Em 1956, o empresário Malcom McLean teve uma ideia que mudou o comércio global: usar grandes caixas de metal padronizadas, os contêineres, para transportar mercadorias. Antes disso, o processo de carga e descarga de navios era lento e complexo, feito manualmente, peça por peça, pelos estivadores.

A inovação de McLean não estava em inventar uma caixa, mas em padronizar a embalagem de tal forma que ela pudesse ser carregada e descarregada por guindastes, sem intervenção humana.

De repente, o trabalho de mover fisicamente os itens, a execução manual, perdeu valor. O valor migrou para a coordenação do sistema: organizar milhões de caixas, definir rotas e integrar operações portuárias. Isso frequentemente coincide com uma migração para tarefas mais “intelectuais”, mas a questão central é outra: o valor sai do repetível e vai para onde há decisão, exceção e custo de erro.

Hoje, essa mesma lógica de deslocamento de valor e automatização da execução se repete em escala digital. A inteligência artificial, assim como o contêiner padronizou o transporte físico, assume o papel de padronizadora de tarefas intelectuais.

Ela entrega respostas bonitas, rápidas e plausíveis. Essa nova capacidade mexe radicalmente com a lógica de carreira, pois altera o preço e a demanda por cada parte do trabalho. O desafio, portanto, é identificar qual parte do trabalho está entrando em padronização e qual está ganhando prêmio. Decidir o futuro do seu trabalho começa por separar essas duas coisas.

Carreira também é uma cadeia de valor

Para lidar com a perda de valor nas atividades padronizáveis, a solução está em olhar o trabalho sob a ótica da estratégia, e a estratégia começa com um mapa.

Michael Porter descreveu empresas como uma cadeia de atividades que transforma insumos em resultados. Ele mostrou que o valor não se distribui igualmente ao longo dessa cadeia. Há etapas que capturam valor e etapas que o perdem por pressão competitiva. Em carreiras, a lógica é a mesma.

Você não é um cargo. Você é uma sequência de etapas dentro de um sistema maior. O valor do seu trabalho depende de onde, nessa cadeia, você se posiciona.

Isso muda a pergunta. Em vez de “qual profissão vai dar certo?”, vira “em qual etapa eu entrego algo que pouca gente entrega bem?”.

Na prática, vale listar as suas atividades e separar execução com passo a passo de decisão com responsabilidade. Onde existe um roteiro claro, replicável e ensinável, o prêmio tende a cair.

Um teste simples ajuda: se alguém consegue treinar um substituto em poucas horas com um manual de procedimento bem escrito, a etapa está entrando em padronização.

O objetivo não é desprezar essas atividades. É tratá-las como base. Você automatiza, empacota, delega, reduz tempo. O movimento estratégico, então, é deslocar energia para etapas com ambiguidade, custo de erro e dependência de contexto.

Se já existe um manual bem definido, virou commodity

Tudo que tem um manual muito bem definido dizendo claramente como fazer tende a valer pouco, seja feito por humanos ou por máquinas. Manual bem definido é padronização.

Padronização vira comparação. Comparação vira pressão de preço. A tarefa continua existindo, mas passa a ser tratada como commodity. Quando tudo funciona bem demais, o valor já começou a escapar.

A IA acelera esse processo. Ela reduz o custo do que já era passo a passo, só que disfarçado de “trabalho intelectual”. Isso não elimina o trabalho, mas o desloca para outro ponto da cadeia.

Aqui entra um filtro prático para orientar a busca por valor.

Quando a IA executa uma etapa de forma impecável, essa etapa já virou padrão operacional: existe, funciona, mas não captura prêmio.

Quando a IA não é utilizada e ninguém sente falta, não há orçamento ali.

O espaço interessante aparece no meio: quando a IA ajuda, mas ainda erra, e o custo desse erro é real. É nesse ponto que o trabalho humano deixa de ser decorativo e passa a ser decisivo.

O valor vai para onde está o gargalo

Existe um sinal prático para achar onde o valor está se acumulando: o gargalo. Onde há frustração recorrente, retrabalho, decisões travadas e gente boa dizendo “isso aqui não fecha”, costuma existir um gargalo. É o ponto onde o processo para.

Gargalo não parece uma oportunidade, parece fricção, e é justamente por isso que remunera.

