A gerência média virou o gargalo da IA

O CEO anuncia a estratégia de IA. A equipe operacional comemora os ganhos de produtividade. E, no meio do caminho, o gerente passa as noites conferindo se o que a IA produziu está certo.

Esse retrato aparece em artigo publicado na Harvard Business Review por Julia Shin, ex-gerente da Strategy& PwC, e Sandra J. Sucher, professora da Harvard Business School. A partir de 18 entrevistas com sócios, gerentes e consultores juniores de duas grandes consultorias, as autoras concluem que a média gestão se tornou o gargalo crítico da adoção de IA.

Por que a IA sobrecarrega a média gestão?

Porque a IA acelera quem produz e quem decide, mas joga o trabalho de verificação para quem está no meio. Na pesquisa de Shin e Sucher, cada nível da hierarquia viveu a IA de um jeito.

Os líderes seniores enxergam potencial estratégico: ampliar escopo, entregar mais rápido com equipes enxutas, reinventar serviços. Os consultores relatam ganhos de produtividade expressivos. Já os gerentes acumularam funções novas, como validar resultados gerados por IA, identificar erros e treinar as equipes nas novas ferramentas.

Tudo isso com pressão de entrega igual ou maior, e sem estruturas formais de apoio.

O desenho é previsível. Se a equipe produz o dobro de rascunhos com IA, alguém precisa revisar o dobro de rascunhos. Esse alguém costuma ser o gerente.

Os números confirmam a mudança de função

O fenômeno não ficou restrito às consultorias. Uma pesquisa da Wharton Human-AI Research com a GBK Collective, publicada pela Fortune em outubro, mostra que 63% dos gerentes e diretores dizem que o foco do trabalho com IA passou de criar entregas para gerenciar as entregas produzidas pela IA.

Jeremy Korst, um dos responsáveis pelo estudo, foi direto ao descrever a média gestão: esses profissionais “não têm muita capacidade” sobrando.

O uso diário de IA entre gerentes e cargos acima subiu de 46% para 62% em um ano, segundo a mesma pesquisa. Mais uso, mais conteúdo produzido, mais trabalho de conferência.

Quem responde quando a IA erra?

Na média gestão, muita gente não sabe. E esse talvez seja o dado mais preocupante da pesquisa da Wharton.

Perguntados sobre quem é o principal responsável quando um sistema autônomo de IA comete um erro relevante, os entrevistados se dividiram quase igualmente: 28% apontaram uma equipe de governança ou risco, 26% o gestor de quem implantou a ferramenta e 25% o próprio funcionário.

Entre gerentes e diretores, um em cada cinco disse que ninguém é claramente responsável ou que não sabe. Entre vice-presidentes e cargos acima, só 3% deram essa resposta.

A diferença é reveladora. No topo, a responsabilidade parece resolvida. No meio, onde os erros de fato acontecem e precisam ser corrigidos, ela está difusa. Quem lidera de cima acha que a regra existe. Quem gerencia no dia a dia não sabe qual é.

A percepção sobre treinamento também se divide

Outro dado da Wharton mostra a distância entre andares. Entre gerentes e cargos acima, 78% dizem que os funcionários foram treinados adequadamente para usar IA. Entre profissionais de nível inicial e intermediário, só 56% concordam.

Os pesquisadores fazem uma ressalva: os dois grupos não foram pareados dentro das mesmas empresas. Ainda assim, o desencontro combina com o que Shin e Sucher encontraram. A capacitação em IA, quando acontece, muitas vezes vira tarefa informal do gerente, que treina a equipe enquanto aprende ao mesmo tempo.

Cortar gerentes não resolve o gargalo

Diante da pressão por eficiência, muitas empresas veem a IA como pretexto para enxugar camadas de gestão. As autoras da HBR apontam justamente o erro de tratar a adoção como um projeto de tecnologia comandado pela TI e celebrado pela diretoria, ou como caminho para cortar pessoal.

Se a média gestão é o ponto onde a IA é validada, corrigida e ensinada, eliminá-la sem redesenhar o trabalho não acaba com essas tarefas. Só as distribui para quem tem ainda menos contexto para fazê-las bem.

A pesquisa da Wharton dá uma pista do que funciona. Departamentos com retorno forte da IA eram mais propensos a ter mudado a estrutura de gestão (64% contra 47%) e não relataram mais cortes de pessoal ou congelamento de contratações do que os demais. Redesenhar não é o mesmo que cortar.

O gerente precisa de contexto, não de mais regras

O que a média gestão precisa, para deixar de ser gargalo, é de três coisas que raramente vêm junto com a ferramenta.

Clareza sobre responsabilidade: quem aprova, quem responde e até onde a IA pode agir sozinha em cada tipo de decisão. Tempo reconhecido: validar e ensinar IA é trabalho, e precisa sair de algum lugar da agenda, não ser somado a ela. E contexto estratégico: o gerente que entende por que a empresa adotou a IA e o que ela deve gerar consegue decidir o que vale revisar com lupa e o que pode passar.

Gerentes que recebem só regras ficam presos a conferir tudo. Os que recebem contexto conseguem priorizar.

Sua média gestão está liderando a IA ou só revisando o que ela produz?

A adoção de IA costuma ser contada pelas pontas: a visão do CEO e a produtividade da equipe. Mas é no meio que a transformação acelera ou trava. Uma empresa que não enxerga o que está acontecendo com seus gerentes está medindo a IA pelo lado errado.

Dar à média gestão contexto, autonomia e clareza para decidir, em vez de mais procedimentos para cumprir, é o tema de Gestão por Contexto, material da StartSe para lideranças que querem organizações capazes de se mover rápido sem perder o controle.