O Dia do Trabalhador chega em um momento em que a principal discussão sobre o futuro do trabalho já não está apenas na quantidade de empregos que a inteligência artificial pode substituir. A pergunta mais profunda, e talvez mais incômoda para empresas e lideranças, é outra: o que ainda torna o trabalho verdadeiramente humano quando parte da execução passa a ser feita por sistemas inteligentes?

A inteligência artificial já está redesenhando tarefas, acelerando entregas, automatizando etapas e mudando a forma como profissionais produzem, decidem e se relacionam com o próprio valor. Mas, por trás da promessa de produtividade, existe uma camada menos visível e mais sensível: a relação emocional e identitária das pessoas com o trabalho.

Para Susana Azevedo, especialista em desenvolvimento de lideranças e equipes e sócia da Quantum Development, o trabalho nunca foi apenas sobre entregar resultados, executar tarefas e receber salário. Ele também é o espaço onde as pessoas descobrem o que conseguem fazer, onde são reconhecidas, desenvolvem competências e constroem uma narrativa sobre si mesmas. Quando parte desse processo passa para a tecnologia, algo muda na forma como o profissional percebe seu próprio valor.

Segundo Susana, o que aparece nas equipes não é somente o medo explícito de perder o emprego. Há uma inquietação mais sutil: “O que é meu aqui? Como estou contribuindo?”. Essa pergunta surge mesmo entre profissionais competentes, em funções ativas e em empresas que acreditam estar indo bem. Quando não há espaço para refletir sobre isso, nem resposta clara, o vínculo com o trabalho pode enfraquecer antes que qualquer indicador formal acuse o problema.

Ao mesmo tempo, há o outro lado. Para alguns profissionais, a IA liberta. Quem passava a maior parte do tempo envolvido em tarefas mecânicas pode finalmente ganhar espaço para se dedicar ao trabalho que sabe e aprecia fazer. Nesse caso, a identidade profissional pode se tornar mais nítida, não mais vaga.

O desafio é que os dois perfis coexistem na mesma equipe. Enquanto alguns se sentem ampliados pela IA, outros se sentem deslocados. O problema, segundo Susana, é que muitas organizações ainda tratam a IA apenas como questão de produtividade e não percebem que estão gerindo uma mudança profunda na forma como as pessoas se relacionam com o próprio trabalho. Esse custo pode aparecer tarde demais.

No Dia do Trabalhador, essa reflexão ganha força. A IA não apenas automatiza tarefas. Ela mexe na pergunta central sobre pertencimento, contribuição e sentido. Quando um profissional continua empregado, recebe salário e entrega no prazo, mas deixa de reconhecer claramente qual foi sua contribuição real para o resultado final, algo se rompe.

Para Susana, esse profissional se desconecta primeiro do resultado, depois da equipe e, por fim, da organização. Quando alguém não sabe o que é seu na entrega, deixa de se responsabilizar pelo que produz. E sem responsabilidade real, o desenvolvimento para. O trabalho acontece, mas ninguém sabe exatamente quem pensou, decidiu, julgou, assumiu risco ou trouxe o contexto que a ferramenta não tinha.

Há ainda uma camada que as empresas raramente assumem: muitas vezes, o colaborador não consegue nomear sua contribuição porque o próprio líder também não consegue. Em um ambiente onde a IA participa do resultado, se a liderança não sabe dizer o que cada membro da equipe trouxe de fato, a pessoa fica sem referência e sem clareza do que se espera dela. Não é fragilidade individual. É ausência de liderança.

A IA torna essa clareza ainda mais necessária. Antes, muitas contribuições podiam ser presumidas. Agora, precisam ser construídas ativamente. Quem decidiu? Quem validou? Quem discordou da ferramenta? Quem adaptou a resposta ao contexto? Quem assumiu a responsabilidade pelo resultado? Se essas perguntas não forem feitas, a equipe não aprende, não cresce e não se importa com o próximo resultado.

O risco, portanto, não está apenas na substituição de empregos, mas no esvaziamento gradual do sentido das funções. Susana observa equipes em que o trabalho continua, o salário é pago e as entregas saem no prazo. Mas onde antes havia análise e reflexão, agora há validação do output da IA. Onde antes havia criação, existe edição da sugestão da ferramenta. A pessoa está presente, mas distante do que produz.

