Demissões motivadas por IA não estão gerando o retorno que as empresas esperavam, aponta estudo da Gartner
As empresas estão apostando alto na ideia de que demitir funcionários por causa da inteligência artificial vai reduzir custos e turbinar os lucros.
Faz sentido no papel, né?
Menos gente na folha, mais tecnologia fazendo o trabalho pesado, resultado: mais dinheiro sobrando no caixa.
O problema é que um novo estudo da Gartner chegou para jogar um balde de água fria nessa lógica.
A pesquisa ouviu 350 executivos globais de empresas com faturamento acima de 1 bilhão de dólares, e o que ela encontrou vai contra boa parte do que o mercado tem repetido nos últimos anos.
Cortar cabeças por causa da automação não está gerando o retorno sobre investimento que as lideranças esperavam. Em muitos casos, essas demissões aconteceram sem que a tecnologia sequer estivesse entregando resultado real. Segundo o levantamento, embora 80% das empresas que pilotaram alguma tecnologia autônoma ou de IA tenham reportado redução de força de trabalho, não houve correlação direta entre esses cortes e um ROI mais alto.
Então, o que está dando errado?
E mais importante: o que as empresas que estão de fato lucrando com IA estão fazendo de diferente?
É exatamente isso que vamos explorar aqui. 👇
O que o estudo da Gartner realmente revelou
O levantamento da Gartner não é mais uma pesquisa genérica sobre o futuro do trabalho. Ela foi feita com um recorte bastante específico: executivos de alto nível, de empresas com receita bilionária, que já tomaram decisões concretas envolvendo IA e reestruturação de equipes. Ou seja, não estamos falando de teoria. Estamos falando de decisões reais, com impacto real, e com resultados que, em boa parte dos casos, ficaram bem abaixo do esperado.
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O dado mais revelador é direto: as taxas de redução de força de trabalho foram praticamente iguais entre empresas que reportaram ROI alto e aquelas que tiveram retornos menores ou até resultados piores após a adoção de operações autônomas. Isso significa que a equação simplista de menos pessoas + mais automação = mais lucro simplesmente não se sustentou na prática. E não estamos falando de empresas pequenas tentando algo novo. São organizações com estruturas robustas, orçamentos volumosos e times dedicados à transformação digital.
Helen Poitevin, VP analista da Gartner e uma das principais pesquisadoras do estudo, foi bastante direta ao comentar os resultados. Segundo ela, olhar apenas para demissões é uma visão míope quando se trata de extrair valor da IA. Perseguir retorno financeiro exclusivamente por meio de redução de headcount tende a levar a maioria das organizações por um caminho de retornos limitados.
Outro ponto que o estudo destaca com bastante clareza é o tempo. A maioria das demissões foi feita com base em projeções otimistas sobre o que a IA entregaria em curto prazo. Só que a tecnologia, na prática, ainda estava em fase de implementação, ajuste e aprendizado dentro dessas organizações. O resultado foi um buraco operacional: as pessoas foram embora, mas a tecnologia ainda não estava pronta para assumir o que deveria. Isso criou gaps de produtividade que, em muitos casos, custaram mais caro do que o salário dos funcionários que saíram.
Poitevin reforçou que os dados sugerem que esses cortes parecem ser um exercício pontual feito por muitas empresas, em quantidades pequenas, mas que não se traduz em retorno real e completo sobre o investimento em IA.
Por que a lógica de cortar para lucrar está falhando
A narrativa de que IA substitui trabalhadores e, com isso, reduz custos operacionais de forma direta é uma simplificação perigosa. Ela ignora algo fundamental: a automação não opera sozinha. Ela precisa de contexto, de alinhamento com processos internos, de treinamento, de monitoramento contínuo e, principalmente, de pessoas que entendam como extrair valor dela. Quando as empresas demitem os profissionais antes de ter essa estrutura montada, estão basicamente retirando os tijolos da fundação antes de construir o teto. A conta não fecha.
Tem também um fator humano que é frequentemente subestimado nessas decisões: o conhecimento tácito. Boa parte do que mantém uma operação funcionando bem não está documentada em nenhum manual. Está na cabeça das pessoas, nas relações entre times, nos atalhos que um colaborador experiente criou ao longo dos anos. Quando esse conhecimento vai embora junto com as demissões, a organização perde algo que nenhuma ferramenta de IA, por mais sofisticada que seja, consegue recriar do zero. E aí o retorno negativo começa a aparecer de formas que nem sempre são fáceis de medir: perda de qualidade, aumento de retrabalho, queda na satisfação do cliente.
