Cisco, PwC e Wyndham mostraram como estão realmente requalificando funcionários para trabalhar com AI

Enquanto parte do mercado discute quantos empregos a IA levará nos próximos anos, algumas grandes empresas fazem apostas em um cenário diferente: em vez de cortar equipes, reciclam-nas rapidamente para novos processos. No fórum Semafor World Economy, líderes da Cisco, PwC e Automation Anywhere explicaram como estão tentando integrar IA no trabalho sem destruir a base de pessoal.

Quem Já Está Treinando

Há mais discussão que prática sistemática em torno do treinamento de IA corporativa. Nos EUA, medidas de apoio estão apenas se formando: em fevereiro de 2026, foi apresentado um projeto de lei bipartidário de Lei de Treinamento de Força de Trabalho em IA com incentivos fiscais para empresas que treinam funcionários em engenharia de prompts, alfabetização de dados, aprendizado de máquina e ética em IA. Mas enquanto reguladores debatem as regras, o ônus real caiu sobre o negócio, e uma pesquisa da Gallup nomeou o apoio de gerentes como o principal fator para implementação bem-sucedida de IA.

Um exemplo revelador foi fornecido pelo Diretor de IA da PwC, Dan Priest. A empresa ajudou a Wyndham a implementar um sistema de agentes para processar solicitações de clientes, e isso reduziu a duração das chamadas em pelo menos 30%. O tempo liberado não foi para demissões: gerentes conseguiram reciclar funcionários para tarefas em que a participação humana é mais importante, como comunicação de melhor qualidade com hóspedes, monitoramento dos próprios agentes e resolução de situações atípicas.

"O objetivo não era substituir essas pessoas", assim Priest descreveu a abordagem da Wyndham para automação.

PwC usou lógica similar ao trabalhar com a Lucid Motors, onde IA melhorou ferramentas de previsão financeira. O ponto não era tornar menos pessoas necessárias, mas mudá-las para habilidades mais valiosas. Mikhir Shukla, chefe da Automation Anywhere, apoiou essa mesma ideia: a implementação eficaz não começa com a distribuição de ferramentas de IA na moda, mas com a reconstrução dos próprios processos de trabalho e do papel do ser humano dentro deles.

Como o Treinamento É Estruturado

A abordagem da Cisco é mais rígida e formal. De acordo com Liz Centroni, Diretora de Experiência do Cliente, o entendimento básico de IA agora é obrigatório para todos na empresa. Ela afirma que 98% dos funcionários da Cisco já usam ferramentas de IA diariamente, e o treinamento é construído como um programa prático com um sistema de níveis internos lembrando fitas em caratê. Este formato, na visão da empresa, deve tornar as habilidades mensuráveis e eliminar aprendizado feito apenas para relatórios.

• Alfabetização básica em IA é obrigatória para toda a empresa
• Cursos diferem por função e profundidade, não seguindo um modelo único para todos
• Funcionários são treinados em cenários reais e processos de trabalho com agentes
• Após automatizar tarefas rotineiras, pessoas são realocadas para tarefas de maior valor
• Progresso é rastreado através de níveis claros e módulos concluídos

Há ênfase separada no fato de que diferentes funcionários percebem o treinamento de formas diferentes. Na PwC, notaram que especialistas jovens respondem melhor a instruções em vídeo curtas para tarefas específicas, enquanto funcionários mais sênior e experientes respondem melhor a discussões presenciais sobre quais habilidades não técnicas se tornam mais importantes quando IA assume algumas funções. Um programa universal para todos aqui prejudica mais do que ajuda, porque motivação e medos diferem muito entre grupos.

Shukla adiciona outro princípio: pessoas devem ser treinadas não junto a um curso abstrato de IA, mas diretamente dentro do trabalho real. Sua lógica é esta: um funcionário deve trazer o modelo ao ponto onde ele começa a cometer erros, e nesse momento entender qual é seu próprio valor único. Esta abordagem vincula reciclagem não a uma caixa de seleção formal em um LMS, mas a crescimento de carreira, responsabilidade e um novo papel para humanos dentro de uma equipe automatizada.

Por Que Juniores Importam

Diante de discussões de que sistemas de agentes tornam posições juniores desnecessárias, Priest toma a posição oposta. Na sua opinião, empresas ainda precisam continuar contratando funcionários de nível inicial, mesmo que algumas tarefas iniciais se tornem automatizadas. Ele descreve a estrutura futura não como uma pirâmide clássica, mas como uma ampulheta: muitos funcionários de nível inicial na base, menos gerência média no meio, e especialistas no topo que definem o framework e controlam qualidade.

A lógica aqui é pragmática. Juniores são mais fáceis de desenvolver para novos processos, são mais baratos para a empresa, e frequentemente mais dispostos a dominar IA. Mas cortes bruscos de pessoal pela velocidade de eficiência pode resultar em perda de memória institucional, falha de controle, e contratação cara um ou dois anos depois. Além disso, responsabilidade por erros de agentes ainda recai não no agente em si, mas na pessoa que o implementou e controla, especialmente em setores regulados onde o custo da falha é mais alto.

O Que Isso Significa

As estratégias corporativas mais claras em torno de IA agora parecem não como "vamos substituir pessoas por bots", mas como "vamos remover trabalho rotineiro e rapidamente reciclar nossa equipe para novo trabalho". Este é um sinal importante para o mercado: as empresas que vão ganhar não são aquelas que falam mais alto sobre automação, mas aquelas que conseguem transformá-la em crescimento de habilidades, não apenas uma razão para demissões.