“A IA reduz o custo da execução do trabalho, mas não o custo da coordenação”, afirma Ian Beacraft

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A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta e começa a redesenhar a própria lógica das empresas. Essa foi a provocação central do painel “How to Design a Company That AI Can’t Outpace”, com Ian Beacraft, CEO da Signal and Cipher e uma das vozes mais influentes hoje na discussão sobre IA e trabalho.

Em vez de perguntar apenas como usar IA, Beacraft propõe algo mais radical. Como projetar organizações inteiras para um mundo em que executar tarefas ficou barato e quase instantâneo? O desafio, segundo ele, não está mais em fazer as coisas, mas em coordená-las e desenhar sistemas que façam sentido.

A grande virada recente foi a popularização dos agentes de IA acessíveis a todos, simbolizada pelo sucesso do OpenClaw [um sistema aberto de agentes de IA capaz de executar tarefas complexas de forma autônoma, coordenando múltiplos processos digitais]. Isso marca a transição de um modelo em que uma pessoa interage com um chatbot para um cenário onde múltiplos agentes trabalham simultaneamente.

Usar IA apenas como ferramenta é um erro. “Uma faca boa não faz um bom chef. Grandes ferramentas de IA não fazem um trabalhador nativo em IA”, diz Beacraft. Muitas empresas tratam a IA apenas como algo que acelera o que já existe e isso gera pequenos ganhos, que rapidamente se transforma apenas em mais trabalho.

A física do trabalho

“Por 150 anos, construímos nossas organizações baseados no fato de que nós éramos o fator limitante”, afirma Beacraft. Aprovações, departamentos e fluxos sequenciais nasceram dessa limitação humana. Com a IA, essa lógica começa a mudar e as estruturas organizacionais terão de acompanhar.

“IA faz o custo da execução do trabalho cair drasticamente, mas não o custo da coordenação. Hoje investimos 90% em execução e 10% em coordenação. Isso deve se inverter”, diz Beacraft. Em muitos casos, construir um protótipo já custa menos do que a reunião para planejá-lo.

Agentes de IA não funcionam bem com feedbacks vagos como “parece bom”. “Isso seria como fazer uma avaliação do trabalho antes mesmo de começar o trabalho, onde cada pessoa é incrivelmente clara sobre como é o sucesso, como ele será alcançado, e no momento em que qualquer coisa indicar que o sucesso não está sendo atingido, o trabalho para”, explica Beacraft.

Com o tempo, as regras e padrões aprendidos pelos agentes deixam de ser apenas memória e passam a integrar a própria infraestrutura do sistema.

Cultura em forma de dados

Para que os agentes ajam corretamente, tudo o que antes era implícito precisa ser explicitado: valores, tom de voz, critérios de qualidade e processos decisórios. Mais do que tecnologia, isso exige que as organizações consigam definir com clareza quem são.

O grande deslocamento, diz Beacraft, é sair do modo “fazer o trabalho” para o modo “desenhar o trabalho”. Competir com a IA em velocidade e escala é inútil. O valor humano passa a estar na intenção, no julgamento e na capacidade de arquitetar sistemas.

QUER MAIS?

Em The Second Machine Age, Erik Brynjolfsson e Andrew McAfee defendem que vivemos uma nova revolução industrial, desta vez não da força física, mas das capacidades cognitivas. A diferença é que agora as máquinas não apenas ajudam a trabalhar. Elas começam a participar do próprio desenho do trabalho.