Baby boom, gerações X, Y, Z… Os grupos se sucedem com seus comportamentos característicos no mercado de trabalho.

A novidade que vem aí — ou melhor, já está aí — é a ‘Geração GenAI’, cujo copiloto é a inteligência artificial generativa, que está mudando a forma que as pessoas trabalham e encaram sua experiência profissional.

Nesta nova era, os talentos sentem que precisam mais de competências cognitivas e socioemocionais do que de habilidades tecnológicas (pois muitas funções operacionais poderão ser facilitadas pelas máquinas).

Além disso, para essas pessoas, flexibilidade, significado e relacionamentos ganham importância em detrimento do salário no ranking das principais motivações para se permanecer na empresa.

Se por um lado apenas 4% se dizem preocupados com a chegada da GenAI, mais da metade dos profissionais técnicos pensa em trocar de emprego em breve.

Esses são alguns dos achados da nova pesquisa da McKinsey, que ouviu 12.802 trabalhadores de 16 indústrias e detalhou os arquétipos e as necessidades da força de trabalho na era da GenAI. Estas, se bem trabalhadas, podem pavimentar o caminho rumo ao desejado crescimento na produtividade. Afinal, nunca é só sobre tecnologia — é sobre pessoas, essencialmente.

Quem é quem…

O conjunto de trabalhadores direta ou indiretamente impactados pela GenAI está crescendo. A pesquisa identificou quatro grupos:

Criadores: eles representam 2% dos entrevistados e estão mais diretamente envolvidos na construção de códigos, ferramentas e interfaces que usamos para interagir com a tecnologia. Tendem a ser engenheiros de software, de machine learning e programadores.

Heavy users: representando 8% do grupo pesquisado, usam a GenAI para auxiliar na execução da maioria de suas tarefas ou aprimorar o seu trabalho — o que inclui os designers e cientistas de dados, por exemplo.

A maioria dos trabalhadores (88%), no entanto, se enquadra nos perfis menos técnicos, subdivididos em dois grupos:

Light users (18% da nossa amostragem): realizam menos da metade de suas tarefas principais via GenAI — como gestores, profissionais de comunicação e educadores.

Não usuários: profissionais que não são afetados pela GenAI ou que ainda não identificam seu impacto em seus empregos, como vendedores em lojas físicas e determinados trabalhadores do setor de saúde. Embora represente 70% dos entrevistados, grande parte desses profissionais deve se tornar light ou heavy users num curto intervalo de tempo.

… e o que quer a ‘Gen-AI’

Nossa pesquisa mostra que, de modo geral, todos esses grupos valorizam elementos relacionais no ambiente de trabalho — como líderes e colegas atenciosos e empáticos — e o apoio à saúde e ao bem-estar mais do que a remuneração (embora esta ainda seja uma variável importante).

Para os criadores e heavy users, flexibilidade e senso de pertencimento são particularmente importantes, com o salário ocupando apenas a sétima posição no ranking de motivadores.

E eles parecem enfrentar dificuldades em encontrar esse ambiente de trabalho: 51% dos entrevistados planejam deixar seus empregos nos próximos três a seis meses. Ainda, 55% relatam níveis clínicos de esgotamento — número bem acima da média de 32% quando considerados todos os grupos.

Habilidades humanas, demasiadamente humanas

Com a tecnologia podendo automatizar até 30% das atividades em todas as profissões até 2030, os trabalhadores sentem que necessitam mais de competências cognitivas, como pensamento crítico, criatividade e capacidade de tomar decisões, do que de habilidades técnicas — mesmo entre criadores e heavy users.

E com a qualidade dos relacionamentos se mostrando um fator determinante para a permanência, os entrevistados afirmaram que habilidades socioemocionais, como empatia e autorregulação, passam a ser cada vez mais importantes.

Em busca da proposta de valor perfeita

As empresas devem buscar responder a esses novos anseios se quiserem reter e desenvolver seus talentos. Esforços de reskilling, upskilling e realocação de pessoas estão na agenda das organizações, mas há outras dimensões importantes na busca pela proposta (perfeita) de valor ao funcionário:

Como tornar os empregos mais centrados no ser humano?

Definir quais trabalhos os humanos devem realizar e quais a máquina pode fazer é um bom começo. Identificar e definir o papel de talentos com desempenho de alto nível também é algo importante. Eles inspiram outras pessoas e ajudam a estimular a inovação, a colaboração e a tomada de decisões, porém representam só 4% dos quadros. Eles devem ocupar posições que impulsionem a organização como um todo. Outra pesquisa da McKinsey mostra que essa é uma das maiores dificuldades das empresas brasileiras hoje.

Como redefinir a flexibilidade?

Nesse novo contexto, recomenda-se que as empresas analisem o desempenho dos colaboradores de acordo com os resultados alcançados, não pelas horas gastas – o que mudará a referência usada para classificar um trabalhador produtivo. Em vez de preencher o dia com tarefas para chegar a uma carga horária preestabelecida, as organizações devem pensar em formas de enfatizar a parte criativa e única da performance humana.

Como implementar o tipo certo de escuta?

Está aí um conceito precioso que muitas organizações têm dificuldade em abraçar: ouvir os colaboradores em vez de liderar com base em suposições. Criar um diálogo pode ajudar tanto na resolução de problemas técnicos quanto na motivação geral das equipes.

A desconexão empregador-empregado levou a elevados níveis de descontentamento (quem se lembra do quiet quitting e da grande evasão?). Nessa pesquisa da McKinsey, a esmagadora maioria dos respondentes manifestou entusiasmo com a integração da GenAI às suas atividades profissionais, embora 4% temam as mudanças — esse índice sobe para 7% para talentos entre 18 e 24 anos. Eis uma enorme oportunidade para realinhar as expectativas de ambos os lados da relação.

Para os talentos, isso pode significar desenvolvimento profissional com mais significado e realização. Para os negócios, garantir que a promessa de mais produtividade se cumpra graças a um modelo de trabalho que traga mais satisfação e, então, uma relação de lealdade  – em qualquer geração.

***

Acesse a pesquisa completa The human side of generative AI: Creating a path to productivity (disponível em inglês) e saiba mais sobre produtividade na era da GenAI.

*Pepe Cafferata é sócio sênior da McKinsey em São Paulo e líder da QuantumBlack, AI by McKinsey, na América Latina.

*Fernanda Mayol é sócia da McKinsey no Rio de Janeiro e líder da prática de pessoas, organização e performance no Brasil.

Entre em contato: on_business_by_mckinsey@mckinsey.com