Diversas empresas, em diferentes setores, têm destinado quantias inéditas a programas de requalificação profissional, com o objetivo de preparar equipes para lidar com tecnologias emergentes. Em geral, essas iniciativas são montadas a partir de previsões sobre quais competências — letramento em dados, fluência digital, pensamento sistêmico, adaptabilidade — serão mais exigidas no futuro. Ano após ano, conforme essas previsões são revisadas, os treinamentos (e seus custos) tendem a se multiplicar.
No entanto, um estudo conduzido ao longo de três anos com dez fabricantes europeus que atravessavam exatamente esse tipo de transformação tecnológica chegou a uma conclusão diferente: as habilidades tecnológicas mais relevantes desenvolvidas pelos trabalhadores quase nunca correspondiam àquelas previstas de antemão. Pelo contrário, elas surgiam de forma orgânica, à medida que trabalhadores e gestores descobriam juntos — na prática — como encaixar novas ferramentas na rotina já existente, ou percebiam que isso simplesmente não era possível. Na maior parte dos casos, essas capacidades só eram reconhecidas como importantes por um grupo restrito de gestores que sabia onde e como procurá-las.
O exemplo da fábrica de móveis italiana
Em um conhecido fabricante italiano de móveis que integrou o estudo, o chefe da área de verniz fazia questão de identificar e apoiar o surgimento de novas competências. Percorrer o chão de fábrica era parte de sua rotina diária, mas o que o diferenciava era a forma como reagia ao que observava. Quando trabalhadores apontavam problemas nos equipamentos ou criavam, por conta própria, soluções para etapas desconfortáveis do processo, ele levava essas percepções ao chefe de produção e negociava ajustes no fluxo de trabalho. Para esse líder, o chão de fábrica era um espaço de desenvolvimento contínuo de capacidades, e seu papel era justamente o de conectar quem fazia as descobertas a quem tinha autoridade para transformá-las em mudança concreta.
Nessa empresa, a chegada de novos equipamentos de produção — entre eles máquinas de controle numérico computacional (CNC) — vinha transformando artesãos em operadores de máquinas e monitores digitais. Ou seja, o julgamento apurado desses profissionais sobre qualidade e acabamento passou a precisar ser traduzido em configurações digitais e interfaces de tela.
A própria habilidade emergente do responsável pela área de verniz era, na prática, uma mistura de diagnóstico e reengenharia aplicada ao chão de fábrica: enxergar onde uma máquina nova atrapalhava o trabalho e, a partir daí, criar uma solução. Tratava-se de uma capacidade de “bricoleur” — a meio caminho entre o ofício manual e a engenharia de processos —, uma habilidade que nenhuma descrição de cargo havia nomeado até então. As mudanças que ele negociou no fluxo de trabalho eram, assim, a manifestação visível dessa competência ganhando forma, tanto nele quanto nos demais trabalhadores.
Por que a previsão de habilidades tecnológicas falha
A pesquisa mostrou, portanto, que as empresas mais bem-sucedidas na condução de transições tecnológicas não eram necessariamente as que tinham as previsões mais precisas sobre quais habilidades seriam necessárias. Eram, sim, aquelas cujos gestores desenvolveram o hábito de prestar atenção de um jeito específico — percebendo o que já estava surgindo no trabalho cotidiano e aproveitando essas capacidades antes que um funcionário deixasse a empresa levando consigo um conhecimento recém-formado. Essa prática recebeu o nome de SPOT, cujo funcionamento e aplicação são detalhados a seguir.
Entrar em uma grande empresa atualmente e encontrar alguém construindo uma matriz de competências futuras é algo bastante comum. A lógica parece simples: identificar com antecedência o que será necessário permitiria preparar as pessoas antes da hora. Mas esse raciocínio não resiste ao contato com a realidade de um chão de fábrica.
Entre 2023 e 2025, como parte do projeto “Horizon Europe Up-Skill”, uma equipe de pesquisadores realizou trabalho etnográfico de campo em dez empresas espalhadas pela Europa — de grandes fabricantes automotivos a pequenas oficinas artesanais. Todas haviam adotado tecnologias avançadas de manufatura, como robôs colaborativos, sistemas de treinamento em realidade mista e impressoras 3D. O que se observou foi que as capacidades necessárias só ficavam visíveis depois que as novas tecnologias entravam em choque com o trabalho real de produção.
