Tem 18 meses para perceber o seu trabalho de escritório, diz o CEO $1 bilhão. Mas isso não vai desaparecer

O boom da inteligência artificial (IA) no Vale do Silício provocou um pânico generalizado sobre o futuro do trabalho humano, um momento resumido pelo ensaio viral do executivo de IA Matt Shumer, que compara esse momento no trabalho de colarinho branco a fevereiro de 2020, antes de a pandemia devastar a vida americana.

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Shumer alertou que os trabalhadores de colarinho branco precisam agora mesmo pensar em um plano B, pois um evento de extinção semelhante ao Covid está chegando para o trabalho de colarinho branco. Quase simultaneamente, Mustafa Suleyman, chefe de IA da Microsoft, afirmou que levará 18 meses para que qualquer pessoa que trabalhe com computadores deixe de estar empregada nesse período. Isso foi uma espécie de revival das previsões apocalípticas que marcaram a primeira metade de 2025, antes de ficarem ominosamente silenciosas. Dario Amodei, da Anthropic, por exemplo, previu que a IA eliminaria metade de todos os empregos de nível inicial de colarinho branco, enquanto Jim Farley, CEO da Ford, disse que ela acabaria com metade dos empregos de colarinho branco, ponto final.

Tanmai Gopal afirma que essas previsões sombrias são um caso clássico de auto-projeção de Silicon Valley, até mesmo de narcisismo. O cofundador e CEO da PromptQL, um unicórnio do Vale do Silício avaliado em mais de um bilhão de dólares que ajuda empresas na adoção de IA, disse à Fortune em uma entrevista recente que as previsões de apocalipse da IA certamente contêm um pouco de verdade, mas também são exageradamente infladas. “Isso é 100% o que está acontecendo, com um monte de… pessoas que estão no ciclo de hype.” Gopal afirmou que sua comunidade no Vale está “sentindo a grandiosidade dessa IA”, mas “estamos projetando isso em domínios que na verdade não entendemos”.

“É como se, ah, esse é o problema para 7 bilhões de pessoas no planeta, porque eu estou no Vale do Silício, então obviamente sei o que é melhor, certo?” Gopal também observou que os cínicos têm um ponto, já que essas previsões de apocalipse ocorrem justamente na época de uma próxima rodada de financiamento multimilionária para muitas startups de IA que ainda não abriram capital, oferecendo uma justificativa de financiamento que pode não se concretizar. Em geral, ele acrescentou, “as pessoas da tecnologia… pensam que isso me afeta a mim. Então, vai afetar todo mundo assim”.

Na verdade, Gopal disse que isso simplesmente não é o caso. Mas, quando se trata de programadores, mesmo os engenheiros de software sênior, que estão expostos à “grandiosidade” das ferramentas de IA disponíveis atualmente, ele afirmou que esses profissionais estão enfrentando uma mudança de paradigma.

A verdadeira disrupção no mercado de trabalho vem de dentro do Vale

Gopal falou à Fortune semanas após o “SaaSpocalypse” ter eliminado 2 trilhões de dólares em avaliações de software como serviço, com investidores percebendo, como recentemente afirmou a pesquisa do Bank of America, que a IA é uma “espada de dois gumes” e não uma jogada puramente de alta. Ela pode facilmente “canibalizar” muitos negócios, disse o BofA, como softwares que a IA já é avançada o suficiente para escrever sozinha.

Economistas têm se deparado com dados bastante barulhentos no último ano, com a economia dos EUA praticamente estagnada na produção de empregos, enquanto enfrenta custos elevados de tarifas e muito menos imigrantes entrando na força de trabalho. Alguns líderes de pensamento em IA, notavelmente Erik Brynjolfsson, de Stanford, analisaram de perto esses dados e perceberam que a produtividade realmente começou a decolar em 2025. Escrevendo um artigo de opinião no Financial Times, Brynjolfsson observou que o último relatório de empregos revisou todos os ganhos de emprego para 2025 para apenas 181.000, enquanto seu próprio cálculo projetou uma produtividade de 2,7% para o ano, contra a média de 1,4% dos últimos dez anos. Claro, isso reforça a teoria do deslocamento pela IA, com até mesmo o governador do Federal Reserve, Michael Barr, recentemente alertando que milhões podem estar “basicamente desempregáveis” num futuro próximo.

Gopal afirmou que é verdade que a indústria de tecnologia inadvertidamente automatizou a si mesma, chegando à era do “baby AGI” (Inteligência Artificial Geral) especificamente para codificação. Os modelos de IA mais recentes têm o julgamento e o gosto de um “engenheiro de software sênior médio”, explicou Gopal, acrescentando que a engenharia de software padrão depende fortemente de converter o contexto de negócios estabelecido em código técnico e, como a IA se destaca nessa tradução, a codificação se tornou o primeiro grande dominó a cair.

