Nem tão inteligente

No guardanapo, a conta era muito simples. Implementar a Inteligência Artificial onde fosse possível, automatizar o trabalho repetitivo, substituir salários por softwares e desfrutar das margens geradas. Google, Amazon, Meta, Microsoft e dezenas de companhias de tecnologia demitiram, juntas, 116 mil profissionais em 2026, sob aplauso do mercado e a tese de redução de custos. As ações subiram e os executivos receberam bônus. O problema é que os números não têm confirmado essa versão e as primeiras faturas começam a chegar. Em dezembro passado, a Microsoft distribuiu licenças do Claude Code para milhares de engenheiros. Os funcionários adoraram a ferramenta, usaram até demais. Seis meses depois, a empresa cancelou a maior parte das licenças e redirecionou os funcionários para um produto próprio da companhia.

O Uber viveu episódio semelhante. Implantou o Claude Code para 5 mil engenheiros e esgotou o orçamento anual de IA de 3,4 bilhões de dólares em apenas quatro meses. Um consultor relatou ao Axios que um cliente, não identificado publicamente, esqueceu de estabelecer limites de consumo e gastou cerca de 500 milhões de dólares em um único mês com tokens do Claude, da Anthropic. Os preços de softwares de IA nos Estados Unidos subiram entre 20% e 37% em um ano. O plano corporativo que libera o uso generalizado e simultâneo começou a encontrar os limites que o guardanapo não previa.

Bryan Catanzaro, vice-presidente de Applied Deep Learning da Nvidia, admitiu publicamente que o custo do ­compute em sua equipe supera o custo dos próprios funcionários. A declaração ganhou uma dimensão particular por vir de um executivo da empresa que faturou 215,9 bilhões de dólares no último ano fiscal, alta de 65% sobre o período anterior, vendendo exatamente os chips que alimentam essa conta. A Nvidia tem interesse direto no aumento dos gastos das empresas em compute. E quando seu próprio vice-presidente admite que a conta estoura, é porque a conta realmente estoura.

As demissões em massa não trouxeram até agora os ganhos prometidos

Um estudo do Massachusetts Institute­ of Technology colocou números mais precisos na lousa. Ao analisar funções com forte componente de visão computacional, os pesquisadores concluíram que a automação por IA é economicamente viável em apenas 23% dos casos. Nos outros 77%, manter o trabalhador humano ainda é a opção mais barata. A pesquisa do National Bureau of Economic Research ouviu 6 mil executivos e descobriu que 89% das empresas não registraram ganho mensurável de produtividade com a IA nos últimos três anos. Ao mesmo tempo, Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft projetam investimentos combinados de 650 bilhões de dólares em infraestrutura apenas neste ano, 60% a mais que no ano anterior.

Pedro Teberga, professor da Fundação Getulio Vargas e especialista em negócios digitais, não se surpreendeu com os dados do MIT. “Surpreende quem acredita no discurso de marketing das plataformas de Inteligência Artificial”, afirma. “As empresas estão demitindo hoje para financiar uma infraestrutura que ainda não paga as contas. O salário dos funcionários é o único custo suficientemente flexível para ser cortado com a velocidade necessária para compensar esse investimento. As empresas não estão demitindo porque a IA é mais barata, mas para demonstrar ao mercado comprometimento com a transição, ao mesmo tempo que usam a folha salarial como fonte de caixa.”

A Forrester Research estima que metade das demissões nos Estados Unidos atribuídas à IA será revertida, e que 55% das empresas que cortaram mão de obra em nome da automação se arrependem da decisão. Muitas reabriram posições com salários menores ou via terceirização, o que significa que o custo do trabalho voltou pela porta dos fundos, desta vez sem os direitos trabalhistas eliminados.