Casos na Suécia e na Itália reforçam o padrão
Em uma empresa sueca, para ajudar trabalhadores a aprender procedimentos de montagem de fechaduras, os gestores implantaram um sistema de realidade mista — ferramentas baseadas em headsets que sobrepõem orientações digitais ao espaço físico de trabalho. Os recursos visuais conseguiam mostrar o que fazer, mas não transmitiam o raciocínio por trás de cada etapa. Diante disso, trabalhadores e gestores desenvolveram soluções alternativas em conjunto, e a empresa percebeu que o conhecimento tácito que o sistema deveria capturar era exatamente aquilo que ele não conseguia reproduzir.
Em outra empresa sueca, uma tentativa de automatizar uma operação de moagem fracassou porque a linha automatizada não conseguia replicar o julgamento de trabalhadores humanos experientes. Foi somente diante dessa falha que a profundidade da expertise humana se tornou evidente.
Na empresa de montagem de fechaduras, as lacunas do sistema se tornaram o catalisador para o desenvolvimento de habilidades genuinamente novas: os trabalhadores aprenderam a programar, reordenar e resolver problemas por conta própria, além de descobrir como ensinar o “porquê” não escrito que o headset havia deixado de fora.
Já na empresa com a linha de moagem resistente à automação, um novo sistema digital de acompanhamento da produção gerou um efeito paralelo: ao trabalhar com ele, os operadores passaram a enxergar como sua própria tarefa alimentava o fluxo mais amplo da linha — uma espécie de consciência sistêmica que o trabalho nunca havia exigido antes.
Vale separar dois pontos nesses casos: o que a máquina não conseguia fazer expôs uma habilidade que os trabalhadores já possuíam; já o que eles construíram em torno dessas limitações foi a habilidade genuinamente nova — a programação, o ensino do “porquê” e a nova perspectiva sobre toda a linha de produção.
Um terceiro exemplo vem de um pequeno fabricante italiano de acordeões de alta qualidade, que observou um concorrente adotar robôs para uma etapa manual sensível. A empresa optou por não seguir o mesmo caminho, por suspeitar que o concorrente estava automatizando algo que o robô não seria capaz de replicar de fato.
O framework SPOT para identificar habilidades tecnológicas emergentes
A partir desses casos, identificou-se um padrão: as habilidades que mais importam durante uma transição tecnológica são aquelas que nascem do encontro entre a ferramenta nova e o fluxo de trabalho antigo — quando algo quebra, quando um trabalhador improvisa um conserto, quando um gestor percebe que aquilo que a máquina não consegue fazer é justamente o que o cliente valoriza e paga para ter. Não é possível prever o que ainda não surgiu. Por isso, a pergunta mais útil para os líderes deixa de ser “quais habilidades precisaremos a seguir?” e passa a ser “quais habilidades já estão tentando crescer dentro da nossa empresa — e estamos prestando atenção suficiente para percebê-las?”.
Com base nesses achados, foi desenvolvido o framework SPOT — sigla em inglês para ver, fazer parcerias, orquestrar e transformar —, um modelo que resume os hábitos observados entre os gestores mais eficazes em identificar, estabilizar e reter habilidades tecnológicas emergentes. O primeiro desses hábitos é “ver o invisível”: diferentemente da maioria dos gestores que percorre a linha de produção buscando apenas desvios de processo, os mais atentos procuram sinais de que algo novo está sendo criado pelos próprios trabalhadores, mesmo que ainda não tenha nome nem lugar formal na estrutura da empresa.
Em resumo, o framework SPOT propõe uma mudança de postura: em vez de apostar todas as fichas em previsões sobre o futuro das competências, as empresas ganham mais ao cultivar a capacidade de observar, apoiar e consolidar as habilidades que já estão nascendo dentro de seus próprios processos produtivos — muitas vezes de forma silenciosa, até que alguém decida prestar atenção.
Com informações de mitsloanreview.com.br.