“O que costumava ser considerado o ápice… do trabalho de colarinho branco era como engenharia de software de alta qualidade,” observou Gopal. “Isso foi a febre dos últimos 30 anos e estou animado para ver isso desaparecer.” Ele explicou que sua empolgação vem da natureza robótica dos empregos que os robôs já estão começando a desempenhar e do que ele tem visto na linha de frente de sua empresa, que ajuda empresas da Fortune 500 a construir ferramentas e agentes de IA especializados em seus negócios.

“O que temos feito no último ano é… trabalhado exatamente nesse cruzamento,” disse Gopal, e, na maior parte, ele achou que “a IA não é útil” porque ela precisa de tanto contexto de negócios para ser eficaz. “As pessoas continuam pensando que é um problema técnico,” mas, na verdade, trata-se da difícil questão de que a IA não consegue acessar o contexto de negócios que existe na cabeça das pessoas e que não foi traduzido em dados — e talvez nunca seja. “As pessoas pensam: ‘Ah, é como uma camada semântica e um problema de dados, prepare seus dados e faça funcionar,’ mas o verdadeiro problema é que os dados não existem para as informações mais úteis que a IA precisa. ‘Ninguém escreveu isso.’ E, se ninguém escreveu, você não consegue treinar a IA com isso.”

De forma paradoxal para um executivo de IA, Gopal afirmou que, provavelmente, muitas empresas nunca poderão treinar IA nelas, “porque isso é negócio da vida real que se move.” Pessoas reais que conversam e atualizam continuamente o contexto de negócios estarão sempre um passo à frente das máquinas, explicou. “Você vai treinar de novo para aquela conversa individual de um dia?” ele perguntou, e depois treinar continuamente toda vez que o contexto de negócios mudar?

Gopal concordou com seu entrevistador que o jornalismo é um exemplo de profissão que pode resistir à automação, porque os leitores se interessam pelo insight humano, fontes aprofundadas e análises prospectivas, coisas que a IA não consegue reproduzir facilmente, se é que consegue. Ele também citou vendedores, profissionais de marketing e equipe de operações como exemplos. Pessoas na linha de frente, que precisam tomar decisões em tempo real, estão inerentemente protegidas, na visão dele.

Gopal não é o único executivo que reconhece que a IA requer implantação humana para funcionar. Tatyana Mamut, ex-executiva da Salesforce e da Amazon Web Services, que agora oferece monitoramento de agentes de IA através de sua startup Wayfound.AI, disse à Fortune que “precisamos parar de falar sobre IA como ferramentas.” “Não é uma ferramenta, certo? Não é como um martelo.” Em vez disso, ela argumentou, é mais como um martelo “que pensa por si só, pode projetar uma casa, pode construir uma casa melhor do que a maioria das pessoas que trabalham na construção civil.” Ainda assim, precisa que os planos de construção sejam mostrados a ela.

Sobre o contexto de negócios, Mamut disse que acha que “muito poucos” realmente entendem como fazer isso funcionar com IA. “Você precisa de ferramentas e mecanismos reais para capturar esse aprendizado contextual.” Empresas com marcas diferentes, sistemas diferentes e processos distintos têm contextos diferentes que precisam ser capturados pela IA, afirmou, prevendo que as empresas de SaaS mais inteligentes irão se adaptar a esse território. Em vez de software como serviço, ela disse que os serviços especializados serão entregues por agentes com captura adequada de contexto.

Gopal foi pessimista quanto à quantidade de contexto que pode ser capturado, estimando que 70% do esforço necessário para tornar a IA útil depende inteiramente de um contexto de negócios não escrito, que existe apenas na cabeça das pessoas. “Você fundamentalmente não consegue treinar um sistema” com essa realidade fluida do dia a dia, explicou Gopal, observando que os negócios reais mudam constantemente com base em conversas individuais e interações humanas. Enquanto a IA pode automatizar tarefas no extremo superior (codificação) e no extremo inferior (robótica física), o vasto meio do trabalho de conhecimento exige contexto humano.

Ed Meyercord tem implementado processos de aprendizado de máquina há mais de uma década na Extreme Networks, uma empresa de redes que fornece infraestrutura para estádios de futebol e beisebol profissionais e que fatura mais de um bilhão de dólares. Ele disse à Fortune em uma entrevista recente que percebe dinâmicas semelhantes às de Gopal do lado do operador. Seus times já usam agentes para projetar redes, detectar falhas antes que aconteçam e até se comunicar com outros agentes em sistemas como o ServiceNow, mas ele é categórico ao afirmar que sempre há um humano na linha de comando para revisar o trabalho quando a infraestrutura é crítica.

