Demissões em massa em cargos de colarinho branco fazem parte do clima de exagero em torno da IA

• As demissões de colarinho branco aumentaram recentemente
• Muitas empresas explicam os cortes de pessoal citando os avanços da IA
• Na prática, as causas das demissões são redução de custos e reestruturação
• Ainda são poucos os cargos realmente substituídos pela IA
• O exagero em torno da IA está sendo usado como parte da estratégia corporativa

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Visão geral

• Recentemente, grandes empresas nos Estados Unidos e em outros lugares realizaram demissões em massa de funcionários de colarinho branco
• A mídia e as empresas enfatizam que o avanço da inteligência artificial está substituindo empregos
• No entanto, a causa real de muitas demissões é reestruturação tradicional, como aumento da eficiência operacional, corte de custos e ajustes econômicos

A relação real entre IA e demissões

• Há uma tendência de as empresas revestirem os motivos das demissões com o discurso de inovação em IA
• Os cargos de fato substituídos pela IA, ou empregos eliminados pela automação, ainda representam uma parcela extremamente pequena
• O discurso sobre IA está sendo sobreposto a questões já existentes de mudança de gestão e estratégias de melhoria de lucros

Exagero em torno da IA e estratégia corporativa

• As empresas estão usando as expectativas e os medos do público em relação à IA para justificar reorganizações internas
• Um discurso exagerado sobre IA é usado para convencer investidores ou aumentar a aceitação social
• Na prática, são raros os casos em que trabalhadores demitidos são substituídos imediatamente por IA

Conclusão

• As atuais demissões em massa em cargos de colarinho branco fazem parte do fenômeno da “máquina de hype da IA” que exagera o impacto da IA
• Para entender o fenômeno, é preciso distinguir a realidade das demissões dos efeitos reais da adoção de IA

