Demissões na tecnologia: A IA é a causa ou a desculpa?

Imagine um colapso global onde as máquinas, do nada, ganham a capacidade de fazer qualquer tarefa humana, tornando o nosso esforço diário algo do passado. Por mais de seis décadas, o mercado de trabalho vive assombrado por esse pensamento.

Esse medo que vai e volta começou lá nos anos 1960. Naquela época, o sucesso dos primeiros computadores em resolver problemas lógicos fez muita gente acreditar que as máquinas seriam soberanas em pouco tempo. Desde então, a cada grande salto tecnológico – como a chegada da internet ou a explosão do Big Data –, a promessa de que o trabalho humano acabaria foi renovada com força total.

Hoje, com o fascínio global em torno de algoritmos que escrevem textos e criam imagens em segundos, essa conversa atingiu o seu nível mais alto.

Obras que ganharam muito destaque, como o livro “Um Mundo Sem Trabalho” do economista Daniel Susskind, ajudaram a espalhar essa ideia nas empresas. O autor defende que a inteligência artificial vai diminuir tanto a necessidade de pessoas que viveremos um desemprego estrutural e permanente. 

Com previsões assim ganhando espaço, muita gente passou a acreditar que a obsolescência humana tinha finalmente chegado. A automação total parecia estar logo ali.

Mas, agora que a inteligência artificial generativa entra no seu terceiro ano de uso real nas empresas, os números dos balanços financeiros mostram uma história bem diferente e muito mais preocupante. O que estamos vendo não é a vitória das máquinas sobre a inteligência humana, mas sim uma crise gigantesca de como as empresas estão gastando o seu dinheiro.

O ciclo da substituição tecnológica

A história das previsões sobre tecnologia sempre comete o mesmo erro. O mercado costuma olhar para uma capacidade específica de uma máquina e achar que ela logo terá uma inteligência total e superior.

Ainda em 1965, o cientista e economista Herbert Simon, vencedor do prêmio Nobel de Economia, disse que as máquinas fariam qualquer trabalho humano em vinte anos. E ele acabou, na verdade, errando feio porque ignorou o Paradoxo de Moravec.

Esse conceito mostra que tarefas que achamos “difíceis”, como jogar xadrez ou analisar planilhas, são fáceis para os computadores. Mas as tarefas que achamos “fáceis”, como arrumar uma mesa ou entender o tom de voz de alguém em uma reunião, são incrivelmente difíceis para as máquinas.

Hoje, estamos cometendo esse mesmo erro com os Grandes Modelos de Linguagem, os famosos LLMs (Large Language Models).

Como eles conseguem escrever textos que fazem sentido e não têm erros de gramática, as pessoas acham que eles entendem o que estão dizendo. Mas a realidade é que eles são apenas motores de probabilidade muito avançados. Eles tentam adivinhar qual é a próxima palavra de uma frase baseada em estatística, mas não têm memória real, visão estratégica ou qualquer entendimento do mundo físico onde vivemos.

Então, fica a pergunta: se a inteligência artificial (IA) não é essa inteligência toda, por que existem empresas que estão demitindo pessoas por causa dela?

A explicação está na forma como as empresas são administradas.

Os diretores executivos precisam manter o valor das ações alto para agradar aos investidores. Dizer que estão demitindo porque a IA trouxe uma “hiper-eficiência” soa muito melhor do que admitir que cometeram erros graves de gestão de dinheiro no passado. A tecnologia vira uma desculpa perfeita para esconder falhas estratégicas.

Juros altos e o ajuste do mercado

Para entender as demissões em gigantes como Amazon ou UPS, precisamos olhar para a economia global dos últimos anos.

O que está acontecendo agora é uma correção dolorosa de um período em que o Federal Reserve, o banco central dos Estados Unidos, manteve as taxas de juros em níveis próximos a zero, uma política conhecida como ZIRP (Zero-Interest-Rate Policy). Como as maiores empresas de tecnologia do mundo operam sob a lógica do mercado americano, as decisões tomadas em solo norte-americano acabam definindo o destino dos investimentos globais.

Entre 2017 e 2022, era muito barato pegar dinheiro emprestado. Com esse cenário e a digitalização forçada pela pandemia, as empresas saíram contratando todo mundo, tentando crescer a qualquer custo, mesmo sem ter projetos reais para tanta gente. A regra era “acumular talentos” para que a concorrência não os pegasse.

Mas quando a inflação subiu e o banco central americano aumentou os juros, manter essas equipes gigantes e caras ficou impossível.

As demissões que vemos hoje são, na verdade, uma forma de as empresas voltarem ao tamanho que deveriam ter.Na Amazon, por exemplo, o corte de 14 mil vagas foi vendido como um passo para a inovação. Mas, depois, a própria diretoria admitiu que o objetivo era apenas diminuir a burocracia e as camadas de chefia que cresceram demais nos anos de juros baixos.

