O debate público sobre IA e emprego tem um personagem fixo: o trabalhador operacional ameaçado.
O operador de caixa substituído pelo autoatendimento. O motorista substituído pelo carro autônomo.
O analista substituído pelo algoritmo. É uma narrativa intuitiva — a automação avança de baixo para cima, substituindo primeiro o trabalho repetitivo e rotineiro.
Essa narrativa está errada na sequência.
O papel que a IA substitui primeiro — estruturalmente, não apenas em casos isolados — não é o do operacional que executa. É o do coordenador que agrega, consolida, distribui e reporta.
E esse cargo existe em abundância nos níveis intermediários de qualquer organização: gerentes de projeto junior, analistas de relatório, coordenadores de processo, especialistas de planejamento.
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As pessoas que passam a maior parte do dia movendo informação entre sistemas e reunindo dados para apresentar a quem decide.
Existe uma razão técnica para isso: tarefas físicas em ambientes não estruturados são muito mais difíceis de automatizar do que tarefas cognitivas em ambientes estruturados de dados.
O robô que resolve exceptions em uma linha de produção ainda não existe na forma economicamente viável que o modelo de linguagem já existe para consolidar relatórios.
Mas existe também uma razão estrutural: o operacional tem output verificável. O produto que saiu da linha, o paciente atendido, o pedido processado.
A IA pode substituir o processo, mas a responsabilidade pelo output precisa continuar com alguém.
O coordenador, por outro lado, tem um output que é eminentemente cognitivo: a síntese, o relatório, a atualização de status, a reunião de alinhamento, a apresentação para o próximo nível.
Exatamente esse output — síntese de dados, consolidação de múltiplas fontes, geração de relatório, atualização de dashboard — é o que os modelos de linguagem e os agentes de IA fazem melhor hoje.
O resultado mais importante não foi a produtividade média — foi de quem veio o ganho.
O efeito foi duas vezes maior em trabalhadores menos experientes e nos recém-contratados. A IA democratizou o acesso ao conhecimento que antes era exclusivo dos especialistas sênior.
O que isso significa em termos de papel: a IA não substituiu o especialista sênior. Nivelou a distância entre o sênior e o júnior.
O papel que perdeu relevância foi o do intermediário — a pessoa que existia, em parte, para traduzir e transmitir o conhecimento que o sênior tinha e o júnior ainda não tinha.
McKinsey State of AI de novembro de 2025 documentou que as organizações que são high performers em IA — as 6% que efetivamente capturam valor — redesenham seus workflows de forma 3× mais profunda que as demais.
O redesenho que elas fazem consistentemente é eliminar as camadas de síntese e consolidação que antes precisavam de pessoas dedicadas.
É possível mapear esse padrão em qualquer PMO, área de planejamento ou função de estratégia de médio porte.
Existem as pessoas que executam — analistas com acesso direto a sistemas, gerentes que tomam decisões.
Existem as pessoas que lideram — diretores, VPs que definem prioridade e alocam recursos.
E existem, entre as duas camadas, coordenadores e gerentes intermediários cujo principal valor entregue é fazer circular a informação que separa quem executa de quem decide.
A IA agentiva não precisa de intermediário para isso.
Um agente conectado aos sistemas de dados de projeto pode gerar um relatório de status consolidado, identificar desvios de cronograma, calcular impacto em fluxo de caixa e distribuir para as partes relevantes — sem a reunião semanal de alinhamento.
A pergunta correta não é “meu cargo vai existir?” mas “o que no meu cargo não pode ser substituído?”.
Julgamento contextual — a capacidade de interpretar o que os dados não dizem, de avaliar o risco político de uma decisão, de entender o que o cliente realmente quer além do que pediu — não é automatizável no horizonte relevante.
Gary Klein documentou isso em décadas de pesquisa sobre decisão em contextos de alta incerteza: especialistas que desenvolveram reconhecimento de padrão calibrado fazem julgamentos que nenhum sistema de IA atual replica com confiabilidade.
O que se torna mais valioso não é quem processa mais informação. É quem sabe o que fazer com ela quando a resposta não está nos dados.
A pergunta que define o próximo movimento de carreira
Para quem está num papel de coordenação ou gerência intermediária, a pergunta honesta é esta: qual porcentagem do meu tempo de trabalho semanal produz output que a IA já consegue gerar hoje?
Se a resposta for acima de 50%, o risco não é teórico. É de prazo.
A boa notícia é que o prazo existe, e que as organizações precisarão de mais pessoas que saibam orquestrar sistemas de IA — e menos pessoas que se posicionem como a camada entre o sistema e a decisão.
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Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, Reitor da Allevo Tech / Qeevo Group, doutorando do ITA e autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica.
Atua como conselheiro e conector estratégico em organizações em transformação.
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