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Capacitação

Quem estará acima da régua na era da IA?

E isso pode representar uma oportunidade extraordinária para um país como o Brasil; produção científica nacional dá margem para esperança

Fábio Lacerda

10 de outubro de 2026

15 min de leitura

No mercado corporativo, usamos com frequência a expressão “régua alta”. Queremos contratar profissionais acima da média, formar times de alta performance e aumentar a chamada densidade de talentos das organizações. Mas há uma pergunta que talvez tenhamos feito pouco: o que, exatamente, significa estar acima da régua?

Durante décadas, construímos alguns atalhos para responder a essa pergunta. Formação em boas universidades. Domínio técnico. Capacidade analítica. Experiência em empresas reconhecidas. Passagem por desafios complexos. Fluência em determinados idiomas ou tecnologias. Esses critérios têm muito valor. Uma formação acadêmica sólida oferece repertório e estrutura de pensamento. Experiência acumulada reduz erros, encurta caminhos e aumenta o pragmatismo. Não há razão para acreditar que essas coisas deixarão de ser importantes.

O que a inteligência artificial começa a colocar em discussão é outra: se os atributos que historicamente utilizamos para reconhecer os melhores profissionais continuarão tendo o mesmo peso relativo na geração de resultados. E essa é uma discussão particularmente relevante para o Brasil. Segundo o IBGE, apenas 20,4% dos brasileiros com 25 anos ou mais tinham ensino superior completo em 2024. Mais impressionante: 44,3% não haviam concluído a educação básica obrigatória. Entre os jovens adultos de 25 a 34 anos, 24% possuem formação superior, menos da metade da média de 49% dos países da Organização para a Cooperação e o Desenvolvimento Econômico (OCDE).

O problema não é apenas o acesso. Há também uma profunda lacuna de aprendizagem. Na edição de 2025 do Programa Internacional de Avaliação de Estudantes da OCDE (PISA), cujos resultados foram divulgados em setembro de 2026, o Brasil continuou muito abaixo da média da OCDE nas três competências fundamentais avaliadas, estagnado desde 2018. Em 2025, o País obteve 409 pontos em ciências, contra 482 da OCDE; 408 em leitura, contra 461; e apenas 377 em matemática, contra 463. Mais preocupante ainda, 43,8% dos estudantes brasileiros ficaram abaixo do nível mínimo de proficiência simultaneamente em ciências, leitura e matemática — mais que o dobro da média de 19,7% da OCDE. No outro extremo, apenas 1,8% dos brasileiros alcançaram os níveis mais altos de desempenho em pelo menos uma dessas áreas, ante 11,9% na média da organização. Os números mostram que nosso desafio educacional não está apenas em levar jovens à escola, mas em garantir que eles desenvolvam as competências básicas necessárias para competir em um mercado de trabalho cada vez mais baseado em conhecimento, tecnologia e capacidade de aprender.

O contraste é particularmente revelador: apesar dessa fragilidade na educação básica, o Brasil ocupa a 14ª posição mundial em volume de produção científica no ranking do SCImago. Somos, portanto, um país capaz de produzir excelência na fronteira do conhecimento, mas que ainda não consegue distribuir amplamente as condições para que esse potencial floresça. Nosso desafio educacional não é apenas elevar a média; é ampliar drasticamente o número de brasileiros que têm acesso às competências hoje concentradas em uma parcela muito menor da população.

Em uma economia na qual diploma, formação técnica e conhecimento acumulado funcionam como filtros de acesso às melhores oportunidades, esses números significam que uma parcela enorme da população brasileira começa a corrida bem atrás. A inteligência artificial talvez não elimine essa desigualdade. Mas há sinais de que ela pode mudar parte da dinâmica.

Quando o conhecimento deixa de ser tão escasso

Pense em algumas atividades comuns do trabalho intelectual: escrever um documento, estruturar uma apresentação, analisar informações, pesquisar um mercado, traduzir um texto, construir uma planilha, escrever código, resumir centenas de páginas ou explorar hipóteses para solucionar um problema. Há poucos anos, o desempenho nessas atividades dependia fortemente daquilo que cada profissional havia conseguido acumular ao longo de sua formação e experiência. Agora, parte desse conhecimento está disponível sob demanda e isso muda a equação.

Um profissional pode não saber programar profundamente, mas consegue construir uma aplicação com auxílio de IA. Pode não dominar Excel, mas desenvolveuma análise sofisticada orientando um agente. Pode não escrever com excelência, mas estruturaboas ideias e usaa tecnologia para transformá-las em um texto de qualidade. Em outras palavras, a IA começa a transformar conhecimento acumulado em conhecimento acessível. E, quando algo que era escasso se torna abundante, seu valor relativo tende a mudar.

