Às oito e três da manhã, o gestor ainda não tinha chegado. A organização, porém, já estava a funcionar. O sistema sabia quem tinha chegado atrasado, quem produzira menos, quem demorara mais numa determinada tarefa, quem faltou na semana anterior e quem começava a afastar-se da curva de desempenho. Às oito e sete, o primeiro relatório estava pronto. Às oito e doze, três trabalhadores tinham sido assinalados. Às oito e dezanove, o sistema sugeria uma intervenção. Às nove e quatro, alguém abriu o relatório. Leu e validou. Talvez isto ainda seja ficção. Talvez já não seja.
Durante décadas construímos organizações assentes numa ideia relativamente simples: alguém tem de saber o que os outros estão a fazer.
Criámos chefias, departamentos, supervisores, coordenadores, gestores, diretores. Construímos pirâmides inteiras para observar, distribuir, controlar, comparar, avaliar e reportar.
Chamámos-lhe gestão. Agora estamos a construir máquinas que fazem isso em segundos.
E não precisam de escritório, não precisam de reuniões, não precisam de pedir os dados ao departamento ao lado. Precisam dos dados. É aqui que começa a verdadeira revolução. Passámos anos a perguntar se a inteligência artificial vai substituir o trabalhador. E se estivermos a fazer a pergunta errada? E se a IA não vier substituir quem trabalha, mas aquilo a que chamámos gestão?
A pergunta é desconfortável porque obriga a separar duas coisas que durante demasiado tempo colocámos dentro da mesma palavra.
Gerir não é necessariamente liderar, uma máquina pode medir, pode comparar, pode distribuir, pode prever, pode controlar, pode reportar e pode identificar desvios.
E talvez consiga fazer tudo isso melhor do que uma parte significativa da gestão que hoje ocupa gabinetes, reuniões e folhas de Excel. Mas há uma coisa estranha nas organizações humanas. Quanto mais conseguimos medir o trabalho, mais facilmente esquecemos o trabalho que não conseguimos medir.
Um algoritmo pode saber que determinado trabalhador produziu menos 12% esta semana. Pode saber a hora exacta em que a produtividade caiu, pode cruzar essa informação com o histórico, com a equipa, com o horário e com centenas de outras variáveis. Mas pode não saber que o homem dormiu mal durante três noites. Que começou a sentir dores. Que está exausto. Que tem medo. Que está a compensar uma falha do processo. Que recebeu uma tarefa para a qual ninguém o preparou. Ou que simplesmente chegou ao limite. A máquina vê o desvio. Alguém terá de procurar a causa. E talvez este seja o grande risco da gestão algorítmica. Não a possibilidade de a máquina errar. Mas a possibilidade de acertar na resposta errada.
O trabalhador passa menos tempo diante do computador. O sistema assinala uma anomalia. A produtividade desce. O gráfico fica vermelho. E a pessoa passa a ser o problema.
Ninguém pergunta o que aconteceu entre uma coisa e outra. Porque o número é limpo. A realidade não.
A gestão moderna apaixonou-se pelos números porque os números oferecem uma coisa que a realidade raramente oferece: a sensação de controlo. Um número não discute. Uma percentagem não adoece. Um indicador não tem medo. Uma curva não pede para falar com o chefe. E, no entanto, é precisamente aquilo que não aparece no gráfico que tantas vezes determina aquilo que acontece depois. O silêncio. O cansaço. A hesitação. A dor. A vergonha. Aquela pausa ligeiramente mais longa antes de entrar numa máquina. Aquele trabalhador que deixa de fazer uma pergunta porque já sabe que a resposta será “temos de cumprir”. Aquele procedimento que ninguém cumpre exactamente como está escrito porque, no mundo real, simplesmente não funciona.
É aqui que a segurança e saúde no trabalho encontram a inteligência artificial. Porque o trabalho real nunca foi exactamente igual ao trabalho prescrito. Há sempre alguém a compensar. Alguém a improvisar. Alguém a antecipar.« Alguém a fazer aquilo que não está no procedimento mas que impede que a operação pare. Durante anos chamámos a isso experiência. Depois começámos a chamar-lhe adaptação. Às vezes chamamos-lhe erro humano. Talvez seja apenas a parte do trabalho que ainda não aprendemos a medir. E agora queremos ensinar as máquinas a gerir tudo isto.
É inevitável. E pode ser extraordinariamente útil. Mas há uma fronteira que não podemos entregar a um algoritmo: a responsabilidade.
Se um sistema disser que determinada equipa deve trabalhar mais depressa, quem decide se é seguro? Se identificar um trabalhador como pouco produtivo, quem pergunta porquê?
Se recomendar que uma operação continue, quem a interrompe quando o terreno, a máquina ou o corpo humano dizem o contrário?
Se o algoritmo estiver errado, quem responde? É aqui que a palavra gestão começa a perder o seu significado antigo. Porque talvez a gestão do futuro não precise de tantas pessoas a controlar pessoas. Precise de pessoas capazes de contrariar sistemas.
Esta pode ser a grande mudança. A inteligência artificial poderá retirar à gestão uma parte crescente daquilo que durante décadas justificou a sua existência, (Medir, Controlar, Distribuir, Comparar, Reportar.)
E quando isso acontecer, talvez descubramos uma coisa incómoda: Uma parte da gestão não era liderança. Era burocracia com poder.
O verdadeiro líder começa precisamente onde termina o indicador. Quando é preciso dizer que o número está errado. Quando é preciso parar uma operação apesar do prazo. Quando é preciso escolher a segurança contra a produtividade. Quando é preciso olhar para um trabalhador e perceber que a queda de desempenho não é um problema de desempenho.
É um sinal. A IA pode dizer-nos que alguma coisa mudou. Cabe-nos descobrir o que mudou. Pode identificar o sintoma. Não devemos entregar-lhe a interpretação da pessoa. Pode produzir a decisão mais eficiente. Mas eficiência não é sinónimo de humanidade. Talvez seja por isso que não me assuste particularmente imaginar máquinas a fazer uma parte crescente do trabalho que hoje fazemos.
Assusta-me mais imaginar humanos reduzidos à função de executar aquilo que as máquinas decidiram. Porque, nesse mundo, já não teremos gestão. Teremos apenas obediência automatizada. E uma organização assim pode ser extremamente eficiente. Também pode ser extremamente perigosa.
Talvez a verdadeira pergunta sobre a inteligência artificial não seja quantos empregos irá destruir. Talvez seja outra.
Quantas funções de gestão descobriremos que existiam apenas porque ainda não tínhamos máquinas capazes de as desempenhar?
A resposta pode ser maior do que gostamos de admitir. E talvez seja essa a ironia desta revolução. Passámos décadas com medo de que as máquinas viessem roubar o trabalho aos seres humanos. Talvez elas venham fazer outra coisa. Venham retirar-nos o trabalho de controlar o trabalho dos outros. E, quando isso acontecer, ficará finalmente a pergunta que adiámos durante demasiado tempo: Se já não precisamos de pessoas para controlar pessoas, para que precisamos da gestão?
Talvez a resposta esteja naquilo que nenhuma máquina deve substituir. A coragem de parar. A capacidade de escutar. A responsabilidade de decidir. A inteligência para duvidar. E a obrigação de olhar para quem está do outro lado da folha de cálculo e perceber que ali não existe um recurso humano, uma percentagem ou uma linha num gráfico.
Existe uma pessoa. Talvez a inteligência artificial não venha acabar com a liderança. Talvez venha apenas obrigar-nos, finalmente, a descobrir a diferença entre gerir pessoas e ser responsável por elas.
