Trabalhar com AI agents virou o novo desafio de quem está na vanguarda da tecnologia — mas quem imaginaria que a habilidade mais valiosa pra isso não é saber programar, e sim saber liderar pessoas?
Essa é a visão de Ivan Burazin, cofundador e CEO da Daytona, uma empresa de inteligência artificial baseada em Nova York. Em entrevista ao Business Insider, ele revelou algo que vai na contramão do que muita gente esperava: gerenciar agentes de IA não é tão diferente de gerenciar seres humanos. E os melhores nessa tarefa, segundo ele, são justamente aqueles que já tiveram experiência liderando outras pessoas.
Parece contraintuitivo, né? Mas faz todo sentido quando você para pra pensar: gerenciar um agente de IA exige praticamente as mesmas habilidades de comunicação que gerenciar um time de verdade — saber definir o que você quer, como quer e qual resultado espera. E quem já passou por isso sai na frente. 🚀
O que a Daytona descobriu sobre gestão de AI agents
A Daytona foi fundada em 2023 por Ivan Burazin ao lado dos cofundadores Vedran Jukić e Goran Draganić. A empresa fornece infraestrutura de sandbox seguro pra que outras companhias possam rodar AI agents e código gerado por inteligência artificial em ambientes isolados. Recentemente, ela levantou 48 milhões de dólares numa rodada de investimento Série B, segundo dados do Crunchbase — um sinal claro de que o mercado está de olho no que essa startup está construindo.
Com um time de cerca de 30 pessoas distribuídas entre os Estados Unidos e a Europa, a Daytona já opera num modelo onde a automação tomou conta do dia a dia de forma bastante radical. Nos últimos meses, Burazin passou a incentivar seus funcionários a construírem mais AI agents. O resultado? Cada um dos seus 16 engenheiros opera, em média, cinco agentes simultaneamente — e, segundo o próprio CEO, ninguém mais na empresa escreve código manualmente.
Esse modelo revelou algo que poucos esperavam: a competência técnica, por si só, não garante que alguém vai se destacar nesse novo ambiente de trabalho. Como o próprio Burazin colocou, as pessoas que gerenciam outras pessoas e entendem como comunicar o que querem — inputs versus outputs — são muito melhores em rodar agentes.
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Por outro lado, ele observou que um engenheiro que nunca liderou ninguém, mesmo sendo excelente no que faz, tende a agir como um colaborador individual. Esse perfil implicitamente espera que as pessoas — e os agentes — entendam exatamente o que está sendo pedido, e acaba se estressando e se frustrando quando as coisas não saem como imaginava. Como Burazin explicou, essas pessoas nunca param pra pensar em como comunicar de forma clara aquilo que querem, como esperam que seja feito ou qual deveria ser o resultado final.
Vale destacar que Burazin não defende a ideia de gestores puros. Ele deixou claro que gerentes sem conhecimento técnico — seja em marketing ou em engenharia — não são úteis, e que todo mundo deveria colocar a mão na massa com trabalho de verdade. O ideal, portanto, é o equilíbrio: alguém que combine capacidade técnica com inteligência relacional. 🤖
Comunicação é a nova linguagem de programação
Se tem uma coisa que o surgimento dos AI agents deixou clara, é que comunicação virou uma habilidade técnica de verdade. Não estamos falando de soft skill no sentido vago que às vezes aparece em vagas de emprego — estamos falando de uma competência concreta, mensurável e diretamente ligada à qualidade do output que um agente entrega.
Quando você instrui um AI agent, a forma como você escreve o prompt, a quantidade de contexto que você fornece e a clareza com que define o critério de sucesso influenciam diretamente o resultado final. Um agente mal instruído vai produzir respostas vagas, incorretas ou fora do escopo. E aí você perde tempo, perde recursos e ainda precisa retrabalhar.
Isso cria uma analogia bastante direta com a gestão de equipes humanas. Um gestor que não sabe comunicar expectativas vai ter um time que entrega fora do prazo, fora do escopo ou com qualidade aquém do esperado. Já um gestor que se expressa com clareza, que dá feedback construtivo e que acompanha o progresso de perto vai ter um time mais produtivo e engajado. Com AI agents, o paralelo é quase idêntico. A diferença é que o agente não vai te perguntar o que você quis dizer — ele vai simplesmente seguir o que foi dito, e se o que foi dito estava impreciso, o resultado vai refletir isso.
