Uma amiga minha gere conteúdos para uma empresa SaaS de média dimensão. No ano passado, a sua equipa era composta por oito pessoas. Escritores, editores, um especialista em localização, alguém que tratava da base de conhecimentos. Boa equipa, resultados sólidos. Depois, o diretor executivo participou numa conferência, voltou entusiasmado com a IA e, em três meses, a equipa ficou reduzida a três pessoas. O motivo? _"Com as ferramentas de IA, três pessoas podem produzir o que oito costumavam produzir.
E, tecnicamente, isso é verdade. As três pessoas restantes estão a produzir praticamente o mesmo volume. Publicações em blogues, documentos de ajuda, actualizações de produtos, comunicações internas. Os números parecem bons num painel de controlo.
Mas a minha amiga não dorme bem há meses. Está a alternar entre a escrita, a edição, a engenharia de prontidão, o controlo de qualidade dos resultados da IA, a gestão das traduções e todo o trabalho estratégico que costumava ser partilhado por toda a equipa. Os dois colegas que lhe restam estão no mesmo barco. Um deles já está à procura de outro emprego.
A empresa poupou cinco salários. Está também a perder lentamente as três pessoas que sabem realmente como as coisas funcionam.
A matemática que parece correta mas não é
Eis o argumento que tem estado a circular nas salas de reuniões desde que o ChatGPT se tornou popular: uma pessoa com IA pode agora fazer o trabalho de dez. E se for esse o caso, porquê manter dez?
É um argumento convincente. Simples. Limpo. Cabe num slide.
Também é perigosamente incompleto.
Sim, a IA pode comprimir tarefas. De acordo com o [Índice de Tendências de Trabalho 2024 da Microsoft] (https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part), 90% dos utilizadores de IA no trabalho afirmam que as ferramentas os ajudam a poupar tempo. Os utilizadores mais intensivos do Microsoft Teams resumiram oito horas de reuniões utilizando o Copilot num único mês. Isto representa um dia inteiro de trabalho recuperado apenas com os resumos das reuniões. E 85% dizem que a IA ajuda-os a concentrarem-se no trabalho mais importante.
Estes são números reais. Os ganhos de produtividade não são imaginários.
Mas eis o que os adeptos do "despedir nove pessoas" nunca mencionam: a pessoa que fica não absorve apenas o resultado. Absorve a carga cognitiva, o contexto, a tomada de decisões, a coordenação, a garantia de qualidade e todo o conhecimento institucional que saiu pela porta fora com esses nove antigos colegas.
A carga mental não é uma folha de cálculo
Existe um conceito em psicologia chamado teoria da carga cognitiva. Este conceito descreve a quantidade total de esforço mental que está a ser utilizado na memória de trabalho num determinado momento. E sempre que se pede a uma pessoa para pensar o que cinco pessoas costumavam partilhar, não se está a poupar esforço. Está a concentrá-lo.
Penso muito nisto quando as pessoas me dizem que a IA torna os trabalhadores "10 vezes mais produtivos". Produtivos em quê? A produzir mais palavras? A enviar mais bilhetes? A gerar mais apresentações de diapositivos? Claro. Mas a parte difícil do trabalho do conhecimento nunca foi a produção. É o pensar. Decidir o que produzir. Compreender o contexto. Fazer juízos de valor. Saber quando algo está errado, mesmo quando parece correto à primeira vista.
A IA não faz isso por si. A IA dá-lhe um primeiro rascunho, e agora tem de ser suficientemente inteligente para o avaliar, suficientemente experiente para detetar os erros subtis e suficientemente presente para reparar quando o resultado está seguramente errado. (Se alguma vez viu alguém enviar um documento interno gerado por IA sem o ler, sabe exatamente o que quero dizer).
O relatório Gallup's 2025 State of the Global Workplace concluiu que o envolvimento global dos trabalhadores caiu para 21% em 2024, contra 23% no ano anterior. Esta queda custou à economia mundial um valor estimado de 438 mil milhões de dólares em perda de produtividade. O envolvimento dos gestores registou uma queda ainda mais acentuada, de 30% para 27%. As mulheres gestoras registaram um declínio de sete pontos. Os gestores com menos de 35 anos registaram uma descida de cinco pontos.
