Tem uma parte meio antipática no aprendizado: errar.
A primeira apresentação costuma ser ruim. A primeira análise tem buracos. O primeiro texto parece muito melhor na nossa cabeça. E aí aparece alguém mais experiente e diz aquela frase que ninguém gosta muito de ouvir: “Não está bom. Faz de novo.”
Durante décadas, boa parte do desenvolvimento profissional aconteceu exatamente aí. Você fazia, errava, passava aquela vergonha, recebia feedback, ficava um pouco incomodado, entendia onde tinha errado e tentava novamente. Não era particularmente eficiente. Mas talvez justamente por isso funcionasse.
Agora entrou a IA.
E ela faz algo maravilhoso e, ao mesmo tempo, potencialmente perigoso: deixa o trabalho bom cedo demais.
Um jovem profissional pode produzir em minutos um texto bem escrito, uma análise estruturada ou uma apresentação bastante convincente. É excelente para produtividade. Minha dúvida é se é igualmente bom para a formação.
Essa questão fica ainda mais interessante quando olhamos para as novas gerações.
Uma pesquisa de maio do ano passado da Deloitte, o Global’s 2025 Gen Z and Millennial Survey, ouviu mais de 23 mil pessoas em 44 países. O estudo mostra uma geração que quer aprender: 50% da Geração Z esperam que seus gestores ensinem e atuem como mentores, mas apenas 36% dizem que isso realmente acontece. Em outro recorte do mesmo estudo, quase 9 em 10 Gen Zs dizem valorizar aprendizado no próprio trabalho e experiência prática.
Ou seja, não compro muito a tese fácil de que “essa geração não quer ouvir feedback”.
Talvez a questão seja mais complexa: temos uma geração que quer desenvolvimento chegando ao mercado justamente quando estamos retirando do trabalho parte da fricção que sempre produziu desenvolvimento.
Um movimento recente da consultoria EY nos Estados Unidos me chamou atenção exatamente por isso.
A empresa está redesenhando a formação de jovens profissionais com iniciativas, como o Skills Arcade e o Career Residency. No Skills Arcade, estudantes enfrentam situações com prioridades conflitantes, informações aparentemente confiáveis e decisões em que a resposta não é óbvia. A proposta é fazê-los perceber como pensam, decidem e lidam com complexidade.
E a EY é explícita sobre o motivo: em um mundo no qual a IA responde perguntas em segundos e automatiza tarefas que antes formavam os profissionais, aumentam de valor justamente capacidades como julgamento, curiosidade, colaboração e capacidade de fazer boas perguntas.
Há uma certa ironia nisso. Quanto mais tecnologia temos, mais precisamos criar artificialmente situações para desenvolver competências que antes o próprio trabalho desenvolvia naturalmente.
Um artigo do World Economic Forum, “Which skills will help people most in an AI-driven future?”, publicado em 27 de agosto de 2026, leva essa discussão ainda mais longe. Ele aponta julgamento, pensamento crítico, criatividade, curiosidade e capacidade de conectar coisas aparentemente desconectadas como competências particularmente importantes na era da IA.
E usa um exemplo que achei fascinante: o desenvolvimento esportivo da Noruega.
No esporte infantil norueguês, a filosofia historicamente não é identificar os melhores o mais cedo possível e maximizar sua performance. Crianças são estimuladas a brincar, experimentar diferentes modalidades, errar e desenvolver repertório antes de aumentar a pressão competitiva.
A ideia é simples: não produzir o melhor atleta aos 10 anos. Desenvolver o atleta que poderá ser excelente aos 25.
O resultado, claro, não pode ser atribuído apenas a essa filosofia. Mas a Noruega conquistou 41 medalhas, 18 delas de ouro, nos Jogos Olímpicos de Inverno de 2026.
Talvez exista uma lição importante para as empresas aí.
Estamos obcecados, com alguma razão, em medir quanto a IA aumenta a produtividade: quantas horas economizamos, quantas apresentações produzimos, quantas análises fazemos.
Mas talvez exista uma segunda pergunta, bem mais desconfortável:
O que essas pessoas deixaram de aprender porque a IA fez o caminho curto por elas?
Julgamento se desenvolve tomando algumas decisões ruins. Pensamento crítico nasce de lutar com problemas difíceis. Criatividade exige experimentar coisas que muitas vezes não funcionam. E resiliência profissional também se constrói ouvindo um respeitoso “isso não está bom” e descobrindo que o mundo não acabou.
Todos nós tivemos ideias horrorosas no começo da carreira. A diferença é que não tínhamos ChatGPT para escondê-las.
Não estou defendendo sofrimento corporativo como ferramenta pedagógica. Já tivemos bastante disso e podemos viver muito bem sem algumas tradições do passado.
Mas talvez precisemos preservar uma certa fricção deliberada: situações em que a pessoa pensa antes de perguntar à IA, constrói sua primeira hipótese sozinha, defende seu raciocínio, recebe feedback, erra e refaz.
Como no esporte norueguês, talvez a questão não seja maximizar a performance de hoje. É desenvolver a capacidade que será necessária amanhã.
Porque começo a achar que o maior risco da IA para quem está iniciando sua carreira não é ela pensar por essas pessoas. É fazer com que elas pareçam boas antes de terem tido tempo de ficar boas.
Referências
Deloitte Global — 2025 Gen Z and Millennial Survey, 14 de maio de 2025
Deloitte Global’s 2025 Gen Z and Millennial Survey
World Economic Forum — Which skills will help people most in an AI-driven future?, 27 de agosto de 2026
World Economic Forum — artigo completo
EY US — From intern to leader: EY US introduces Career Residency program, 17 de agosto de 2026
EY US — Career Residency e Skills Arcade