Esse distanciamento nem sempre aparece nos indicadores de performance. Ele surge na qualidade das decisões, na ausência de iniciativa, no clima, no engajamento e, mais tarde, possivelmente no turnover e na qualidade final das entregas. Ainda assim, Susana faz uma ressalva importante: esse processo não é inevitável. Uma função que perde execução mecânica e ganha espaço para pensamento crítico, criatividade e melhor tomada de decisão não perdeu sentido. Ganhou. O problema está nas organizações que automatizam sem redesenhar o trabalho e deixam as pessoas sozinhas para descobrir o que ainda é delas.

Para o RH, identificar esses sinais exige sair dos painéis tradicionais. Segundo Susana, os sinais estão mais nas conversas do que nos KPIs. Aparecem quando alguém descreve o que faz sem orgulho, quando não sabe dizer o que aprendeu no último trimestre ou quando “a IA resolveu” se torna a única resposta disponível.

Também aparecem nas reuniões. Equipes desconectadas param de discordar, param de propor e aprovam tudo depressa demais. Esse silêncio coletivo, essa harmonia aparente, pode ser muito revelador. O profissional que produz muito e nunca questiona nada pode parecer engajado, mas frequentemente não está.

O problema é que muitos processos de avaliação e reconhecimento continuam medindo apenas o que a pessoa entregou, e não como pensou, decidiu, aprendeu ou assumiu responsabilidade. A mensagem recebida é clara: raciocínio, pensamento crítico, evolução da inteligência coletiva e discernimento não contam; só o resultado importa. Em um ambiente com IA, essa lógica pode acelerar o distanciamento, em vez de contê-lo.

Outro risco importante é a chamada “atrofia mental”. Para Susana, pensamento funciona como músculo: o que não se usa, enfraquece. Formular hipóteses, analisar cenários e decidir com informação incompleta são capacidades que se desenvolvem com prática e se perdem com falta de uso. Quando o profissional delega essas etapas para a IA sem perceber, deixa de exercitá-las.

Essa atrofia não é imediata nem facilmente visível. Ela acontece devagar, em decisões que ninguém questiona, análises que ninguém refaz, ideias que não surgem, colaborações que não acontecem e reuniões nas quais ninguém pergunta: “mas será que é mesmo assim?”.

Há ainda um paradoxo. Quanto mais a IA acerta, mais a pessoa tende a confiar sem verificar. E quanto mais confia sem verificar, menos exercita a capacidade de perceber quando a ferramenta erra, é genérica, insuficiente ou não agrega valor. O risco não está em usar IA. Está em perder senso crítico exatamente nas situações em que ele mais importa: decisões complexas, momentos de pressão, contextos que a IA não conhece bem e situações em que a ferramenta tende a agradar mais do que discordar.

Nesse novo cenário, algumas competências humanas ganham ainda mais importância. A primeira é o pensamento crítico e analítico. Mas Susana destaca uma habilidade que raramente aparece nas listas tradicionais: saber discordar com fundamento. A IA confirma, sugere e otimiza. O profissional capaz de olhar para uma resposta e dizer “está errado”, “não faz sentido”, “está fraco” ou “está genérico” — e explicar o porquê — torna-se cada vez mais raro e valioso.

Outra competência essencial é saber fazer a pergunta certa. A IA é muito boa em responder, mas depende da qualidade do que se pergunta. Quem consegue refletir sobre o problema antes de correr para a solução terá vantagem. A tolerância à ambiguidade também se torna decisiva. A IA funciona melhor quando tudo está definido. Mas o mundo corporativo real é cheio de situações incompletas, contraditórias e sem resposta clara. Ficar no desconforto sem resolver prematuramente é uma capacidade humana fundamental.

Competências socioemocionais também permanecem insubstituíveis: conduzir conversas difíceis, construir confiança em contextos de incerteza, gerir conflitos, colaborar entre áreas e demonstrar empatia. A IA não substitui nada disso. Ao contrário, se usada sem cuidado, pode isolar as pessoas e enfraquecer sua capacidade de trabalhar juntas.

Nesse ponto, a liderança se torna determinante. Para Susana, muitos líderes ainda não resolveram a própria relação com a IA. Alguns a usam sem muita consciência; outros a evitam. É difícil apoiar uma equipe a navegar algo que o próprio líder ainda não processou. A conversa sobre IA nas equipes começa pela conversa que o líder precisa ter consigo mesmo.

