Laboratório de IA de física empresarial Análise de como preparamos nossos alunos para a complementaridade entre humanos e IA: Habilidades, estrutura e futuro do trabalho. Para simular o fluxo de trabalho humano e a interação com a IA, usamos a seguinte base tripla:

Para identificar as 10 habilidades essenciais para 2025-2030, nos baseamos no relatório Future of Jobs 2025 do Fórum Econômico Mundial, no estudo da função humano-IA de Stanford para 2024 e na análise bibliométrica de 217 empregos de IA retirados do Indeed Canadá em julho de 2025, bem como no mapeamento de tarefas de trabalho de fluxo de trabalho usando mais de 100 simulações de carreiras resilientes e não resilientes à IA.

Durante o curso dessas simulações, organizamos coletivamente as habilidades no que chamamos de estrutura REACT, um andaime de temas projetados para abordar os desafios reais do trabalho humano com IA.

Estrutura REACT - Orientando a colaboração responsável entre humanos e IA

R - Motivo para usar/não usar IA
Defina o objetivo e o benefício esperado antes de envolver a IA na tarefa.
E - Plano de aceitação e verificação de evidências
Decida com antecedência como os resultados da IA serão verificados, validados e aceitos.
A - Responsabilidade
Identificar a quem pertence a decisão, o resultado do trabalho e as consequências.
C - Restrições
Esclarecer os limites éticos, de integridade, privacidade e conformidade para o uso da IA.
T - Tradeoffs
Pese os impactos da velocidade, da qualidade e do julgamento ao equilibrar a IA e o esforço humano.

As 10 habilidades de complementaridade entre humanos e IA

A IA não é um botão mágico. Ela é uma ferramenta poderosa que multiplica o valor do bom senso, das entradas limpas e da intenção clara. O objetivo dessas 10 habilidades é simples: manter os seres humanos no comando do significado e das decisões e, ao mesmo tempo, usar a IA para acelerar as partes chatas, apresentar opções e aprimorar o raciocínio.

Emblemas de objetivos de aprendizado

Tema 1 - Saiba quando fazer uma pausa

1) Podemos... mas será que devemos?

O que é
Um ponto de controle deliberado antes de tocar na IA. Decida se uma tarefa deve ser automatizada ou assistida, com base na finalidade, na ética e no valor.

Por que é importante
Ele impede o uso indevido, protege a integridade e evita a transferência de trabalho em que o julgamento humano é essencial.

Como se inscrever
Faça três perguntas rápidas: Qual é o objetivo? Quem usará isso? Quais são os riscos existentes? Se alguma resposta não for clara, faça uma pausa e esclareça.

O que é bom
Uma breve justificativa que declare por que a IA é ou não apropriada, registrada nas notas do projeto.

Armadilhas comuns

Entrar no jogo sem refletir.
Usar a IA por conveniência em vez de necessidade.

Exercício rápido
Escreva uma nota de três linhas "por que/para quem/riscos" antes de cada tarefa de IA nesta semana.

Tema 2 - Construir a base correta

2) Faça a curadoria dos dados

O que é
Controle de qualidade de entrada. Verifique se os dados, prompts e materiais de origem são precisos, relevantes e alinhados.

Por que é importante
A entrada de lixo e a saída de lixo são ampliadas com a IA. Entradas desalinhadas produzem resultados enganosos.

Como se inscrever

Definir termos-chave em linguagem simples.
Verifique o frescor e a procedência.
Remova duplicatas e exceções óbvias.
Observe as lacunas e os riscos conhecidos.

O que é bom
Uma especificação de entrada de uma página: dados limpos, definições claras, fontes e riscos visíveis.

Armadilhas comuns

Ignorar definições conflitantes entre as equipes.
Assumir que as entradas são válidas porque parecem organizadas.

Mini lista de verificação
Definições alinhadas - Fontes registradas - Datas verificadas - Dados confidenciais tratados - Lacunas conhecidas listadas

3) Pronta e polida

O que é
Use a IA para fazer um rascunho rápido e, em seguida, aplique padrões humanos para refinar.

Por que é importante
A IA gera opções em alta velocidade. Os seres humanos acrescentam contexto, prioridades e nuances.

Como se inscrever

Peça três variações com restrições claras.
Compare, mescle e reescreva em sua voz.
Solicite novamente as lacunas, não a perfeição.

O que é bom
Um rascunho refinado que anota quais seções foram editadas por humanos e por quê.

Armadilhas comuns

Aceitando saída bruta.
Esquecer de definir restrições como público, duração ou tom.

Mini técnica
"Dê-me três esboços, cada um com uma estrutura diferente. Eu combinarei e refinarei."

Tema 3 - Mantenha o poder em mãos humanas

4) Não aceite - Inspecione

O que é
Uma revisão estruturada para verificar a precisão, o viés e a clareza.

Por que é importante
A IA comete erros confiáveis. A inspeção mantém a verdade e a responsabilidade com os humanos.