Sinceridade. A própria Nvidia, beneficiária do processo, alerta para os gastos – Imagem: Marcello Chicca/Nvidia

Rao Tadepalli, founder da DigiTrain, no Vale do Silício, observa que a conversa sobre IA mudou de capacidade para economia nos últimos 12 meses. “Muitas organizações subestimaram a estrutura completa de custos, que envolvem infraestrutura, GPUs, armazenamento, redes, cibersegurança, governança e o consumo de tokens.” A Cloudera documentou esse processo em pesquisa com 1.270 líderes de TI em todo o mundo. A proporção de empresas que consideram o custo do compute alto demais saltou de 8% para 42% em apenas um ano. Rubia Coimbra, vice-presidente da empresa para a América Latina, apontou que “parte do mercado superestimou a capacidade de a IA operar sem intervenção humana. O custo dos profissionais é bastante conhecido e consolidado. O custo da IA ainda não está definido”.

Essa indefinição tem implicações para quem opera com Inteligência Artificial em escala real, fora dos pilotos e das demonstrações. A Foundever, empresa de customer experience com 130 mil funcionários em mais de 45 países, vive essa tensão no dia a dia. Cleber Brito, diretor de TI da empresa, descreveu o que acontece quando a automação é implementada sem avaliação completa dos custos. “Implementações exigem investimentos contínuos em integração, segurança, monitoramento, treinamento dos modelos e governança. As operações mais complexas continuam demandando supervisão humana.” Há cenários, admitiu, em que a automação precipitada gera mais custos do que eficiência, especialmente quando a complexidade da jornada do cliente é subestimada.

Danilo Custódio, CEO da Mirante Tecnologia, empresa com 28 anos de experiência em transformação digital para clientes como Petrobras e Banco do Brasil, diz que a surpresa não está no preço, mas no que vem depois. “O que tem surpreendido clientes grandes, especialmente em setores regulados, é o custo de garantir que o sistema continue funcionando depois que a IA passa por ele. Em sistema legado com décadas de existência, o custo dessa validação pode facilmente ser maior que o custo de gerar a mudança em si.”

Segundo o MIT, a automação por IA só é viável em 23% dos casos

O risco que Custódio nomeia é a regressão silenciosa: o modelo não erra de forma escandalosa, erra sutilmente, num caso de borda que ninguém lembrava que existia, e o sistema continua aparentemente funcionando até alguém descobrir meses depois que uma classe inteira de operação foi processada de modo errado.

André Sih, fundador da Fu2re, primeira startup brasileira acelerada pela ­Nvidia, confirmou que há processos industriais no Brasil nos quais o trabalhador humano ainda sai mais barato. “O preço dos chips e da infraestrutura subiu de forma significativa nos últimos dois anos, pressionado pela escassez de semicondutores, pela alta demanda e pelas disputas geopolíticas em torno da soberania tecnológica.” Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da Nvidia para a América Latina, confirmou que a queda no custo por token registrada com os chips mais recentes não tem sido repassada como economia, mas absorvida pelo aumento do volume de uso. É o padrão de toda tecnologia que ficou mais barato na unidade e mais caro no total.

O Brasil ocupa uma posição que merece atenção. O custo do compute é cotado em dólar, enquanto a mão de obra é remunerada em reais. Cada desvalorização cambial torna a automação relativamente mais cara para a empresa brasileira. Um estudo do Ibre, da FGV, mostrou que jovens de 18 a 29 anos em ocupações mais expostas à IA têm cerca de 5% menos chances de estar empregados em comparação ao cenário anterior ao ChatGPT. “O desempenho do mercado de trabalho juvenil costuma antecipar tendências estruturais”, lembra Hugo Cayuela, professor da Fipecafi.

O Dieese, que acompanha o impacto da automação no mercado de trabalho brasileiro há décadas, tem uma posição que vale registrar exatamente por sua honestidade. A instituição avalia que as coisas ainda estão em fase de estudos e implantação, que a bolha de custos desse momento tem condições de passar à medida que a tecnologia amadurece e que o tema é genuinamente complexo para ser definido agora. A tecnologia vai amadurecer, os custos vão cair e a automação vai avançar. Mas o ritmo, o alcance e o preço real desse avanço são medidos em tempo real, à custa de quem ficou do lado errado do guardanapo. •

Publicado na edição n° 1416 de CartaCapital, em 10 de junho de 2026.

Este texto aparece na edição impressa de CartaCapital sob o título ‘Nem tão inteligente’