A inteligência artificial já virou parte do dia a dia de muita gente, mas uma situação específica está deixando trabalhadores de tecnologia na China bem desconfortáveis.
Um projeto no GitHub chamado Colleague Skill viralizou nas redes sociais chinesas com uma proposta que parece saída de um episódio de Black Mirror: usar IA para replicar as habilidades, os hábitos e até as peculiaridades de colegas de trabalho.
O projeto foi criado como uma sátira, uma brincadeira ácida com a cultura corporativa e os cortes de emprego relacionados à IA.
Mas acabou acertando em cheio uma ferida que muita gente já sentia, só não sabia bem como nomear.
A questão é que isso não é só ficção.
Vários trabalhadores de tecnologia relataram à MIT Technology Review que seus chefes estão pedindo ativamente que eles documentem seus próprios fluxos de trabalho para automatizar tarefas com ferramentas de agentes de IA como OpenClaw ou Claude Code.
Em outras palavras: treinar a própria substituição.
E entre humor negro, experimentos pessoais e até ferramentas de sabotagem, essa história está levantando perguntas que o mundo corporativo ainda não tem respostas prontas para dar. 👇
O Projeto que Virou Espelho de uma Ansiedade Coletiva
O Colleague Skill não é exatamente um produto comercial. Ele surgiu como uma crítica disfarçada de ferramenta, uma forma bem-humorada, porém amarga, de apontar o absurdo de uma situação que está se tornando cada vez mais comum nas empresas de tecnologia. A ideia central do projeto é simples e perturbadora ao mesmo tempo: alimentar um modelo de inteligência artificial com dados suficientes sobre um funcionário, incluindo seu estilo de comunicação, suas decisões técnicas, seus padrões de resposta e até seus erros mais frequentes, para que uma IA consiga simular esse profissional em situações cotidianas.
Na prática, o Colleague Skill funciona assim: o usuário nomeia o colega de trabalho cujas tarefas quer replicar e adiciona informações básicas de perfil. A ferramenta então importa automaticamente o histórico de conversas e arquivos do Lark e do DingTalk, dois aplicativos de comunicação corporativa extremamente populares na China, e gera manuais reutilizáveis descrevendo as funções daquele colega e até seus trejeitos únicos, tudo pronto para que um agente de IA replique o comportamento.
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O resultado prático seria uma espécie de clone digital de um trabalhador, capaz de responder e-mails, revisar código, participar de reuniões assíncronas e executar tarefas recorrentes sem que aquele humano precise estar presente, ou presente de forma alguma. A reação nas redes sociais chinesas foi imediata e intensa, misturando ironia com um desconforto genuíno que revelou o quanto essa discussão já estava represada.
O criador do projeto é Tianyi Zhou, engenheiro no Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai. Em entrevista ao veículo chinês Southern Metropolis Daily, Zhou explicou que o projeto nasceu como uma provocação, motivado pelas demissões relacionadas à IA e pela tendência crescente de empresas pedirem que funcionários automatizem a si mesmos.
O que deu força viral ao projeto foi justamente o fato de que ele não inventou nada. Ele apenas nomeou algo que já estava acontecendo nos bastidores de muitas empresas do setor de tecnologia. Gestores em diferentes partes do mundo, não só na China, já estão explorando ativamente as possibilidades de usar agentes de IA para absorver rotinas que antes dependiam exclusivamente de pessoas. E o passo mais delicado desse processo é exatamente aquele que o Colleague Skill satiriza: a coleta de dados sobre como um profissional trabalha, pensa e resolve problemas. Quando você documenta seu próprio fluxo de trabalho de forma detalhada, você está, de certa forma, escrevendo o manual da sua própria substituição. É um paradoxo cruel, e o humor negro do projeto tocou nessa contradição com uma precisão cirúrgica que poucas análises sérias conseguiram alcançar.
Claro que uma sátira não resolve o problema real. Mas ela tem um papel importante: tirar a discussão do campo abstrato e colocar no nível da experiência humana concreta. Quando uma pessoa vê um repositório no GitHub que descreve, quase que passo a passo, como criar uma versão digital de si mesma para uso corporativo, o impacto emocional é diferente de ler um relatório sobre automação e substituição de empregos. Isso é o que o Colleague Skill fez com milhares de profissionais de tecnologia, e por isso ele ressoou tão forte. Não porque mostrou algo novo, mas porque mostrou com clareza algo que já estava acontecendo na vida deles, só que sem um nome.
