Artigo: A festa era falsa

Por José Pio Martins, economista e reitor da Universidade Positivo

O Brasil teve lampejos de desenvolvimento após o fim do regime militar em 1985. Entre os períodos de crescimento econômico mais badalados estão os oito anos de Lula. Espertamente, Lula vendeu a ideia de que o êxito se deveu a sua genialidade política e à inclinação do PT para atender os pobres. Outro período de euforia desenvolvimentista se deu nos anos iniciais do primeiro mandato de Fernando Henrique, eleito duas vezes sobre o sucesso do Plano Real.
Mas se era verdade que o bom desempenho se devia aos homens na presidência, por que razão o Brasil mergulhou ladeira abaixo e entrou numa das piores recessões de sua história nos cinco anos de Dilma Rousseff, sendo que ela foi ministra de Lula e é do PT? Ela cometeu vários erros, mas a questão é mais complexa. Os governantes têm acertos e têm erros, contribuem para o sucesso e também ajudam a forjar o fracasso. Mas a verdade é que nem o sucesso é só mérito dos governos nem o fracasso se deve apenas aos erros deles.
Com Dilma, não é diferente. Ela cometeu erros, principalmente na economia. Porém, há efeitos negativos que vieram do exterior e ajudaram a piorar a situação, como do exterior vieram, nos anos de Lula, vantagens que ajudaram o bom desempenho daqueles anos. Em documento de outubro de 2015, o filósofo Mangabeira Unger, que foi ministro-chefe da Secretaria de Assuntos Estratégicos, faz uma afirmação interessante. Ele diz que o desenvolvimento brasileiro dos últimos 30 anos repousa em duas bases: consumo e commodities.
A explosão dos preços internacionais das commodities agropecuárias e dos minérios exportados, basicamente em função do alto consumo da China, inundou o Brasil de dólares e inchou o caixa das empresas exportadoras, dos produtores rurais, das mineradoras e, também, do governo. Por esse canal, uma montanha de dinheiro irrigou o bolso dos trabalhadores – aí incluídos os programas sociais estatais – e milhões de brasileiros subiram na escala do consumo.
Só que a festa acabou. A China encerrou 30 anos de crescimento acelerado, aqueles mesmos preços que haviam explodido retrocederam e caíram muito, as torneiras que irrigavam esse modelo começaram a secar e a crise atual foi agravada. Para piorar as coisas, Dilma cometeu erros de política econômica e o país está voltando a ser o que sempre foi: um país pobre. Mas onde está o problema maior? O professor Mangabeira Unger diz: “O Brasil retirou do chão a riqueza que a inteligência não se preparou para produzir”.
Ou seja, a terra deu as commodities que financiaram a festa. Infelizmente, a riqueza dada pela terra escondia o mais grave problema nacional: a baixa produtividade. O produto por hora de trabalho do brasileiro é pífio e a renda média da população continua muito baixa. Com a queda das receitas das commodities exportadas, também o governo entrou em parafuso, a arrecadação despencou e o déficit fiscal se espalhou pelos municípios e Estados, além do gigantesco déficit da União.
O governo – culpado por ter inchado a máquina estatal e ter estourado os gastos – não aceita abandonar a festa da qual participou sem méritos, e está querendo pagar a conta com uma avalanche de aumentos tributários. Produtividade baixa é o nome da grande tragédia nacional. Ou ela aumenta ou não tem espasmo internacional capaz de tirar o Brasil da pobreza. Resta saber por que a produtividade brasileira é tão baixa. Isso é tema para outro artigo.
 