Além disso, há o impacto cultural. Quando uma empresa anuncia demissões em massa sob o argumento de automação, o sinal que chega para quem ficou não é de otimismo. É de incerteza. Profissionais talentosos começam a buscar outras oportunidades, a produtividade dos times cai e o engajamento despenca. Esse custo oculto raramente entra no cálculo de ROI apresentado ao conselho antes das demissões, mas ele aparece com força nos trimestres seguintes.
O paradoxo de Jevons e por que a IA pode criar mais empregos
A ameaça iminente da automação tem deixado muitos profissionais preocupados com seus empregos. Mas um número crescente de líderes empresariais e economistas está cada vez mais cético de que a tecnologia realmente vai provocar demissões em massa no longo prazo.
O economista-chefe da Apollo, Torsten Slok, trouxe para a mesa o chamado paradoxo de Jevons: uma teoria do século 19 que explicou por que a demanda por carvão aumentou mesmo quando as máquinas a vapor se tornaram mais eficientes e o carvão ficou mais barato. A lógica é contraintuitiva, mas poderosa. Quando algo se torna mais eficiente e acessível, o uso total daquele recurso tende a crescer, não a diminuir.
Segundo Slok, esse mesmo paradoxo se aplica à era da IA. A previsão dele é que a tecnologia vai gerar mais empregos, não menos. A eficiência criada pela automação expande mercados, cria novas demandas e abre espaço para funções que sequer existiam antes.
O CEO da Anthropic, Dario Amodei, também revisou recentemente sua posição sobre o tema. No ano passado, ele havia feito a afirmação controversa de que a IA poderia eliminar metade dos cargos de nível inicial para trabalhadores de escritório. Agora, ele adotou um tom mais ponderado, dizendo que a IA pode amplificar o trabalho humano, fazendo referência ao próprio paradoxo de Jevons. Porém, ele fez uma ressalva importante: a IA está evoluindo a uma velocidade muito superior à de tecnologias anteriores, e isso pode levar a resultados diferentes dos previstos por modelos históricos.
Nas palavras de Amodei, quando se força um sistema além do que ele normalmente suporta, comportamentos inesperados e rupturas grandes podem acontecer. O recado é que o paradoxo pode se aplicar, sim, mas com nuances que ainda precisam ser observadas com cuidado.
O cenário real das demissões atribuídas à IA
Embora o estudo da Gartner mostre que cortar pessoas não está gerando o retorno esperado, o fato é que as demissões atribuídas à IA continuam crescendo, especialmente no Vale do Silício.
A empresa de recolocação profissional Challenger, Gray and Christmas revelou que a IA foi o principal motivo citado para demissões nos meses de março e abril. O total de demissões atribuídas à inteligência artificial no ano todo chegou a 49.135, um número que já se aproxima do total registrado para todo o ano de 2025. Isso mostra que, independentemente do que os dados dizem sobre retorno, as empresas continuam cortando gente com a justificativa da automação.
Mas é importante abrir essa caixa com cuidado, porque nem todas essas demissões são exatamente o que parecem. Uma parte significativa dos cortes no setor de tecnologia está relacionada não à substituição direta de pessoas por IA, mas sim ao custo da infraestrutura de IA. Empresas como Microsoft e Meta declararam publicamente que precisaram reduzir headcount para liberar caixa e sustentar os investimentos massivos na construção de infraestrutura de inteligência artificial. Ou seja, os cortes aconteceram para financiar a IA, não porque a IA estava fazendo o trabalho das pessoas demitidas.
E tem ainda outro fator que não pode ser ignorado: o chamado AI washing. Sam Altman, CEO da OpenAI, falou abertamente sobre isso em uma entrevista no início do ano. Segundo ele, existe uma porcentagem de empresas que estão usando a IA como desculpa para demissões que fariam de qualquer forma, independentemente da tecnologia. É uma espécie de lavagem de imagem corporativa, onde atribuir cortes à automação soa mais estratégico e inevitável do que admitir outros problemas internos.
