Como eliminar o descompasso na adoção de tecnologias agênticas

Transformações bem-sucedidas impulsionadas por IA seguem o padrão 1:3:5 – para cada dólar investido em tecnologias agênticas, as organizações gastam três no redesenho de processos e cinco no desenvolvimento de novas capacidades e na sua adoção. No entanto, a maioria das empresas inverte completamente essa fórmula: a tecnologia recebe quase toda a atenção dos executivoesses quatro medos explicam s e a esmagadora maioria dos investimentos, enquanto a capacitação e os novos comportamentos são tratados como meros detalhes de implementação. Mas esraro uma organização tas não são atividades de suporte: elas são o trabalho propriamente dito.

Na mais recente pesquisa da McKinsey sobre o estado das organizações, milhares de líderes empresariais globais apontaram a gestão da mudança e o trabalho executado em silos como os principais obstáculos à expansão da IA, superando a preocupação em criar uma infraestrutura tecnológica adequada.

Contudo, uma gestão tradicional da mudança não é capaz de alavancar novas maneiras de trabalhar para extrair valor dos sistemas de IA agêntica. Comunicações periódicas, treinamentos de sessão única, documentos estáticos de orientação e planos de implementação impostos de cima para baixo podem até aumentar o grau de conscientização, mas raramente constroem a confiança, a disciplina operacional e os hábitos necessários para escalar formas agênticas de trabalhar. Além disso, uma adoção mais limitada da IA restringe a criação de valor, enquanto uma adoção mal conduzida pode implicar custos significativos com tokens, computação, governança e supervisão, sem que haja melhorias proporcionais no desempenho.

Para superar esse descompasso na adoção, as organizações precisam ser mais dinâmicas na redefinição de como o trabalho e o discernimento serão distribuídos entre humanos e máquinas. Na era da IA agêntica, a liderança da mudança tem de ser contínua, orientada por comportamentos e integrada ao próprio trabalho.

Líderes bem-sucedidos tratarão a IA agêntica como uma reinvenção do trabalho, conduzindo deliberadamente os colaboradores da conscientização à crença, da crença ao compromisso, do compromisso à capacitação e, a partir daí, à consolidação de novos comportamentos por meio de um novo sistema operacional. Neste artigo, examinamos como as organizações podem se concentrar nessas cinco áreas para garantir que suas equipes tenham um papel central na criação de valor a partir da IA.

Por que a transformação agêntica é diferente

As dinâmicas humanas associadas à IA agêntica são mais complexas do que as de transformações tecnológicas anteriores. Aprender a utilizar um novo sistema de registros ou uma nova ferramenta que modifica o fluxo de trabalho pode ser frustrante. Mas um agente de IA que redige, analisa, recomenda, negocia ou resolve problemas toca algo mais profundo no ser humano: a percepção de sua própria competência, discernimento, identidade e relevância futura.

Quatro medos estão na raiz da resistência à IA agêntica, conforme detalhado a seguir. Líderes que tratarem esses temores como meros obstáculos a serem superados provavelmente fracassarão; líderes que os reconhecerem como tal e souberem planejar de forma condizente terão sucesso.

