IA nas empresas: substituir pessoas ou potencializar talentos? A escolha que pode definir o futuro dos negócios
Inteligência Artificial virou o assunto número um nas salas de reunião de praticamente toda empresa grande do mundo. E junto com ela veio uma pergunta que nenhum CEO consegue mais ignorar: a gente usa IA para substituir pessoas ou para potencializar o que elas fazem?
Parece uma escolha simples, mas ela carrega um peso estratégico enorme.
De um lado, temos a automação — cortar custos, reduzir equipes, fazer mais com menos gente. Do outro, a abordagem de aumento — investir no ser humano, ampliar capacidades, criar valor de um jeito que ainda não existia.
Dois caminhos, duas filosofias completamente diferentes. E os resultados de longo prazo também não vão nem chegar perto um do outro.
Nos últimos meses, alguns dos maiores nomes do mundo corporativo deixaram bem claro qual lado escolheram. E os dados que estão surgindo sobre como os funcionários percebem essas decisões revelam algo que a maioria dos líderes ainda não parou para considerar com a seriedade que merece.
Spoiler: não basta ter uma boa estratégia de IA. As pessoas precisam acreditar nela. 👇
Dois CEOs, duas visões radicalmente opostas
Em fevereiro deste ano, Jack Dorsey demitiu mais de 4.000 pessoas — quase metade da força de trabalho da Block. Em uma carta aos acionistas, ele foi direto: ferramentas de inteligência mudaram o que significa construir e administrar uma empresa. Segundo Dorsey, a maioria das outras companhias chegaria à mesma conclusão dentro de um ano. Essa é a essência da automação: a empresa continua fazendo o que sempre fez, mas com menos gente na operação.
Do outro lado do espectro, Micha Kaufman, CEO do Fiverr, também causou barulho — mas com uma mensagem muito diferente. Em uma carta aberta e bastante franca aos funcionários, ele disse que a IA estava vindo para todos os empregos, incluindo o dele. Mas Kaufman não estava anunciando demissões. Ele estava argumentando que a inteligência artificial iria transformar radicalmente o trabalho e que todo mundo precisava se adaptar. Em entrevista à CBS, ele complementou dizendo que, ao automatizar tarefas repetitivas, o tempo livre deveria ser investido naquilo em que seres humanos têm capacidades especiais — pensamento não-linear, decisões de julgamento, questões de gosto, estratégia. Mesmo que todas as tarefas repetitivas fossem automatizadas, os funcionários não seriam substituíveis. Kaufman estava apostando no potencial humano.
Esses dois exemplos são um retrato perfeito da bifurcação estratégica que todo líder enfrenta hoje. E a diferença entre as duas abordagens vai muito além de uma questão filosófica — ela define o tipo de empresa que se está construindo para os próximos dez anos.
O que separa aumento de automação na prática
Quando a gente fala em automação, o conceito é direto ao ponto: você pega uma tarefa que um humano fazia e passa ela pra uma máquina. O processo continua existindo, mas o funcionário sai da equação. Isso reduz custo operacional no curto prazo, simplifica fluxos repetitivos e entrega previsibilidade. Em setores como manufatura, logística e atendimento básico ao cliente, a automação já provou que funciona, e não dá pra negar os ganhos que ela trouxe ao longo das últimas décadas.
O problema começa quando essa lógica é aplicada de forma indiscriminada, especialmente em funções que envolvem julgamento, criatividade, relacionamento e tomada de decisão em contextos ambíguos. Aí o buraco é bem mais embaixo.
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O aumento, por outro lado, parte de uma premissa diferente. A inteligência artificial entra não pra substituir o profissional, mas pra deixá-lo mais capaz do que ele seria sozinho. Um advogado que usa IA para revisar contratos em minutos ainda é o advogado tomando as decisões jurídicas. Um médico que usa IA para análise de imagens diagnósticas ainda é o médico interpretando o contexto clínico do paciente. Um analista de dados que usa IA para identificar padrões ainda é o profissional construindo a narrativa estratégica a partir desses dados. O ser humano permanece no centro, só que amplificado — com mais velocidade, mais contexto e mais capacidade de entrega.