Quando a Sátira Vira Experimento Real
Nem todo mundo ficou apenas na observação. Amber Li, de 27 anos, trabalhadora de tecnologia em Xangai, resolveu testar o Colleague Skill depois de vê-lo nas redes sociais. Ela usou a ferramenta para recriar digitalmente um ex-colega de trabalho como um experimento pessoal. Em questão de minutos, o sistema gerou um arquivo detalhando como aquela pessoa realizava seu trabalho.
O resultado a surpreendeu. Segundo Li, a ferramenta capturou até os trejeitos mais sutis do colega, como a forma de reagir a certas situações e os hábitos de pontuação nas mensagens. Com esse perfil gerado, ela passou a usar um agente de IA como um novo colega de trabalho virtual que ajudava a depurar seu código e respondia instantaneamente. A experiência, no entanto, foi descrita por ela como estranha e desconfortável ao mesmo tempo.
Esse tipo de relato mostra que a fronteira entre a sátira e a aplicação prática ficou borrada muito rápido. O que começou como uma piada sobre a cultura corporativa de repente se tornou um espelho incômodo de uma tendência real. Internautas chineses também encontraram humor na ideia por trás da ferramenta, brincando sobre automatizar seus colegas antes de serem automatizados. Em um comentário no Rednote, uma rede social chinesa, um usuário escreveu que uma despedida fria pode ser transformada em tokens quentes, sugerindo com ironia que quem destilar os colegas em tarefas primeiro talvez sobreviva um pouco mais tempo na empresa.
Treinar a Própria Substituição Virou Rotina em Algumas Empresas
A situação que o Colleague Skill satiriza não é hipotética. Vários trabalhadores de tecnologia compartilharam relatos, muitos de forma anônima por medo de represálias profissionais, de que seus líderes estão pedindo formalmente que eles documentem seus processos com um nível de detalhe que vai muito além do que seria necessário para onboarding ou continuidade de projetos. Em alguns casos, as solicitações incluem criar guias passo a passo de como certas decisões são tomadas, quais ferramentas são usadas em cada etapa, como prioridades são definidas e até quais são os critérios pessoais que guiam a resolução de problemas complexos.
Desde que o OpenClaw se tornou uma febre nacional, chefes na China vêm pressionando trabalhadores de tecnologia a experimentar com agentes de IA. E pedir que funcionários criem manuais descrevendo os detalhes mais minuciosos do seu trabalho diário, exatamente como o Colleague Skill faz, é uma das formas de tentar preencher a lacuna entre o que esses agentes prometem e o que eles realmente conseguem entregar.
Esse tipo de documentação, quando combinado com ferramentas modernas de automação baseadas em large language models, pode de fato ser usado para criar agentes que replicam grande parte do comportamento profissional de um indivíduo em tarefas repetitivas ou semiautomatizáveis.
Hancheng Cao, professor assistente na Emory University que estuda IA e trabalho, acredita que as empresas têm razões concretas para incentivar a criação desses mapas de trabalho, além de simplesmente seguir uma tendência. Segundo ele, as empresas ganham não apenas experiência interna com as ferramentas, mas também dados mais ricos sobre o know-how dos funcionários, fluxos de trabalho e padrões de decisão. Isso ajuda as companhias a identificar quais partes do trabalho podem ser padronizadas ou codificadas em sistemas, e quais ainda dependem do julgamento humano.
O que torna isso especialmente sensível é o contexto em que esses pedidos estão acontecendo. Muitas das empresas onde esse tipo de solicitação foi relatada já passaram por rodadas de demissão nos últimos anos, e os funcionários que sobreviveram a esses cortes estão hiperatentos a qualquer sinal de que podem ser os próximos. Quando um gestor pede que você documente tudo o que você sabe e como você faz o que faz, em um ambiente onde a automação já eliminou postos de trabalho reais, a interpretação mais imediata não é de que a empresa quer preservar seu conhecimento. É de que a empresa quer preservar o que você sabe fazer, sem necessariamente preservar você.
Um engenheiro de software que conversou com a MIT Technology Review sob anonimato por preocupações com sua segurança no emprego relatou que treinou uma IA no seu próprio fluxo de trabalho e que o processo foi redutor. Segundo ele, sentiu como se todo o seu trabalho tivesse sido achatado em módulos de uma forma que o tornava mais fácil de substituir. Essa leitura pode não ser sempre correta, mas ela é completamente compreensível dentro desse contexto, e ignorar o impacto psicológico disso nos profissionais seria um erro grave de qualquer análise honesta sobre o tema.
