A IA no local de trabalho: Da experimentação à responsabilidade
2026 marca um ponto de virada para a IA no local de trabalho. Após anos de pilotos, provas de conceito e experimentação cautelosa, a IA agora está se movendo para uma implantação operacional completa. Ferramentas de recrutamento filtram candidatos em grande escala, sistemas de gerenciamento de desempenho geram recomendações que moldam carreiras e análises de força de trabalho informam decisões sobre design de trabalho, realocação e redundância.
O desafio da governança
Esse desafio tem consequências sérias para o mundo do trabalho. Os funcionários enfrentam cada vez mais decisões moldadas por sistemas de IA, mas se veem presos entre a implementação acelerada e a governança atrasada, com visibilidade limitada sobre como essas decisões são tomadas ou contestadas. A transição da inovação para a responsabilidade não está mais se aproximando: ela já está em andamento.
A lacuna entre pessoas e governança
Um relatório revela um desequilíbrio alarmante: 74% dos empregadores continuam a investir pesadamente em tecnologia de IA enquanto subinvestem em capacidade de força de trabalho. Embora muitos reconheçam a importância de habilidades centradas no ser humano, como pensamento crítico, julgamento ético, criatividade ou colaboração interfuncional, muito menos atenção é dada ao desenvolvimento da capacidade organizacional necessária para governar a IA na prática.
Isso não é apenas uma questão de habilidades, mas um desafio genuíno de governança. A supervisão eficaz depende de pessoas que entendem como os sistemas de IA funcionam, onde suas limitações estão e como os riscos podem se manifestar em contextos do mundo real. Isso requer gerentes que possam interrogar recomendações algorítmicas em vez de se submeter a elas, além de equipes de RH que possam explicar como as decisões assistidas por IA são tomadas.
O efeito da regulamentação
Diante dessa incerteza, alguns empregadores optaram por esperar. Com os quadros regulatórios ainda em evolução, o impulso de pausar investimentos em governança até que as regras sejam definidas é compreensível. No entanto, essa abordagem ignora tanto o cenário regulatório quanto a natureza da conformidade. Embora o Ato de IA da UE já esteja em vigor e outras jurisdições estejam desenvolvendo suas próprias abordagens, a regulamentação abrangente permanece desigual em vários mercados.
A regulamentação pode estabelecer expectativas, mas não pode substituir sistemas internos, julgamento de liderança e compreensão da força de trabalho.
Prioridades para os empregadores
Apesar da variação regulatória, os desafios centrais enfrentados pelos empregadores permanecem notavelmente consistentes. As mesmas perguntas surgem: como garantir transparência? Como explicar decisões assistidas por IA? Como identificar e mitigar preconceitos? E como manter uma supervisão humana significativa?
Isso cria uma oportunidade. Em vez de desenvolver respostas fragmentadas para cada jurisdição, os empregadores podem construir uma base comum de governança que atenda a altas expectativas regulatórias, enquanto permanece adaptável aos requisitos locais.
Na prática, isso significa focar em quatro áreas:
- Políticas claras de IA e estruturas de uso aceitável. Os funcionários precisam de orientações práticas sobre quais ferramentas podem usar e com quais salvaguardas.
- Investimento contínuo em capacitação. A governança depende de pessoas, não de documentos.
- Processos robustos de fornecedores e aquisição. A maioria dos sistemas de IA no local de trabalho é comprada, não desenvolvida internamente.
- Mecanismos significativos de supervisão humana, que são cada vez mais esperados por reguladores e tribunais.
Da prontidão à responsabilidade
À medida que o cenário regulatório continua a mudar e o ambiente em que as organizações operam se torna cada vez menos previsível, a janela para uma preparação cuidadosa está se estreitando. Organizações que tratam a governança da IA como um exercício de conformidade ou que adiam a ação até que a regulamentação exija isso correm o risco de se expor à medida que o uso da IA se torna mais visível e significativo.
Aqueles que investirem agora em pessoas, capacidade e estruturas de governança estarão melhor posicionados para gerenciar riscos, desbloquear valor e manter a confiança. A IA no local de trabalho não é mais experimental. A questão para os empregadores é se sua governança evoluiu rapidamente o suficiente para acompanhar seu impacto.
