Especialista questiona a ideia de que profissionais mais jovens estão naturalmente mais preparados para a transformação tecnológica e aponta cinco competências que ganham força com a inteligência artificial

São Paulo, outubro de 2026 – A ideia de que profissionais mais jovens estariam naturalmente mais preparados para a era da inteligência artificial parece intuitiva: cresceram cercados por tecnologia, testam novas ferramentas com facilidade e tendem a experimentar recursos digitais com mais velocidade. Mas essa vantagem pode ser menos óbvia quando a tecnologia deixa de exigir apenas habilidade operacional e passa a participar da própria tomada de decisão.

Uma pesquisa recente da Use.AI, com 11.742 adultos nos Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, União Europeia, Austrália e América Latina, encontrou uma diferença geracional interessante: 62% dos usuários regulares de IA de 18 a 28 anos disseram preferir instruções mais específicas de seus gestores, contra 41% dos profissionais com 40 anos ou mais. Entre os mais jovens, 44% também afirmaram ter dificuldade para explicar trabalhos realizados com auxílio da IA.

O dado não permite concluir que uma geração esteja mais preparada do que outra. Ele ajuda, porém, a colocar uma questão menos explorada no debate sobre IA e trabalho: quando a tecnologia facilita a execução, o que passa a diferenciar um profissional?

Para Igor Baliberdin, designer estratégico e fundador da LOOOP, com mais de 20 anos de experiência na interseção entre design, negócios e tecnologia, a resposta pode estar justamente em competências que não são facilmente adquiridas em um tutorial ou em uma nova ferramenta. “A IA é muito boa em produzir respostas, mas uma resposta só tem valor quando sabemos o que fazer com ela. Experiência ajuda a entender contexto, reconhecer padrões, perceber riscos e tomar decisões diante de situações que não vêm com manual de instruções. A tecnologia pode acelerar o trabalho, mas não elimina a necessidade de julgamento”, afirma.

Segundo o especialista, existem algumas competências acumuladas ao longo da carreira que podem ganhar ainda mais valor:

1. Repertório para reconhecer padrões

Um profissional que já passou por diferentes empresas, mercados, crises e ciclos econômicos possui mais referências para comparar uma situação nova. Isso pode ajudar a perceber problemas antes que eles se tornem evidentes nos dados.

“O repertório é uma vantagem que fica menos visível quando falamos apenas de ferramentas. Quem já viu uma crise acontecer, um projeto fracassar ou uma mudança de mercado produzir efeitos inesperados tem referências para interpretar sinais que talvez pareçam novos para outras pessoas. A IA pode encontrar padrões nos dados; a experiência ajuda a reconhecer padrões na realidade”, explica Igor.

2. Contexto para interpretar respostas

Uma ferramenta pode reunir informações em segundos, mas não conhece automaticamente todas as particularidades de uma empresa, de uma equipe ou de uma decisão. Saber o que considerar e o que descartar pode ser tão importante quanto obter a informação.

“Uma resposta pode ser tecnicamente perfeita e ainda assim ser uma péssima resposta para aquele contexto. Experiência é justamente o que permite colocar a informação dentro da realidade: entender o histórico, as pessoas envolvidas, os riscos e as consequências. A IA acelera a execução; o repertório ajuda a decidir onde vale a pena colocar essa velocidade”, afirma.

3. Julgamento para separar informação de decisão

Quanto mais fácil fica produzir análises, alternativas e recomendações, maior pode ser a quantidade de informação disponível para quem precisa decidir. O diferencial passa a estar menos em produzir possibilidades e mais em avaliar quais fazem sentido.

“Existe uma mudança importante acontecendo. Durante muito tempo, experiência profissional esteve associada a saber fazer. Com a IA, ela pode estar cada vez mais associada a saber o que fazer, por que fazer e o que não fazer. Quando uma máquina consegue oferecer dez caminhos em segundos, escolher o caminho certo passa a ser uma competência ainda mais valiosa”, diz Igor.

4. Capacidade de fazer perguntas melhores

Se a IA consegue responder praticamente qualquer pergunta, formular corretamente o problema se torna uma habilidade estratégica. E boas perguntas geralmente dependem de repertório e experiências acumuladas.

“Uma pergunta muda quando você tem mais referências para comparar. Se eu pergunto mal, posso receber uma resposta excelente para o problema errado. É aí que experiência e IA podem se complementar: a pessoa traz contexto, hipóteses e capacidade de questionamento; a tecnologia amplia a velocidade para explorar as possibilidades”, explica.

5. Capacidade de negociar e assumir decisões

Negociação, construção de confiança, leitura de interesses e decisões tomadas com informação incompleta continuam exigindo julgamento humano. E quanto mais alternativas a tecnologia oferece, maior pode ser a responsabilidade de escolher uma delas.

“Existe uma diferença importante entre fluência tecnológica e repertório profissional. Saber usar uma ferramenta é uma vantagem, mas saber quando usá-la, qual problema resolver com ela e quais consequências uma decisão pode gerar é outra competência. No fim, alguém ainda precisa assumir a responsabilidade pela escolha”, afirma.

Não é uma disputa entre gerações

Para Igor, a discussão mais produtiva não é decidir se profissionais jovens ou 40+ estão mais preparados para a IA, mas entender como competências diferentes podem se complementar. A velocidade para experimentar novas tecnologias pode conviver com o repertório de quem já atravessou diferentes ciclos profissionais.

“O profissional 40+ não precisa competir com a IA em velocidade, volume ou domínio de cada nova ferramenta. A pergunta mais interessante é outra: onde a minha experiência pode fazer a IA trabalhar melhor? A tecnologia pode produzir mais possibilidades, mas experiência, contexto e julgamento ajudam a decidir quais delas realmente merecem virar realidade”, conclui.