Por Tiago Santos (*)

A evolução da Inteligência Artificial (IA), em particular das ferramentas generativas, colocou a tecnologia no centro do debate sobre o futuro do trabalho. A pergunta mais recorrente que surge neste contexto é: “Até que ponto a IA pode substituir as funções humanas?” Do ponto de vista técnico, a resposta é menos dramática e mais interessante do que a questão colocada faz antecipar. Aquilo que estamos a assistir não é a eliminação do trabalho humano, mas à reestruturação das arquiteturas tecnológicas que o suportam.

Os sistemas de IA que hoje dominam a atenção, como Large Language Models (LLM) e motores de automação cognitiva, continuam a depender fortemente de dados de qualidade, contexto operacional e supervisão humana. Sem estes elementos, a IA produz respostas plausíveis, mas nem sempre corretas, seguras ou alinhadas com os objetivos de negócio. É por isso que, em ambientes reais, a abordagem human-in-the-loop não é opcional – é um requisito técnico.

Na prática, a IA destaca-se em tarefas específicas: análise de grandes volumes de dados, classificação, sumarização, previsão e resposta automatizada. No entanto, estas capacidades só criam valor quando integradas em ecossistemas tecnológicos bem desenhados, ligados a CRM, plataformas de dados, sistemas de segurança e camadas de automação. Modelos isolados não conseguem evoluir e também não são sustentáveis a longo prazo.

Do ponto de vista tecnológico, este modelo híbrido é crítico. Sistemas de IA sem supervisão tornam-se rapidamente inconsistentes, enviesados ou simplesmente inúteis em ambientes reais. É por isso que as organizações mais experientes não falam em “substituir pessoas pela IA”, mas em desenhar workflows onde humanos e sistemas de IA trabalham em conjunto, cada um a contribuir com o que faz melhor.

Este novo paradigma está a criar um reposicionamento claro das competências tecnológicas. Em vez de substituir funções, a IA exige novos perfis, profissionais capazes de orquestrar sistemas inteligentes, definir limites, validar outputs e garantir a segurança e a ética algorítmica. A maturidade tecnológica passa menos por “implementar ferramentas de IA” e mais por saber utilizá-las de forma responsável.

Tal como em anteriores ciclos de inovação, a tecnologia não elimina o fator humano, especializa-o. O futuro do trabalho será mais automatizado, mais assistido por IA e mais dependente de boas decisões tecnológicas. E essas decisões continuarão, inevitavelmente, a ser humanas.

Para o setor tecnológico, o desafio não é abrandar ou acelerar o avanço da IA, mas aumentar a sua maturidade operacional. Isso implica investir em literacia tecnológica, segurança, qualidade de dados e capacitação contínua das equipas. As organizações que fizerem este caminho estarão mais bem preparadas para escalar todas estas ferramentas de IA de maneira consciente e eficaz.

Em última análise, a IA não redefine o trabalho por si só. Quem o redefine são as decisões tecnológicas que tomamos hoje: como desenhamos sistemas, como integramos a Inteligência Artificial nos processos e como garantimos que o fator humano continue a ser o elemento de controlo, criatividade e responsabilidade. O futuro do trabalho será tecnologicamente mais avançado, mas continuará a ser, inevitavelmente, humano.

(*) Head of Innovation and Transformation na Concentrix Portugal