Propósito sozinho não compete com salários das Big Techs. Mas velocidade de impacto sim

29/10/2025 Gumae

Jason Wild revela como o RH pode reter talentos de IA sem igualar os salários astronômicos das gigantes de tecnologia

Jason Wild conhece intimamente os dois lados da guerra por talentos em tecnologia. Como líder que influenciou mais de US$ 6 bilhões em negócios empresariais entre IBM, Salesforce e Microsoft. Ele sabe exatamente o que as Big Techs oferecem. E como CEO da WISE, trabalhando com empresas tradicionais em 38 países, ele entende a frustração dos diretores de RH que não podem igualar salários duas ou até três vezes maiores. “Propósito” sozinho não compete com salários de Big Tech, diz. Mas há uma boa notícia: existem estratégias práticas que realmente funcionam, e não dependem de orçamentos infinitos.

Nesta parte final da entrevista, Wild aborda as questões mais estratégicas que mantêm líderes de RH acordados à noite: como criar Conselhos de Ética em IA com autoridade real (não teatro de conformidade), quem deve fazer parte deles, e como transformar a gestão de vieses em um processo contínuo, não em uma decisão única.

A mensagem é clara: na era dos agentes de IA que produzem 11.000 linhas de código em 30 horas, a habilidade do futuro não é mais codificar, mas gerenciar inteligências artificiais como se gerencia pessoas.

Qual é o papel do RH em garantir que a inovação impulsionada por IA seja inclusiva, equitativa e livre de vieses?

Os líderes enfrentam tensão real: mover rápido ou acertar? Ambos importam. Na pressa de construir, muitos pulam a governança e falham em incorporar valores em seus modelos. A verdade de longo prazo sempre emerge. Três ações concretas:

primeiro: estabelecer conselhos de ética de IA com autoridade real e representação diversa. Não teatro de conformidade. Esses conselhos devem revisar casos de uso e resultados ao longo do ciclo de desenvolvimento.

segundo: implementar tecnologias guardiãs que detectam alucinações e resultados desalinhados com valores. Ferramentas como wayfound.ai representam uma categoria emergente que aborda esse desafio.

terceiro: tornar a implantação ética de IA uma métrica de desempenho para líderes. Tratar o monitoramento de vieses como gestão de desempenho, como identificação e fechamento contínuo de lacunas.

Nossa pesquisa sobre gênio coletivo mostrou que gerenciar paradoxos de inovação requer apoiar a criatividade de baixo para cima enquanto se colocam estruturas, métricas e proteções para minimizar riscos e manter alinhamento. O mesmo se aplica à ética de IA: não é uma decisão única, mas balanceamento contínuo de prioridades concorrentes.

Criar conselhos de ética em IA com “autoridade real”. Na prática, quem deveria fazer parte desse conselho? Como garantimos que ele tenha poder de veto real e não se torne apenas burocracia? E qual deveria ser a relação entre esse conselho e o RH?

Você não pode gerenciar, regular ou governar o que não entende. Seu conselho precisa da combinação certa:

tecnólogos que entendem capacidades e limitações da IA;

líderes de negócios com responsabilidade de P&L que enfrentam trade-offs reais e protegem esse impulso de longo prazo;

funcionários da linha de frente que veem como a IA afeta o trabalho diário;

stakeholders externos, trazendo perspectivas externas.

Mas aqui está o equilíbrio crítico: o comitê deve combinar expertise de domínio com mentalidade de crescimento. Se especialistas dominam, você não terá a abrasão criativa que resulta em impacto duradouro. Até Steve Jobs entendia que muitos especialistas sufocam a inovação – você precisa de perspectivas diversas desafiando suposições. O conselho deve ter poder real de veto sobre implementações de IA que violem padrões éticos. O RH deve ser um membro permanente porque o impacto nas pessoas é central para a ética da IA, mas não deveria presidir. Você precisa de autoridade independente reportando ao CEO. Uma dica: revise casos de uso de IA em três pontos:

antes do desenvolvimento (isso é ético de construir?);

durante os testes (os resultados são equitativos?); e

após a implementação (estamos monitorando desvios?).

