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Na Arena RH Tech do CONARH 52, Anderson Valadares, diretor da Aché, apresentou a estrutura de cinco pilares que orientou o processo de transformação por inteligência artificial dentro da farmacêutica. Na sequência, contou por que esse modelo, bem estruturado no papel, não sobreviveu como planejado quando saiu do slide para a operação.
1. Governança como confiança, não como regra
O primeiro pilar nasceu de uma escolha deliberada. Em vez de criar regras e parâmetros de restrição, a intenção foi construir confiança e comportamento: como permitir que as pessoas testem, errem e aprendam a usar a tecnologia dentro de um ambiente supervisionado.
O argumento por trás disso é prático. Toda vez que a organização cria barreiras demais, os times encontram caminhos alternativos por conta própria, incluindo o uso de ferramentas pessoais para resolver problemas de trabalho. Criar barreira pela barreira não impede o uso da tecnologia, apenas o desloca para fora do controle da empresa.
2. Academia: treinamento não é aprendizado
O segundo pilar corrigiu uma premissa comum. Um curso de poucas horas não gera mudança de comportamento, e tratar a capacitação em IA como treinamento pontual tende a não sustentar a transformação pretendida.
A resposta foi desenhar uma jornada em três etapas, adaptada ao nível de maturidade de cada colaborador: uma fase inicial voltada a reduzir o medo da tecnologia, chamada de “explorador”; uma fase intermediária, com os mecanismos para aplicar a IA nas atividades do dia a dia; e uma fase mais avançada, voltada a mudar a própria forma de operar do time.
3. Champions: influência entre pares
O terceiro pilar tratou de quem, dentro da organização, ajudaria a espalhar a mudança. A proposta reuniu entre 15% e 20% dos colaboradores da empresa como agentes de influência, escolhidos não apenas pela habilidade técnica, mas pela capacidade de disseminar cultura e informação entre colegas.
O raciocínio citado é que, nem o RH sozinho, nem a melhor consultoria do mercado, consegue sustentar uma transformação de comportamento em escala. A influência entre pares no dia a dia das equipes teria mais efeito do que qualquer comunicado institucional.
4. Transformação do trabalho: automatizar não é redesenhar
O quarto pilar separou dois movimentos que costumam ser tratados como um só. Automatizar um processo existente é diferente de redesenhar a forma como o trabalho é feito. O exemplo citado foi o processo seletivo: automatizar a triagem de currículos resolve uma etapa, mas repensar o processo significa inverter a lógica, partindo das qualificações do candidato em vez de partir da vaga.
A ressalva feita foi direta: automatizar um processo ruim não o torna bom, apenas produz o mesmo problema em maior velocidade e escala.
5. Impacto: métricas antigas para perguntas novas
O último pilar tratou de como medir o resultado dessa transformação. A crítica levantada foi que a área de RH costuma reportar sempre os mesmos indicadores, como número de pessoas treinadas ou de ferramentas habilitadas, sem responder à pergunta central: o trabalho ficou melhor depois disso?
A partir dessa lacuna, foram criados quatro critérios de avaliação: adoção, produtividade, cultura e resultado de negócio, entendendo que eficiência sozinha não sustenta a transformação sem cultura e liderança engajadas.
Da teoria à prática: quando o modelo vira 160 iniciativas soltas
Depois de apresentar a estrutura ideal, Anderson Valadares fez uma ressalva importante: o modelo descrito era a expectativa, não o que de fato aconteceu dentro da Aché.
Segundo ele, o movimento começou a partir de um benchmark de uma multinacional que impressionou a liderança, e a resposta da organização foi acelerar a implementação de mecanismos de IA. Só que a pressão chegou antes da estratégia, e o orçamento, antes da cultura. Cada área interpretou a missão à sua maneira: a área de tecnologia quis controlar as ferramentas, o RH assumiu o treinamento, o jurídico se preocupou com exposição a riscos, e o negócio quis mais tecnologia, sem que nenhuma dessas frentes estivesse necessariamente conectada às outras.
Os champions, que na teoria seriam formados para influenciar colegas, acabaram treinados apenas na ferramenta, sem preparo para exercer influência. Isso gerou mais de 160 iniciativas paralelas dentro da organização, sem comitê nem critério comum de priorização, até que fosse necessário criar uma instância específica só para decidir em que investir primeiro.
O aprendizado dessa fase, segundo ele, é que implementar uma tecnologia é a parte mais simples do processo. A parte difícil é alinhar diferentes áreas e expectativas em torno de uma única narrativa.
O que ficou da experiência
A conclusão do palestrante inverteu a ordem que a maioria das empresas segue: antes de qualquer ferramenta, é a narrativa e o comportamento que sustentam uma transformação por IA. Sem alinhamento entre áreas e sem liderança disposta a errar primeiro, a tecnologia se transforma em uma coleção de iniciativas soltas, e não em mudança de comportamento.
Para ele, a área de RH tem hoje a chance de assumir o papel de orquestradora desse processo, ainda que isso signifique se colocar em uma posição vulnerável e admitir publicamente o que não funcionou. A frase que resume essa virada de chave: liderar essa transformação é menos sobre qual ferramenta usar, e mais sobre a mudança cultural que a organização está, de fato, disposta a sustentar. Essa foi mais uma palestra do primeiro dia do CONARH 2026. A cobertura completa do evento continua no blog da VR.
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