Quando existe mais clareza, pequenas perguntas mudam a forma como a equipe usa a tecnologia: “O que você pensou antes de usar a IA aqui?”, “Você concorda com o que ela entregou?”, “O que mudaria?”. Essas perguntas sinalizam que o raciocínio importa, não apenas o resultado. Também fazem com que as pessoas saibam que precisarão defender o processo, não somente apresentar a entrega.

A forma como o líder usa IA diante da equipe define a norma. Se usa sem questionar, a equipe tende a fazer o mesmo. Se demonstra curiosidade crítica sobre o que a ferramenta entrega, cria exemplo para que o time também questione. Líderes que medem apenas entrega formam equipes eficientes, mas potencialmente frágeis. Líderes que medem raciocínio formam equipes capazes de usar a ferramenta sem serem controladas por ela.

O valor do profissional, nesse cenário, já está menos na execução pura e mais na capacidade de formular perguntas, definir estratégias e validar resultados. Isso não significa que a execução deixou de importar. Significa que o nível mudou. O que era execução qualificada tende a se tornar execução comoditizada. Estratégia, pensamento crítico, criatividade e inteligência coletiva passam a ocupar o lugar do novo trabalho qualificado.

Essa transição, porém, exige suporte. Muitos líderes presumem que as pessoas sabem validar o que a IA entrega. Não sabem necessariamente. Avaliar criticamente um resultado, identificar o que está errado, incompleto, superficial ou correto no contexto errado é uma competência que precisa ser desenvolvida intencionalmente.

Há também uma transição de significado humano. Profissionais que construíram anos de carreira em torno da execução e da operação podem sentir dificuldade para rever sua identidade. Alguns fazem essa travessia com mentalidade de aprendiz. Outros precisam de apoio para perceber que o que sabem ainda tem valor, mas em outro nível. Organizações que ignorarem essa dimensão podem perder pessoas que ainda tinham muito a contribuir.

Equilibrar produtividade tecnológica com desenvolvimento humano depende de uma decisão de gestão. A tecnologia pode oferecer mais produtividade. Mas o desenvolvimento humano precisa ser escolhido, financiado e protegido na agenda. Ele não acontece automaticamente só porque a empresa ficou mais eficiente.

Na experiência de Susana, a IA reduz o tempo de entrega e, teoricamente, libera tempo. Mas esse tempo raramente vai para desenvolvimento. Geralmente, vira mais entrega, mais exploração da própria IA e, muitas vezes, loops intermináveis de experimentação. O desenvolvimento fica para depois.

É por isso que o Dia do Trabalhador deve provocar o RH a fazer duas perguntas ao mesmo tempo: quantas tarefas a IA consegue automatizar e o que ainda torna o trabalho humano. Pensar em produtividade é necessário. Nenhuma organização sobrevive sem eficiência. Mas produtividade como fim em si não é sustentável.

O Dia do Trabalhador nasceu de uma pergunta: que tipo de trabalho queremos? Essa pergunta continua válida, mas foi ampliada. Hoje, ela se transforma em: que tipo de trabalho queremos construir com a tecnologia?

Para Susana Azevedo, o RH está em uma posição privilegiada para provocar essa discussão estratégica dentro das organizações. Se não fizer isso, talvez ninguém faça. Defender a contribuição humana no trabalho não pode ser nostalgia disfarçada. Não se trata de preservar o que existia antes, mas de decidir o que queremos construir daqui para frente e como a humanidade pode ser alavanca de sucesso e prosperidade, potencializada pela tecnologia.

A história mostra que já atravessamos transformações profundas. Aprendemos, nos adaptamos e encontramos novos significados para o trabalho. Agora, estamos novamente nesse processo, com mais ferramentas do que nunca e com as mesmas perguntas essenciais de sempre.

A diferença é que a velocidade mudou. Por isso, o desafio para empresas, RHs e lideranças não é apenas implementar IA. É parar para refletir, decidir individual e coletivamente e redesenhar o trabalho para que a tecnologia aumente a capacidade humana, sem apagar aquilo que dá sentido à contribuição das pessoas.

No Dia do Trabalhador, essa talvez seja a reflexão mais corporativa e, ao mesmo tempo, mais humana: a produtividade que a IA entrega só será sustentável se vier acompanhada de desenvolvimento, responsabilidade, pensamento crítico, pertencimento e propósito. Sem isso, o risco não é apenas automatizar tarefas. É esvaziar o próprio significado do trabalho.