Seu funcionário pode estar fazendo o trabalho de três cargos diferentes e você nem percebeu.

A inteligência artificial está mudando muito mais do que a velocidade com que as tarefas são realizadas.

Ela também está mudando quem realiza essas tarefas.

Uma nova pesquisa da OpenAI mostra um fenômeno cada vez mais evidente no mercado de trabalho: profissionais estão utilizando IA para assumir atividades que, tradicionalmente, pertenciam a outras profissões.

Em uma análise de mais de 800 mil mensagens relacionadas ao trabalho, a OpenAI identificou que 43,5% das mensagens específicas de determinadas profissões envolviam tarefas associadas a outra ocupação, depois que atividades genéricas foram excluídas da análise.

O resultado é uma transformação silenciosa na estrutura dos cargos.

O profissional de marketing pode analisar dados.

O vendedor pode explorar uma base de clientes.

O profissional de RH pode realizar tarefas que antes dependiam de especialistas.

E isso levanta uma questão importante para empresas:

Se os cargos estão mudando, a forma de medir produtividade também precisa mudar?

O que são cargos híbridos?

Durante muito tempo, as empresas organizaram o trabalho com base em funções relativamente bem definidas.

Marketing cuidava de marketing.

Vendas cuidava de vendas.

RH cuidava de pessoas.

Tecnologia cuidava dos sistemas.

Finanças cuidava dos números.

Quando uma tarefa ultrapassava os limites de determinada área, normalmente acontecia um handoff: o trabalho era encaminhado para outro profissional ou departamento.

A inteligência artificial está reduzindo parte dessa necessidade.

Com ferramentas de IA, um profissional pode realizar atividades que anteriormente exigiriam a participação de outra área.

A OpenAI chama esse fenômeno de “task crossover”, ou cruzamento de tarefas: atividades historicamente associadas a uma profissão aparecem no uso de IA de pessoas de outras profissões.

Isso não significa necessariamente que uma pessoa esteja substituindo três profissionais.

Significa que o escopo do trabalho está se expandindo.

 

43,5%: um número que merece atenção

O principal dado da pesquisa chama atenção.

Entre as mensagens específicas de uma profissão analisadas pela OpenAI, 43,5% estavam relacionadas a tarefas fora da profissão do usuário, depois da retirada das atividades consideradas genéricas.

Ou seja, uma parcela significativa do uso profissional da IA está acontecendo justamente na fronteira entre diferentes funções.

A pesquisa encontrou esse comportamento com ainda mais intensidade em algumas áreas:

• 77% entre profissionais de experiência do cliente;
• 75% entre designers;
• 69% entre profissionais de recursos humanos;
• 56% entre profissionais da área jurídica;
• 53% entre profissionais de marketing.

Isso mostra que a IA não está apenas acelerando tarefas que já faziam parte de um cargo.

Em muitos casos, ela está permitindo que profissionais assumam tarefas que antes seriam encaminhadas para outra pessoa.

 

Na prática, o que está acontecendo?

Imagine um profissional de marketing.

Antes, ele poderia depender de um analista para interpretar determinados dados, de um desenvolvedor para solucionar um problema simples no site ou de outro especialista para estruturar uma análise.

Hoje, com a ajuda da IA, ele pode conseguir realizar parte dessas atividades sozinho.

O mesmo acontece em outras áreas.

Vendas + análise de dados

Um vendedor pode utilizar IA para explorar uma base de clientes e encontrar padrões que anteriormente poderiam ser analisados por um profissional de dados.

Marketing + tecnologia

Um profissional de marketing pode solucionar problemas simples em um site sem precisar esperar pela intervenção de um desenvolvedor.

RH + atividades especializadas

Profissionais de recursos humanos podem utilizar IA para executar tarefas que antes exigiam suporte especializado.

Pequenas empresas

Esse fenômeno pode ser ainda mais relevante em empresas menores.

A pesquisa da OpenAI encontrou uma participação maior de tarefas de outras profissões entre usuários de espaços de trabalho menores. Entre usuários médios, essa participação foi de 18,9% em ambientes com 2 a 5 usuários, contra 16,3% em ambientes com mais de 100 usuários.

Isso faz sentido.

Em uma empresa pequena, nem sempre existe um especialista disponível para cada necessidade.

Quando surge um problema, é mais provável que a pessoa que identificou a necessidade tente resolvê-lo.

E a IA torna isso muito mais fácil.

 

A IA está criando profissionais mais generalistas?

Essa talvez seja uma das maiores mudanças provocadas pela inteligência artificial.

