A inteligência artificial (IA) amplia a produtividade nas empresas, mas também transfere novas responsabilidades para os gerentes. Um estudo publicado pela Harvard Business Review mostra que a camada intermediária das organizações concentra grande parte dos desafios da transformação tecnológica, ao assumir tarefas de supervisão, treinamento e validação de conteúdos gerados por IA.
A pesquisa reúne 18 entrevistas com sócios, gerentes e consultores de duas grandes consultorias. Segundo as autoras Julia Shin e Sandra J. Sucher, a IA acelera o trabalho dos profissionais na base da hierarquia e amplia as ambições estratégicas da liderança. Nesse contexto, os gerentes acabam responsáveis por conectar essas duas pontas.
Responsabilidades dos gerentes
As pesquisadoras identificaram que os gerentes acumulam funções que vão além da gestão tradicional. Entre elas, estão revisar conteúdos produzidos por IA, identificar erros, orientar equipes, aprender novas ferramentas e responder às expectativas dos clientes.
Ao mesmo tempo, esses profissionais continuam responsáveis pelas entregas e pelo desenvolvimento dos colaboradores. Por isso, a pesquisa aponta que a gerência intermediária se tornou o principal ponto de pressão na adoção da IA.
IA na gestão acelera produtividade, mas cria gargalos
O estudo destaca que 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócio. No entanto, apenas cerca de um quarto delas desenvolveu capacidades suficientes para transformar essa adoção em ganhos consistentes.
De acordo com uma pesquisa da McKinsey & Company citada no levantamento, o redesenho dos fluxos de trabalho explica mais o impacto da IA do que a própria tecnologia. Dessa forma, a falta de processos estruturados aumenta a pressão sobre os gestores.
Tempo para aprendizado
As entrevistas mostram que os gerentes precisam experimentar novas ferramentas, ensinar suas equipes e documentar boas práticas. Entretanto, a carga de trabalho permanece praticamente a mesma.
Como consequência, diferentes equipes acabam resolvendo os mesmos problemas de forma isolada. Em contrapartida, as organizações que criaram repositórios internos, reservaram tempo para aprendizado e compartilharam conhecimentos obtiveram resultados mais consistentes.
Critérios de desempenho
A pesquisa também aponta que os sistemas de avaliação ainda não acompanham a transformação provocada pela IA. Enquanto isso, muitas empresas continuam valorizando horas faturáveis e produtividade individual.
Segundo as autoras, atividades como compartilhar prompts, orientar colegas e contribuir para ferramentas internas raramente recebem reconhecimento. Assim, os gerentes tendem a priorizar indicadores tradicionais em detrimento do desenvolvimento das equipes.
Distância entre liderança e operação
Outro desafio identificado envolve a diferença de percepção entre executivos e equipes operacionais. Conforme o estudo, líderes costumam demonstrar mais entusiasmo com a IA do que seus subordinados.
Na prática, os gerentes precisam decidir quando um conteúdo gerado por IA atende aos padrões da empresa, quais atividades os profissionais juniores ainda devem aprender manualmente e como apresentar esse trabalho aos clientes. Sem diretrizes claras, essas decisões acabam sendo tomadas de forma independente por cada equipe.
IA também desafia a formação de líderes
As autoras alertam que a IA também afeta a formação das futuras lideranças. Isso porque os gerentes dedicam mais tempo à revisão de conteúdos gerados por IA e menos à orientação dos profissionais mais jovens.
Para Julia Shin e Sandra J. Sucher, investir em treinamento específico para gerentes, promover fóruns de troca de experiências e ampliar a participação da liderança nas decisões sobre IA são medidas que fortalecem a adoção da tecnologia sem comprometer o desenvolvimento das próximas gerações de líderes.
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