• Medo de “ser descoberto”. A maioria das pessoas não sabe por onde começar com a IA agêntica. Por si só, isso não seria um problema, não fosse o medo de admitir que não sabem. Expressar uma dúvida elementar, utilizar um agente na presença de um colega ou experimentar abertamente pode parecer um anúncio de que se está desatualizado. Assim, as pessoas preferem não dizer nada. Esperam para ver o que outros estão fazendo antes de se comprometerem. O aprendizado ocorre no âmbito privado – ou simplesmente não ocorre. O resultado não é uma recusa; é um tipo de paralisia disfarçada de ocupação ostensiva. As equipes parecem engajadas, mas, na prática, nada muda.
• Medo de ser responsabilizado sem ter controle. A IA agêntica realiza tarefas reais: redige textos, faz recomendações, analisa e, às vezes, decide. Mas todo funcionário sabe que, se algo der errado, a responsabilidade recairá sobre ele: “Se o agente me der a resposta errada e eu agir com base nela, o erro continua sendo meu”. Como esse receio é racional, as pessoas relutam em confiar em ferramentas que não chegam a compreender, especialmente em tarefas nas quais a precisão, o discernimento profissional e a reputação estão em jogo. Enquanto não se souber claramente se os agentes são confiáveis e como funciona a revisão humana, a confiança permanecerá frágil.
• Medo de mergulhar no desconhecido. As pessoas lidam melhor com mudanças quando conseguem visualizar o percurso e o destino. A transformação agêntica não oferece esse tipo de conforto. As ferramentas mudam a cada poucas semanas e o modelo operacional final não pode ser definido de antemão, pois a tecnologia e o trabalho evoluem em conjunto. Os líderes pedem que as pessoas avancem, mas não sabem dizer onde chegarão. Isso não é uma simples falha de comunicação; é uma incerteza genuína. E, em termos psicológicos, é um desafio maior do que qualquer mudança tecnológica anterior.
• Medo de perder o diferencial profissional. Esse talvez seja o medo mais profundo e difícil de admitir. Não se trata apenas de segurança no emprego, embora essa preocupação seja real. As perguntas mais inquietantes são: “Se um agente hoje assume a análise, redação, síntese e decisões que eu levei anos para aprender a fazer bem, qual é efetivamente a minha contribuição? Qual é a minha identidade profissional agora?”. Esse medo molda o comportamento de forma silenciosa e intensa, transformando a experimentação em uma estratégia individual de precaução e cautela.

Juntos, esses quatro medos explicam por que é tão raro uma organização genuinamente adotar a IA agêntica. O que se obtém é um simulacro: o fluxo de trabalho parece transformado no papel, mas não mudou na prática; os funcionários dizem “sim”, mas não alteraram a forma de trabalhar; tecnicamente, uma ferramenta foi implementada, mas quase nunca é utilizada. Líderes que encaram isso como resistência, como algo a ser gerenciado, estão interpretando mal os sinais.

Vale ressaltar que, em muitas pessoas, esses medos coexistem com um entusiasmo genuíno pelo que a IA agêntica viabiliza. A tarefa dos líderes não é eliminar o medo – algo impossível – e sim garantir que ele não se torne paralisante. As organizações que avançam mais rápido são aquelas capazes de lidar simultaneamente com a ansiedade e as possibilidades, estruturando-se de modo a levar ambas em conta.

Os gerentes de nível médio enfrentam a versão mais crítica desse desafio. Ao contrário da alta liderança, que define a visão, ou dos funcionários da linha de frente, que utilizam as ferramentas diretamente, esses gerentes precisam traduzir a visão em realidade enquanto conduzem diversos outros programas de mudança concomitantes e mantêm a credibilidade em todos os níveis hierárquicos. Carregam esse enorme peso sem ter tempo para experimentar pessoalmente as novidades e tendem a ser não só os profissionais mais exauridos pelas mudanças, mas também os mais ansiosos diante das transformações trazidas pela IA (Quadro 1).

Da gestão da mudança à liderança da mudança

A maioria das organizações aborda a transformação agêntica utilizando as ferramentas tradicionais de gestão da mudança: campanhas de comunicação, cronogramas de treinamento, painéis de indicadores (KPIs) e planos de projetos. Contudo, estas foram concebidas para um tipo diferente de mudança, na qual o destino era conhecido, a resposta já estava praticamente definida e o papel dos líderes era a execução.

A transformação agêntica não se encaixa nesse modelo. Ela pertence à categoria de mudança que a McKinsey chama de “reinvenção C4”: não se trata de avançar do projeto A para o projeto B, mas de reimaginar todo o sistema, partindo de A para um destino desconhecido (Quadro 2). Nesse tipo de mudança, não é plausível que o CEO diga: “Eu tenho a resposta”. Se for sincero, o máximo que pode afirmar é: “Não sei ao certo para onde estamos indo; sei apenas que estou aprendendo junto com vocês – e que a organização que aprender mais rápido vencerá”.

Essa mudança de perspectiva – da gestão da mudança para o aprendizado – é o diferencial estratégico. Quando os funcionários acreditam que a organização está verdadeiramente aprendendo à medida que avança, a resistência abranda. Experimentos tornam-se evidências e erros tornam-se lições valiosas. A questão não é mais se estão fazendo as coisas da maneira correta, e sim se estão aprendendo mais rápido do que a concorrência.