Durante décadas, o mercado valorizou cada vez mais a especialização.

Agora, estamos vendo um movimento complementar:

especialistas capazes de executar tarefas fora da própria especialidade.

Isso não significa que a especialização perdeu importância.

Pelo contrário.

O conhecimento específico continua sendo fundamental.

Mas a IA pode permitir que esse conhecimento seja combinado com competências que antes exigiam outras pessoas.

O resultado é um profissional mais multidisciplinar.

E, para as empresas, isso pode representar uma mudança importante na forma de organizar equipes.

 

Marketing é um dos melhores exemplos

A pesquisa da OpenAI mostra que o marketing aparece de forma particularmente interessante nesse cruzamento.

Profissionais de marketing dedicaram 24,3% de suas mensagens a tarefas associadas a outras profissões.

Ao mesmo tempo, tarefas de marketing apareceram em 8,9% das mensagens de profissionais de outras áreas, a maior participação de disseminação entre as ocupações analisadas.

Isso ajuda a explicar uma realidade que muitos gestores já estão percebendo.

Hoje, uma pessoa de vendas pode criar conteúdo.

Um profissional de produto pode analisar campanhas.

Um fundador pode produzir materiais de marketing.

Um designer pode realizar tarefas técnicas.

E um profissional de marketing pode lidar com dados, tecnologia e automação.

As fronteiras entre os cargos estão ficando menos rígidas.

 

O problema: as métricas de produtividade também precisam evoluir

Aqui está uma das consequências mais importantes dessa transformação.

Se os cargos estão mudando, as métricas utilizadas para avaliar esses cargos também precisam ser analisadas.

Imagine um profissional que, antes, passava grande parte do dia realizando tarefas específicas de sua função.

Agora ele utiliza IA para automatizar algumas dessas atividades e passa a dedicar seu tempo a:

• análise;
• tomada de decisão;
• estratégia;
• revisão;
• criação;
• solução de problemas;
• colaboração com outras áreas.

Se a empresa continuar avaliando produtividade apenas com base em métricas antigas, pode acabar interpretando errado o trabalho realizado.

Tempo em uma atividade não é necessariamente sinônimo de valor entregue.

Da mesma forma:

estar ocupado não significa necessariamente estar sendo produtivo.

 

Mais atividade não significa mais produtividade

Esse é um ponto fundamental para gestores.

Quando um cargo se torna mais híbrido, a quantidade de atividades realizadas por uma pessoa pode aumentar significativamente.

Mas isso não significa que todas essas atividades tenham o mesmo impacto.

Um profissional pode passar duas horas em uma tarefa operacional e gerar pouco resultado.

Outro pode passar 30 minutos analisando um problema e tomar uma decisão que economiza dezenas de horas da equipe.

Por isso, empresas precisam começar a olhar para produtividade de maneira mais ampla.

Não apenas:

“Quanto tempo essa pessoa ficou trabalhando?”

Mas também:

“Onde esse tempo foi utilizado?”

“Quais atividades ocupam mais tempo?”

“Existem gargalos?”

“Quais tarefas poderiam ser otimizadas?”

“Como o trabalho está realmente distribuído?”

 

O que isso muda para os gestores?

A transformação dos cargos traz pelo menos quatro desafios importantes para as empresas.

1. As descrições de cargo podem ficar desatualizadas

A função descrita no processo seletivo pode não representar exatamente o que aquele profissional faz alguns meses depois.

A IA permite que novas atividades sejam incorporadas rapidamente à rotina.

2. As equipes podem se tornar mais multidisciplinares

Um profissional pode assumir tarefas que antes dependiam de outras áreas.

Isso pode reduzir gargalos e aumentar a autonomia.

3. A produtividade pode ficar mais difícil de interpretar

Se as atividades mudam, comparar profissionais apenas pelo tempo gasto em determinadas tarefas pode gerar conclusões equivocadas.

4. Os dados ganham ainda mais importância

Quanto mais complexa fica a rotina de trabalho, mais difícil é entender produtividade apenas pela percepção.

É preciso observar padrões.

 

Como as empresas podem acompanhar essa mudança?

O primeiro passo é abandonar a ideia de que produtividade significa simplesmente estar ocupado durante o expediente.

Uma análise mais completa precisa considerar como o tempo está sendo utilizado.

Por exemplo:

Tempo produtivo: atividades diretamente relacionadas às entregas e objetivos.

Tempo de reuniões: quanto da rotina está sendo consumido por reuniões.

Tempo em ferramentas: quais aplicativos e sistemas concentram o trabalho.