Como se inscrever

Peça à IA para criticar seu próprio resultado em relação a uma lista de verificação.
Verifique os fatos com fontes independentes.
Marque o que você mudou e por quê.

O que é bom
Uma versão de alterações rastreadas ou um registro de comentários que mostra a verificação.

Armadilhas comuns

Confiar em uma linguagem polida.
Pular verificações quando estiver com pressa.

Lista de verificação de inspeção
Exatidão dos fatos - Apoio da fonte - Varredura de preconceitos - Legibilidade para o público - Acionabilidade

5) O bot lida com o básico, você dá as ordens

O que é
Delegar o trabalho de rotina à IA. Mantenha a estratégia, o enquadramento e o sequenciamento firmemente humanos.

Por que é importante
Você economiza tempo sem abrir mão da propriedade do significado ou das decisões.

Como se inscrever

Atribuir formatação, resumos e rascunhos de primeira passagem à IA.
Os seres humanos decidem as metas, a ordem, a ênfase e as compensações.
Registre o nome do proprietário da decisão final.

O que é bom
Uma divisão de tarefas em que o trabalho da IA é claramente identificado e a decisão humana é explícita.

Armadilhas comuns

Permitir que a IA sugira a decisão em vez das opções.
Delegação excessiva até que ninguém saiba por que uma escolha foi feita.

Guarda-corpo da agência
"A IA propõe. Eu descarto. Chamada final por: ."

Tema 4 - Dê sentido aos dados confusos

6) Leia nas entrelinhas dos dados

O que é
Adicione contexto humano aos resumos estatísticos.

Por que é importante
A IA pode ver padrões, mas não causas, incentivos ou restrições do mundo real.

Como se inscrever

Pergunte o que mais poderia explicar a tendência.
Verifique a sazonalidade, as promoções, as mudanças de política ou os eventos únicos.
Contraste com um controle ou linha de base.

O que é bom
Insights que vinculam números a eventos e restrições que realmente aconteceram.

Armadilhas comuns

Tratar a correlação como causalidade.
Ignorando fatores fora da plataforma.

Prompts de contexto
"Que fatores não relacionados aos dados poderiam explicar isso?" - "O que mudou no ambiente?"

7) Dados para a história

O que é
Transforme os resultados em narrativas acionáveis e pontos de decisão.

Por que é importante
Os líderes precisam de clareza, não de um despejo de dados.

Como se inscrever

Responda a três perguntas: O que aconteceu? Por quê? E agora?
Apresente opções com compensações.
Associe cada recomendação ao valor e ao risco do negócio.

O que é bom
Um resumo conciso com uma recomendação, duas alternativas e as condições que mudariam sua escolha.

Armadilhas comuns

Sobrecarga de slides com gráficos.
Esquecer de indicar uma próxima ação clara.

Memorando de decisão de uma página
Objetivo - Conclusões - Opções - Recomendação - Riscos - Próximas etapas

8) Corte o ruído

O que é
Filtre as distrações. Mantenha apenas o que impulsiona a ação.

Por que é importante
O excesso de informações atrasa ou impede a tomada de decisões.

Como se inscrever

Escolha de 3 a 5 métricas que realmente importam para a meta atual.
Arquive o restante para referência.
Revisar a lista restrita todos os meses.

O que é bom
Um painel reduzido que vincula cada métrica a uma decisão ou proprietário.

Armadilhas comuns

Métricas "por precaução".
Confundir abrangente com útil.

Teste de sinal
Se uma métrica não puder alterar uma decisão, ela não deve estar no painel.

Tema 5 - Lidere a mudança - Não fique para trás

9) Governar e corrigir

O que é
Incluir ética, acessibilidade, justiça, privacidade e responsabilidade no processo.

Por que é importante
A IA sem controle pode replicar preconceitos e excluir pessoas. A boa governança protege os usuários e a organização.

Como se inscrever

Execute verificações de equidade e acessibilidade.
Prompts de registro, versões e propriedade de decisão.
Respeitar a minimização de dados e o consentimento.
Registre como as preocupações foram abordadas.

O que é bom
Uma lista de verificação satisfatória antes da assinatura e uma trilha de auditoria que mostre quem fez o quê, quando e por quê.

Armadilhas comuns

Tratar a governança como uma tarefa de última hora.
Não há documentação de compensações.

Lista de verificação para iniciantes
Privacidade - Segurança - Acessibilidade - Revisão de vieses - Explicabilidade - Responsabilidade humana

10) Aprenda na prática

O que é
Use a IA para acelerar seu ciclo de aprendizagem e, em seguida, codifique o que você aprendeu.

Por que é importante
A IA evolui rapidamente. As equipes que aprendem mais rápido se adaptam mais rápido.

Como se inscrever

Depois de cada projeto, registre o que funcionou, o que falhou e os padrões de prompt que ajudaram.
Transforme as melhorias em pequenos manuais.
Agende uma sessão mensal de "compartilhamento de padrões".

O que é bom
Um manual vivo de avisos, listas de verificação e exemplos que é atualizado após cada ciclo.

Armadilhas comuns