A Resistência Criativa: Sabotagem como Protesto
A pressão por criar agentes de IA baseados no próprio trabalho também gerou contramedidas engenhosas. Irritada com a ideia de reduzir uma pessoa a uma habilidade replicável, Koki Xu, de 26 anos, gerente de produto de IA em Pequim, publicou no GitHub uma ferramenta chamada anti-distillation skill em 4 de abril.
A ferramenta, que levou cerca de uma hora para ser construída, foi projetada especificamente para sabotar o processo de criação de fluxos de trabalho para agentes de IA. Os usuários podem escolher entre três modos de sabotagem: leve, médio e pesado, dependendo do nível de supervisão que o chefe está aplicando ao processo. O agente reescreve o material em uma linguagem genérica e não acionável, produzindo um substituto de IA muito menos útil do que o pretendido.
Um vídeo que Xu publicou sobre o projeto viralizou, acumulando mais de 5 milhões de curtidas em diferentes plataformas. Em entrevista à MIT Technology Review, ela contou que vinha acompanhando a tendência do Colleague Skill desde o início e que isso a fez pensar sobre alienação, desempoderamento e implicações mais amplas para o mercado de trabalho. Segundo Xu, ela originalmente queria escrever um artigo de opinião, mas decidiu que seria mais útil criar algo que resistisse ativamente à tendência.
Com formação em graduação e mestrado em Direito, Xu também levantou questões legais importantes sobre o tema. Embora uma empresa possa argumentar que históricos de conversas de trabalho e materiais criados em um laptop corporativo são propriedade da empresa, uma ferramenta como o Colleague Skill também captura elementos de personalidade, tom e julgamento, tornando a questão de propriedade muito menos clara. Ela disse esperar que o projeto promova mais discussão sobre como proteger a dignidade e a identidade dos trabalhadores na era da IA.
Xu ressaltou que é importante que os funcionários acompanhem essas tendências para poder participar ativamente de como elas são utilizadas. E ela mesma é uma entusiasta da tecnologia, com sete agentes OpenClaw configurados em seus dispositivos pessoais e de trabalho.
Dignidade, Identidade e o Que Significa Ser Insubstituível
No centro de toda essa discussão está algo que vai além dos empregos em si. Está a questão da dignidade e identidade dos trabalhadores. Para muitos profissionais de tecnologia, especialmente aqueles que passaram anos desenvolvendo expertise em áreas específicas, o trabalho não é apenas uma fonte de renda. É uma parte significativa de quem eles são. A forma como um engenheiro de software resolve um problema complexo, a criatividade que um designer aplica em uma interface difícil, a intuição que um analista de dados usa para encontrar padrões que os modelos sozinhos não conseguiriam priorizar, tudo isso faz parte de uma identidade profissional que leva anos para ser construída. Quando uma empresa sugere que tudo isso pode ser documentado e depois replicado por uma IA, não está apenas ameaçando um emprego. Está questionando o valor singular daquela pessoa.
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Esse é um ponto que o debate público sobre substituição de empregos por inteligência artificial muitas vezes negligencia. As análises econômicas falam em requalificação, em novas oportunidades, em setores que vão crescer enquanto outros encolhem. E há verdade nessas projeções, ninguém está dizendo que o mundo vai acabar. Mas elas tendem a tratar os trabalhadores como recursos intercambiáveis, que podem ser movidos de uma função para outra conforme a demanda do mercado muda. O que essa perspectiva ignora é que as pessoas não vivenciam o trabalho dessa forma. Elas não são engrenagens que mudam de posição sem custo emocional. Quando uma habilidade que você levou uma década para desenvolver se torna potencialmente obsoleta em função de um modelo de linguagem, o impacto disso vai muito além do financeiro. Ele atinge a autoestima, o senso de propósito e a percepção de valor dentro de uma comunidade profissional.
