Durante décadas, os programas de formação de gestores foram estruturados em torno de conceitos como estratégia, finanças, marketing, operações, gestão de pessoas e processos organizacionais. Esses fundamentos continuam essenciais, mas o ambiente empresarial contemporâneo introduz uma nova dimensão: a necessidade de administrar organizações nas quais pessoas e sistemas inteligentes passam a trabalhar de forma integrada [1][2][3].
A expansão da Inteligência Artificial Generativa e, mais recentemente, dos sistemas baseados em Agentes de Inteligência Artificial, está modificando a maneira como as organizações tomam decisões, executam processos, interagem com clientes e gerenciam conhecimento. Pesquisas recentes indicam que as organizações estão avançando da experimentação de IA para sua integração em processos e atividades de trabalho, enquanto cresce a perspectiva de equipes compostas por profissionais humanos e agentes inteligentes [2][3][5].
Nesse cenário, a formação do administrador precisa evoluir para preparar profissionais capazes não apenas de utilizar ferramentas de IA, mas de projetar, coordenar, supervisionar e governar ambientes híbridos, compostos por pessoas, agentes inteligentes e sistemas corporativos [2][4][7].
Da gestão de recursos à orquestração de capacidades
No modelo tradicional, o gestor coordena pessoas, recursos financeiros, ativos físicos, tecnologias e processos. Em uma organização cada vez mais digital, parte das atividades anteriormente realizadas exclusivamente por profissionais passa a ser executada ou apoiada por sistemas inteligentes [1][3].
Um agente de IA pode, por exemplo, analisar informações, consultar sistemas corporativos, elaborar relatórios, monitorar indicadores, executar determinadas tarefas, interagir com outros sistemas e até coordenar sequências de atividades. Dessa forma, a questão deixa de ser simplesmente “como utilizar IA?” e passa a ser: “Como administrar uma organização na qual seres humanos e sistemas inteligentes compartilham responsabilidades?”
Essa mudança exige uma ampliação da visão tradicional de liderança. O administrador do futuro deverá compreender não somente como liderar equipes humanas, mas também como orquestrar agentes, automações e fluxos de trabalho inteligentes [2][3][4].
A emergência da organização híbrida
As organizações tendem a assumir estruturas cada vez mais híbridas, nas quais trabalhadores humanos e sistemas de IA desempenham papéis complementares [2][3][5].
Pessoas continuarão sendo fundamentais para atividades que envolvem criatividade, julgamento, negociação, empatia, liderança, relacionamento e tomada de decisões em situações ambíguas. Sistemas inteligentes, por outro lado, poderão assumir uma parcela crescente de atividades relacionadas a processamento de informações, análise, monitoramento, geração de conteúdo, automação de processos e suporte à tomada de decisão [1][3][6].
Nesse contexto, o desafio da Administração não será simplesmente substituir pessoas por máquinas, mas determinar qual combinação entre capacidades humanas e capacidades artificiais produz melhores resultados organizacionais [3][4][6].
Com isso, o gestor precisa aprender a distribuir trabalho não apenas entre pessoas, mas entre pessoas, sistemas e agentes inteligentes.
A evolução das competências profissionais reforça essa necessidade. O World Economic Forum aponta mudanças significativas nas competências exigidas pelo mercado de trabalho até 2030, enquanto pesquisas com empregadores indicam crescimento da importância de conhecimentos relacionados à IA combinado à permanência de competências como pensamento estratégico, resolução de problemas, comunicação e adaptabilidade [1][6].
Consequentemente, conceitos tradicionais de desenho organizacional, estrutura hierárquica, divisão do trabalho, delegação e controle precisam ser revisitados.
Do gerenciamento de equipes à coordenação de ecossistemas inteligentes
A gestão de pessoas continuará sendo um dos pilares da Administração, mas deverá incorporar novas competências.
Um gestor poderá, por exemplo, liderar uma equipe formada por profissionais de diferentes especialidades e, simultaneamente, supervisionar agentes responsáveis por determinadas funções. Um agente poderá realizar análises de mercado; outro poderá monitorar indicadores financeiros; outro poderá apoiar o atendimento ao cliente; outro poderá automatizar atividades operacionais.
