O modelo 70/20/10 assenta numa ideia simples: cerca de 70% do crescimento profissional significativo acontece através da experiência no trabalho. É precisamente esse espaço, feito de problemas reais, incerteza e descoberta, que a inteligência artificial começa agora a transformar.
Durante décadas, o pressuposto foi simples: colocar as pessoas perante desafios reais e o crescimento seguia-se. Não automaticamente, nem sem boa liderança, mas porque o próprio trabalho obrigava a pensar, a experimentar e a encontrar respostas. Os 70% não precisavam de ser criados. Precisavam apenas de não ser eliminados.
A inteligência artificial está a mudar esse pressuposto, de forma silenciosa e mais depressa do que muitas organizações perceberam.
As tarefas que mais nos faziam crescer raramente eram as mais agradáveis. Eram aquelas em que passávamos horas a tentar compreender um problema, a reformular uma ideia ou a aceitar que ainda não tínhamos a resposta. Esse atrito era desconfortável, mas fazia parte da aprendizagem.
Na ciência da aprendizagem existe um conceito para isto: a dificuldade desejável. As condições que tornam a aprendizagem mais exigente são, muitas vezes, as que mais contribuem para que ela permaneça. Ao enfrentar um problema complexo, não estamos apenas a resolvê-lo. Estamos a construir julgamento, modelos mentais e tolerância à ambiguidade. Acumulado ao longo do tempo, é isso que distingue alguém que executa bem de alguém que pensa bem.
A inteligência artificial pode dar-nos a resposta. O que não nos pode dar é a experiência de chegar até ela.
Este não é um argumento contra a inteligência artificial. Os ganhos de eficiência são reais e as organizações que os ignorarem ficarão para trás. Mas eficiência e desenvolvimento não são sinónimos. Uma equipa que deixa de lidar com problemas desconhecidos pode tornar-se mais produtiva hoje, mas menos preparada para enfrentar os desafios de amanhã.
O risco não é que a inteligência artificial torne as pessoas preguiçosas. É normalizar a ausência de esforço cognitivo. Quando tudo parece fácil e imediato, desaparecem momentos fundamentais de aprendizagem: a dúvida, o erro, a reformulação e a descoberta de que aquilo que julgávamos saber afinal precisava de ser revisto.
Este impacto torna-se ainda mais evidente no início da carreira. Para quem está a começar, os 70% representam muito mais do que aprender uma função. Representam a construção de pensamento crítico, autonomia e confiança, competências que sempre nasceram da experiência de resolver problemas difíceis.
Hoje existe, pela primeira vez, um caminho alternativo: mais rápido, mais convincente e frequentemente automatizado. Se as organizações não criarem oportunidades para que os profissionais mais jovens pensem antes de automatizar, experimentem, errem e aprendam, muitos deixarão simplesmente de viver essas experiências.
Este não é um problema geracional. É um desafio de desenho organizacional. A questão não é se os mais jovens têm resiliência suficiente, pois acredito que têm. A questão é se as organizações à sua volta são suficientemente intencionais para lhes darem ambientes onde essa resiliência possa, de facto, ser construída. Por isso, o papel das lideranças torna-se ainda mais deliberado. É preciso criar trabalho que continue a exigir pensamento crítico, tratar os erros como oportunidades de aprendizagem e perguntar não apenas “entregámos?”, mas também “alguém cresceu durante este processo?”.
Os 70% já não acontecem por defeito. Precisam de ser protegidos intencionalmente.
No fim, a verdadeira vantagem competitiva não estará apenas nas organizações que utilizam melhor a inteligência artificial. Estará naquelas que continuam a desenvolver melhor as pessoas, preservando o espaço onde os mais jovens constroem julgamento e os mais experientes continuam a ser desafiados a aprender.