A discussão sobre dignidade no trabalho precisa entrar de vez na conversa sobre automação e IA, não como um apêndice sentimental, mas como um componente central do debate. As empresas que estão pedindo para seus funcionários documentarem seus próprios processos como forma de alimentar agentes de IA precisam ser honestas sobre o que estão fazendo e por quê. Transparência não resolve o problema, mas ela respeita a inteligência e a humanidade de quem está sendo impactado. E os trabalhadores, por sua vez, têm todo o direito de questionar, negociar e entender os termos reais do que estão sendo pedidos para fazer. Isso não é resistência ao progresso. É uma exigência legítima de respeito dentro de uma relação de trabalho que está sendo profundamente transformada por forças que a maioria das pessoas ainda está tentando compreender.
Os Limites Reais da IA no Ambiente Corporativo
Apesar de todo o barulho, é importante manter os pés no chão sobre o que os agentes de IA realmente conseguem fazer hoje. Embora eles possam assumir o controle do seu computador, ler e resumir notícias, responder e-mails e até fazer reservas em restaurantes, trabalhadores de tecnologia que lidam com essas ferramentas no dia a dia dizem que a utilidade prática delas ainda se mostrou limitada em contextos empresariais reais.
A própria Amber Li, a trabalhadora de tecnologia em Xangai que testou o Colleague Skill, conta que sua empresa ainda não encontrou uma forma de substituir trabalhadores reais com ferramentas de IA, principalmente porque elas continuam pouco confiáveis e exigem supervisão constante. Segundo ela, seu emprego não parece estar em risco imediato. Mas o sentimento que ficou é outro: a sensação de que seu valor está sendo barateado, e ela não sabe o que fazer a respeito.
Esse gap entre a promessa e a realidade dos agentes de IA é justamente o que torna a situação tão confusa para quem está no meio dela. A tecnologia ainda não é boa o suficiente para substituir pessoas de verdade na maioria das funções complexas. Mas a intenção de chegar lá é clara, e os passos intermediários, como pedir que funcionários documentem obsessivamente seus processos, já estão causando impacto real na forma como as pessoas se sentem em relação ao próprio trabalho.
O Que Vem por Aí nessa Relação Entre IA e Trabalho
O episódio do Colleague Skill é, em muitos sentidos, um termômetro cultural. Ele mostra onde estamos nesse processo de absorção da inteligência artificial no ambiente de trabalho: num ponto de tensão real, onde as promessas de produtividade e eficiência da automação começam a colidir com as realidades humanas de quem opera esses sistemas e é afetado por eles. As ferramentas de IA evoluem em uma velocidade que deixa pouco tempo para que as estruturas sociais, trabalhistas e psicológicas se adaptem. E quando o ritmo da mudança tecnológica supera o ritmo da adaptação humana, o resultado é exatamente esse tipo de tensão que vemos emergindo agora nos setores de tecnologia da China e, em menor visibilidade mas com a mesma intensidade, em empresas ao redor do mundo inteiro.
A tendência é que essa conversa se aprofunde nos próximos anos. À medida que os agentes de IA se tornam mais capazes de executar tarefas complexas de forma autônoma, a pressão sobre os trabalhadores de tecnologia para demonstrar o que os torna insubstituíveis vai aumentar. Isso pode ser um catalisador positivo para que as pessoas desenvolvam habilidades cada vez mais sofisticadas e criativas, aquelas que os modelos ainda não conseguem replicar com qualidade. Mas também pode gerar um ciclo de ansiedade e insegurança que prejudica a produtividade, a saúde mental e a qualidade das relações no ambiente de trabalho. O equilíbrio entre esses dois cenários vai depender, em grande parte, das escolhas que as empresas fizerem sobre como implementam essas tecnologias e como comunicam isso às suas equipes.
As questões legais levantadas por profissionais como Koki Xu também prometem ganhar destaque. Se o histórico de chat e documentos criados em ambiente corporativo são propriedade da empresa, onde fica a linha quando a ferramenta captura elementos subjetivos como tom de voz, estilo de julgamento e traços de personalidade? Esse é um terreno jurídico praticamente inexplorado que vai demandar atenção séria de legisladores e advogados trabalhistas nos próximos anos.
O que o Colleague Skill nos deixa, além das risadas amargas e dos debates acalorados, é uma pergunta que vale a pena guardar: até onde vai a fronteira entre otimizar processos com inteligência artificial e transformar pessoas em dados descartáveis? Essa linha existe, e ela importa. Não só para os trabalhadores que estão vivendo essa transição agora, mas para o tipo de cultura corporativa e de sociedade que estamos construindo juntos enquanto essa tecnologia amadurece. 🤔