Nesse ambiente, o gestor passa a atuar como um coordenador de um ecossistema sociotécnico [2][3][4].
O próprio conceito de agent boss, apresentado no Work Trend Index da Microsoft, aponta para uma possível evolução do papel profissional: indivíduos que não apenas executam seu próprio trabalho, mas também constroem, delegam tarefas e supervisionam agentes de IA [2].
Isso exige competências como:
- definir responsabilidades entre humanos e sistemas;
- estabelecer objetivos e critérios de desempenho;
- supervisionar decisões produzidas por agentes;
- avaliar riscos e limitações dos sistemas inteligentes;
- estabelecer mecanismos de aprovação e intervenção humana;
- administrar exceções e situações não previstas;
- garantir segurança, privacidade e conformidade;
- desenvolver competências digitais nas equipes;
- avaliar continuamente o desempenho dos agentes [2][3][4][7].
Assim, a liderança deixa de estar relacionada exclusivamente à gestão de pessoas e passa a envolver também a gestão da interação entre pessoas e inteligência artificial [2][4].
A importância da alfabetização em Inteligência Artificial
Outra tendência importante é a necessidade de desenvolver uma alfabetização em IA para gestores.
Isso não significa transformar administradores em programadores ou especialistas em ciência de dados. Significa capacitá-los para compreender os conceitos fundamentais que permitem avaliar criticamente tecnologias baseadas em IA e tomar decisões gerenciais mais qualificadas [6][7].
Um administrador deverá compreender conceitos como modelos de linguagem, IA generativa, agentes autônomos, automação, dados, APIs, sistemas de recomendação, aprendizado de máquina, avaliação de modelos, alucinações, vieses algorítmicos e segurança.
Mais importante ainda, deverá compreender quando utilizar IA, quando não a utilizar e como estabelecer mecanismos de controle quando ela for utilizada [4][7][8].
A formação executiva precisa, portanto, ultrapassar o ensino instrumental de ferramentas. Aprender a utilizar uma determinada aplicação de IA pode ser útil hoje, mas o conhecimento mais duradouro está relacionado à compreensão dos princípios que permitem avaliar novas tecnologias à medida que elas surgem.
Agentes de IA e a transformação dos processos organizacionais
A evolução dos agentes de IA representa uma mudança particularmente importante para a Administração.
Uma ferramenta tradicional de software normalmente executa funções previamente determinadas. Um agente inteligente, por sua vez, pode receber um objetivo, interpretar informações, planejar uma sequência de ações, utilizar ferramentas, interagir com sistemas e adaptar sua atuação de acordo com os resultados obtidos.
Isso aproxima a tecnologia de uma espécie de força de trabalho digital [2][5].
A pesquisa da McKinsey mostra que a experimentação com agentes de IA já ocorre em uma parcela significativa das organizações pesquisadas, embora muitas empresas ainda estejam em fases iniciais de implementação e escalabilidade [5].
Essa perspectiva terá impactos profundos sobre disciplinas como Gestão de Operações, Administração de Processos, Recursos Humanos, Estratégia e Gestão de Projetos.
O desenho de processos poderá passar a considerar simultaneamente:
Pessoas → Agentes → Sistemas → Dados → Processos → Decisões
O administrador precisará compreender como esses elementos se conectam e como estabelecer uma arquitetura organizacional capaz de gerar valor sem perder controle, transparência e responsabilidade [3][4][5][7].
Novas competências para o administrador
Nesse novo contexto, os programas de pós-graduação em Administração tendem a ampliar o conjunto de competências desenvolvidas [1][6][7].
Entre as competências mais relevantes estão:
1. Pensamento estratégico orientado por dados
O gestor deverá ser capaz de combinar experiência, conhecimento de negócio, dados e análises produzidas por sistemas inteligentes para tomar decisões melhores [1][6].
2. Gestão de sistemas inteligentes
Será necessário compreender como selecionar, implementar, supervisionar e avaliar agentes e soluções de IA utilizados pela organização [5][7].
