Inteligência Artificial
03 de setembro de 2026
O desafio atual da colaboração
Na medida em que o processo criativo começa com a IA, organizações precisam repensar como preservar a construção coletiva das ideias
Em pouco mais de três anos, ferramentas de inteligência artificial generativa passaram a ocupar grande parte do trabalho nas organizações, seja para escrever, programar, pesquisar, planejar, analisar ou projetar.
A presença já é tão grande que, para muitos profissionais, ficou difícil imaginar como seria o trabalho sem acesso a esses modelos. Chats, copilotos e agentes se tornaram tão presentes no cotidiano corporativo que já se aproximam da lógica de aplicações esperadas em um “pacote” básico de ferramentas administrativas, como o MS Office no começo dos anos 2000.
Os ganhos de produtividade ajudam a explicar essa adoção. Eles aparecem tanto nos resultados quase imediatos que percebemos depois de alguns prompts em nossa rotina quanto em estudos formais. Em uma pesquisa da Microsoft Research, desenvolvedores com acesso ao Copilot concluíram uma tarefa de programação, em média, em menos da metade do tempo gasto pelo grupo sem a ferramenta.
Quando uma tecnologia encurta de forma tão expressiva a distância entre ideia e feito, ela não apenas melhora a eficiência. Também altera a expectativa sobre o ritmo de entrega, amplia o volume de trabalho possível e muda a percepção do que passa a ser considerado rápido, suficiente ou competitivo dentro das organizações. Até nossa compreensão sobre o que é uma tarefa complexa começa a mudar.
Essa lógica não se limita a uma área específica. À medida que assistentes se tornam mais capazes e agentes passam a executar tarefas de forma integrada, os modelos deixam de atuar apenas como interfaces interativas e passam a compor, com maior autonomia, a própria operação do trabalho. Em vez de apenas sugerirem caminhos, passam também a executar partes da entrega.
Um grupo de pesquisadores, com participação da Universidade de Tsinghua, na China, já sugere inclusive um modelo em que os próprios sistemas organizam parte do fluxo e recorrem às pessoas apenas quando precisam de julgamento, intenção, limite ou decisão subjetiva. Não estamos falando apenas de ferramentas que ajudam a criar, mas de sistemas que começam também a organizar e executar.
Interações
Mas as entregas não são a única parte do trabalho. As interações também são fundamentais. Jaime DeLanghe resume bem essa ideia em um texto chamado “O trabalho é a conversa”: muito do trabalho acontece justamente nas trocas, nos alinhamentos, nas perguntas, nas discordâncias e nas decisões construídas entre pessoas. E é aqui que surge uma mudança menos óbvia. Enquanto os sistemas passam a fazer mais, grande parte das interações com IA continua sendo individual.
Atualmente, a maioria das interfaces dos modelos de IA funciona por meio de interações individuais. O padrão mais comum ainda é uma única pessoa diante de um chat, escrevendo prompts, recebendo respostas, refinando caminhos e avançando sozinha. Mesmo quando essas ferramentas estão integradas a outras plataformas ou envolvem múltiplos agentes operando em conjunto, a lógica central continua sendo uma relação direta entre indivíduo e sistema. A experiência continua sendo, em grande parte, uma conversa privada.
Essa interface funciona muito bem. Ela reduz atrito, simplifica o uso e transforma tarefas complexas em interações acessíveis, hoje inclusive por voz. Mas essa eficiência também desloca uma parte significativa da criação para uma esfera menos visível e menos compartilhada. Ideias passam a ser exploradas em conversas privadas com modelos.
Primeiras versões surgem rapidamente. Estruturas, rascunhos, protótipos e argumentos ganham forma antes mesmo de outras pessoas entrarem na conversa. Boris Cherny, criador e líder do Claude Code na Anthropic, descreve publicamente um fluxo em que a ferramenta participa desde o planejamento das funcionalidades e está integrada ao cotidiano de desenvolvimento da empresa.
O processo criativo que muitas vezes começava na interação entre pessoas passa a começar na interação entre indivíduo e sistema. Equipes continuam existindo, evidentemente, mas em muitos casos entram depois, quando uma direção já foi escolhida, uma hipótese já foi organizada e uma solução já ganhou contorno.
É justamente nesse ponto que a discussão sobre colaboração se torna mais delicada, porque colaborar nunca foi apenas dividir tarefas. Colaborar também é uma forma de pensar para além da própria visão individual. É na troca que hipóteses frágeis encontram contrapontos, repertórios diferentes se cruzam, pontos cegos aparecem e decisões ganham mais densidade.
Colaboração também se relaciona com aprendizagem. Malcolm Knowles, ao popularizar a andragogia, ajudou a consolidar a ideia de que adultos aprendem melhor quando conseguem relacionar experiência, autonomia e contextos significativos de troca. Albert Bandura, por sua vez, mostrou como grande parte do comportamento humano é aprendida por observação e interação com outras pessoas.
Em termos simples, aprendemos muito com outras pessoas. Quando parte relevante da exploração inicial deixa de ocorrer em grupo, não se perde apenas uma conversa. Perde-se também contexto, repertório compartilhado e a oportunidade de acompanhar como uma ideia foi construída.
