Chefes de tecnologia entram em transe com IA e arriscam levar empresas ao caos

O clima no setor de tecnologia lembra outras grandes viradas, como a adoção da computação em nuvem, mas com um agravante. Desta vez, recordes de receita caminham ao lado de cortes massivos de pessoal, sustentados por uma fé quase religiosa na inteligência artificial como solução para todos os problemas de produtividade.

Uma hipótese que começa a ganhar força é de que executivos de tecnologia, em especial CEOs, estão presos a uma espécie de delírio coletivo sobre IA. O próprio fundador da Box, Aaron Levie, descreveu esse fenômeno ao dizer que líderes são particularmente vulneráveis porque estão distantes do “último quilômetro” do trabalho real, onde se descobre o que a tecnologia de fato entrega e onde ela falha.

Segundo Levie, muitos chefes “brincam” com ferramentas de IA, criam um protótipo, redigem um contrato ou automatizam uma tarefa pontual e saem da experiência convencidos de que agentes inteligentes já podem assumir o fluxo inteiro de trabalho. O problema é que eles não são as pessoas que revisam código linha a linha, caçam bugs ou identificam chamadas para bibliotecas alucinadas antes da implantação em produção.

Esses executivos também não estão mergulhados na rotina de treinar modelos com as cláusulas específicas dos contratos da empresa, nem passam dias vasculhando documentos em busca de termos escondidos que podem gerar riscos jurídicos. Na prática, muitas decisões sobre automação são tomadas por quem não domina o processo detalhado que está tentando substituir.

O paradoxo é que Levie está longe de ser um cético em relação à IA. Ele costuma defender de forma entusiasmada o futuro de softwares pensados desde o início para agentes inteligentes e atua como investidor anjo em startups do setor, sempre reforçando o potencial de transformação da tecnologia. A crítica não é à IA em si, mas ao descolamento entre a visão dos CEOs e a realidade do trabalho necessário para extrair valor dela.

Para o fundador da Box, o caminho mais saudável para os líderes é mergulhar de cabeça nas ferramentas, usar intensamente, testar limites e aprender na prática onde estão os ganhos e onde começa o retrabalho. Só assim seria possível equilibrar ambição com senso de realidade sobre o esforço que continua recaindo sobre as equipes humanas.

Enquanto esse equilíbrio não vem, o impacto sobre as pessoas é concreto. Nos primeiros cinco meses de 2026, o setor de tecnologia já demitiu mais de 115 mil profissionais em 152 empresas, número que quase empata com o total de dispensados ao longo de todo o ano anterior, quando 275 companhias cortaram cerca de 124 mil postos. Em muitos comunicados, a justificativa oficial passa pela adoção de IA, apresentada como motor de eficiência que “substitui” funções existentes.

Críticos apontam que parte dessa narrativa é puro “AI washing” corporativo: empresas atribuem à inteligência artificial uma onda de cortes que, na verdade, também responde a metas de margem, ajustes estratégicos e decisões de negócios que pouco têm a ver com automação real. Ainda assim, alguns casos chamam atenção pelo grau de entusiasmo com os agentes de IA.

Um dos exemplos mais extremos vem da ClickUp, empresa de software de produtividade. Seu CEO, Zeb Evans, comemorou publicamente ter dispensado cerca de 22% do quadro de funcionários após colocar em operação aproximadamente 3 mil agentes de IA em tarefas internas. Ele afirma que a motivação não foi cortar custos, e sim criar uma organização em que as pessoas atuam como “comandantes” de agentes, revisando rapidamente o que essas ferramentas produzem.

Na visão de Evans, esse modelo levaria a uma espécie de “organização 100x”, na qual o mesmo time humano, empilhado sobre camadas de automação, geraria resultados exponencialmente maiores. O problema é que as evidências disponíveis sobre produtividade e IA ainda não sustentam promessas tão grandiosas. Pesquisas recentes mostram ganhos, mas muito aquém do salto quase mágico que muitos CEOs parecem esperar.

Uma meta-análise publicada na California Management Review, da UC Berkeley, analisou diversos estudos e não encontrou relação robusta entre adoção de IA e aumento consistente de produtividade em nível agregado. Outro trabalho, do National Bureau of Economic Research, indica que há melhorias mensuráveis, mas identifica um “paradoxo da produtividade”: a percepção de ganho entre gestores é consideravelmente maior do que os resultados efetivamente medidos.

Pesquisadores do MIT que criaram milhares de agentes para executar tarefas reais de trabalho chegaram a uma conclusão semelhante. Em muitos cenários, os agentes ainda não entregam qualidade humana, e a expectativa é que, se o ritmo atual de evolução se mantiver, os modelos atinjam algo como 80% a 95% de sucesso em tarefas de texto até 2029, em um patamar considerado apenas “minimamente suficiente”. Ou seja, ainda levará alguns anos até que máquinas superem, de forma consistente, o desempenho humano em boa parte das atividades analisadas.

Enquanto isso, outra mudança silenciosa acontece dentro das empresas. Estudo publicado na Harvard Business Review mostra que, quando todo mundo passa a usar IA para produzir mais, o gargalo de aprovação e tomada de decisão sobe para a cúpula executiva. Em vez de reduzir pressão sobre líderes, a enxurrada de conteúdo, propostas e insights gerados por máquinas aumenta o volume que precisa de validação de diretores e CEOs.

Esse cenário levanta uma questão incômoda. Se os líderes não estiverem preparados para lidar com esse salto de complexidade e volume de informação, a consequência mais provável do atual estado de “psicose” em torno da IA não será uma utopia de eficiência, mas sim um período de desorganização profunda. Em organizações onde todo mundo pode agir e automatizar, a falta de coordenação e responsabilidade clara pode transformar a promessa de produtividade em caos operacional.

Diante disso, a fronteira entre visão de futuro e delírio tecnológico fica cada vez mais tênue. Sob pressão de investidores, manchetes e concorrentes, muitos CEOs apostam alto em uma tecnologia que avança rápido, mas ainda exige muito trabalho humano para funcionar bem. A grande dúvida é se eles conseguirão ajustar suas expectativas a tempo de evitar que essa aposta se transforme em mais uma crise de gestão disfarçada de revolução digital.