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A cidade começa no térreo: como os novos empreendimentos estão mudando a relação com as ruas
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Hard Rock Cafe Curitiba recebe espetáculo em homenagem a Freddie Mercury e o Queen
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Bem-estar (1)
Bem-estar emocional como foco no ambiente de trabalho: mudanças na NR-1 colocam a saúde mental como pilar essencial nas estratégias corporativas
Modelo cooperativista se destaca pelo pioneirismo em ações voltadas ao bem-estar emocional dos colaboradores O...
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*por Juliana Maria - head de Produtos HCM na Senior Sistemas Existe uma força de trabalho em transformação, e as habilidades necessárias para atuar em um mundo permeado por IA ainda estão sendo construídas — muitas delas nem sequer possuem nome ou classificação formal em códigos ocupacionais. Apesar da velocidade de adoção, existe uma contradição: o volume de investimento em IA nas empresas é desproporcional aos resultados efetivamente colhidos. Parte do problema está em tentar aplicar IA a processos que já não fazem mais sentido, em vez de repensar os fluxos de trabalho antes de automatizá-los. 88% das organizações usam IA em ao menos uma função, mas apenas 39% reportam qualquer impacto no EBIT — e a McKinsey estima que ~75% dos cargos precisam de reformulação fundamental. A adoção aconteceu; o redesenho do trabalho, não. (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
ARTIGO: Mentalidade AI First: cinco skills fundamentais para os gestores de RH desenvolverem ainda este ano
*por Juliana Maria – head de Produtos HCM na Senior Sistemas Existe uma força de trabalho em...
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