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(dessa forma fica mais preciso) Em um cenário de transformações intensas, as skills humanas valem cada vez mais e abre-se uma janela de oportunidade para o desenvolvimento de times. De acordo com o World Economic Forum, 170 milhões de empregos serão criados até 2030, e 39% das habilidades essenciais exigidas mudarão até 2039. Cinco habilidades essenciais Mas quais, de fato, devem ser desenvolvidas? A partir de um grande debate com IAs e ouvindo a realidade de centenas de gestores de RHs, mapeei cinco que considero mais importantes para qualquer função que envolva o uso de inteligência artificial — não apenas para times técnicos: Pensamento crítico e julgamento analítico A IA é forte em análise, mas o julgamento continua sendo humano. Por exemplo, um agente de workforce pode gerar uma lista fria de colaboradores com mais faltas em determinado período. Sem uma camada de julgamento humano, essa lista pode levar a decisões equivocadas — como o desligamento de alguém que, na verdade, enfrenta uma situação pessoal delicada, mas continua entregando resultados. Por isso, a recomendação é que áreas de RH construam camadas de governança e diretrizes para orientar o uso responsável dessas ferramentas. Literacia em IA e Engenharia de Contexto Poucas pessoas hoje sabem responder com precisão o que a IA é capaz — ou não — de fazer, já que as capacidades mudam constantemente. Acompanhar essa evolução é tarefa árdua, porém essencial. Mais do que a engenharia de prompt, é a engenharia de contexto: a habilidade de estruturar informações em camadas, criar arquivos de contexto reutilizáveis e desenvolver "skills" específicas para que os agentes não precisem repetir instruções a cada interação. Como exemplo, temos agentes recrutadores que recebem o contexto e o repassam a agentes de ATS, responsáveis por processá-lo e estruturar as competências técnicas e as responsabilidades das vagas com muito mais detalhe. Isso cria uma camada adicional que permite diferenciar candidatos de forma mais precisa. O resultado são descrições de vagas mais ricas, construídas a partir do contexto sobre o ambiente de trabalho e o perfil do time — e não apenas uma lista de requisitos técnicos —, combinando a precisão da IA com o tom de voz da marca empregadora. Adaptabilidade e visão sistêmica Enquanto a gestão tradicional segue listas fragmentadas de tarefas, profissionais com essa competência — independentemente do cargo ou nível hierárquico — questionam se um processo pode ser automatizado ou simplificado, avaliam as interdependências entre áreas e como a automação pode trazer ganhos em produtividade, em vez de simplesmente executá-lo como sempre foi feito. O Gestor AI First foca na visão sistêmica, o engajamento e desenvolvimento do time. Empatia e inteligência emocional Apesar de não ser um conceito novo, essa competência ganha nova relevância no contexto da IA. Ferramentas podem gerar planos de desenvolvimento individual (PDI) com base em dados históricos, mas cabe à liderança humana avaliar se aquele plano realmente conversa com as expectativas e o momento de vida de cada colaborador. Num mundo cada vez mais inundado de dados e estatísticas, e mais do que isso, super acelerado, é essencial saber ouvir, estar próximo, essas habilidades essencialmente humanas ganham força. Dentro desse cenário, é importante fortalecer os vínculos de mentorias, comitês, guildas e grupos que possam apoiar o RH no trabalho de redesenhar a estrutura organizacional, rever processos, reavaliar políticas e como vamos falar a seguir: construir a governança Governança, ética e responsabilidade A tecnologia tem moral, e cabe ao profissional de RH atuar como o curador ético dos algoritmos, garantindo que decisões automatizadas promovam equidade e não perpetuem vieses históricos. Com isso, a criação de áreas dedicadas a mapear o uso de IA dentro das empresas — quais ferramentas, modelos abertos ou fechados, e para quais finalidades estão sendo usados, torna-se fundamental. Mais do que tratar o tema como risco, é necessário transformá-lo em cultura organizacional, com curadoria de boas práticas, compartilhamento de conhecimento entre áreas e revisão contínua de segurança de dados. Líderes e gestores de RH não serão mais avaliados apenas por resultados entregues, mas também pela sua capacidade de preparar os times para o que vem a seguir. Essa sempre foi uma expectativa da liderança — o que muda agora é que existem métricas e ferramentas concretas para acompanhar esse preparo, e isto precisa entrar definitivamente na rotina de desenvolvimento das equipes. *por Juliana Maria - head de Produtos HCM na Senior Sistemas
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