Saí de uma palestra no SaaStr 2026 pensando muito sobre uma coisa que aparece nas discussões sobre IA no mundo corporativo.
Todo mundo fala sobre produtividade, automação ou quais funções vão ser substituídas. Mas poucos estão falando sobre o impacto da IA no desenvolvimento das pessoas, especialmente nas novas gerações de talentos que vamos liderar nos próximos anos.
Um slide que me chamou muita atenção durante o evento resume bem esse ponto:
A pesquisa compara o comportamento de profissionais júnior e sênior no uso de ferramentas de IA, e o resultado tem uma camada que não é óbvia à primeira vista.
O júnior adota IA mais rápido: entre 19% e 38% mais do que o sênior, experimenta com 1,8x mais frequência, testa 15% mais ferramentas diferentes. Em adoção de IA, o júnior se destaca quando comparado a perfis mais sêniores..
Mas o jogo muda quando o assunto é impacto real na produtividade, o sênior se sai melhor. E na qualidade do uso da IA, na capacidade de avaliar o que foi gerado, de corrigir erros, de direcionar o resultado, o sênior é significativamente superior. Por um ponto específico: o júnior não sabe avaliar se o que a IA produziu é bom.
Não acho que o problema seja o júnior.
Para mim, o problema mora em como a gente está formando ele. O caminho clássico de desenvolvimento de talentos era assim: você entrava numa empresa, fazia o trabalho braçal por anos, errava muito, refazia, melhorava, e no final, evoluia. Era no atrito, na repetição, no feedback duro que a expertise nascia.
Esse processo era lento e desgastante, mas funcionava, porque construía algo que não tem atalho: a capacidade de reconhecer qualidade. De saber, antes de mostrar para alguém, se aquilo está bom ou não.
Agora a IA absorveu boa parte desse atrito.
O júnior não passa mais pelas mil versões ruins que ensinavam como as coisas funcionam. A IA entrega uma versão “final” logo de cara. Ele não sabe avaliar se é uma versão final de fato (ou se precisa de melhorias), justamente por não ter o referencial para comparar.
E aí chegamos à pergunta de milhões: como fazer o júnior se tornar mais experiente sem o caminho que gerava casca?
Não tenho uma resposta fechada, mas tenho algumas convicções.
A primeira é que o papel do líder mudou. Se antes o desenvolvimento acontecia naturalmente no atrito do trabalho, agora ele precisa ser intencional. O líder não pode mais assumir que o júnior vai “aprender fazendo” da mesma forma que as gerações anteriores aprenderam. Ele precisa criar o atrito onde a IA eliminou.
Isso significa debater as entregas, questionar o raciocínio por trás da resposta gerada. Perguntar não só “o que você fez” mas “como você sabe que isso está certo”. Forçar a calibração de julgamento que o processo manual forçava naturalmente.
A segunda convicção é que precisamos parar de tratar adoção de IA como métrica de desenvolvimento. Usar mais ferramentas não é equivalente a crescer como profissional. O júnior que usa cinco ferramentas de IA por dia, mas não desenvolve senso crítico sobre o output, é um profissional com “produtividade artificial”.
A IA acelera a execução, não o julgamento.
E é a capacidade de analisar criticamente que separa um profissional comum de um fora da curva.
A geração que entra agora no mercado não é pior do que as anteriores.
Isso precisa ficar claro.
Ela é diferente. Nasceu num ambiente onde a resposta está disponível em segundos. Onde a ferramenta certa resolve em minutos o que antes levava dias. Isso tem um valor enorme e seria um erro não reconhecer. Mas tem um preço que ainda não está sendo cobrado de forma adequada pelas organizações: a ausência do processo que construía profundidade.
Não existe atalho para formar gente fora da curva, nunca existiu. A IA mudou o caminho, não eliminou a necessidade de percorrê-lo.
Pra pensar e agir!