A conta invisível da infraestrutura

O maior motivo interno para as demissões é o estresse financeiro causado pelo gasto absurdo com equipamentos. As empresas de tecnologia entraram em uma corrida desesperada para construir centros de dados enormes e comprar chips caríssimos.

Esse movimento fez o CapEx – termo técnico para o dinheiro que as empresas gastam em bens físicos e infraestrutura – subir para níveis nunca vistos:

A verdade é que o culpado pelas demissões não é um robô “inteligente” ocupando o lugar das pessoas. O culpado é a conta altíssima da infraestrutura que a empresa decidiu comprar.

Para explicar melhor: quando uma empresa gasta bilhões em máquinas, esse valor não desaparece na hora. Ele fica no balanço financeiro e precisa ser “pago” ao longo do tempo através de algo chamado amortização e depreciação. Além disso, as empresas estão pegando empréstimos gigantescos com juros altos para bancar esses chips.

Existe um buraco matemático gigante aqui que chamamos de “Cadeia de Valor Quebrada”.

Enquanto as empresas que vendem os chips, como a Nvidia, lucram trilhões, as empresas que compram esses chips para criar softwares de IA estão perdendo dinheiro. Estima-se que as empresas gastem quase US$ 1 trilhão em máquinas para ganhar apenas US$ 30 bilhões vendendo programas de IA.

A conta simplesmente não fecha. Para conseguir pagar as dívidas dos servidores e ainda mostrar lucro para os acionistas, os executivos precisam cortar gastos em outro lugar. E o lugar mais fácil de cortar é o que eles chamam de “despesas operacionais”, onde o maior custo costuma ser o salário dos funcionários.

As demissões acontecem para que a empresa consiga liberar dinheiro em caixa para pagar as prestações dos chips. É uma troca direta de pessoas por hardware, mas não porque o hardware faz o trabalho das pessoas, e sim porque o hardware é caro demais para manter os dois no orçamento.

Workslop: o imposto da produtividade

Se a inteligência artificial estivesse realmente trazendo eficiência, os projetos das empresas seriam um sucesso. Mas a verdade é que os dados mostram o contrário.

Um estudo do MIT Media Lab revelou que 95% dos projetos de IA nas empresas não conseguem gerar lucro real. O problema é que as empresas tentam colocar um robô de conversa em cima de processos de trabalho que já estão bagunçados ou dados que estão mal organizados. A máquina não consegue consertar sozinha uma bagunça que os humanos ainda não arrumaram.

O resultado disso é um fenômeno chamado Workslop (algo como trabalho-lama). Imagine que esse termo descreve aquele conteúdo feito por IA que até parece bom à primeira vista, mas está cheio de erros de lógica e dados inventados.

A IA acelera a produção de rascunhos, só que ela cria um novo problema: o tempo enorme que as pessoas perdem revisando e limpando o que a máquina errou.

Estudos de Stanford e da BetterUp Labs mostram o tamanho desse prejuízo no dia a dia:

A IA está criando um tipo de trabalho artificial. Ela tira o esforço de quem cria o rascunho e joga todo o peso para quem precisa revisar, o que acaba sendo muito mais cansativo e bem menos produtivo para a equipe.

O impacto na nova geração

Esse discurso de que a IA vai substituir todo mundo também causa um dano psicológico grave. Muitos jovens que estão saindo da faculdade agora estão com medo de que suas carreiras nem comecem de verdade.

Se as notícias dizem o tempo todo que as máquinas vão fazer tudo em dez anos, muitos estudantes desanimam de aprender coisas difíceis ou de desenvolver um pensamento crítico profundo.

Afinal, para que se esforçar tanto se um robô vai fazer o trabalho no meu lugar?

Só que essa é uma armadilha perigosa. A economia nunca precisou tanto de pessoas com capacidade de julgamento, ética e visão de mundo para controlar e corrigir o que as máquinas entregam. Ao acreditar demais no marketing das empresas de tecnologia, os jovens correm o risco de abandonar justamente as habilidades que os tornariam essenciais no mercado.

Além disso, bilhões de dólares e muita energia elétrica estão sendo usados para manter servidores funcionando apenas para tentar adivinhar qual é a próxima palavra de um texto. Esse dinheiro e todo esse esforço humano poderiam estar sendo usados para encontrar curas para doenças ou combater a crise climática.

Estratégias para uma gestão lúcida

A crise de empregos na tecnologia hoje é, antes de tudo, uma crise de dinheiro e de como as empresas escolhem gastar o que têm. Para que a tecnologia realmente ajude a sociedade, as lideranças precisam parar de acreditar em promessas mágicas e começar a olhar para a realidade dos fatos.

O caminho para que as empresas e os profissionais tenham sucesso passa por três pontos simples:

A inteligência artificial não é uma solução mágica para todos os problemas. Ela é uma ferramenta cara que exige, mais do que nunca, pessoas lúcidas e bem preparadas para operá-la com inteligência real. Até que as empresas entendam isso, continuaremos vendo esse ciclo de gastos exagerados e demissões sem justificativa real.