Altman reconheceu que não sabe qual é a porcentagem exata, mas afirmou que existe sim uma parcela de AI washing onde empresas estão culpando a IA por demissões que aconteceriam de qualquer jeito, ao mesmo tempo em que existe, de fato, uma substituição real de certos tipos de trabalho pela tecnologia.
A divisão entre líderes empresariais sobre o papel da IA
O estudo da Gartner também revelou que existe uma divisão clara entre os líderes globais sobre como a IA deve ser usada nas organizações. Em uma pesquisa separada com CEOs e outros executivos, cerca de um terço disse esperar que a IA autônoma ajude humanos a tomar decisões, mas sem tomar essas decisões de forma independente. Esse grupo enxerga a tecnologia como ferramenta de apoio, não como substituta.
Por outro lado, 27% dos entrevistados disseram esperar que a IA tome decisões com participação mínima ou nenhuma dos humanos. Esse grupo aposta em uma autonomia muito maior da tecnologia, o que naturalmente levanta questões sobre o papel das equipes humanas nessas organizações.
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Essa divergência reflete bem o momento em que estamos: não existe consenso sobre até onde a IA deve ir dentro das empresas. E essa falta de alinhamento pode explicar, pelo menos em parte, por que tantas organizações estão tropeçando na execução. Sem uma visão clara do papel da tecnologia, as decisões sobre pessoas acabam sendo reativas e descoordenadas.
O que as empresas que estão lucrando com IA fazem diferente
Existe um padrão claro entre as organizações que conseguiram um retorno positivo com IA, e ele é bem diferente do que o senso comum do mercado tem pregado. Em vez de enxergar a tecnologia como substituta direta de pessoas, essas empresas a tratam como uma camada de amplificação humana. A própria Gartner usa o termo people amplification para descrever essa abordagem. A ideia central é simples: fazer com que cada profissional consiga entregar mais, tomar decisões mais rápidas e focar no que realmente exige inteligência humana, enquanto a automação cuida do que é repetitivo, volumoso e operacional.
Helen Poitevin foi categórica ao dizer que o valor não está nas demissões. Os ganhos de produtividade reais não vêm daí. Essa é uma mensagem poderosa para qualquer líder que está planejando a próxima onda de cortes com base na expectativa de que a IA vai preencher a lacuna automaticamente.
Outro diferencial importante é o investimento em capacitação antes da implementação. As empresas que colhem os melhores resultados com IA não chegam com a tecnologia pronta e esperam que todo mundo se adapte. Elas criam programas de letramento em IA, formam equipes internas capazes de entender e operar as ferramentas, e garantem que a transição aconteça de forma gradual e monitorada. Isso reduz os gaps operacionais, aumenta a adesão dos times e acelera o tempo até o retorno real sobre o investimento. A curva de aprendizado é levada a sério, não ignorada.
Por fim, essas organizações têm algo em comum na forma como medem o sucesso: elas vão além das métricas financeiras de curto prazo. ROI em IA não é só sobre corte de custos imediato. É sobre ganho de velocidade, melhora na qualidade das decisões, redução de erros em escala e capacidade de inovar mais rápido. As empresas que entendem isso constroem uma relação mais saudável e sustentável com a tecnologia, e é justamente por isso que os números delas aparecem no lado certo da estatística da Gartner. 🚀
O recado que fica para o mercado
O estudo da Gartner não está dizendo que IA não funciona. Muito pelo contrário. O que ele está dizendo é que a forma como boa parte das empresas tem conduzido essa transição está errada, e o preço dessa abordagem equivocada está sendo pago agora nos números do retorno sobre investimento.
Demissões em massa motivadas pela chegada da automação, feitas antes de a tecnologia estar madura e integrada, têm gerado mais problemas do que soluções. Isso é um dado, não uma opinião.
A mensagem que fica é que velocidade sem estratégia não é vantagem competitiva. É risco. As organizações que vão sair na frente nesse novo cenário não são necessariamente as que adotam IA mais rápido, mas as que adotam IA de forma mais inteligente, conectando tecnologia com cultura, com processos e, principalmente, com as pessoas que fazem tudo isso funcionar no dia a dia.
Esse equilíbrio é o que separa quem vai colher resultado de quem vai continuar explicando para o conselho por que o retorno ainda não chegou. 📊