3. Orquestração humano-IA
O administrador deverá determinar quais atividades devem ser executadas por pessoas, quais podem ser automatizadas e quais devem permanecer sob responsabilidade humana [2][3][4].
4. Pensamento sistêmico
À medida que diferentes agentes e sistemas passam a interagir, decisões locais podem produzir consequências em outras áreas da organização. O gestor precisará compreender essas interdependências [3][4].
5. Governança de IA
Questões relacionadas a segurança, privacidade, explicabilidade, responsabilidade, auditoria, conformidade e gestão de riscos tornar-se-ão parte da agenda administrativa [7][8].
6. Liderança em ambientes de transformação
A adoção de IA não é apenas uma transformação tecnológica. Ela altera funções, competências, processos, estruturas de poder e modelos de trabalho. O gestor precisará liderar essa transformação [3][4].
7. Experimentação e aprendizagem contínua
A velocidade de evolução da IA torna insuficiente um modelo educacional baseado apenas em conhecimentos estáveis. O profissional deverá desenvolver capacidade permanente de aprender, experimentar e adaptar-se [1][6].
Da sala de aula tradicional ao laboratório de organizações inteligentes
Essa transformação também exige mudanças na própria metodologia de ensino da pós-graduação.
Aulas predominantemente expositivas podem ser complementadas por laboratórios de gestão, nos quais os alunos enfrentem problemas organizacionais reais utilizando dados, ferramentas digitais e agentes de IA.
Essa abordagem é coerente com o movimento de escolas de negócios que estão incorporando IA não apenas como objeto de estudo, mas também como parte dos processos de ensino e aprendizagem [7]. A UNESCO, por sua vez, destaca a necessidade de uma abordagem centrada no ser humano para a utilização da IA generativa na educação, incluindo questões de competências, avaliação, ética e privacidade [8].
Em vez de simplesmente estudar um caso empresarial, por exemplo, os alunos poderiam receber um problema estratégico e utilizar diferentes agentes para:
- pesquisar informações;
- analisar dados;
- identificar cenários;
- elaborar alternativas;
- simular decisões;
- avaliar riscos;
- construir planos de ação.
O papel do professor também se transforma. Em vez de ser apenas o principal transmissor de conhecimento, passa a atuar cada vez mais como mentor, curador, provocador e avaliador do processo de aprendizagem [7][8].
A questão central deixa de ser apenas saber se o aluno chegou à resposta correta. É necessário avaliar como ele formulou o problema, quais informações utilizou, como interagiu com os sistemas inteligentes, como avaliou as respostas produzidas pela IA e quais critérios empregou para tomar sua decisão [8].
A avaliação acadêmica também precisará mudar
A presença de IA Generativa cria um desafio importante para os modelos tradicionais de avaliação.
Trabalhos escritos, pesquisas, apresentações e exercícios podem ser produzidos parcialmente com auxílio de sistemas de IA. Proibir simplesmente essas tecnologias tende a ser menos efetivo do que ensinar os estudantes a utilizá-las de maneira responsável e crítica [7][8].
A avaliação pode migrar progressivamente do produto final para o processo de raciocínio e tomada de decisão.
Por exemplo, o estudante pode ser solicitado a:
- formular um problema empresarial;
- desenvolver uma estratégia de investigação;
- utilizar agentes de IA para explorar o problema;
- verificar criticamente os resultados;
- confrontar diferentes hipóteses;
- tomar uma decisão;
- justificar suas escolhas;
- avaliar os riscos e limitações da solução.
Esse modelo avalia competências que serão efetivamente relevantes no mundo profissional e está alinhado à preocupação de instituições educacionais em repensar avaliação e aprendizagem diante da IA generativa [7][8].
Estratégia, IA e vantagem competitiva
Outra tendência importante será integrar Inteligência Artificial às disciplinas tradicionais de estratégia.
A vantagem competitiva não dependerá apenas de possuir acesso às mesmas tecnologias de IA disponíveis para os concorrentes. Se as ferramentas se tornam amplamente acessíveis, o diferencial passa a estar na capacidade da organização de integrá-las aos seus processos, dados, conhecimento, cultura e modelo de negócio [3][5].