A diferença entre os dois modelos não é apenas filosófica. Ela é profundamente estratégica. Empresas que adotam a lógica do aumento tendem a reter talentos com mais facilidade, a gerar inovação de forma mais consistente e a construir culturas organizacionais onde as pessoas se sentem parte do futuro — e não ameaçadas por ele. Já as que apostam na automação como primeira resposta para qualquer problema de eficiência geralmente colhem resultados rápidos no balanço trimestral, mas enfrentam problemas sérios de engajamento, desconfiança interna e dificuldade para atrair os melhores profissionais do mercado.
O que os dados revelam sobre o cenário atual
Há evidências claras de que muitas empresas estão seguindo o caminho da automação com foco em corte de custos. Banqueiros do Goldman Sachs estimam que o número total de funcionários entre seus clientes de investment banking — que abrangem diversas indústrias — deve cair cerca de 11% em média nos próximos três anos por causa da IA.
O relatório Indeed Workforce Insights de 2025, que entrevistou cerca de 80.000 trabalhadores em oito países, trouxe outro dado revelador: o tempo economizado com IA foi, na maioria dos casos, redirecionado para fazer mais do mesmo tipo de tarefa ou absorvido por outros projetos. Sinais de aumento genuíno — como trabalho criativo e inovação ou maior interação com clientes — nem sequer apareceram entre os cinco principais casos de uso. Isso pode refletir tanto o viés do status quo dos líderes quanto o potencial ainda inexplorado da IA. É mais fácil para executivos imaginarem usando IA para otimizar o que as pessoas já fazem do que reinventar como ela poderia gerar valor completamente novo.
O que os funcionários realmente pensam sobre isso
Uma pesquisa conduzida no início deste ano com 1.294 trabalhadores de escritório em tempo integral — nos Estados Unidos, Canadá e Reino Unido — trouxe dados muito reveladores sobre as percepções dos funcionários. Esses profissionais passavam mais de 50% do tempo no computador e incluíam contribuidores individuais, gerentes e líderes seniores de 19 setores diferentes, com maioria em tecnologia, serviços financeiros, saúde, varejo e serviços profissionais.
Os resultados mostram que aproximadamente 62% dos entrevistados acreditam que sua organização usa IA para aumentar as capacidades dos funcionários. Cerca de 34% acreditam que a empresa está usando IA para automatizar trabalho e reduzir custos. E 4% permanecem incertos. Um detalhe importante: apenas 44% dos respondentes disseram que sua organização havia anunciado formalmente qualquer plano de IA.
Mas esses números escondem variações significativas. Em alguns setores — como varejo e serviços profissionais — entre 40% e 50% dos funcionários suspeitam que a adoção de IA está, no fundo, comprometendo a segurança dos seus empregos. Funcionários que percebem intenção de automação também relatam com mais frequência que se sentem forçados a adotar IA, em vez de encorajados — uma distinção que, como os dados mostram, vai muito além da moral da equipe.
Há também uma desconexão gritante entre líderes e equipes. Uma pesquisa recente mostrou que 76% dos executivos acreditavam que os funcionários estavam entusiasmados com a adoção de IA, enquanto apenas 31% dos contribuidores individuais concordavam. Na pesquisa mencionada acima, 81% dos líderes seniores pensam que sua organização aposta tudo no aumento, enquanto no nível de contribuidor individual, apenas 53% percebem aumento e 40% suspeitam de automação.
Essa lacuna de percepção é um problema sério. Não basta ter uma estratégia de aumento — os funcionários precisam acreditar nela.
Os três dinâmicas comportamentais que mudam tudo
Quando as percepções dos funcionários são levadas a sério, três padrões comportamentais se destacam e ajudam a explicar como as pessoas integram — ou resistem — às novas ferramentas no dia a dia:
Medo de demissões e queda no bem-estar
Na pesquisa, aproximadamente 60% dos trabalhadores expressaram preocupação com a perda de emprego, sendo que 32% relataram preocupação moderada a alta. Essa ameaça corrói a sensação de segurança no trabalho e, consequentemente, o bem-estar. Pesquisas mostram que quedas no bem-estar estão diretamente ligadas a declínios na produtividade, retenção e capacidade de atrair talentos. Funcionários felizes são aproximadamente 13% mais produtivos. Quando o bem-estar cai, a produtividade cai junto. Líderes costumam subestimar como os efeitos colaterais das demissões — ou apenas a ameaça delas — podem minar exatamente as eficiências que buscam alcançar.
