A história de Beth Galetti ajuda a entender uma mudança importante: a IA não está apenas automatizando tarefas. Ela está redistribuindo a capacidade de construir dentro das empresas.
Beth Galetti é Senior Vice President de People Experience and Technology da Amazon. Na prática, uma das principais executivas de RH da companhia. Ela começou a carreira como desenvolvedora, mas estava havia cerca de 25 anos sem escrever código. Até decidir experimentar as novas ferramentas de inteligência artificial da Amazon.
Poucos meses depois, Galetti afirma já ter produzido mais de 100 mil linhas de código com IA. Em um voo para Seattle, construiu uma aplicação que depois seria usada em uma competição interna da Amazon. Mais de 1.500 funcionários participaram criando soluções para problemas reais do trabalho.
Mas o número de linhas de código é provavelmente a parte menos importante da história. A principal lição é outra: a IA está diminuindo drasticamente a distância entre ter uma ideia e conseguir executá-la.
Até pouco tempo atrás, um funcionário de RH, financeiro ou operações que identificasse um problema dependia de uma equipe de tecnologia, orçamento e espaço no roadmap para construir uma solução. Agora, algumas dessas pessoas conseguem simplesmente descrever o que precisam em linguagem natural e começar a desenvolver por conta própria.
Na Amazon, um funcionário criou uma aplicação que transformou um processo manual de quase quatro horas em uma verificação automatizada de um segundo, com potencial para economizar dezenas de milhares de horas por ano.
Esse exemplo aponta para uma das grandes mudanças provocadas pela IA: software está deixando de ser exclusivamente uma competência de quem trabalha com software.
Isso não significa que todo mundo será desenvolvedor. Significa que cada profissional ganha uma capacidade muito maior de construir pequenas ferramentas, agentes, automações e aplicações ao redor do próprio trabalho.
O profissional de RH pode criar sua ferramenta. O vendedor pode automatizar parte de sua operação. O financeiro pode construir um agente para analisar determinados dados. O gerente pode transformar uma planilha e um processo manual em uma aplicação. Surge uma espécie de funcionário-builder.
E isso muda também o papel das áreas de tecnologia. Se pequenos problemas podem ser resolvidos diretamente por quem está próximo deles, os engenheiros deixam de gastar parte do tempo atendendo demandas menores e podem se concentrar em arquitetura, infraestrutura, segurança e problemas realmente complexos. Essa é exatamente uma das consequências destacadas por Galetti.
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Existe uma segunda lição importante na experiência dela: não é preciso dominar a tecnologia antes de começar a usá-la. Galetti conta que não sabia exatamente como construir sua aplicação. Perguntou ao assistente interno da Amazon qual ferramenta deveria utilizar, abriu o Kiro e começou. Para ela, o aprendizado aconteceu durante a execução.
Essa talvez seja uma inversão importante para líderes. Durante muito tempo, empresas abordaram novas tecnologias assim:
treinar → aprender → dominar → usar.
Com IA, o caminho pode ser muito mais parecido com:
usar → errar → aprender → melhorar.
A fluência nasce da frequência.
Por isso, talvez uma das melhores estratégias de treinamento em IA não seja colocar milhares de funcionários em cursos sobre inteligência artificial. É dar ferramentas, criar segurança para experimentar e encontrar problemas reais para que eles resolvam usando IA.
A Amazon parece ter entendido essa combinação. A companhia diz disponibilizar ferramentas de IA para seus funcionários e, simultaneamente, anunciou um compromisso de US$ 2,5 bilhões para preparar pelo menos 50 milhões de pessoas para o futuro do trabalho, incluindo programas de qualificação e certificações em IA. Ferramenta sem capacitação gera pouco impacto. Capacitação sem ferramenta vira teoria.
Mas talvez exista uma lição ainda mais profunda para quem lidera empresas. Quando Galetti diz que essas ferramentas estão ampliando aquilo que as pessoas são capazes de fazer, estamos falando de uma mudança na própria unidade econômica do trabalho.
As empresas param de perguntar “quantas pessoas precisamos para realizar esse processo?”E começa a indagar: “quanto uma pessoa equipada com IA consegue realizar?” É uma diferença enorme. Porque, à medida que esse multiplicador aumenta, organogramas, funções, equipes e processos desenhados para uma era anterior começam inevitavelmente a parecer grandes demais ou lentos demais.
Por isso, talvez a grande transformação da IA nas empresas não seja colocar um chatbot na mão de todos. É transformar cada funcionário em alguém capaz de identificar um problema, construir uma solução e eliminar trabalho que antes simplesmente fazia parte do trabalho.
Durante décadas, as empresas contrataram pessoas para operar sistemas. Depois contrataram desenvolvedores para construir esses sistemas. Agora podemos estar entrando em uma terceira fase: aquela em que cada profissional começa a construir pequenos sistemas ao redor de si mesmo. E, se isso acontecer em escala, a IA não mudará apenas como trabalhamos. Ela mudará a própria arquitetura das empresas.
