas e redesenhar, ao mesmo tempo, o percurso de entrada dos mais novos.
Estes passos podem começar em pequena escala, com tempo reservado à gestão e à formação. Exigem que a pergunta sobre a aprendizagem seja feita no mesmo momento em que se decide a automação, e por quem responde pelas pessoas. As empresas que a fizerem agora vão ter, daqui a cinco anos, quadros capazes de verificar o trabalho da máquina e de decidir quando ela erra.