Adoção sem propósito gera o chamado workslop
Quando funcionários recebem a instrução de usar IA sem orientação clara sobre por que ou como ela vai melhorar seu trabalho, o engajamento fica superficial. Em vez de se tornarem pilotos da tecnologia — tomando controle ativo do processo — eles se comportam como passageiros, seguindo instruções com convicção limitada. Esse engajamento raso, combinado com equipes menores e cargas de trabalho crescentes, cria condições perfeitas para o workslop: a proliferação de trabalho gerado por IA de baixo esforço e baixa qualidade. Funcionários que se sentem forçados a adotar IA mostram uma taxa 65% maior de produzir workslop e intenção significativamente maior de deixar a empresa.
Erosão do pipeline de talentos juniores
Estratégias de IA focadas em corte de custos podem esvaziar o pipeline de talentos juniores a longo prazo. Posições de nível inicial são onde futuros líderes constroem julgamento, redes de relacionamento e expertise. Pesquisas recentes tanto de Harvard quanto da Anthropic mostram que a IA generativa protege funções seniores enquanto comprime ou elimina funções juniores. O resultado: menos futuros líderes, dependência agressiva de contratação externa, erosão do conhecimento institucional e enfraquecimento da cultura organizacional.
A curva J da produtividade e o que ela significa para sua empresa
Existe um conceito econômico chamado Curva J da Produtividade, desenvolvido por Erik Brynjolfsson e colegas, que ajuda muito a entender essa dinâmica. Quando uma nova tecnologia de propósito geral é adotada, há um período inicial em que a produtividade na verdade cai — porque a organização precisa investir em novos processos, treinamento, infraestrutura de dados e práticas de gestão antes que os ganhos se materializem. Pesquisas anteriores sugerem que a reorganização organizacional e o desenvolvimento de habilidades podem exigir cerca de dez vezes o investimento da própria implementação tecnológica.
No caso da automação, essa queda inicial é relativamente rasa e curta. Você substitui trabalho humano por IA em tarefas bem definidas, consegue produção similar ou maior com equipes menores, e os ganhos aparecem rapidamente em economia de custos e aumento de throughput.
No caso do aumento, a queda inicial é mais profunda e mais longa, porque exige transformação organizacional genuína, redesenho de funções e desenvolvimento de rotinas eficazes de coordenação humano-IA. Porém, a lógica da curva J também sugere que o aumento carrega um potencial de longo prazo muito maior: uma vez que os investimentos complementares são absorvidos e as novas rotinas sociotécnicas se estabilizam, o desempenho sobe para refletir não apenas ganhos de eficiência, mas uma expansão na fronteira produtiva da organização.
Aumento é sobre inventar o futuro. Automação é sobre automatizar o passado.
O caminho da automação: uma espiral descendente previsível
Quando organizações sinalizam que a IA é primariamente uma ferramenta de corte de custos e redução de pessoal, uma sequência comportamental previsível se desenrola:
- Resistência mascarada de adoção: a adoção parece subir porque é obrigatória, mas o engajamento permanece superficial. Em vez de pilotos, a organização gera passageiros.
- Queda no bem-estar: quando as demissões começam, a ansiedade se espalha, o foco se deteriora e a iniciativa desaparece.
- Explosão de workslop: equipes menores e moral baixo levam funcionários sobrecarregados a usar IA para preencher lacunas nos fluxos de trabalho, muitas vezes sem treinamento ou contexto adequado. Isso gera trabalho de baixa qualidade que mina a eficiência em vez de melhorá-la.
- Fuga de talentos: profissionais de alto desempenho costumam ser os primeiros a sair. Conhecimento institucional se dissipa. Inovação desacelera.
- Reputação de empregador deteriorada: conforme demissões, desengajamento e rotatividade se acumulam, fica cada vez mais difícil atrair o tipo de talento que impulsiona crescimento.
