Por Flavio Horita*

O avanço acelerado da IA generativa a partir de 2023 e sua disseminação em diferentes segmentos de negócios criaram uma pressão inerente para se obter vantagem competitiva. A execução de tarefas corriqueiras em algumas áreas tornou-se uma comodity com o surgimento dos agentes de IA.

No entanto, a compreensão sobre como tirar proveito dela não acompanhou esse avanço. Enquanto tecnologia, produtos e marketing parecem adaptados, outras áreas ainda enfrentam dificuldades para se adequar — muitas vezes de forma forçada, apenas para não perder relevância no mercado. Isso porque, de um lado, o discurso era de empresas adotando IA para ganhar produtividade; de outro, as pessoas se restringiram a atividades operacionais; o que limitou a expansão de conhecimento dos profissionais. Explico abaixo.

Hierarquia de competências

A hierarquia de competências refere-se aos níveis de domínio que um profissional possui sobre uma habilidade ou competência — neste caso, o uso de IA generativa no trabalho. É amplamente utilizada para estruturar aprendizados e construir matrizes de desenvolvimento. Os estágios dividem-se em quatro categorias principais:

• Incompetência Inconsciente: Você não sabe que não sabe algo. Não há consciência da falta de habilidade nem do valor de possuí-la.
• Incompetência Consciente: Você reconhece que não sabe. Ocorre a percepção da própria ignorância ou falta de habilidade.
• Competência Consciente: Você sabe, mas exige esforço e foco. A execução é possível, porém requer concentração total.
• Competência Inconsciente: A habilidade torna-se natural, ocorrendo “no piloto automático”, sem esforço mental.

A reflexão central é: a mudança de 2023 levou o mercado a ser incompetente consciente no uso de IA generativa para “produtividade” e, com as diversas trilhas de aprendizagem emergentes à época, a atingir competência consciente no tema. Contudo, o que se entendeu por produtividade se limitou a assistentes de IA — reativos. Quando uma versão mais refinada passou a ser o foco — os agentes de IA — muitas empresas encontraram entraves, sejam corporativos (como exploramos em outro artigo sobre maturidade operacional) ou causados pela própria incompetência consciente.

Vale também notar que o ciclo da hierarquia de competências tinha, anteriormente, uma progressão mais lenta e comedida para aqueles que buscavam aprofundamento. Hoje, ela está mais acelerada do que nunca — ainda mais complexo para quem está fora do contexto, caso de uma grande parcela da população. O caso que relato a seguir, ouvi em um jantar com conhecidos, e reflete isso:

Um líder (meu conhecido) e seu liderado discutiam a entrega de um relatório diário. Meu conhecido disse ao subordinado: “Você usou IA para isso? Não pode usar — fazemos esse relatório todos os dias com dados atualizados. Não podemos errar.” Depois, ele me disse: “Não podemos confiar na IA; ela pode errar. Pelo menos, é o que me dizem.” Conforme me aprofundava no assunto com ele, mais compreendia que a falta de conhecimento não era sobre o potencial da IA, mas sobre processo — como utilizá-la no dia a dia ou ir além de perguntas e respostas.

A verdade incômoda é que, passados 3 anos, a maioria das empresas não está lutando contra a IA — está lutando contra si mesma. Enquanto o mercado acelera, cada dia que passa em incompetência consciente é um dia de produtividade perdida, de decisões subótimas, de talentos desmotivados por processos manuais que poderiam ser automatizados, ou de gerentes/líderes/empresas que dizem usar IA apenas para entrar no hype. A pergunta que deve tirar seu sono não é “devemos usar IA?”, mas sim: “Quantos meses ou anos de vantagem competitiva estamos deixando de ganhar por não estruturar o aprendizado da nossa equipe agora?”

*Flávio Horita é CTO na Climatempo , com PhD pela USP e pós-doutorado pela University of Warwick (UK) e pesquisador em Münster (Alemanha). Também é cofundador do Nexxulab , investidor e conselheiro em startups early-stage. Sua especialidade é estruturar times de alta performance para transformar plataformas digitais de software complexas em operações simples, confiáveis e escaláveis, usando processos bem definidos e inteligência artificial.