A ascensão dos agentes de Inteligência Artificial já afeta as estruturas corporativas. O desafio passa por entender a melhor forma de gerir esses agentes, bem como seu real impacto, seja em resultado, seja na forma de trabalhar e até nos modelos de carreira. Está em curso um novo ritmo às trajetórias profissionais, o que exige uma transformação mental imediata também das lideranças. Em painel durante o Febraban Tech 2026, executivos e especialistas debateram como a proliferação da tecnologia pode achatar organogramas e transformar a antiga escalada vertical em um modelo contínuo de aprendizado e adaptação.

Para Adriano Milani, head de Services para o Brasil no Citi, a ideia tradicional de evolução de carreira precisa ser urgentemente atualizada pelos profissionais. “A carreira não vai mais se dar em uma linha reta. O profissional não pode pensar só para si; terá de entender que a movimentação lateral é uma possibilidade real. Se antes ele ficava preso em uma mesma cadeira por mais tempo, agora se libera do crescimento puramente vertical e entende o que a firma tem a oferecer para fazer uma escolha mais acertada, mostrando valor para outras diretorias”, destacou Milani. Ele ressaltou ainda que o papel do gestor ganha novos contornos: “A liderança passa a ser menos prescritiva — e o líder precisa treinar isso. É necessário confiar mais no time porque agora há mais informação e mais tempo disponível. Dar essa liberdade vai elevar o nível da discussão.”

Essa dinâmica deixa de ser uma alternativa pontual e passa a ser imperativa para a sobrevivência no mercado. Walkiria Marchetti, presidente-executiva do MCIO, reforçou que o dinamismo da tecnologia não dá margem para rigidez. “A movimentação lateral é necessária, não é mais opcional. Especialmente no setor financeiro, e com o avanço da IA, os planos de carreira devem contemplar esse movimento como parte essencial da jornada”, pontuou.

Ao analisar essa transição metodológica, Ianaira Neves, professora da FGV-EAESP, sintetizou a ruptura do modelo tradicional. “Saímos da carreira linear e chegamos a uma carreira com movimento elíptico. Vamos continuar crescendo e a hierarquia ainda existe, mas ela vai ficar mais achatada. Trata-se de entrar na carreira e crescer girando, adquirindo conhecimento e repertório a cada um desses giros”, explicou.

Escolha humano x máquina?

A falsa dicotomia entre investimento em capital humano ou em infraestrutura tecnológica foi um dos temas de maior convergência no painel. Longe de travar uma disputa de substituição (que tem gerado muita insegurança nas pessoas), o mercado começa a entender que o ganho real de produtividade está no uso orquestrado das duas forças.

Rodrigo Lacerda, diretor-executivo do BTG Pactual, comentou como o banco entender melhor alocar recursos de forma estratégica. “Você não decide escolher entre pessoas ou computação. Os dois trabalham juntos; são vetores que se acionam para gerar mais resultado para a empresa. O objetivo é potencializar as pessoas para entregar mais, com mais eficiência e qualidade”, afirmou. Lacerda explicou a regra prática aplicada no planejamento: “No orçamento, repassamos os projetos, os desafios do próximo ano e fazemos a pergunta: ‘isso tem entrada definida e regra clara?’ Se sim, é computação. ‘A entrada é caótica, a regra está em discussão e a saída pode gerar prejuízo?’ Então é para pessoas. Potencializamos cada coisa em seu devido lugar, dando as ferramentas para que as pessoas se alavanquem sozinhas.”

Contudo, o entusiasmo com a automação pode esconder armadilhas orçamentárias de longo prazo, principalmente quando afeta a base das organizações. Ianaira Neves alertou para os riscos de cortar profissionais em início de carreira para financiar projetos tecnológicos. Um movimento que tem sido comum nas empresas, seja na prática, seja no discurso. “Estamos vendo o mercado olhar para o dilema de investir em tech ou em pessoas, mas essa é uma armadilha contábil arriscada. Quando olhamos grandes empresas fazendo layoffs em posições juniorizadas sob a justificativa de orçamento limitado para três anos, a primeira decisão costuma ser investir em tecnologia e tokens, o que não é barato. Mas cortar o júnior gera um problema sério de sucessão e cria uma guerra de talentos para os próximos quatro ou cinco anos.”

