A inteligência artificial entrou de vez na pauta das empresas, prometendo ganho de produtividade, redução de custos e mais velocidade para executar tarefas que antes dependiam de grandes equipes.
E isso, de fato, tem acontecido. Só que em muitos casos, essa promessa veio acompanhada de uma decisão rápida de cortar pessoas e delegar parte do trabalho para sistemas de IA. Agora, algumas empresas estão descobrindo que essa conta não fecha tão bem quando a tecnologia é tratada como substituta direta de conhecimento, contexto e tomada de decisão humana.
Neste artigo, vamos falar sobre por que as demissões por IA estão falhando em algumas empresas, o que explica o movimento de recontratação de profissionais e como a inteligência artificial pode gerar mais resultado quando entra como parte da equipe, e não como uma solução isolada.
O que está por trás das demissões por IA?
Um estudo recente da Gartner mostrou que, entre empresas que estão testando ou usando recursos de negócios autônomos, cerca de 80% relataram redução de força de trabalho. O ponto é que esses cortes não se traduziram automaticamente em retorno sobre investimento.
A pesquisa ouviu 350 executivos globais no terceiro trimestre de 2025 e indicou que as empresas com melhores resultados não foram as que demitiram seus times, mas as que investiram em habilidades, papéis e modelos operacionais para que profissionais pudessem orientar, governar e escalar sistemas autônomos.
Muitas empresas olharam para a IA como uma forma rápida de reduzir custos com o pensamento, como: “Se uma ferramenta consegue escrever, responder, resumir, classificar, analisar e automatizar tarefas, então parte do time poderia ser reduzida”. Será?
Essa leitura costuma ignorar uma diferença essencial entre executar tarefas e assumir uma função inteira dentro da operação.
A própria Gartner reforça que reduções de força de trabalho podem até abrir espaço no orçamento, mas não criam retorno por si só. O retorno aparece quando a IA é conectada a novos processos, novas competências e novas formas de trabalho.
Por que substituir pessoas por IA nem sempre dá certo?
A IA é excelente para acelerar tarefas, organizar informações, apoiar análises e automatizar fluxos repetitivos. Mas ela depende de dados bem estruturados, objetivos claros, integração com sistemas, supervisão humana e critérios de qualidade. Trouxemos alguns critérios que mostram a importância de integrar IA no time e não substituí-lo:
A IA precisa de contexto para entregar valor
Um modelo pode gerar uma resposta tecnicamente bem escrita e ainda assim inadequada para o cliente, para o momento ou para a regra de negócio. Esse é um dos principais desafios: a IA pode parecer convincente mesmo quando está incompleta, desalinhada ou errada. Por isso, empresas maduras não deixam a tecnologia operar sem acompanhamento em áreas sensíveis.
Automatizar um processo ruim só acelera o problema
Antes de aplicar IA, é preciso revisar o processo. Quais etapas fazem sentido? Quais dados alimentam a decisão? Quem valida o resultado? O que acontece quando a tecnologia falha? Sem esse desenho, a empresa troca uma operação manual com problemas por uma operação automatizada com problemas mais rápidos.
Cortar pessoas antes de preparar o negócio aumenta o risco
A TechWolf, em uma análise sobre transformação com IA, defende que o ciclo de demitir e depois recontratar é uma resposta ruim para a transformação. Isso porque a empresa perde conhecimento interno justamente quando mais precisa dele para redesenhar o trabalho. A recomendação é identificar onde a IA automatiza tarefas, onde ela aumenta a capacidade humana e como a força de trabalho pode ser reposicionada para atividades de maior valor.
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O efeito boomerang: quando empresas precisam recontratar
O movimento já ganhou até um nome em algumas análises de mercado: “AI boomerangs”. A expressão descreve empresas que demitem após implementar IA e, algum tempo depois, precisam trazer profissionais de volta.
Uma pesquisa da Robert Half indicou que 29% das empresas entrevistadas haviam demitido trabalhadores depois de implementar IA e depois recontratado pessoas.
Esse movimento mostra que muitas empresas estão recalibrando as expectativas. A IA continua sendo útil, mas a operação passa a exigir profissionais capazes de treinar, revisar, interpretar, ajustar e conectar a tecnologia à realidade do negócio.
No atendimento ao cliente, por exemplo, esse limite fica ainda mais claro. A Gartner prevê que, até 2027, metade das empresas que atribuíram reduções de equipe à IA em áreas de atendimento deve recontratar profissionais para funções semelhantes, ainda que com novos títulos. A consultoria aponta que a IA ainda não está madura o suficiente para substituir totalmente expertise, empatia e julgamento humano em interações de serviço.
O melhor uso da IA é ampliar capacidades
Em vez de começar se perguntando por “quem podemos substituir?”, é importante olhar “como podemos aumentar a capacidade do nosso time?”. A IA pode apoiar times em várias frentes, como:
- automatizar tarefas repetitivas e reduzir erros operacionais;
- acelerar análises de dados e geração de relatórios;
- apoiar atendimento com respostas mais rápidas e consistentes;
- organizar conhecimento interno;
- sugerir caminhos para decisões mais bem informadas;
- liberar profissionais para atividades estratégicas, criativas e relacionais.
Embora não pareça de início, esse caminho exige investimento em pessoas. Profissionais precisam entender as ferramentas, saber formular boas perguntas, revisar entregas, identificar riscos, interpretar resultados e transformar insights em ação.
O que fazer antes de cortar pessoas por causa da IA?
Antes de associar IA a redução de equipe, é mais indicado que as empresas passem por uma análise mais cuidadosa. A primeira etapa é mapear tarefas para além dos cargos. Dentro de uma mesma função, algumas atividades podem ser automatizadas, outras podem ser apoiadas por IA e outras ainda precisam de experiência humana.
Também é importante medir o impacto das horas economizadas. Produtividade importa, mas não é a única métrica. A empresa precisa acompanhar qualidade, satisfação do cliente, redução de erros, segurança, tempo de resposta, impacto financeiro e capacidade de escalar a operação sem perder consistência.
Outro ponto essencial é criar novos papéis. À medida que a IA entra na operação, surgem demandas relacionadas a curadoria de dados, governança, revisão de outputs, integração entre sistemas, automação de fluxos, análise de performance e melhoria contínua.
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IA com pessoas no centro é uma decisão mais sustentável
As empresas que estão voltando atrás perceberam de uma maneira um tanto quanto dolorosa que tecnologia sem estratégia, sem processo bem desenhado e sem pessoas preparadas entrega menos do que promete.
O futuro da IA nas empresas tende a ser uma combinação inteligente entre automação, dados, governança e conhecimento humano. Quem conhece o cliente, entende as nuances do negócio e percebe quando uma resposta não faz sentido precisa continuar tendo um papel decisivo.
Na iem, acreditamos em uma tecnologia mais humana, construída com pessoas e para pessoas. A IA tem um potencial enorme para transformar negócios, mas esse potencial cresce quando existe gente preparada para conectar a tecnologia à realidade da operação.
Por isso, ajudamos empresas a transformar o potencial da IA, dados e automação em soluções que fazem sentido para a operação, para os times e para os objetivos do negócio. Unimos tecnologia, estratégia e pessoas para criar projetos mais eficientes, seguros e preparados para gerar resultado de verdade.Fale com a nossa equipe e descubra como aplicar inteligência artificial de forma mais inteligente, humana e sustentável na sua empresa.