Qual modelo de cultura e remuneração retém talentos de IA além do salário?

Tendo trabalhado em algumas das maiores marcas de tecnologia, aprendi que os melhores talentos querem remuneração justa, mas são motivados por fazer parte de movimentos com propósito claro. Eles querem ver impacto tangível: como seu trabalho muda vidas, resolve problemas significativos, cria valor em escala. As empresas mais bem-sucedidas criam plataformas nas quais os indivíduos ativam sua “fatia única de gênio” – seus talentos e paixões -, de maneiras que servem tanto ao crescimento pessoal quanto ao impacto no mercado. Esse conceito de democratizar a inovação, que está em Collective genius: the art and practice of leading innovation, torna-se ainda mais crítico com talentos de IA. Culturas de transparência radical importam enormemente. Quando as pessoas veem conexões diretas entre contribuições e resultados no mundo real, isso gera recompensas emocionais que a remuneração não pode proporcionar. No Mastercard Labs, Lyons mostrou a funcionários, clientes e stakeholders a “arte do possível”. Essa visibilidade e senso de cocriar o futuro impulsionaram a retenção mais do que estruturas de remuneração sozinhas.

Mas talentos em IA não são extremamente competitivos e recebem ofertas com salários bem maiores? Como o RH compete com empresas Big Tech que podem pagar muito mais? Existem estratégias práticas além de “propósito” que realmente funcionam?

Você tem razão, “propósito” sozinho não compete com salários de Big Tech duas ou três vezes maiores. O que realmente funciona:

velocidade e visibilidade do impacto: se você consegue ir da ideia ao impacto no cliente em semanas em vez de trimestres, essa velocidade cria recompensas emocionais que a compensação não pode igualar. Nas Big Tech, trabalhos brilhantes frequentemente morrem em comitês.

propriedade e autonomia: dê aos talentos de IA propriedade genuína sobre problemas significativos. Recentemente, o motor de codificação da Anthropic trabalhou autonomamente por 30 horas, produzindo 11.000 linhas de código. Isso sinaliza algo profundo: a habilidade do futuro não é codificar, mas é gerenciar agentes inteligentes. O talento que você quer reter consegue pensar estrategicamente sobre quais problemas atribuir aos agentes e como avaliar resultados. Isso espelha a gestão clássica: colocar o recurso certo focado no problema certo com o suporte certo, Só que, agora, “recursos” incluem tanto humanos quanto agentes de IA.

aprendizado e comunidade: a IA evolui tão rapidamente que se manter atualizado é existencial. Crie ambientes nos quais eles estejam constantemente aprendendo e trabalhando com outras pessoas brilhantes em problemas difíceis.

ofereça compensação base competitiva (não precisa igualar Big Tech).

Então diferencie-se nesses fatores. Foque em atrair aqueles motivados por impacto, aprendizado e comunidade.

SOBRE JASON WILD

Jason Wild é CEO e fundador da WISE (Wild Innovation & Strategy Excellence, Inc.). Sua carreira inclui posições estratégicas em IBM, Salesforce e Microsoft, onde influenciou mais de US$ 6 bilhões em negócios empresariais. Na Salesforce, cofundou e liderou globalmente o programa Ignite, fazendo-o crescer de um pequeno time nos EUA para 250 membros globais, influenciando mais de US$ 2 bilhões em valor acumulado anual durante 5 anos. Codirigiu o maior acordo não governamental da história da Microsoft na Espanha e criou a primeira metodologia unificada de vendas globais da Microsoft, gerando mais de US$ 100 bilhões em receitas incrementais. Operou em 38 países e implementou programas estratégicos para mais de 100 empresas globais, incluindo Disney, AT&T e Unilever.

Atualmente coescreve Genius at Scale com a Dra. Linda Hill, professora distinta da Harvard Business School, com lançamento previsto pela Harvard Business Review Press em março de 2026.