Clayton Christensen explicou como a tecnologia empurra partes do sistema para a padronização e, com isso, desloca o valor obrigatoriamente para o próximo gargalo. Com a inteligência artificial, esse movimento não é lento; é brutalmente acelerado. A produção de resultados válidos cresce vertiginosamente, o volume de alternativas plausíveis explode, e a permanência no antigo ponto de valor se torna a armadilha mais perigosa para a carreira.

O ponto, como Michael Raynor lembra, é se comprometer com esse gargalo sem perder flexibilidade. Criar opções e sinais de mudança para não ficar preso quando ele mudar de lugar.

IA é pré-requisito, não diferencial

Atuar bem nesses gargalos pressupõe entender a IA. Não para virar técnico, mas para saber o que pedir, o que delegar, o que checar e onde a ferramenta tende a falhar.

Isso aparece quando a saída parece convincente, mas erra um detalhe que muda a decisão. Ou quando o modelo ignora uma restrição que só quem conhece o contexto percebe. Quem não entende IA, confunde limite do modelo com limite do problema.

Quem entende IA usa a ferramenta como alavanca e concentra energia no que ainda exige critério, contexto e responsabilidade.

É neste enquadramento que entra o trabalho braçal. Não como categoria à parte, mas como exemplo do mesmo fenômeno. Em muitos ambientes físicos existe variabilidade, exceções e custo de erro alto.

A automação existe, mas falha justamente no que importa. Adaptar, improvisar, lidar com surpresa. Pense em manutenção, obra, instalação, atendimento no campo. Quando a máquina faz mal e o impacto é real, abre espaço para quem faz bem.

O prêmio está na desordem

A tese é simples. Segurança não mora nos problemas bem resolvidos. Oportunidade mora na desordem.

Desordem aqui não é bagunça gratuita. É o lugar onde falta clareza, onde existem exceções, onde a consequência importa, onde ainda não existe um jeito único de fazer. Eu vejo esse valor se acumulando em três zonas:

A primeira é julgamento com responsabilidade. Critério, validação, priorização, decisão sob incerteza. A IA gera possibilidades, alguém precisa escolher e responder pelo resultado. A segunda é coordenação humana. Empatia, relacionamento, confiança, leitura de contexto, negociação, liderança. A IA não cria adesão e não resolve conflitos quando o custo político é alto. A terceira é trabalho em ambientes com exceção e alta variabilidade, no físico e no escritório. O ponto não é o rótulo. É onde o manual não fecha e onde a consequência pesa. Gargalos mudam, quem trabalha bem na desordem aprende a mudar junto, com método.

Vale ressaltar que a lógica acima não tem nada a ver com aquela defesa automática do trabalho manual, e nem tampouco é uma defesa das habilidades humanas como solução para todos os problemas, ao contrário do que muitos opinadores têm feito por aí.

A verdade é que essas ideias não estão totalmente erradas, mas o fundamento está ausente. O trabalho manual e as atividades que demandam habilidades humanas podem ter um bom futuro em tempos de IA, contudo, apenas como resultado de se atuar no lugar certo. Na verdade, elas são, no máximo, subprodutos essenciais da atuação na desordem. O ponto central é a lógica estrutural inegociável: o valor migra implacavelmente para o gargalo.

A oportunidade real está em dominar o método para operar sob incerteza, em conseguir performar onde o sistema engasga. Não se trata apenas de “ser humano”, mas de ser o agente de resolução onde a máquina falha e o risco é alto. Esta é a visão contrária, mas inegavelmente ancorada na estratégia.

A lição do Contêiner e do Critério

O Contêiner resolveu o problema da execução manual na ponta do processo, tornando-a uma commodity, o que permitiu focar no planejamento. Mas, com isso, elevou o valor de quem conseguia planejar e executar a logística complexa que ele possibilitou.

Essa lição se repete hoje, de forma quase idêntica, no contexto da inteligência artificial.

Quem busca segurança na carreira tende a correr para o que já está resolvido, bem definido e fartamente documentado. É precisamente lá que encontrará competição acirrada e salários baixos, porque a IA padroniza e automatiza esse tipo de tarefa rapidamente.

Quem busca oportunidade faz o oposto. Procura a parte confusa, a parte sem manual, onde o erro custa caro e que exige critério, contexto e confiança. É nessa desordem que ainda não virou padrão que reside o valor estratégico.

E se a desordem atual for resolvida? A estratégia vai ser sempre a mesma: você deve identificar o próximo ponto de fricção, o novo elo fraco da cadeia. O valor sempre se desloca para onde a complexidade passa a existir.