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Trabalhei em duas empresas com valor de mercado acima de US$ 10 bilhões durante a era do ZIRP (política de juros zero). Mais da metade dos trabalhadores do conhecimento que participavam da maioria das reuniões era, na prática, desnecessária. A agenda era tão lotada que chegaram a contratar gente dedicada só a participar de reuniões. Como o aumento de contratações não atrapalhava em nada a trajetória de crescimento da empresa no mercado, os VPs até ganhavam mais poder ao inflar o número de pessoas sob seu comando. Naquela época, o mercado valorizava apenas crescimento, não eficiência, mas no fim o mercado sempre volta ao valor. Com o tempo, esse pessoal “adicionado” acabou virando alvo de cortes. As duas empresas depois demitiram mais de 10 mil funcionários, e a IA virou a justificativa das demissões, mas na realidade a maioria dos trabalhadores do conhecimento supostamente substituídos por IA já ocupava cargos que originalmente geravam pouco valor
  • Concordo muito com isso. Na época da alta dos juros, eu usava de forma cética a expressão “gerentes de produto da política de juros zero” (Zero Interest Rate Product Managers). PMs excelentes realmente entregam esse valor, mas no período do ZIRP havia PM demais cuidando só de Jira e alinhamento de cronograma. Muita gente de TI que hoje tem dificuldade para se recolocar estava concentrada nesses papéis periféricos, como agile coach, TPM etc. Claro que também tenho muita empatia por quem trabalhou duro nesses cargos. E o problema não é só excesso de contratação; acho que, para a redução de empregos de tecnologia nos EUA, o offshoring pesa muito mais que a IA. Depois da expansão do trabalho remoto, a tecnologia de videoconferência acelerou bastante o offshoring para América Latina, Europa etc. Com o remoto virando padrão, localização importa cada vez menos
  • Suspeito que a maior parte das demissões “por IA” na verdade seja só uma embalagem para demissões típicas de um período de juros altos. A indústria de software realmente ficou maluca por um tempo. A fase em que recém-formados de universidades desconhecidas saíam ganhando US$ 120 mil a US$ 150 mil não tinha como durar
  • Não tenho dúvida de que existe muito trabalhador do conhecimento que não agrega valor sem ser provocado. Mas preocupa que as oportunidades para juniores estejam diminuindo cada vez mais
  • Ter gente dedicada só a reuniões porque a agenda estava lotada parece o tipo de sátira corporativa que acabou virando realidade
  • Também trabalhei em startup, e muitas vezes quase metade dos participantes da reunião estava lá sem ter nada para fazer. Por causa de papéis como “observador” e “responsável pela ata”, o impacto real era quase zero
• Sem dúvida existe um problema, em vários níveis, de funções de recém-formados e estagiários serem substituídas por IA. Muitas vezes a IA é mais rápida e mais inteligente que alguém entrando agora sem experiência nem especialização. Claro, a IA também às vezes dá trabalho, mas no fim acaba sendo mais barata ou mais inteligente. Existem iniciantes com grande potencial de crescimento, mas desenvolver essas pessoas consome tempo e recursos demais. Eu mesmo me pego delegando tarefas simples para IA em vez de passar para um júnior. Se for com um júnior, leva dias a mais por causa de várias rodadas de feedback e correção; com IA, dá para concluir em 3 horas. Do ponto de vista de juniores e iniciantes, o cenário parece realmente sombrio
  • A falta de lealdade dos dois lados, empresa e funcionário, piora essa situação. Originalmente, estágio era uma posição de produtividade negativa com objetivo puramente de “treinamento”. Investir em estagiários era, no fim, um investimento no futuro da organização e de toda a indústria. Mas, com a perda de confiança mútua entre RH e funcionários e a cultura de trocar de emprego o tempo todo, essa estrutura em si foi perdendo sentido. Tendo vivido a experiência de formar estagiários de verdade em uma empresa japonesa, tenho certeza de que o valor desse sistema é enorme
  • Juniores e iniciantes são um saldo negativo para a organização no curto prazo, mas em alguns meses ou anos podem se transformar em talentos centrais muito produtivos. E juniores também podem usar IA. Se a adoção de IA realmente elevar a produtividade de forma dramática, essa capacidade extra deveria se converter em mais software, mais funcionalidades, mais otimização etc. É uma lógica parecida com perguntar por que contratar mais juniores depois do surgimento dos compiladores