Estas são as pessoas que deveriam estar a liderar a adoção da IA. E estão a esgotar-se.
O argumento da amplificação
Deixem-me oferecer uma forma diferente de pensar sobre isto.
Se uma pessoa com IA pode fazer o trabalho de dez, então dez pessoas com IA podem fazer o trabalho de cem.
Lê isto outra vez. Porque esta é a parte de que quase ninguém está a falar, e é a parte que deveria manter todos os CEO acordados à noite. Não porque seja assustadora, mas porque é uma enorme oportunidade que a maioria das empresas está a desperdiçar.
As empresas que despedem metade da sua força de trabalho porque "a IA dá conta do recado" não estão a ser eficientes. Estão a ser míopes. Estão a otimizar para um número trimestral de efectivos enquanto os seus concorrentes descobrem o que acontece quando se dão ferramentas poderosas a uma equipa completa de pessoas motivadas e experientes.
Vi isto acontecer num evento de startups em Zurique, no mês passado. Duas empresas do mesmo sector. Mais ou menos do mesmo tamanho, no mesmo mercado. A empresa A tinha reduzido a sua equipa de conteúdos de doze para quatro pessoas. A empresa B manteve os doze e deu-lhes ferramentas de IA e formação. Adivinhe qual delas estava a produzir conteúdos multilingues em seis línguas, a fazer experiências com novos formatos e a enviar actualizações semanais de produtos para a sua base de conhecimentos? (Não era a empresa A.)
O que realmente acontece quando se corta
Deixem-me explicar o que acontece na prática quando se substitui uma equipa de dez pessoas por um ou dois super-trabalhadores "melhorados com IA".
**A primeira semana é óptima. As restantes pessoas estão cheias de energia. Têm novas ferramentas. Estão a produzir muito. A liderança está entusiasmada. Os números do painel de controlo parecem incríveis em relação ao número de funcionários.
**A única pessoa responsável pela documentação descobre que o conteúdo gerado pela IA precisa de uma revisão séria. Não é uma edição ligeira. Uma revisão profunda. Porque a IA não conhece as nuances do seu produto, o contexto do seu cliente ou as três coisas que mudou na semana passada e que invalidaram metade do que foi escrito. O trabalho de revisão, por si só, consome o tempo que foi "poupado" ao gerar conteúdo mais rapidamente.
**No quarto mês, surgem as lacunas de conhecimento institucional. Lembra-se das oito pessoas que dispensou? Elas não se limitavam a escrever conteúdos. Tinham relações com os gestores de produto. Entendiam os pontos fracos dos clientes com base em anos de padrões de tickets de suporte. Eles sabiam quais tópicos de documentação geravam mais perguntas. Esse conhecimento foi-se. A IA certamente não o tem.
**Porque as pessoas restantes estão sobrecarregadas, a qualidade caiu e alguém finalmente percebeu que a base de conhecimento não foi atualizada adequadamente em semanas. Mas os contratados também não têm contexto, pelo que está a pagar mais por hora para obter piores resultados.
Não estou a inventar isto. Vi este padrão repetir-se em três empresas diferentes só no último ano.
Os dados dizem para manter o seu pessoal (e formá-lo)
O [Relatório sobre o Futuro do Emprego 2025 do Fórum Económico Mundial] (https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/) questionou mais de 1.000 empregadores globais sobre os seus planos para a força de trabalho. Os números contam uma história interessante. Sim, 40% dos empregadores planeiam reduzir o pessoal nos casos em que a IA automatiza as tarefas. Mas 85% planeiam melhorar as competências da sua força de trabalho existente. E 70% esperam contratar pessoas com novas competências, e não menos pessoas.
O relatório prevê um crescimento líquido de 78 milhões de postos de trabalho até 2030. Isto depois de contabilizar os 92 milhões de postos de trabalho deslocados. O mundo não está a evoluir para menos trabalhadores. Está a evoluir para trabalhadores com competências diferentes.