- Perda do pipeline de liderança: funções juniores desaparecem, a continuidade se erode e futuros líderes simplesmente não são cultivados dentro da organização.
O que começa como um jogo de eficiência pode se transformar em um déficit de capacidade que enfraquece inovação e crescimento, corroendo exatamente o talento e a adaptabilidade necessários para realizar todo o potencial da IA.
O caminho do aumento: uma espiral ascendente virtuosa
Em contraste, quando organizações sinalizam compromisso genuíno com suas pessoas e combinam isso com integração e investimento cuidadosos em IA, um ciclo positivo se forma:
- Engajamento por curiosidade: quando funcionários acreditam que a IA foi introduzida para melhorar seu trabalho, eles se envolvem com curiosidade e senso de agência. A adoção sobe por motivação intrínseca, não por obrigação.
- Bem-estar preservado, produtividade em alta: sem a ameaça de demissões minando o moral, o bem-estar se mantém e, com ele, a produtividade sobe. Foco mais forte, motivação maior.
- Colaboração de qualidade: funcionários investem em colaboração, usando julgamento sobre quando e onde usar IA. Com expectativas claras e cultura de confiança, o workslop é mantido no mínimo.
- Retenção de talentos: profissionais que percebem investimento permanecem e florescem. Conhecimento institucional se acumula entre as equipes.
- Atração de talentos: conforme o compromisso da organização com as pessoas se torna visível pela cultura, reputação e construção de carreiras, cria-se um ciclo virtuoso de retenção e atração.
- Pipeline de liderança fortalecido: funções juniores são preservadas e reimaginadas, servindo como campo de treinamento para futuros líderes. Continuidade se constrói, cultura se fortalece.
Exemplos reais de empresas que escolheram o aumento
Um caso emblemático é o da Aon, empresa global de serviços profissionais. O CEO Greg Case enfatizou publicamente o compromisso com os 60.000 funcionários da empresa, priorizando o aumento da alfabetização em IA e tratando o quadro de pessoal como pilar da estratégia de crescimento futuro. A abordagem da Aon foca em treinar funcionários para trabalhar com IA e ganhar fluência digital, em vez de substituí-los. Em 2025, a diretora administrativa Lisa Stevens declarou que a única perda de emprego por IA seria entre aqueles que se recusassem a aprender a tecnologia.
Essa postura não é nova na Aon. Durante a pandemia de Covid-19, Case fez uma promessa pública de que não haveria demissões para o que era, na época, uma força de trabalho de 50.000 pessoas — uma decisão financiada por cortes temporários de salário dos principais executivos. Então, quando Case sinaliza hoje que a IA vai expandir, e não corroer, as oportunidades na Aon, sua equipe tem evidências concretas de que essas promessas são reais. Demitir durante a Covid teria sido muito mais simples e, no curto prazo, mais lucrativo.
Outro exemplo histórico relevante vem da Microsoft. Quando Satya Nadella se tornou CEO em 2014, a empresa enfrentava um ponto de inflexão estratégica: otimizar seu negócio legado de software ou se reinventar em torno de computação em nuvem e IA. Nadella escolheu a transformação — e a combinou com investimento em pessoas. Como descrito em seu livro Hit Refresh de 2017, a Microsoft reconstruiu sua cultura em torno de aprendizado contínuo, mudando de uma organização de sabe-tudo para uma de aprende-tudo. A empresa redesenhou funções em engenharia, vendas e produto para alinhar com nuvem e IA, investindo pesadamente em requalificação. Em vez de depender primariamente de automação ou redução de pessoal, a Microsoft focou em equipar funcionários para trabalhar ao lado das novas tecnologias — uma abordagem que ajudou a impulsionar seu ressurgimento como líder em nuvem e IA.
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Os números que sustentam o argumento do aumento
Os dados da pesquisa mencionada neste artigo reforçam o argumento de forma bastante clara. Funcionários que percebem intenção de aumento relatam maior engajamento com IA, colaboração mais forte e 32% menos intenção de deixar a empresa em comparação com aqueles que percebem intenção de automação. Funcionários que se sentem mandados a adotar IA relatam menor bem-estar, maior intenção de sair e maior suspeita de que a empresa está de fato priorizando automação.
