Lançamento do GPT-6 Astra e declarações sobre a chegada da inteligência artificial geral colocam em pauta um desafio interno às operações: como preparar profissionais para julgar decisões de sistemas automatizados sem terem passado pela execução das tarefas.
A OpenAI lançou o GPT-6 Astra e seu presidente, Greg Brockman, declarou que não seria exagero dizer que a inteligência artificial geral, a AGI, já foi alcançada. A afirmação reacendeu uma discussão que a indústria ainda não fechou: não há definição única nem teste universal para determinar quando um sistema passa a executar a maior parte do trabalho intelectual hoje pago a humanos, sem precisar ser reconstruído para cada nova tarefa.
Independentemente do consenso sobre o rótulo, o efeito já aparece nas operações das empresas. Um levantamento do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getulio Vargas (FGV Ibre) mostra que jovens de 18 a 29 anos em ocupações mais expostas à automação têm hoje cerca de 5% menos chances de estar empregados, com renda quase 7% menor que a média das demais áreas. Um indicativo de que a execução repetitiva, historicamente a porta de entrada no mercado de trabalho, vem encolhendo.
Para Eduardo Glazar, CSO da Globalsys, empresa especializada em soluções corporativas com IA, esse encolhimento tem relação direta com a formação de quem vai revisar o trabalho da inteligência artificial dentro das empresas. “A reflexão que eu faço é se estamos preparando os nossos profissionais para o momento em que a execução repetitiva não é mais necessária e o que sobra é julgamento: decidir o que a IA pode errar, revisar o que não pode, responder pelo resultado”, afirma o executivo.
Segundo Glazar, o julgamento se forma na prática: quem reconhece um alerta falso aprendeu a fazê-lo fechando centenas deles com a própria mão. “É assim que julgamento se aprende: executando”. O risco descrito pelo executivo é o de uma geração de profissionais que assume diretamente a função de revisor sem ter passado pela execução e que, por isso, tende a aprovar automaticamente aquilo que nunca aprendeu a reconhecer como erro.
Uma base frágil, um processo ainda em falta
Para o CSO, trata-se de uma fragilidade estrutural. “Formar quem julga sem passar pela execução é uma base frágil, e essa fragilidade abre vulnerabilidades que os processos atuais foram desenhados sem prever” , avalia Glazar. Na leitura do executivo, o desenho de carreira e de controle interno das empresas ainda parte de uma premissa que a AGI vem corroendo: a de que o revisor sabe o que está aprovando.
A solução, na avaliação de Glazar, passa por dois movimentos que grande parte das operações ainda não adotou: construir trilhas de formação em que a execução antecede a revisão, mesmo quando a IA já seria capaz de realizar a tarefa sozinha; e redesenhar os controles internos a partir da premissa oposta à atual, a de que o revisor humano pode não saber, de fato, o que está aprovando.
Glazar dirige a reflexão a quem lidera equipes de tecnologia, operações e atendimento, propondo que cada líder identifique, dentro da própria operação, quem ainda passa pela execução antes de assumir a revisão.