A professora destacou que a formação técnica e comportamental é insubstituível e exige vivência prática: “sucessão é formar pessoas a partir do nível júnior para quando o sênior sair. Quando corto a base, perco a formação. E não se trata apenas de entender de tecnologia; há a maturidade organizacional, a tomada de decisão no cenário de negócio e o ‘sentir a temperatura’ da empresa, que só se aprende na prática. Quem sai hoje da graduação terá uma dificuldade na média gestão que as gerações anteriores não tiveram. Além disso, quando tiro o júnior do jogo, o sênior precisa se dedicar à construção e treino de agentes de IA, ou seja, ele sai do estratégico para olhar o operacional.”

Sob o ponto de vista da mensuração financeira, aplicar os mesmos parâmetros para avaliar pessoas e máquinas é um erro conceitual. Enrico Geiger, head global de Consulting Services do Grupo Stefanini, ressaltou que os ciclos de maturação são completamente distintos. “A maturidade de IA depende do segmento e do porte da empresa. Acreditamos que não dá para comparar ROI por pessoa e ROI por tech por alguns fatores. O primeiro é a velocidade: lembro que há cinco anos demorava quatro horas para fazer uma apresentação de slides e hoje faço em 15 minutos. Isso é tecnologia. Já o desenvolvimento de pessoas tem outro tempo: são semanas, meses ou anos para uma evolução. Comparar o ROI de agentes e de humanos no trimestre é injusto.”

Geiger trouxe ainda a analogia da reversibilidade dos investimentos: “Existe a inércia em tech: você desliga o botão e consome menos tokens. Com pessoas, você não contrata alguém agora para desligar logo em seguida. Tentar analisar isso separadamente é como querer medir o ROI do piloto de Fórmula 1 e o ROI do carro de forma isolada; não faz sentido, é um conjunto. E é o engenheiro que faz a governança e a orquestração de tudo.”

Empatia gera negócio

Embora a automação prometa assumir fluxos complexos, a responsabilidade final e a sensibilidade relacional permanecem estritamente humanas. A ilusão de uma gestão 100% autônoma esbarra em limites éticos, operacionais e comerciais.

A professora da FGV-EAESP criticou a expectativa irreal sobre a autonomia total dos algoritmos: “Existe um fetiche no mercado de que máquinas e agentes vão coordenar equipes e fazer com que outros agentes funcionem — de que teremos CFOs e CEOs máquinas. Mas esquecemos do básico: a blackbox vai errar em algum momento”, provocou, Ianaira.

Complementando a visão sobre métricas de desempenho, Lacerda diferenciou o ambiente determinístico do não determinístico e alertou para as lacunas que a tecnologia não consegue cobrir. “Para a computação determinística, temos métricas claras de eficiência e economia de horas. Mas quando vamos para o não determinístico, a pessoa agrega um valor que não está no número final. É difícil mensurar o valor que a formação humana traz para o futuro da empresa, pois essas métricas não capturam a aprendizagem que acontecia no corredor, na troca informal, e que agora é substituída por um robô.” Lacerda também trouxe à tona a questão da governança: “Há a responsabilidade: quem assina? A máquina executa, mas quem dá o ‘ok’ final e assume a responsabilidade jurídica e operacional?”

Encerrando o painel, Milani destacou que a automação das tarefas operacionais deve servir como um alavancador de valor humano, redirecionando o tempo economizado para o fortalecimento do relacionamento interpessoal e dos negócios. “Temos que tomar cuidado com as generalizações. Olhando para o profissional entrante no setor de serviços e bancário, na minha época aprendíamos fazendo: empilhando dados, estruturando bases e fazendo apresentações longas. Eram atividades de baixo valor agregado, mas que transmitiam conhecimento — 70% operacional e 20% de negócio.”

Para Milani, os novos profissionais precisam utilizar o tempo liberado pela IA para desenvolver habilidades relacionais que a máquina jamais conseguirá replicar. “Os jovens percebem que o profissional valorizado hoje é aquele que deixa florescer outros valores. Uma resposta simples baseada em dados já não agrega tanto valor. O tempo a mais que essa geração tem precisa ser investido na ampliação do conhecimento além do job description, entendendo o outro lado da empresa e fortalecendo o ecossistema interno. E, acima de tudo, investindo na relação humana e na interação comercial com o cliente. Teremos mais tempo para nos conectar e transmitir empatia. Não é fácil medir isso em uma planilha, mas a verdade é uma só: empatia gera negócio.”