“Uma rede é infraestrutura crítica, então temos que estar certos,” disse Meyercord. A Extreme integrou um núcleo de agentes em sua plataforma, acrescentou, “mas, efetivamente, isso nos permitiu ser altamente, altamente precisos.” Como a precisão é tão fundamental, ele afirmou que “sempre queremos ter um humano na linha de comando, mostrar todo o trabalho que estamos fazendo.”

Assim como Gopal, Meyercord disse que não acredita que a IA possa simplesmente “tomar nossos empregos” de uma vez; o papel do humano está mudando de fazer todas as tarefas manualmente para orquestrar agentes, reunir o contexto adequado e decidir quais problemas direcionar às máquinas. Ele afirmou que seu trabalho como CEO, em muitos aspectos, é cercar-se de especialistas “muito mais inteligentes do que eu” enquanto usa a IA como mais um colega de equipe ultra-rápido, e não como substituto.

Por outro lado, tudo o que pode ser automatizado já está vulnerável à IA, disse Gopal, referindo-se ao “SaaSpocalypse” nos mercados que está punindo brutalmente as ações de software como serviço, seguros, gestão de patrimônio e atendimento ao cliente. Até o final do ano, afirmou, isso será ainda mais evidente nas avaliações das empresas, à medida que robôs assumem tarefas que não requerem contexto de negócios. A coisa empolgante, acrescentou, é o que isso significa para o trabalho.

A mudança dos trabalhadores de colarinho branco

Essa relação simbiótica entre o trabalhador humano, que possui um contexto de negócios, e a IA, que pode trabalhar mais rápido e até mais inteligente, mas não tem entrada de dados, irá definir o futuro do trabalho de colarinho branco que Shumer alertou, segundo Gopal. “Você tem que escolher e continuar capturando o contexto, certo? E acho que essa é realmente a mudança para o trabalhador de colarinho branco médio, que precisa entender.”

Gopal compartilhou uma anedota de sua equipe, expressando frustração com um engenheiro de software medíocre agora que eles têm ferramentas de codificação de IA. “Estamos tipo, ‘Cara, é mais caro falar com você do que fazer eu mesmo. Explicar o que preciso que seja feito no produto leva mais tempo do que eu simplesmente gerar com IA do lado.’” O tempo que poderia ser gasto gerenciando uma saída de IA poderia ser melhor aproveitado, ele acrescentou. Compara isso a cada funcionário tendo um cofundador técnico pessoal ao lado o tempo todo, potencialmente permitindo que produzam 20 vezes mais trabalho.

Meyercord concordou, dizendo que os graduados em ciência da computação não precisam mais da mesma habilidade de antes, mas precisarão “de um conjunto de habilidades diferente.” Ele afirmou que já está começando a ver o desenvolvimento de novas habilidades, não necessariamente todos graduados em artes liberais com treinamento profundo em pensamento crítico, mas mais uma “pessoa que nos ajuda a desenvolver.” Ele precisa de pessoas capazes de delegar tarefas a agentes de IA, conversar com eles, revisar seus trabalhos e supervisionar fluxos de trabalho. Parece muito com o que Gopal previu.

O papel do humano precisa evoluir para fornecer os inputs corretos aos agentes de IA que impulsionarão os negócios, previu Gopal, e ele deu um nome a isso. “Nosso trabalho como humanos e pessoas é que agora somos coletores de contexto, ao invés de apenas trabalhadores.” A maioria das pessoas tem dado isso como garantido até agora, disse ele, porque não tinham agentes de IA trabalhando ao seu lado. “O que nos torna bons no nosso trabalho, e o que nos dá promoções, e o que nos torna mais impactantes, na verdade, é essa habilidade de coletar contexto. Isso é o que nos faz bons.”

As únicas pessoas que realmente precisam temer pelos seus empregos, alertou Gopal, são aquelas que “recusam-se a evoluir” e negam essa nova realidade. Se os trabalhadores comuns não adotarem essas ferramentas, correm o risco de entregar todo o poder econômico a uma minoria que entende a tecnologia, potencialmente criando uma disparidade de riqueza distópica. Mas, para quem estiver disposto a se adaptar, o futuro é incrivelmente promissor. “Não acho que a IA vá simplesmente chegar e tirar nossos empregos,” disse Gopal. “Isso nem é meio possível.”

Meyercord afirmou que seu negócio ainda está crescendo, e argumentou que a narrativa de perda de empregos por IA ignora o quadro geral. “Por um lado, você pode fazer muito mais com menos,” disse ele, “ou fazer mais com o mesmo número de trabalhadores. Ou fazer muito mais com um pouco mais, certo?” Se você contratar os coletores de contexto certos, acrescentou Meyercord, pode realmente expandir seu negócio. “É como, como você pensa sobre o que quer tentar alcançar? Queremos fazer muito mais.”

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