Relatório do World Economic Forum e da PwC mostra como a IA Agêntica está transformando os cargos de entrada e o que as organizações precisam fazer para preservar sua futura capacidade técnica.
Existe um jeito de aprender que nenhum curso substitui: fazer, errar, corrigir, fazer de novo, tudo sob os olhos de alguém mais experiente. Durante todos esses anos, essa etapa foi fundamental para a formação profissional: foi assim que a maioria dos analistas evoluíram até virarem especialistas e líderes.
É este modelo que precisa de um olhar estratégico conforme cresce a adoção de tecnologias capazes de assumir essas tarefas que antes eram de responsabilidade dos novos talentos. Com essa mudança, como as pessoas desenvolverão domínio técnico, contexto de negócio e julgamento?
Essa é uma das principais discussões apresentadas pelo relatório Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work, publicado em Junho/2026 pelo World Economic Forum em parceria com a PwC.
O estudo reúne as perspectivas de mais de 200 líderes e especialistas, dados de mais de 9 mil profissionais em início de carreira de 48 países e entrevistas com organizações que já estão adaptando suas estruturas à IA.
Como a IA está mudando os cargos de entrada?
Globalmente, 37% dos jovens trabalhadores estão em ocupações com exposição média ou alta a mudanças de tarefas provocadas pela IA. Essa proporção chega a:
- 75% na Ásia Oriental;
- 69% na América do Norte;
- 63% na Europa.
Os setores mais expostos incluem serviços financeiros, informação e comunicação, serviços profissionais, ciência e educação.
Isso não significa que 37% dos empregos serão eliminados, mas que parte relevante das atividades realizadas nessas ocupações pode ser transformada, redistribuída ou executada com o apoio da tecnologia. Portanto, o que acontecerá é uma mudança no desenho do trabalho e não uma simples substituição de pessoas por máquinas.
O ganho de produtividade está reduzindo o trabalho?
Os benefícios já são percebidos: 68% dos profissionais em início de carreira afirmam que a IA aumentou sua produtividade. Entretanto, 45% também relatam estar trabalhando mais tempo por causa dela.
Essa combinação revela que a IA, em muitos casos, está mudando o tipo de esforço exigido: atividades repetitivas são automatizadas, enquanto interpretação, validação, tomada de decisão e interação com sistemas inteligentes ganham espaço.
Profissionais iniciantes podem contribuir com trabalhos mais complexos mais cedo, mas também precisam avaliar respostas, questionar recomendações e aplicar contexto antes mesmo de terem acumulado uma longa experiência prática.
A mudança também afeta a percepção sobre as próprias competências: 28% acreditam que metade ou menos das habilidades que possuem hoje continuará relevante em três anos.
Por que automatizar tarefas simples pode afetar a formação profissional?
O relatório alerta que, conforme a IA assume tarefas rotineiras, o modelo tradicional de aprender fazendo se enfraquece justamente porque algumas dessas tarefas ajudam o profissional a reconhecer padrões, compreender exceções e desenvolver critérios que serão necessários quando ele assumir decisões mais complexas.
Automatizar uma tarefa pode gerar eficiência imediata, mas, se ela exercia uma função importante no desenvolvimento de capacidades, sua retirada precisa ser acompanhada de uma nova experiência de aprendizagem.
A questão, portanto, não é decidir entre automatizar ou desenvolver pessoas, mas identificar:
- quais tarefas podem ser automatizadas integralmente;
- quais ainda precisam de participação humana;
- quais experiências desenvolvem julgamento e devem ser preservadas;
- como preparar profissionais para validar e orientar o trabalho da IA.
A tecnologia pode acelerar o desenvolvimento quando aproxima novos talentos de problemas relevantes. O risco aparece quando etapas formativas são eliminadas sem que outra estrutura seja criada para substituí-las.
Como as empresas devem redesenhar os cargos de entrada?
A transformação já está no planejamento das organizações: três em cada quatro líderes esperam realinhamentos estruturais significativos nos cargos de entrada, quase o dobro da expectativa de mudança para posições de média e alta liderança.
O relatório recomenda que as empresas não apenas adicionem IA aos fluxos existentes, mas que redesenhem também algumas funções para combinar produtividade, qualidade do trabalho e desenvolvimento de capacidades no longo prazo.
Isso inclui manter oportunidades de entrada, oferecer experiências práticas, revisar critérios de progressão e criar formas deliberadas de transmitir conhecimento.
A Allianz é um dos exemplos apresentados. A empresa criou programas de mentoria que aproximam profissionais iniciantes de colegas mais experientes. Esses grupos combinam a fluência digital de quem está entrando com o contexto de negócio e o julgamento acumulado por quem já conhece a operação.
A iniciativa parte de uma lógica importante: quando o aprendizado deixa de acontecer naturalmente pela repetição, ele precisa ser promovido de forma intencional.
Qual é o papel da gestão do conhecimento nesse cenário?
Mentoria, supervisão e exposição a situações reais continuam fundamentais, e agora essas práticas precisam ser acompanhadas por uma estrutura capaz de preservar o conhecimento institucional.
Se processos, critérios e exceções permanecem apenas na memória dos profissionais mais experientes, a empresa continua dependente da transmissão informal. Essa fragilidade se torna ainda mais evidente quando tarefas mudam rapidamente e novos profissionais precisam assumir responsabilidades mais complexas.
Uma base de conhecimento estruturada ajuda a registrar não apenas como uma atividade deve ser realizada, mas também:
- por que determinado processo existe;
- quais critérios orientam uma decisão;
- quais exceções precisam ser consideradas;
- qual versão de uma orientação continua válida;
- quando uma situação exige revisão humana.
Essa estrutura também beneficia os próprios agentes de IA. Quanto mais organizado, atualizado e contextualizado estiver o conhecimento, maior será a capacidade da tecnologia de localizar informações e apoiar pessoas com respostas confiáveis.
O Document360 ajuda empresas a organizar procedimentos, documentação técnica e conhecimento institucional com curadoria, versionamento e busca.
Não substitui a experiência prática nem o contato entre gerações. Ele cria uma base para que essa experiência possa ser preservada, encontrada e utilizada por pessoas e sistemas inteligentes.
A IA não elimina a necessidade de formar pessoas
Os ganhos de produtividade proporcionados pela inteligência artificial são reais. A tecnologia pode retirar tarefas mecânicas, ampliar capacidades e permitir que profissionais contribuam de maneira mais estratégica desde o início da carreira.
Mas o desenvolvimento de julgamento, contexto e domínio técnico continuará sendo necessário.
A diferença é que essa formação não poderá depender apenas de observar alguém mais experiente ou repetir tarefas durante anos. Ela precisará ser incorporada ao desenho das funções, aos programas de mentoria e à forma como o conhecimento é registrado e compartilhado.
A IA está mudando as atividades que formavam a próxima geração de especialistas, portanto, se faz necessário pensar para além de acelerar o trabalho, redesenhando a maneira como as pessoas aprendem.
Na Focus Technology, ajudamos empresas a integrar inteligência artificial, processos e gestão do conhecimento para ampliar a eficiência sem perder o contexto que sustenta decisões melhores.