A liderança C4 exige habilidades específicas, como agir a partir da incerteza em vez de projetar certeza, que contrariam os instintos da maioria dos executivos. Líderes que admitem ainda estar em processo de descoberta aceleram a adoção mais do que aqueles que transmitem confiança em uma narrativa estratégica. Nas mudanças C3, os líderes conhecem a resposta e gerenciam as pessoas que resistem a ela. Os líderes C4 não sabem qual é a resposta e conduzem as pessoas por um processo de aprendizado.

Organizações para as quais a IA agêntica é um projeto com um estado final definido tendem a investir insuficientemente no componente humano e só descobrem tarde demais o desencontro entre a adoção da tecnologia e a captura de valor. Pois, na verdade, o foco precisa migrar da conformidade para a capacidade: não é uma questão de os funcionários completarem o treinamento, mas sim de aprenderem a redesenhar seu trabalho mais rapidamente do que no trimestre anterior.

Um roteiro para a mudança agêntica: os 5 Cs

Um roteiro organizacional para a adoção da IA agêntica compreende cinco etapas principais: conscientização, crença, compromisso, capacitação e consolidação. Cada uma fundamenta a seguinte e é alicerçada na anterior: as pessoas têm de se conscientizar para que possam acreditar; precisam acreditar antes de estarem prontas para se comprometer; devem se comprometer antes de desenvolver novas capacidades; e têm de desenvolver essas capacidades para que o novo modelo operacional se consolide.

Os líderes devem compreender que o ímpeto da mudança pode estagnar ou até retroceder. Quando a confiança é abalada – seja por uma decisão equivocada, uma mudança de diretriz ou uma falha no modelo –, os funcionários podem retomar as atitudes e os hábitos de outrora. Os líderes precisam acompanhar de perto o estágio em que as pessoas e as equipes se encontram na jornada de adoção da IA agêntica e intervir no momento certo com as soluções adequadas (veja Box, “Coloque-se no lugar do seu pessoal”). Quando compreenderem a complexa dinâmica humana que acompanha a adoção, os líderes poderão se concentrar em cinco áreas que geram clareza e confiança.

Conscientização: tornar a mudança algo tangível

O primeiro passo que os líderes devem dar para fortalecer a convicção das pessoas é oferecer-lhes oportunidades para “mergulhar” na tecnologia e ter uma experiência direta com ela. Esse tipo de intervenção modifica a narrativa que elas constroem para si mesmas e para seus colegas. Pessoas que tiveram experiência prática com IA são mais propensas a promovê-la de modo convincente, pois são capazes de descrever em detalhes as mudanças que viram acontecer, as atribuições que permanecem sob sua responsabilidade e como as decisões são tomadas.

Uma empresa europeia de bens de consumo fortaleceu a confiança e a capacitação de seus 100 principais líderes com um programa intensivo de três dias. Os líderes dedicaram metade do primeiro dia a desmistificar a tecnologia – buscando entender o que é a IA agêntica, o que ela traz de novidade e quais são seus possíveis problemas. Também discutiram as tecnologias provenientes da China, da União Europeia e dos Estados Unidos.

Metade do dia seguinte foi dedicada a treinamento com ferramentas e, adotando uma “mentalidade de principiante”, experimentaram os recursos de programação, texto, áudio e vídeo. O terceiro dia foi reservado para trabalhar em problemas reais de negócios, elaborar medidas para resolvê-los e fazer uma recapitulação crítica do que haviam aprendido.

Declarações genéricas sobre a necessidade de priorizar a IA ou obter ganhos de produtividade tendem a aumentar a ansiedade, fazendo com que os funcionários se sintam incompetentes e obrigando-os a preencher eles próprios as lacunas. Por sua vez, líderes proficientes em ferramentas de IA são capazes de descrever com precisão o que mudará, o que continuará sob responsabilidade humana e como as decisões serão revisadas. Essa narrativa da mudança precisa abordar as perguntas que os funcionários estão se fazendo: “O que acontecerá com o meu cargo? A organização manterá as pessoas e redirecionará seu trabalho ou reduzirá o quadro de pessoal?” Transparência em torno dessas perguntas – mesmo que as respostas ainda sejam incompletas – gera mais credibilidade do que mensagens formuladas para evitá-las.