E eis o que deveria fazer parar todos os diretores executivos "vamos reduzir o número de funcionários": 64% dos empregadores identificaram o apoio à saúde e ao bem-estar dos empregados como uma estratégia fundamental para a disponibilidade de talentos. Não é "reduzir custos". Não é "automatizar tudo". **Apoiar o bem-estar. Porque as empresas que queimam o seu pessoal não conseguem contratar os bons mais tarde.
Entretanto, um estudo [da BCG e da Harvard Business School] (https://www.bcg.com/publications/2023/how-people-create-and-destroy-value-with-gen-ai) concluiu que, quando as equipas utilizaram a IA para tarefas criativas, cerca de 90% melhoraram o seu desempenho, tendo a qualidade dos resultados aumentado 40% em relação aos grupos de controlo. Mas o estudo também descobriu algo que deveria deixar qualquer líder desconfortável: a diversidade de ideias entre os grupos assistidos por IA caiu 41%.
Pense no que isso significa. Despedimos sete pessoas da nossa equipa de dez pessoas. As três que ficam utilizam a IA para produzir o mesmo volume. Mas o leque de ideias, perspectivas e abordagens diminui para quase metade. A sua produção parece produtiva, mas torna-se gradualmente homogénea. E ninguém repara até que um concorrente lança algo genuinamente criativo e você não consegue perceber porque é que a sua equipa não está a fazer o mesmo.
A carga mental que ninguém orçamenta
O inquérito da Microsoft revelou que 68% das pessoas se debatem com o ritmo e o volume de trabalho e 46% sentem-se esgotadas. E este era o estado das coisas antes de lhes dizer que agora estão a fazer o trabalho dos seus três antigos colegas de equipa.
Aqui está algo que não aparece nos painéis de produtividade: o custo cognitivo de ser a última linha de defesa. Quando se é a única pessoa a rever os resultados da IA, não se pode ter um dia de folga. Quando é o único proprietário da base de conhecimentos, todas as questões de apoio vão parar à sua secretária. Quando não há ninguém com quem trocar ideias porque a equipa foi "bem dimensionada", cada decisão é só sua.
Tenho estado a construir o Rasepi em parte porque vi este problema de perto. Quando as equipas de documentação diminuem, o conhecimento não diminui com elas. A quantidade de conteúdo que precisa de existir, manter-se atualizado e ser exato em todas as línguas não diminui só porque há menos pessoas a mantê-lo. Pelo contrário, aumenta (isto é verdade). Pelo contrário, aumenta (este é exatamente o problema que estamos a construir para resolver com o Rasepi, já agora, com funcionalidades como datas de expiração forçadas e traduções por blocos que tornam as equipas mais pequenas genuinamente mais eficazes em vez de mais sobrecarregadas).
Mas mesmo as melhores ferramentas não resolvem uma decisão de pessoal fundamentalmente errada. Não se pode automatizar a necessidade de julgamento humano, contexto e cuidado. Apenas se pode tornar esses humanos mais eficazes.
O que as empresas inteligentes realmente fazem
O mais impressionante nos dados da Microsoft é o aspeto dos "utilizadores avançados de IA". São pessoas que utilizam a IA várias vezes por dia e poupam mais de 30 minutos. Têm 68% mais probabilidades de experimentar diferentes formas de utilizar a IA. Não se limitam a gerar mais resultados. Reformulam a forma como o trabalho acontece.
E o melhor de tudo é que existem nas organizações que investem neles. Os utilizadores avançados de IA têm 61% mais probabilidades de ouvir o seu CEO falar da importância da IA no trabalho. Têm mais 53% de probabilidades de serem encorajados pela liderança a repensar toda a sua função. Recebem formação personalizada e não apenas um login no ChatGPT.
Por outras palavras, os trabalhadores de IA mais produtivos não são sobreviventes solitários de um despedimento. São membros de equipas apoiadas e investidas.
