IA muda o trabalho. Não muda o que é liderar: o que a McKinsey descobriu sobre o novo perfil de liderança

Uma das publicações mais relevantes da McKinsey Brasil em 2026 parte de uma premissa que vai contra o medo mais comum nas organizações. O artigo, intitulado "AI muda o trabalho. Não muda o que é liderar", escrito por Heloisa Callegaro, sócia sênior e Managing Partner da McKinsey no Brasil, começa desfazendo um equívoco que está paralisando muitos líderes: a crença de que quem vai prosperar na era da IA é quem tiver mais domínio tecnológico.

A análise da McKinsey é precisa: o que vai diferenciar líderes nos próximos anos não é a capacidade de operar sistemas de IA, mas a capacidade de combinar essa tecnologia com julgamento, direção e habilidade de mobilizar pessoas em meio à incerteza. Isso não é retórica motivacional. É uma leitura estratégica do que realmente muda e do que permanece quando sistemas de IA assumem progressivamente o processamento de informação.

O que a IA realmente muda no trabalho

Por décadas, liderança esteve associada à acumulação de conhecimento e à capacidade de oferecer respostas rápidas. Em ambientes estáveis, isso criava vantagem: como a informação era escassa, a experiência funcionava como guia confiável. Quem sabia mais, decidia melhor.

Esse paradigma está se deslocando de forma irreversível. Sistemas de IA analisam volumes massivos de dados em segundos, identificam padrões que humanos não veem, processam cenários alternativos simultaneamente e entregam recomendações contextualizadas. Isso reduz significativamente o valor de "saber mais" como diferencial de liderança.

O que se amplia é a importância de "saber o que fazer com o que se sabe". O líder que antes precisava dominar a informação para decidir passa a precisar dominar o julgamento sobre o que fazer com a informação que a IA processa. É uma mudança de papel, não de relevância.

Na prática, isso significa que tarefas que antes consumiam tempo e energia de líderes, como consolidar dados, preparar relatórios de situação, identificar padrões em grandes volumes de informação ou simular cenários, serão progressivamente assumidas por sistemas de IA. O que não pode ser assumido por sistemas é o que define o núcleo da liderança.

O que a IA não consegue fazer

A McKinsey identifica três dimensões que continuam sendo atos essencialmente humanos, independentemente do nível de sofisticação da IA:

Definir uma ambição que faça sentido para as pessoas. IA pode otimizar objetivos dados. Não pode criar, a partir de valores e contexto organizacional, uma direção que mobilize pessoas emocionalmente. A ambição que faz um time trabalhar além do esperado nasce de um processo humano de escuta, síntese e articulação que nenhum modelo consegue replicar.

Fazer julgamentos quando faltam dados ou há conflito de valores. As decisões mais críticas que líderes precisam tomar raramente acontecem em condições ideais de informação completa e valores alinhados. Quando há ambiguidade, quando os dados apontam em direções diferentes, quando há tensão entre o que é eficiente e o que é correto, o julgamento humano é o que decide. IA pode apontar opções e probabilidades. Não pode assumir a responsabilidade pelo julgamento.

Criar genuinamente, rompendo padrões. A IA generativa é extraordinariamente boa em recombinar padrões existentes de formas novas e úteis. Mas a criação que rompe com os padrões, que propõe algo que não existia antes, depende de imaginação e de um contexto vivido que ainda são capacidades humanas sem equivalente artificial.

O que muda na forma de entender talento

A análise da McKinsey tem implicações diretas para como as organizações recrutam, desenvolvem e retêm talentos.

Se o acesso ao conhecimento se amplia para todos por meio de ferramentas de IA, e se capacidades técnicas são potencializadas pela tecnologia, os atributos que passam a diferenciar desempenho são aqueles que a IA não consegue replicar: julgamento ético, empatia, capacidade de construir confiança, habilidade de navegar tensões políticas complexas dentro das organizações e resiliência diante da incerteza.

Isso inverte uma lógica que dominou o recrutamento de liderança por décadas: a de que conhecimento técnico profundo era o principal critério. No novo contexto, o líder que vai se destacar é o que usa o conhecimento técnico como ponto de partida, mas se diferencia pelo que faz com ele.

Há uma tensão relevante aqui que a McKinsey não ignora. As habilidades técnicas estão ficando obsoletas mais rápido do que nunca, com ciclos de atualização que podem durar menos de seis meses. Isso cria um desafio de aprendizado contínuo que exige uma cultura organizacional diferente da que a maioria das empresas tem hoje. Não é possível esperar pela formação de longo prazo. É preciso criar estruturas que permitam que as pessoas aprendam enquanto trabalham.

O que isso exige das organizações

A leitura da McKinsey tem implicações práticas que vão além da gestão de talentos individual:

O modelo de liderança baseado em centralização de informação e controle de processos perde relevância. Organizações que construíram hierarquias em torno do princípio de que líderes decidem porque sabem mais precisam redesenhar suas estruturas. Com IA processando e distribuindo informação de forma democrática, o valor do líder passa a ser a capacidade de criar o contexto em que as melhores respostas emergem, não de ser o detentor das respostas.

Isso conecta diretamente ao debate sobre o modelo de negócio autônomo que o Gartner mapeou: em um cenário onde 27% dos CEOs esperam que suas organizações operem principalmente sem intervenção humana nas decisões operacionais até 2028, os humanos que ficam são os que fazem o que a automação não faz. E o que a automação não faz é, segundo a McKinsey, exatamente o núcleo da liderança.

O que a Appmoove vê na prática

Em mais de 14 anos desenvolvendo soluções de IA e automação para indústrias, um padrão se repete: os projetos que mais geram resultado não são os que têm a tecnologia mais sofisticada. São os que têm uma liderança que entende o problema de negócio com clareza, define o que a automação deve resolver e mantém o julgamento humano nas decisões que importam.

A Appmoove, a software house mais completa do Brasil, não entrega tecnologia e deixa a liderança se virar. Trabalhamos com CTOs, CIOs e CEOs desde o diagnóstico até a implementação, garantindo que a inteligência artificial amplifica as capacidades humanas da organização em vez de criar uma camada de complexidade que ninguém sabe governar.

Quer entender como estruturar a estratégia de IA da sua empresa com foco em liderança e resultado? Faça o diagnóstico gratuito da Appmoove. Acessar diagnóstico