Crença: quando os líderes são os primeiros a adotar

Se a conscientização gera reflexão, é a crença que leva as pessoas à fase de experimentação. Dois grupos são fundamentais para promover essa crença: os líderes, que servem de modelo do novo comportamento, e colegas de confiança que demonstrem que a tecnologia é segura e vantajosa.

Em uma pesquisa recente que a McKinsey conduziu com líderes e funcionários sobre o grau de prontidão para a IA, os entrevistados que não confiam que a organização os apoiará durante a transformação são 1,5 vez mais propensos que seus colegas mais confiantes a se sentir angustiados com as mudanças no ambiente de trabalho trazidas por essa tecnologia. Como em toda transformação acelerada, a confiança só é estabelecida se os líderes mostrarem, de forma crível, como a organização aprenderá e evoluirá ao longo do processo.

Pesquisas da McKinsey também mostram que, no que diz respeito à utilização da IA, os funcionários de maior desempenho tendem a ter líderes que promovem ativamente a tecnologia. Na verdade, esses profissionais são três vezes mais propensos que seus colegas menos proficientes a afirmar que a alta liderança demonstra protagonismo e compromisso com as iniciativas de IA (Quadro 3).

Para que sirvam de modelo, os líderes na era da IA agêntica devem atuar de forma focada no negócio e aplicar a tecnologia a tarefas reais. Nada de anedotas de IAs sorridentes; os exemplos sobre fluxos de trabalho devem ser extraídos da sua própria prática. Isso significa utilizar insights gerados por IA em revisões de negócios, instruir os agentes a testar a solidez das premissas, substituir relatórios estáticos por fluxos decisórios agênticos e reconhecer publicamente quando o discernimento humano prevaleceu sobre a recomendação de um agente – explicando o motivo.

Em um provedor de softwares corporativos, a adoção logo estagnou porque a IA agêntica foi tratada como uma simples ferramenta de engenharia. A empresa decidiu então mudar de estratégia e submeter os líderes a programas imersivos de treinamento, a fim de prepará-los para terem conversas realistas sobre mudanças nos fluxos de trabalho, incertezas e expectativas futuras.

A influência do contato formal ou informal entre colegas é tão ou mais importante que a dos líderes. Em um banco global, a mobilização de mais de 2 mil “campeões da IA” ilustrou como é importante a adoção da nova tecnologia por funcionários de alta credibilidade. Esses campeões realizavam visitas estruturadas às áreas de trabalho das equipes para demonstrar as ferramentas no contexto real, ofereciam sessões de atendimento e organizavam microdemonstrações (sessões curtas para demonstrar um caso de uso específico). Eles normalizaram a experimentação, transformaram casos de uso abstratos em realidade e atuaram como um canal de escuta, identificando onde a adoção avançava e onde emperrava.

A principal diferença em relação aos programas tradicionais é que os “campeões agênticos” precisam ser usuários com credibilidade, não meras vozes influentes. Sua autoridade advém da prática comprovada – por exemplo, ser o colega que utilizou IA para reduzir o tempo de preparação do calendário promocional de dois dias para duas horas e que é capaz de ensinar os outros a fazê-lo.

Compromisso: dar às pessoas espaço para escolher

Quando os funcionários acreditam que a mudança é real e vale a pena, eles entram na zona de escolha: avaliar opções, considerar o esforço necessário e decidir onde ousar experimentar. Esse momento de compromisso pessoal é o ponto mais crítico do modelo – e aquele que é tantas vezes deixado ao acaso.

É impressionante a frequência com que a alta liderança passa dias em retiros executivos e programas de imersão explorando a tecnologia, enquanto os funcionários da linha de frente recebem uma apresentação de dez minutos e a instrução de começar a utilizá-la. Essa assimetria sinaliza, involuntariamente, que a transformação pertence à liderança e está sendo imposta a todos os demais.

O momento do compromisso exige tempo reservado para que as pessoas possam compreender o que a mudança significa para elas, identificar o que está sendo perdido e o que está sendo ganho, e decidir seu nível de engajamento. Para alguns funcionários, esse processo é extremamente aflitivo, pois algo que construíram ao longo de anos é de repente reconfigurado por uma tecnologia que eles não escolheram. Líderes que reconhecem isso explicitamente – e, de uma ou outra forma, dizem: “Entendo que isso modifica o trabalho que você levou anos para dominar, e levo isso a sério” – são os mais propensos a converter a adesão passiva em compromisso ativo.