As primeiras pesquisas sobre o impacto da IA no trabalho mostram justamente um fenômeno interessante: em diversas atividades, os maiores ganhos não aparecem necessariamente entre os melhores profissionais. Eles aparecem entre aqueles que estavam mais atrás. Pesquisadores de Stanford e do MIT analisaram mais de 5 mil profissionais de atendimento durante a introdução de um assistente de inteligência artificial. O estudo, publicado em 2025 no The Quarterly Journal of Economics, mostrou que a IA aumentou a produtividade em cerca de 15% na média. Entre os trabalhadores menos experientes e de menor desempenho, entretanto, os ganhos chegaram a aproximadamente 30%, enquanto entre os profissionais mais experientes foram pequenos. Uma das explicações encontradas pelos pesquisadores é particularmente relevante: a IA consegue capturar e disseminar práticas dos profissionais mais produtivos, permitindo que trabalhadores menos experientes avancem mais rapidamente na curva de aprendizado.

Uma evidência recente sugere que esse efeito pode ir além das diferenças de experiência profissional e alcançar a própria escolaridade. Em um experimento randomizado publicado em 2026 pelo National Bureau of Economic Research (NBER), 1.174 adultos com diferentes níveis de formação receberam o mesmo problema de negócios para resolver, parte deles com acesso a um assistente baseado no GPT-4.1. Sem IA, os participantes com maior escolaridade apresentaram desempenho significativamente superior aos de menor escolaridade. Com a tecnologia, porém, aproximadamente 75% dessa diferença desapareceu. Ambos os grupos melhoraram, mas o ganho foi substancialmente maior entre aqueles com menor educação formal. A IA não eliminou o valor da formação — os mais escolarizados ainda demonstraram maior capacidade de utilizar a ferramenta —, mas reduziu drasticamente o quanto essa diferença se convertia em diferença de resultado (veja este working paper).

Talvez estejamos diante de algo parecido com uma redução do “gap de capacidade” para determinadas tarefas, mas isso não significa que todos se tornarão iguais. Significa que algumas das vantagens competitivas que separavam um profissional excelente de um profissional mediano podem estar ficando mais baratas e acessíveis. E, se isso acontecer, a régua não desaparecerá. Ela mudará de lugar.

A nova régua

Quando qualquer pessoa consegue produzir um texto razoável, escrever código básico ou gerar uma análise em segundos, ser capaz de produzir deixa de ser suficiente. Passa a importar cada vez mais saber o que deve ser produzido. É uma diferença enorme. A pergunta deixa de ser apenas “você sabe fazer?” e passa a ser “você sabe o que vale a pena fazer?”. É nesse mundo que atributos como senso crítico, criatividade, curiosidade, capacidade de formular problemas, julgamento, repertório de contexto, empatia, comprometimento e capacidade de aprender rapidamente tendem a ganhar muito mais importância.

O próprio Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, reforça essa mudança de perfil. Pensamento analítico continua sendo a competência central mais valorizada pelos empregadores, enquanto pensamento criativo, resiliência, flexibilidade, agilidade, curiosidade e aprendizagem contínua aparecem entre as capacidades consideradas essenciais hoje e que devem ganhar ainda mais importância até 2030. Ao mesmo tempo em que cresce a demanda por competências técnicas em IA e dados, o relatório sugere que capacidades profundamente humanas continuarão sendo decisivas para diferenciar profissionais.

Há uma razão para isso. A IA consegue oferecer respostas extraordinárias. Mas ainda precisamos de alguém capaz de dizer se aquela é a resposta certa ou, bem mais comum, que parte precisa ser ajustada.

Esse efeito apareceu também em um experimento com 758 consultores do Boston Consulting Group, posteriormente publicado na revista Organization Science. Em tarefas nas quais o GPT-4 era competente, os profissionais que utilizaram IA trabalharam cerca de 25% mais rápido, concluíram mais tarefas e produziram resultados de qualidade aproximadamente 30% superior. Os maiores ganhos ocorreram entre os profissionais que inicialmente apresentavam desempenho inferior. Mas o experimento também mostrou o outro lado da equação: em uma tarefa situada fora da capacidade do modelo, os consultores que utilizaram IA foram 19 pontos percentuais menos propensos a chegar à resposta correta. A tecnologia aumentou a capacidade — mas também tornou mais valioso o julgamento sobre quando confiar nela.

