Experiência profissional pode ganhar valor com IA, avalia Sylvia Coutinho
Em entrevista, a executiva destaca repertório e aprendizado contínuo. Pesquisa brasileira ajuda a distinguir experiência, confiança e preparo para usar a tecnologia.
O conhecimento acumulado ao longo de uma carreira pode ajudar a extrair valor da inteligência artificial. Essa é a avaliação de Sylvia Coutinho, conselheira de empresas e ex-CEO do UBS no Brasil, em entrevista ao Money Report publicada em 31 de outubro de 2026 e repercutida pelo Not Journal no dia seguinte.
Na conversa, realizada no evento Encontro de Gerações, a executiva relaciona o uso das ferramentas à capacidade analítica e à compreensão dos negócios. Também defende atualização constante e troca entre profissionais de diferentes gerações.
A fala apresenta uma perspectiva de liderança. Não é uma medição de produtividade por idade nem demonstra que profissionais mais experientes sempre terão desempenho superior com IA.
Sentir-se preparado é diferente de ter experiência
Um levantamento anterior da Serasa Experian oferece outro ângulo para o debate. Publicado em 26 de março de 2026, o quarto capítulo da série Panorama do Trabalho no Brasil informou que 19,3% dos entrevistados se consideravam preparados para utilizar IA no trabalho. Entre os participantes da Geração Z, esse percentual era de 22,8%.
A pesquisa ouviu 1.521 profissionais economicamente ativos ou em busca de emprego entre novembro e dezembro de 2025. Os números dizem respeito à percepção dos participantes sobre seu preparo, não a um teste objetivo de competência. Também não avaliam a afirmação de Coutinho sobre o valor do repertório.
Olhar VERIO — aprendizagem entre gerações, dentro da operação
Na leitura do VERIO, transformar essa discussão em uma disputa de idade empobrece a decisão empresarial. Uma equipe pode reunir familiaridade com ferramentas, conhecimento dos clientes e entendimento dos processos. O desafio de gestão é criar situações em que essas competências se encontrem.
Um exercício possível, aqui proposto como exemplo hipotético, é colocar dois profissionais para revisar uma mesma tarefa com apoio de IA. Um organiza o uso da ferramenta; o outro explicita critérios do negócio, exceções e sinais de erro. Depois, ambos comparam o resultado com a forma habitual de trabalhar. Os papéis podem se inverter conforme a experiência de cada pessoa.
Para quem está começando, vale preservar oportunidades de compreender o raciocínio por trás da entrega. Para quem já domina uma atividade, atualizar-se exige experimentar e aceitar a revisão de hábitos. Nenhum dos grupos precisa ser tratado como naturalmente incapaz ou automaticamente preparado.
A pergunta para a liderança, portanto, é concreta: onde a equipe pode aprender em conjunto, com critérios claros para conferir o trabalho? O repertório só entra na operação quando pode ser compartilhado, questionado e aplicado.
Nota editorial: as declarações da executiva, os dados do levantamento e a análise VERIO foram apresentados separadamente. O exercício descrito é hipotético e não representa resultado observado nas empresas citadas.