Quando a adoção é percebida como uma escolha, ela também tende a ser duradoura. Um funcionário que decidiu assumir esse compromisso – que disse a si mesmo: “Vou tentar fazer isso” – tem mais chances de persistir diante de dificuldades e menos de desanimar.

Capacitação: adquirir competência na própria execução do trabalho

Uma vez assumido o compromisso, os funcionários entram em modo de ação plena – adotando novos comportamentos, transformando-os em práticas diárias e semanais, e aplicando-os com rapidez e constância. O objetivo desta etapa é ajudar as pessoas a redesenhar tarefas, avaliar a produção dos agentes, aplicar discernimento, gerenciar riscos e colaborar cada vez mais e melhor com equipes híbridas de humanos e agentes.

Treinamentos de sessão única não são uma boa opção para criar hábitos de trabalho diante de uma tecnologia que muda praticamente a cada semana. O processo de capacitação deve ser contínuo, pragmático e integrado ao fluxo de trabalho. Algumas organizações estão migrando do treinamento em sala de aula para o coaching integrado ao dia a dia. Por exemplo, uma empresa global de tecnologia da Fortune 500 incorporou coaches de IA diretamente às equipes de engenharia, com um coach para cada cinco a dez funcionários. Eles participavam de cerimônias e retrospectivas de sprint, ajudavam a solucionar problemas no fluxo de trabalho, aprimoravam a criação de prompts e as práticas de revisão, e deixavam as pessoas confiantes na sua capacidade de utilizar a tecnologia de maneira segura. Ao integrar o aprendizado ao trabalho, a empresa transformou experimentação em hábitos muito mais rapidamente do que qualquer treinamento jamais conseguiria.

A narrativa em torno da requalificação é tão importante quanto o desenho do programa. Uma arquitetura de certificação integrada – que mapeia os níveis de competência, de 1 (conscientização) a 5 (consolidação) – permite aos funcionários enxergar o próprio progresso e aos gestores avaliar seu desenvolvimento. O engajamento dos funcionários é mais efetivo quando são capazes de visualizar um trabalho de maior valor e quando a organização demonstra, por meio do desenho dos cargos e de planos de carreira, que pretende investir em sua evolução profissional.

Como mostram as pesquisas do McKinsey Global Institute, embora até 57% das horas de trabalho nos Estados Unidos sejam hoje automatizáveis, mais de 70% das habilidades humanas valorizadas pelos empregadores continuarão em demanda. Isso demonstra que o futuro do trabalho consiste em uma verdadeira parceria de competências entre pessoas, agentes e robôs (Quadro 4).

Consolidação: redesenhar o sistema operacional

O capítulo final do roteiro agêntico é a incorporação de novos comportamentos e o redesenho dos fluxos de trabalho. Isso só ocorre quando o sistema operacional formal reforça as novas maneiras de trabalhar. Se métricas, incentivos, autonomia de decisão, critérios de promoção e rituais de gestão continuarem recompensando os comportamentos antigos, os novos não perdurarão, não importa quão bem-sucedidas tenham sido as etapas anteriores.

É nesse ponto que a maioria das transformações agênticas deixa a desejar. Elas medem a quantidade de logins, o volume de licenças, o total de prompts e o número de acionamentos de agentes, mas não se a qualidade do trabalho melhorou. Uma abordagem mais robusta deve vincular a adoção agêntica ao desempenho dos processos: tempo de ciclo, qualidade, experiência do cliente, velocidade de decisão, redução de riscos e valor capturado por fluxo de trabalho. À medida que a utilização de agentes amadurece, o sistema de medição deve incorporar critérios econômicos: valor criado por fluxo de trabalho, custo por tarefa, ônus da revisão humana e evolução da qualidade ao longo do tempo.

A Salesforce é um bom exemplo desse reforço voltado aos resultados. Com o Agentforce, a empresa monitora a adoção em relação a resultados operacionais, incluindo a porcentagem de casos de suporte que os agentes resolvem de forma autônoma e a redução no tempo de resolução. Mas essa lição vai muito além do âmbito de uma só empresa. A IA agêntica se firma quando a organização mede se, de fato, o trabalho tornou-se melhor, mais rápido, mais seguro ou mais valioso – e não apenas se as pessoas estão utilizando ferramentas de IA.