Nesse sentido, o ensino de Administração deve ajudar o aluno a responder perguntas como:
- Onde a IA pode gerar vantagem competitiva?
- Quais processos devem ser automatizados?
- Quais capacidades precisam permanecer humanas?
- Como a organização pode criar barreiras competitivas a partir de dados e conhecimento?
- Como medir o retorno dos investimentos em IA?
- Como administrar riscos associados à automação?
- Como redesenhar funções e estruturas organizacionais?
A IA passa, portanto, de uma disciplina predominantemente tecnológica para um componente estratégico da Administração [3][5][7].
O novo papel da pós-graduação
A pós-graduação em Administração possui uma posição privilegiada nesse processo porque seu objetivo não deve ser simplesmente acompanhar as tecnologias emergentes, mas preparar profissionais capazes de liderar organizações em ambientes de mudança permanente [1][6][7].
O administrador do futuro provavelmente não será aquele que conhece profundamente uma determinada ferramenta de IA. Será aquele que sabe identificar problemas relevantes, formular boas perguntas, combinar competências humanas e artificiais, avaliar alternativas e transformar tecnologia em resultados organizacionais.
Os estudos do mercado de trabalho reforçam essa combinação. Ao mesmo tempo em que conhecimentos relacionados à IA ganham importância, empregadores continuam valorizando competências humanas como pensamento crítico, resolução de problemas, comunicação, adaptabilidade e liderança [1][6].
Isso significa que a educação executiva precisará equilibrar três dimensões:
Conhecimento + Tecnologia + Julgamento
O conhecimento fornece fundamentos. A tecnologia amplia a capacidade de análise e execução. O julgamento humano estabelece prioridades, interpreta contextos, considera valores, avalia riscos e assume responsabilidade pelas decisões [3][4][6].
Conclusão: formar gestores para organizações aumentadas pela inteligência
A principal transformação no ensino de Administração não está na simples inclusão de uma disciplina chamada “Inteligência Artificial” no currículo. A mudança mais profunda está em reconsiderar o que significa administrar uma organização na era dos sistemas inteligentes [7].
A organização do futuro será cada vez mais uma combinação de pessoas, dados, software, automações e agentes de IA. Nesse ambiente, o gestor precisará desenvolver uma nova competência central: orquestrar inteligência distribuída [2][3][4].
Isso significa saber coordenar diferentes formas de inteligência — humana e artificial — para atingir objetivos estratégicos, mantendo responsabilidade, governança, ética e visão sistêmica [4][7][8].
A pós-graduação em Administração, portanto, deverá evoluir de uma formação centrada apenas na gestão de recursos e pessoas para uma formação orientada à gestão de capacidades humanas, digitais e artificiais [1][2][6][7].
Mais do que preparar profissionais para utilizar a Inteligência Artificial, será necessário formar líderes capazes de decidir como, onde, quando e sob quais condições a inteligência artificial deve participar da organização.
Esse talvez seja um dos maiores desafios — e, simultaneamente, uma das maiores oportunidades para profissionais — nas próximas décadas.
Observação: Este artigo foi postado originalmente no LinkedIn
Referências
[1] WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2025. Geneva: World Economic Forum, 2025.
Acessar o relatório
[2] MICROSOFT. The 2025 Annual Work Trend Index: The Frontier Firm is born. Microsoft, 2025.
Acessar o relatório/artigo
[3] DELOITTE. 2025 Global Human Capital Trends. Deloitte, 2025.
Acessar o relatório
[4] DELOITTE. What’s the Future of Management?. Deloitte, 2025.
Acessar o estudo
[5] MCKINSEY & COMPANY. The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation. McKinsey, 2025.
Acessar o estudo
[6] GMAC — Graduate Management Admission Council. Corporate Recruiters Survey 2025. GMAC, 2025.
Acessar o relatório
[7] AACSB INTERNATIONAL. A Framework for Artificial Intelligence in Business Education. AACSB, 2026.
Acessar o relatório
[8] UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023.
Acessar o guia