  • Não consigo concordar nem um pouco com essa tese. Se o júnior de hoje dá trabalho, o júnior de amanhã vai considerar natural usar IA e poderá gerar um impacto muito maior. A visão de que “o nível de entrada acabou” só faz sentido se a empresa olhar apenas para os “defeitos” do iniciante e partir da premissa de que a quantidade de trabalho é finita. Mas em todas as organizações por onde passei sempre havia mais trabalho do que gente para fazê-lo. Então, se um júnior consegue entregar 6 vezes mais com IA, isso só o torna uma escolha melhor
  • “Estagiário” e “nível de entrada” são só rótulos que carregam muita complexidade; na prática, os cargos iniciais não vão desaparecer, apenas vão mudar de papel
  • É verdade que a IA trabalha mais rápido e com mais eficiência que alguém de nível de entrada, mas, em essência, isso não é “delegação”, e sim fazer você mesmo o trabalho. Delegar é transferir responsabilidade e capacidade de julgamento; a IA não tem treinamento real, feedback, compreensão de contexto nem motivação própria. Não dá para realmente delegar para uma IA, e ela não se responsabiliza pelo resultado. Já um júnior humano absorve objetivos e contexto e cresce como parte real da organização. E, além disso, juniores e estagiários também podem usar ferramentas de IA
• Acho que os cargos que a IA vai eliminar são esses empregos de colarinho branco em que a pessoa passa o dia enrolando e trabalhando de qualquer jeito. Em 2025, os LLMs provavelmente já conseguirão fazer isso também. O problema é que executivos incapazes de distinguir trabalho real de trabalho de fachada podem se apaixonar por essa fantasia e acabar destruindo a organização inteira. No fim, quem sempre sobrevive é o CEO
  • A única razão para esses cargos de colarinho branco existirem é que, no fundo, é muito difícil medir desempenho. Se a IA não resolver esse problema, cortar metade do quadro não significa demitir só os 50% piores; significa demitir gente aleatoriamente, o que no pior caso pode até sair pela culatra
  • Isso também me lembra a discussão sobre trabalho remoto: alguns gerentes que não entendem o valor real do trabalho confundem conversa de escritório com trabalho de verdade. Ignoram que existem muitas formas de trabalhar
  • Nem o CEO vai se dar bem se os clientes desaparecerem. No fim, a IA não vai clicar em anúncio nem comprar produto
  • A IA é excelente em criar trabalho inútil. O que realmente precisamos não é de mais produtividade, mas de eliminar o trabalho desnecessário pela raiz
  • Não tenho experiência em empresas americanas, mas em todos os lugares onde trabalhei faltava gente. Essa história de pessoal ineficiente me parece distante da minha realidade. Ainda assim, imagino que isso possa acontecer em grandes empresas americanas cheias de capital
• Desde o surgimento dos computadores, a escala da automação do trabalho de escritório foi enorme. Se comparar as tarefas de escritório dos anos 1960 com as de hoje, o trabalho em si mudou completamente. O software aumentou a velocidade em 1000 vezes e, por causa disso, surgiram ainda mais empregos de colarinho branco. A nova produtividade acabou criando mais tarefas
  • Não gosto dessa lógica por dois motivos: primeiro, porque ela ignora o impacto social do desemprego em massa; segundo, porque não existe nenhuma lei da natureza dizendo que empregos extintos serão necessariamente substituídos por empregos novos. Mesmo na Grande Depressão, o desemprego foi “só” de 30%, e hoje poderíamos ter uma parcela ainda maior de desempregados permanentes. Quando os luditas diziam que o avanço tecnológico destruiria empregos, muita gente acabou sacrificada tentando impedir isso. Além disso, a sociedade tem uma enorme quantidade de problemas e demandas, mas, sem um modelo econômico viável, quem foi demitido dificilmente consegue criar novo valor na prática, e esse problema pode ficar ainda mais grave no futuro
  • Nos anos 1960, “computador” era uma profissão; hoje ela desapareceu
• Quando vejo analistas dizendo que a revolução da IA é só exagero porque faltam dados empíricos, lembro dos céticos no início da covid, que viam poucos casos e ignoravam a possibilidade de crescimento exponencial. E, além disso, fico pensando por que textos como esta matéria da CNN são chamados de análise. Ficam repetindo opinião de economistas do trabalho e teoria de hype da IA, mas não trazem nada mais concreto sobre dados, recursos, fluxo de dinheiro de VC, política da FDA para novos medicamentos etc.
  • Esse tipo de analogia com “a subestimação inicial da covid” dá um salto lógico, porque conecta um fenômeno já validado centenas de vezes com o crescimento de uma IA totalmente nova apenas pelo ponto em comum de ambos poderem ter crescimento não linear
  • Há quem aponte que a suposição de crescimento exponencial garantido, como no colapso da bolha imobiliária, pode causar um choque ainda maior na indústria de TI. E, se essa bolha estourar, o setor pode entrar em uma estagnação de anos, como aconteceu nos anos 2000