Esse talvez seja um dos melhores exemplos da nova régua. Saber usar IA será importante, mas saber quando não confiar nela será ainda mais. Quando a produção de respostas se torna barata, o pensamento crítico se torna caro. Quando criar dez alternativas leva segundos, escolher a alternativa correta passa a valer mais. Quando conhecimento está disponível para todos, saber fazer boas perguntas e conectar informações ganha importância. A excelência profissional pode estar migrando, portanto, de uma lógica baseada predominantemente em quanto conhecimento alguém carrega consigo para outra baseada também em quanto valor consegue criar usando todo o conhecimento disponível ao seu redor.

E é aí que surge uma oportunidade para o Brasil

É preciso cuidado para não romantizar nossas deficiências educacionais. A falta de educação de qualidade continua sendo um dos maiores obstáculos ao desenvolvimento do país, e nenhuma tecnologia deveria servir de desculpa para aceitá-la. Mas também não devemos ignorar outro fato. Por décadas, provavelmente deixamos talentos extraordinários invisíveis porque nosso sistema econômico teve dificuldade de enxergá-los.

Pessoas com enorme capacidade de resolver problemas, liderar, negociar, criar, compreender outras pessoas ou encontrar soluções com poucos recursos nem sempre tiveram acesso ao conhecimento técnico, ao inglês, às melhores universidades ou às empresas capazes de transformar essas capacidades em oportunidades profissionais. A inteligência artificial pode começar a preencher parte dessa distância. Não substituindo educação, mas multiplicando capacidade.

Uma pessoa com criatividade e iniciativa, mas com limitações de escrita, passa a ter um copiloto. Uma pessoa com grande compreensão de um problema de negócio, mas sem domínio de programação, passa a conseguir construir protótipos. Alguém que nunca teve acesso aos melhores professores passa a ter, pela primeira vez, um tutor disponível permanentemente. Uma pequena empreendedora pode acessar competências de marketing, finanças e tecnologia que anteriormente exigiam diferentes especialistas.

A consequência potencial é profunda: talentos que antes não conseguiam transformar capacidade em produção passam a ter instrumentos para fazê-lo. É quase como se diminuíssemos o custo de transformar potencial em resultado.

As empresas também precisarão rever seus filtros

Se essa transformação se confirmar, não bastará oferecer ferramentas de inteligência artificial aos funcionários. Será necessário repensar como encontramos talentos. Talvez o currículo tradicional diga cada vez menos sobre o potencial de uma pessoa. Talvez processos seletivos precisem avaliar menos aquilo que alguém memorizou e mais aquilo que consegue realizar com os recursos disponíveis.

Em vez de perguntar apenas onde alguém estudou, poderemos perguntar como essa pessoa estrutura um problema que nunca viu. Em vez de avaliar se conhece determinada ferramenta, poderemos avaliar sua velocidade para aprender uma ferramenta nova. Em vez de impedir o uso de IA em um processo seletivo, talvez faça mais sentido permiti-lo e observar quem consegue chegar ao melhor resultado. Afinal, no ambiente de trabalho real, a IA estará disponível.

A régua alta continuará existindo e talvez fique até mais alta. Mas poderá se tornar menos dependente de pedigree e mais dependente da capacidade real de gerar impacto. Essa seria uma mudança extraordinária.

A tecnologia, sozinha, não democratizará nada

É uma visão otimista, sim. Existe, entretanto, uma condição essencial para que essa visão otimista se concretize. Acesso à inteligência artificial, alfabetização digital e capacitação precisam chegar a uma parcela ampla da sociedade. Caso contrário, podemos produzir exatamente o efeito inverso: profissionais que já possuem melhor educação, melhor infraestrutura e maior acesso à tecnologia utilizarão IA para ampliar ainda mais sua vantagem.

A oportunidade não está simplesmente na existência da inteligência artificial. Está em democratizar a capacidade de utilizá-la. Esse talvez seja um dos grandes desafios para empresas, governos e instituições de ensino nos próximos anos. A discussão sobre IA e trabalho costuma partir do medo: quais empregos desaparecerão? Quem será substituído? Quantas funções serão automatizadas? São perguntas legítimas. Mas existe outra pergunta, menos frequente e talvez igualmente importante: quantas pessoas poderão finalmente fazer coisas que antes estavam fora de seu alcance?

Para um país desigual como o Brasil, essa pergunta deveria estar no centro da discussão. Talvez a maior transformação provocada pela inteligência artificial não seja simplesmente substituir algumas profissões ou criar outras. Talvez seja permitir que o potencial humano, antes escondido atrás de barreiras de formação, conhecimento técnico e acesso, consiga finalmente aparecer. A inteligência artificial não precisa baixar a régua. Ela pode tornar a régua mais alta e, ao mesmo tempo, permitir que muito mais gente tenha a oportunidade de alcançá-la.