Menos construções coletivas
O risco é perder construções coletivas. Quando menos gente participa do início de um processo, menos repertório circula, menos contexto é compartilhado e menos espaço existe para que uma ideia seja testada, ampliada ou revista antes de ganhar velocidade. A execução pode se tornar mais rápida, mas isso pode acontecer à custa da qualidade do pensamento que sustenta essa execução. E, junto com isso, perde-se também parte do pensamento sistêmico.
Luiz Carlos da Vila, grande sambista brasileiro, dizia em tom bem-humorado que “a maior invenção do homem é a roda”. Não se referia apenas ao objeto, mas também à roda de conversa e à roda de samba, espaços genuínos de interação, criatividade e troca. A imagem ajuda a lembrar que nem todo ganho do trabalho aparece em uma entrega. Há valor também no encontro, na circulação de ideias e no que surge entre as pessoas.
Esse ponto ganha ainda mais importância em um momento de ansiedade em relação à tecnologia. O Workmonitor 2026, da Randstad, mostra trabalhadores tentando se adaptar ao crescimento da IA ao mesmo tempo em que convivem com preocupações sobre seus efeitos no trabalho. Sob pressão para acompanhar essa mudança, produzir primeiro e discutir depois pode parecer o caminho mais seguro. Mas velocidade, sozinha, não garante valor.
A pressa de executar, mediada por modelos capazes de gerar textos, mídias ou análises em segundos, pode favorecer aquilo que já vem sendo chamado de AI slop ou, no ambiente de trabalho, workslop. Em termos simples, são entregas geradas com IA que parecem profissionais à primeira vista, mas são superficiais, imprecisas ou incompletas e acabam exigindo retrabalho humano. O ganho de produtividade de uma pessoa pode, assim, transferir trabalho para outras. O que parecia eficiência individual se transforma em custo coletivo.
Quando a criação acontece de forma individual com modelos, surge também o risco de sycophancy. Trata-se de um comportamento em que sistemas favorecem respostas que parecem agradar o usuário ou validar suas hipóteses iniciais. Pesquisas indicam que, nessas situações, as IAs frequentemente reforçam ideias e comandos em vez de questioná-los. O problema é que, em vez de colocar uma ideia à prova, muitas vezes apenas a processam e devolvem com aparência de consistência. A IA pode ampliar nossas ideias, mas nem sempre as confronta.
Já começam a aparecer práticas que tentam compensar esse comportamento. Um exemplo são comandos ou skills como “Grill Me”, que pedem ao modelo para interrogar o usuário, questionar premissas e evitar avançar imediatamente com a primeira solução. Isso é útil porque devolve parte das decisões para o humano e cria mais espaço para reflexão. Ainda assim, não resolve completamente o problema da colaboração: uma interação mais crítica entre pessoa e modelo continua sendo uma interação entre uma pessoa e um modelo.
Isso me parece central para pensar o momento atual. Sou um defensor claro do uso dessa tecnologia. Já escrevi, inclusive, sobre a importância de preparar o ambiente organizacional, organizar dados e ampliar o letramento para que o uso da IA seja mais consciente. Retomo essas lentes aqui porque a questão da colaboração passa pelo mesmo ponto.
Um dos desafios da gestão hoje é equilibrar velocidade com segurança e qualidade com autonomia. Não basta adotar a ferramenta. É preciso entender o que ela acelera, o que ela oculta e quais capacidades humanas podem estar sendo deslocadas para fora do processo sem que a organização perceba imediatamente.
Muito se fala em manter o humano no loop. Algo que apoio, mas talvez já não seja suficiente para descrever o tamanho do desafio. O ponto agora não é apenas manter um humano interagindo com sistemas cada vez mais capazes. O ponto é manter humanos, no plural, dentro do processo de construção de sentido.
Isso significa garantir que grupos continuem debatendo, discordando, revisando premissas, compartilhando contexto e amadurecendo decisões coletivamente. Preservar espaços de contraste, escuta e construção compartilhada passa a ser parte essencial da própria qualidade do trabalho.
A IA cria, sem dúvida, uma oportunidade real de reorganizar o trabalho. Os ganhos de produtividade mostram isso. E talvez seja justamente esse o ponto mais importante. Se os sistemas conseguem executar mais, nós deveríamos usar esse ganho para ampliar a qualidade da participação humana, e não para reduzir ainda mais os momentos em que pessoas pensam juntas. Com mais tempo disponível para certas tarefas, deveríamos ser capazes de considerar mais visões, envolver mais perspectivas e construir soluções com maior densidade coletiva.
Mas essa reorganização não acontecerá sozinha. Ela exige uma compreensão mais madura de que, além da decisão individual, a colaboração coletiva continua sendo insubstituível. Em um cenário em que as interações com IA são majoritariamente individuais e privadas, uma das tarefas mais importantes das lideranças será recriar condições para que o pensamento coletivo não se torne uma etapa tardia, protocolar ou apenas decorativa.
Talvez a pergunta mais importante deste momento não seja se a inteligência artificial vai colaborar conosco. Em muitos casos, ela já colabora. A pergunta mais difícil é outra: em meio a tanta eficiência individual, continuaremos criando condições para que humanos sigam colaborando entre si?
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Quem publicou esta coluna
Lucas Tangi