Ociosidade: períodos em que não há atividade registrada.

Distribuição do tempo: como diferentes tipos de atividades ocupam a jornada.

Esses dados não precisam ser utilizados para controlar cada movimento do colaborador.

O objetivo deve ser entender a operação.

 

É aí que entra o Monitoo

O Monitoo ajuda empresas a transformar dados de utilização do computador em informações sobre produtividade.

A plataforma permite analisar, por exemplo, quanto tempo os colaboradores permanecem em determinados sites e programas, além de oferecer dashboards e relatórios para facilitar a análise.

Isso permite que gestores tenham uma visão mais clara de como o tempo está sendo distribuído.

E essa visão se torna ainda mais importante quando os cargos deixam de ser tão previsíveis.

Porque, se uma pessoa está assumindo tarefas de diferentes áreas, talvez você precise entender não apenas quanto ela trabalha, mas como o trabalho dela está mudando.

A tecnologia pode ajudar a responder perguntas como:

• Onde o tempo da equipe está sendo concentrado?
• Quais atividades ocupam mais tempo?
• Existem períodos de ociosidade?
• Quais ferramentas fazem parte da rotina?
• Existem processos que poderiam ser melhorados?
• A distribuição das atividades mudou ao longo do tempo?

Dados não substituem a gestão.

Mas podem tornar as decisões de gestão muito mais precisas.

 

O futuro dos cargos pode ser menos sobre funções e mais sobre capacidades

A pesquisa da OpenAI aponta para uma transformação que pode ir muito além da inteligência artificial como ferramenta.

Se profissionais conseguem assumir tarefas de diferentes áreas, talvez o futuro do trabalho seja menos definido por:

“Qual é o seu cargo?”

e mais por:

“O que você consegue fazer?”

Essa mudança pode criar equipes mais flexíveis, profissionais mais autônomos e processos mais rápidos.

Mas também exige que as empresas repensem como estruturam funções, distribuem responsabilidades e avaliam produtividade.

A própria OpenAI destaca que os padrões de uso da IA podem funcionar como um sinal antecipado de mudanças nas ocupações antes que essas transformações apareçam formalmente nas descrições ou nos títulos dos cargos.

 

Conclusão: seu funcionário pode estar fazendo muito mais do que o cargo dele diz

A inteligência artificial está tornando mais fácil para profissionais ultrapassarem os limites tradicionais de suas funções.

E os dados da OpenAI mostram que isso já está acontecendo.

43,5% das mensagens específicas de profissões analisadas envolviam tarefas associadas a outra ocupação.

Isso significa que o trabalho está ficando mais híbrido.

E talvez o maior desafio para os gestores não seja descobrir quais empregos a IA vai substituir.

Talvez seja entender:

“Como os empregos que já temos estão mudando?”

Porque seu funcionário pode estar fazendo o trabalho de marketing, análise, tecnologia e estratégia ao mesmo tempo.

E você pode nem perceber.

A pergunta não é apenas quanto sua equipe trabalha.

É como o trabalho está mudando e onde o tempo está sendo investido.

 

Perguntas frequentes

O que são cargos híbridos?

São funções que passaram a combinar atividades tradicionalmente associadas a diferentes profissões. A inteligência artificial pode facilitar esse cruzamento ao permitir que profissionais realizem tarefas que antes dependiam de outras áreas.

O que a pesquisa da OpenAI descobriu sobre IA e profissões?

A análise de mais de 800 mil mensagens de usuários do ChatGPT nos EUA indicou que 43,5% das mensagens específicas de profissões, após a exclusão de tarefas genéricas, envolviam tarefas associadas a outra ocupação.

Quais profissões apresentam mais cruzamento de tarefas?

Na pesquisa, o fenômeno foi especialmente elevado entre profissionais de experiência do cliente, designers, RH, profissionais jurídicos e marketing. Entre mensagens específicas dessas profissões, as tarefas externas representaram respectivamente 77%, 75%, 69%, 56% e 53%.

A IA está eliminando a especialização?

Não necessariamente. Os dados apontam para uma expansão das atividades realizadas pelos profissionais. Especialistas podem continuar exercendo sua função principal enquanto assumem tarefas adicionais com apoio da IA.

Como medir produtividade em cargos que estão ficando mais híbridos?

É importante analisar mais do que simplesmente horas trabalhadas. Dados sobre distribuição do tempo, ferramentas utilizadas, atividades, ociosidade e processos podem ajudar gestores a compreender melhor como o trabalho está sendo realizado.

 

Fonte

OpenAI — How AI is expanding what people do at work