Deixem-me comparar isto com o que vejo nas empresas que optaram pela via da "redução de efectivos". Os empregados que ficam não são utilizadores avançados. São generalistas sobrecarregados que tentam desesperadamente manter as coisas a funcionar. Não têm tempo para experimentar a IA porque estão demasiado ocupados a utilizá-la para sobreviver. Não há como repensar a função porque a função é apenas... eles, sozinhos, a fazer tudo.
O problema do conhecimento que ninguém menciona
Há mais uma coisa. E não ouço ninguém falar sobre isso, o que é estranho porque deveria ser óbvio.
Quando se despedem trabalhadores experientes, o conhecimento vai-se embora com eles. Não fica no edifício. Não fica no wiki. Não está na IA. Está nas cabeças das pessoas que criaram os processos, compreenderam os casos extremos e sabiam que clientes se preocupavam com que pormenores.
Sabe o que acontece quando se tem óptimas ferramentas de IA e nenhum conhecimento institucional? Obtém-se uma informação perfeitamente formatada, entregue com confiança e completamente errada. Em grande escala.
No mês passado, conversei com uma chefe de documentação de uma empresa de fintech (ela não quis ser identificada, o que nos diz alguma coisa). Depois de a sua equipa ter sido reduzida de seis para dois, começaram a confiar fortemente na IA para manter os documentos dos seus programadores. Em quatro meses, notaram um aumento nos pedidos de apoio. Os documentos pareciam bem. Estavam bem escritos e actualizados à primeira vista. Mas continham erros subtis que só alguém com um conhecimento profundo do produto teria detectado. Uma descrição de parâmetro de API que era tecnicamente correta mas praticamente enganadora. Um guia de migração que não incluía um passo que todos os membros da antiga equipa já conheciam. Pequenas coisas que a IA não pode saber porque a IA não participa das suas reuniões, não lê os seus tópicos do Slack, não ouve o frustrado "oh, esse documento está errado novamente" do engenheiro de suporte na máquina de café.
A verdadeira questão
Portanto, eis o que eu acho que a conversa deveria ser.
Não: "Quantas pessoas podemos cortar agora que temos IA?"
Mas sim: "O que é que se torna possível quando damos IA a todas as pessoas que já temos?"
A sua equipa de documentação de dez pessoas com ferramentas de IA não se torna redundante. Torna-se uma equipa que pode manter o conteúdo em doze línguas em vez de duas. Que pode manter todos os conteúdos actualizados com verificações automáticas de atualidade. Que pode experimentar novos formatos, executar testes A/B em conteúdos de ajuda, criar guias interactivos e ainda ter tempo para pensar estrategicamente sobre o que os clientes realmente precisam.
A sua equipa de marketing de dez pessoas com IA não se transforma em cinco pessoas a fazer o mesmo trabalho com mais stress. Passa a ser dez pessoas que podem personalizar campanhas a uma escala que antes era impossível, testar mais variações criativas, responder mais rapidamente às mudanças do mercado e ainda ter a largura de banda cognitiva para ter ideias genuinamente originais que a IA nunca teria gerado.
Isto não é um custo. É um investimento com um retorno que aumenta.
Onde é que isto vai parar
As empresas que vencerão nos próximos cinco anos não serão as que cortarem mais cabeças. Serão aquelas que descobriram como tornar as suas equipas existentes genuinamente mais capazes.
A questão não é se uma pessoa pode fazer o trabalho de dez. A questão é o que acontece quando todos os dez podem fazer o trabalho de cem.
Se é um líder que está a ler isto, gostaria de lhe pedir uma coisa. Antes de aprovar a próxima ronda de "reestruturação com recurso a IA", fale com as pessoas que ficaram depois da última ronda. Pergunte-lhes como estão a reagir. Perguntem-lhes o que deixaram de fazer por não haver tempo. Pergunte-lhes o que está a ficar para trás.
E depois imagine o que poderiam fazer se, em vez de carregarem o fardo sozinhas, tivessem uma equipa completa e as melhores ferramentas disponíveis.
Isso não é uma fantasia. Para as empresas que estão dispostas a investir nos seus colaboradores em vez de os substituir, esses são os próximos doze meses.