Kevin Phillips reflete sobre o que significa quando a IA começa a construir-se a si mesma, e por que as respostas-padrão da profissão já não serão suficientes.
Eu sei. Provavelmente já tem fadiga de IA, também. Mas, no início de fevereiro, atingimos um marco significativo no desenvolvimento da IA que torna impossível ignorá-la. Dois dos principais criadores de IA de fronteira, a OpenAI e a Anthropic, lançaram novos modelos importantes que contribuíram para o seu próprio desenvolvimento. É isso mesmo, o ChatGPT e o Claude foram fundamentais na construção das suas próprias versões mais recentes!
A OpenAI disse que o GPT-5.3-Codex foi «fundamental na criação de si próprio». Foi usado para depurar o treino, gerir as implementações e analisar testes e avaliações. Isto é significativo. Na verdade, a OpenAI diz que o Codex consegue fazer quase tudo o que os seus programadores humanos conseguem fazer num computador.
E a Anthropic, que lançou o Claude Opus 4.6, disse que a IA está a escrever grande parte do código e a acelerar o lançamento de novos modelos. O CEO da Anthropic, Dario Amodei, prevê que estamos apenas a um ou dois anos de a atual geração de IA construir a seguinte de forma autónoma.
Considere isto: o intervalo entre o GPT-4, o modelo que primeiro fez o mundo prestar atenção, e o modelo que ajudou a construir-se a si mesmo foi de menos de três anos. Em comparação, o smartphone demorou cerca de uma década a passar de item de novidade a necessidade. A IA não está a seguir as curvas de adoção tecnológica a que estamos habituados; em vez disso, está a comprimir o que costumava demorar anos em meses, e meses em semanas. Isto significa que, no momento em que a maioria das empresas redigiu o seu documento de estratégia de IA, a tecnologia que ele descreve já avançou.
Não podemos ignorar isto, e quem ainda diz «a IA precisa de pelo menos mais cinco a dez anos» não está a prestar atenção. Precisamos de falar sobre o que isto significa para a nossa profissão, as nossas pessoas e o nosso futuro.
E o que torna isto ainda mais difícil de gerir é que as suas pessoas não estão no mesmo ponto. Algumas avançam a toda a velocidade com a IA, para o bem ou para o mal. Outras entrincheiram-se, na esperança de que ela desapareça. Esta manta de retalhos de atitudes e capacidades por toda a sua organização é algo que explorarei em detalhe no próximo mês, mas vale a pena assinalá-lo já, porque molda tudo o que se segue.
Para dar sentido ao ponto em que estamos hoje com a IA, vou explorar cinco coisas em que estou a pensar, ao longo de dois artigos. Este mês, comecemos por dois temas diretamente ligados ao problema da velocidade: por que uma abordagem incremental à adoção da IA já não chega, e o que fazer quando a formação tradicional não consegue acompanhar. No próximo mês, abordarei os desafios humanos mais complicados, incluindo a resistência organizacional, os enviesamentos, e o lugar que a fricção estratégica ocupa.
1. Acabou o tempo de meter o pé na água da IA
Felizmente, se há alguns anos pregava o esperar para ver, já ultrapassou essa fase. O que significa que hoje poderá estar a ter uma abordagem incremental, de meter o pé na água, em relação à IA. Isto pode passar por usar a IA durante cerca de uma hora por dia para lhe ganhar o jeito, ou por analisar que aspetos do seu negócio poderiam fornecer uma prova de conceito para a automação. Talvez esteja hoje a redigir e-mails ou a extrair pontos de ação de reuniões usando IA.
Não há nada de errado com estas táticas, mas elas perdem de vista o panorama geral: a IA está aqui, a IA está a começar a tomar ações em nosso nome, e o verdadeiro valor da IA surge quando é usada de forma sistémica, e não aos poucos. Pense desta forma: ter uma abordagem incremental à IA é como decidir, no início da Primeira Revolução Industrial, usar comboios a vapor para transportar apenas alguns dos seus novos materiais ou produtos e enviar o resto a cavalo e carroça. As chegadas rápidas ficarão à espera em armazém enquanto o restante recupera o atraso. Da mesma forma, os seus sistemas e fluxos de trabalho são apenas tão rápidos quanto o seu elo mais lento.
2. A formação tal como a conhecemos é obsoleta
Com a velocidade de mudança acelerada de hoje, como é que se proporciona formação às suas pessoas? Já não as pode simplesmente enviar para um curso. Tudo o que aprenderem estará desatualizado antes de obterem o certificado de conclusão. Então, como nos apoiamos a nós próprios e às nossas equipas perante uma mudança desta dimensão?
Há duas ideias que estou a considerar.
O que descobri ser mais importante é apoiar as nossas pessoas com o pensamento crítico para questionar as respostas da IA, fáceis e de aparência polida. Pense desta forma: a maioria de nós consegue olhar para uma folha de cálculo e dizer se a resposta parece certa. Menos de nós consegue desmontar a metodologia que está por detrás e identificar se, e onde, a lógica falha. É esse o conjunto de competências de que precisamos para a IA. Não apenas verificar o resultado, mas compreender como lá chegou.
E, em segundo lugar, poderíamos usar a IA para nos formarmos sobre ela. Comecei a fazer isto pedindo à IA que explique o seu próprio raciocínio, pondo os seus resultados à prova ao devolvê-los, e desafiando deliberadamente a sua lógica. É a única forma de acompanhar a velocidade da mudança, e desenvolve exatamente o tipo de músculo crítico que mencionei acima.
A velocidade é apenas metade do problema
A velocidade do desenvolvimento da IA não vai abrandar por nós. Nem uma abordagem incremental nem a formação tradicional irão equipar o seu negócio para acompanhar. Mas a velocidade é apenas metade do desafio. No próximo mês, olharei para o que acontece quando se acrescenta a complexidade humana à mistura, incluindo a manta de retalhos de atitudes nas suas equipas, os enviesamentos que a IA amplifica, e por que integrar a fricção certa nos seus processos de IA poderá ser a coisa mais importante que os contabilistas podem fazer neste momento.
Conforme publicado na AccountingWeb - março de 2026