Na prática, isso significa que investir em comunicação escrita, em estruturação de tarefas e em raciocínio lógico claro é tão estratégico quanto aprender uma nova linguagem de programação. O engenheiro que sabe escrever um prompt bem estruturado, que consegue quebrar um problema complexo em etapas menores e que entende como avaliar a qualidade do que um agente entregou tem uma vantagem competitiva real no mercado de tecnologia atual. 💡
Por que times menores são a aposta da Daytona
Um dos motivos pelos quais Burazin apoia tanto o uso de múltiplos agentes por funcionário tem a ver com a estratégia de manter a empresa enxuta. Segundo ele, a contratação na Daytona é muito lenta, porque cada nova pessoa adiciona uma camada extra de complexidade à operação.
É aí que os AI agents entram como grandes aliados. Como o próprio CEO explicou, os agentes ajudam a manter times humanos menores, o que significa menos ruído de comunicação interna e mais velocidade pra executar. Em vez de crescer o número de funcionários pra dar conta da demanda, a empresa cresce a capacidade de cada pessoa por meio da automação inteligente.
Essa filosofia se conecta com uma transformação mais ampla que vem acontecendo nas empresas de tecnologia. Depois de um período apelidado de A Grande Achatada, em que gigantes como Meta, Amazon e Google reduziram camadas de gerência intermediária em busca de eficiência, muitos líderes tech voltaram a colocar a mão na massa. Hoje é comum ver CEOs e CTOs equilibrando programação e desenvolvimento de produto ao lado da gestão de equipes — exatamente o perfil híbrido que Burazin defende.
O perfil que está liderando a nova era dos AI agents
Com base no que a Daytona observou internamente, começa a surgir um perfil bastante específico de profissional que se destaca na gestão de AI agents. Não é necessariamente o engenheiro mais experiente do time, nem o que tem o maior número de certificações em inteligência artificial. É aquele que já teve que explicar algo complicado pra alguém que não entendia do assunto, que já precisou motivar um colega a entregar um projeto no prazo ou que já liderou uma equipe através de uma mudança difícil.
Essas experiências desenvolvem uma musculatura mental que se aplica diretamente ao trabalho com agentes — a capacidade de pensar no outro, de antecipar o que pode dar errado na comunicação e de ajustar a abordagem quando o resultado não sai como esperado. Esse perfil híbrido, parte técnico e parte gestor, é o que o mercado de tecnologia está começando a valorizar de forma mais explícita.
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E isso tem implicações importantes tanto pra quem está tentando entrar na área quanto pra quem já está dentro e quer se manter relevante. Se você já tem experiência em liderança, em comunicação estratégica ou em gestão de projetos, você já tem parte do kit de habilidades que o mundo dos AI agents está pedindo. Ao mesmo tempo, quem é puramente técnico precisa entender que o jogo mudou: dominar a sintaxe de um modelo continua sendo valioso, mas não é mais o único diferencial. 🌐
O que isso muda no dia a dia de quem trabalha com tecnologia
Na prática, o impacto dessa nova dinâmica já está sendo sentido em empresas que adotaram AI agents de forma mais agressiva. Em vez de ter um engenheiro dedicado a escrever cada linha de código, você tem um profissional que define o que precisa ser feito, instrui o agente, revisa o output e decide o que vai pro próximo passo. Essa mudança de função exige uma mentalidade completamente diferente — e também uma relação diferente com o erro, já que agentes vão errar, e saber identificar e corrigir esses deslizes faz parte do trabalho.
Outro impacto relevante está na forma como as empresas estão estruturando seus processos de treinamento interno. Se antes o foco era ensinar ferramentas e linguagens, agora ele está cada vez mais em desenvolver a capacidade de comunicação com agentes — o que inclui escrever prompts eficazes, criar fluxos de trabalho claros e estabelecer critérios objetivos de avaliação de resultado.
No fim das contas, o que Ivan Burazin e a Daytona estão apontando é uma virada de chave importante: a inteligência artificial não vai simplesmente substituir os profissionais de tecnologia, mas vai transformar profundamente o que significa ser bom nessa área. E nessa transformação, as habilidades humanas — especialmente as de gestão e comunicação — ganham um peso que muita gente ainda está subestimando. Quem entender isso agora e começar a desenvolver essas competências vai estar muito bem posicionado pra o futuro que já está batendo na porta. 🎯