Esses são sinais precoces de uma progressão que pode se intensificar com o tempo. E eles apontam para algo que deveria ser óbvio, mas que muitos líderes ainda ignoram: a vantagem relativa do aumento sobre a automação no longo prazo é uma função do comportamento humano. E esse comportamento é amplamente moldado pelas percepções dos funcionários.
Por que a estratégia certa começa com uma escolha clara
Empresas que estão ganhando a corrida da inteligência artificial não são necessariamente as que têm o modelo mais avançado ou o maior orçamento de tecnologia. São as que fizeram uma escolha clara sobre por que estão usando IA e para quem essa tecnologia está trabalhando. Quando essa escolha é explícita, comunicada de forma consistente e sustentada por ações concretas, ela cria um alinhamento interno que vale muito mais do que qualquer ferramenta tecnológica sozinha.
Essa escolha também tem implicações diretas na forma como a estratégia empresarial é desenhada. Uma empresa orientada pelo aumento vai investir em treinamento, vai redesenhar funções para que os profissionais aproveitem melhor as capacidades da IA, vai criar espaços de experimentação onde os times podem testar novas abordagens sem medo de errar. Uma empresa orientada primariamente pela automação vai investir em reduzir headcount, vai centralizar decisões em algoritmos e vai tratar o capital humano como uma variável de custo a ser otimizada. Essas duas abordagens criam culturas organizacionais radicalmente diferentes, e a diferença fica evidente nos resultados ao longo de dois ou três anos.
O mais interessante é que as duas abordagens não são mutuamente exclusivas em todos os cenários. Há processos que realmente fazem sentido ser automatizados — principalmente aqueles altamente repetitivos, de baixo valor agregado e que ninguém particularmente quer fazer. O problema surge quando a lógica da automação começa a invadir territórios onde o julgamento humano ainda é essencial, e quando essa expansão acontece sem transparência, sem diálogo e sem um plano claro de para onde vão os profissionais que tinham aquelas funções. É aí que as percepções dos funcionários despencam e a estratégia começa a rachar por dentro. 💡
O caminho mais difícil é o mais inteligente
O caminho do aumento não é o mais fácil. Ele exige um compromisso crível com os funcionários existentes, mesmo que isso signifique uma queda mais longa na curva J no início. Isso inclui investimento profundo em desenvolvimento de capacidades como parte da implementação das tecnologias de IA.
Na prática, pode significar co-desenvolver ferramentas e processos de negócios com funcionários para melhorar como eles trabalham, mesmo que isso exija gestão de mudança, programas de requalificação e, quando necessário, redimensionamento respeitoso por meio de atrito natural em vez de demissões. Os funcionários vão perceber esse compromisso — ou a ausência dele — nas decisões cotidianas sobre quais tarefas são direcionadas para IA e quais permanecem com humanos.
Escolher o caminho do potencial humano é a opção mais imaginativa e estrategicamente exigente. Requer que líderes deem um salto de fé em suas equipes existentes. Requer articular um compromisso crível com as pessoas, investir na capacidade delas de usar IA bem e redesenhar fluxos de trabalho para que a tecnologia aumente, em vez de substituir, o julgamento humano. Exige comunicação consistente, transparente e ancorada na confiança. E exige paciência, porque vantagens compostas — assim como retornos compostos — só são visíveis para quem olha além do próximo trimestre.
A IA é um teste sobre se os líderes realmente acreditam que suas pessoas são custos a serem minimizados ou potenciais a serem amplificados. A primeira abordagem produz um pico breve de eficiência percebida antes de uma sequência de dinâmicas comportamentais começar a corroer engajamento, talento e desempenho. A segunda produz ganhos duráveis de longo prazo enraizados em engajamento e inovação.
No final das contas, a revolução da IA não será vencida por quem substituir pessoas mais rápido, mas por quem empoderar pessoas da melhor forma. Pode ser o caminho menos percorrido, mas é o que vai fazer toda a diferença. 🚀