Os líderes precisam estar cientes de que, quando a confiança é abalada, os funcionários podem regredir da fase de consolidação para a de conscientização ou crença. Os líderes da mudança devem monitorar a posição das pessoas nessa curva (por exemplo, medindo como e onde elas aceitam ou rejeitam as recomendações para utilizar ferramentas de IA) e encarar a perda de confiança como um sinal para retornar à etapa certa, não para aumentar a pressão ainda mais.

As organizações que avançam mais rapidamente tratam a resistência não como um obstáculo irracional, mas como uma fonte de dados. Elas identificam onde residem o medo, a ambiguidade, as lacunas de competência e os atritos nos processos, e concebem intervenções para lidar diretamente com essas barreiras.

O papel da liderança

A gestão da mudança na era agêntica exige atenção especial de CEOs, diretores financeiros e diretores de recursos humanos, sendo que cada um exerce papéis distintos, mas complementares.

CEOs difundem a voz do cliente de ponta a ponta, abrangendo fluxos de trabalho e ecossistemas. Eles definem a ambição “C4”, que não implica executar um plano fixo, mas sim reconfigurar o trabalho mais depressa que a concorrência. Para um CEO, os sinais mais importantes, além da narrativa estratégica, são a sua própria cadência operacional, as perguntas que faz, os agentes que utiliza explicitamente e as decisões que toma e que toda a organização pode acompanhar.

Diretores financeiros recorrem à disciplina orçamentária para encontrar novas formas de realizar o trabalho em uma estrutura mais enxuta. É o que um líder chama de “pressão orçamentária extrema” para catalisar o aprendizado. Diretores financeiros alocam capital para experimentos futuros como um portfólio e sabem que, na transformação agêntica (como no capital de risco), um pequeno número de iniciativas gera a maior parte do valor. Disciplina financeira não é cortar o financiamento de experimentos antes da hora, mas sim investir mais naqueles que ensinam algo à organização. Como o custo dos tokens de IA já começa a figurar nas demonstrações de resultados, o papel do diretor financeiro é exigir a criação de valor. Ele define quanto gastar em tokens, restringe a reposição de funcionários e exige o aumento da produtividade total (pessoas + tokens).

Os diretores de recursos humanos talvez tenham o papel mais crucial: tornar a mudança algo pessoal e elaborar estratégias de aprendizado que combinem pessoas, agentes e, em alguns contextos, robôs. Eles repensam as qualidades intrínsecas de um candidato (resiliência, agilidade de aprendizado, discernimento, capacidade de conexão com outros) e aquelas que precisarão ser desenvolvidas (reimaginar fluxos de trabalho, tomar decisões de qualidade, assegurar que a colaboração entre humanos e IA seja ética). Os diretores de recursos humanos desenham as trajetórias profissionais que tornam visível e crível o investimento da organização nas pessoas. Tanto a utilização de dados para realizar previsões e monitorar mudanças fundamentais nos fluxos de trabalho como a promoção da IA agêntica para aumentar o retorno do investimento serão diferenciais transformadores para muitos departamentos de RH – ao mesmo tempo em que agentificam seus próprios fluxos de trabalho.

Para todos os líderes, três imperativos permanecem constantes: definir a direção com clareza, mesmo admitindo incertezas; reinventar o modelo operacional que a sustentará; e adotar uma postura diante do aprendizado que sirva de exemplo do comportamento que exigem dos outros.

A era agêntica recompensará as organizações capazes de aprender em velocidade superior àquela para a qual seus sistemas operacionais foram originalmente projetados. Além da transformação técnica de ferramentas, dados e arquitetura, os líderes precisam gerir a transformação humana de mentalidades, comportamentos, papéis e sistemas. Devem conduzir os funcionários por uma jornada que vai da conscientização à crença, ao compromisso, à capacitação e, enfim, a um sistema operacional fortalecido. Quando esses elementos se unem, os funcionários não vivenciam a IA como algo imposto, e sim como um caminho para ampliar sua relevância, discernimento e impacto. A transformação deixa de ser algo que acontece com a organização e torna-se algo que a organização lidera.