  • Há muitos casos na história em que o público falhou em prever o futuro, mas essa disputa de analogias em si não oferece análise real; só serve para reforçar a posição de cada lado
  • Comparar IA com o coronavírus não me parece um exemplo adequado para convencer ninguém
  • Na verdade, até quem desenhava curvas de crescimento acentuado no começo da covid acabou errando. Vale lembrar que praticamente todos os comentaristas erraram nas previsões daquele período
• Não entendo esse clima de expectativa em torno da queda no consumo e da recessão que surgiriam se a IA substituísse pessoas. Se todo mundo ficar desempregado, quem vai comprar os produtos? Com o aumento do desemprego, a queda do consumo e a recessão seriam inevitáveis; então por que os executivos parecem comemorar isso?
  • Dá para explicar pelos incentivos econômicos usando teoria dos jogos, equilíbrio de Nash, dilema do prisioneiro e até a lógica indutiva do peru. Cada organização toma essa decisão porque automatizar e cortar custo traz benefício direto para ela. O problema é o risco de cair na ilusão de que essa estrutura pode continuar indefinidamente. Também é fácil se deixar seduzir por ideias como o paradoxo de Jevons, segundo o qual o aumento de eficiência pode até elevar a demanda total
  • Células cancerígenas também destroem o organismo inteiro no final, mas continuam perseguindo o próprio interesse. É a mesma lógica de se satisfazer com melhora de resultado no curto prazo
  • Tragédia dos comuns. Para cada empresa, agir de forma egoísta e economizar demitindo trabalhadores parece vantajoso, mas no agregado isso adoece a sociedade
  • Partindo da premissa de que a IA tira o emprego de todo mundo, também existe a possibilidade de concorrentes se armarem com IA e tomarem o mercado a qualquer momento. No fim, a capacidade de construir infraestrutura de IA vira barreira de entrada
  • Mesmo com menos empregos, ainda podem existir empregos públicos, trabalho manual, pequenos negócios, freelancers, mercado informal etc. É possível imaginar cenários em que os empregos caiam drasticamente sem piora na qualidade de vida. Também vale lembrar que, no passado, o avanço tecnológico muitas vezes acabou aumentando o número de empregos. No fim, cada um tende a enxergar o que quer enxergar. Entre vários cenários, qual deles vai se concretizar depende das circunstâncias
• Essa lógica de bolha da IA nesse formato realmente me parece estranha. Se o objetivo é espalhar a adoção de IA por vários trabalhos de colarinho branco, por que fazer marketing de um jeito que assusta justamente quem produz o output? Será que a ideia é simplesmente vender só para o C-level?
  • A estratégia comercial da IA é voltada exclusivamente ao C-level. Ninguém está preocupado em proteger empregos de colarinho branco
  • Estimular FOMO (medo de ficar para trás) acaba se convertendo em aumento de receita
• Gostei que esta matéria destacou que “grandes alegações exigem grandes evidências”. Eu realmente gosto muito de tecnologia de ML, mas não confio na ideia de substituição humana em nível total. Aumentar capacidade parece uma visão realista; substituição completa, uma fantasia exagerada
• O valor real pode estar em áreas que nem máquinas nem humanos conseguiam atender antes
• Sinto que falta algo nessas discussões sobre substituição de humanos por IA. A explosão da inovação em IA coincidiu com uma alta brusca dos juros, e ao mesmo tempo em que surgiram IAs capazes de programar, o dinheiro de VC secou e a contratação em startups caiu. Fico me perguntando se, caso ainda estivéssemos em uma era de juros baixos e abundância de capital, esse debate seria diferente. Gostaria de ouvir a opinião de quem conhece o setor
  • Sob a perspectiva de que “a revolução da IA aconteceu ao mesmo tempo que a disparada dos juros”, pode ser que o C-level esteja vendo a adoção de IA como alternativa para reduzir gasto com pessoal justamente por causa do fim do dinheiro barato. Mas juros de 0% eram, na verdade, uma exceção histórica, e essa política gerou distorções de investimento no mundo inteiro. Considerar a normalização dos juros como algo anormal é paradoxal. Link com dados históricos de juros
  • Esse ponto de vista não vira o centro da conversa porque, na prática, seu impacto não é tão grande assim (1), e porque muita gente não tem noção de quanto capital os VCs realmente administram (2). 1) Investimentos seed e Série A já são, por natureza, pouco sensíveis ao ciclo econômico, e os principais avanços em IA vieram de times pequenos e pouco dinheiro. A transição do GPT2 para o GPT3 foi financiada pela Microsoft. 2) O capital de VC só desacelerou em 2022-2023, e neste ano já voltou a crescer 70%. Na prática, o dinheiro continua vindo de Big Tech, SoftBank e outros atores grandes