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Pesquisa global com mais de mil executivos revela que empresas estão demitindo e reduzindo contratações por expectativa em torno da inteligência artificial, mesmo sem comprovação ampla de ganhos financeiros ou substituição efetiva de trabalhadores pelas ferramentas tecnológicas.
Empresas em diferentes países têm demitido funcionários e desacelerado contratações na expectativa de que a inteligência artificial assuma parte do trabalho, mesmo sem evidências consolidadas de substituição efetiva em larga escala.
Essa é a principal conclusão de uma pesquisa que ouviu mais de mil executivos ao redor do mundo.
O estudo foi conduzido por Thomas Davenport, pesquisador associado ao MIT, e Laks Srinivasan, do Centro de Impacto Social da Universidade Ashoka, e embasou um artigo publicado na Harvard Business Review.
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Segundo os autores, parte das demissões ocorre por antecipação ao que a tecnologia pode vir a fazer, e não pelo que já faz hoje.
Demissões antecipatórias e impacto da IA no mercado de trabalho
Nos Estados Unidos, apesar do desemprego permanecer em patamar considerado baixo, a adoção de ferramentas generativas alimentou especulações sobre impacto no mercado de trabalho, sobretudo no setor de tecnologia.
O foco recai com frequência sobre profissionais em início de carreira, apontados como mais expostos a mudanças em rotinas de entrada.
Davenport e Srinivasan afirmam que esse movimento existe, mas não se explica, na maioria dos casos, por sistemas que já substituem pessoas com consistência.
“Descobrimos que a IA está por trás de algumas demissões, mas estas são quase totalmente antecipatórias ao impacto da IA”, escreveram.
Empresas reduzem quadros antes de comprovar ganhos com inteligência artificial
De acordo com os pesquisadores, a decisão de enxugar equipes tem sido tomada antes que as organizações consigam comprovar ganhos de produtividade ou redução de custos atribuíveis à IA.
“As empresas estão tomando a decisão de reduzir o número de funcionários antes de perceberem os benefícios do impacto da IA”, argumentam.
A leitura apresentada no artigo é que a tecnologia virou um elemento importante no planejamento de pessoal, ainda que o uso real não esteja maduro em parte das companhias.
Nesse cenário, a mudança acontece primeiro na planilha de headcount e só depois, quando acontece, nos processos de trabalho.
Cortes em PMEs e grandes empresas por expectativa futura
A pesquisa indica que 39% das pequenas e médias empresas entrevistadas já cortaram funcionários em antecipação às capacidades futuras da inteligência artificial.
Entre as grandes companhias, 21% relataram ter feito reduções pelo mesmo motivo, ainda sem associar os cortes a uma implementação comprovadamente bem-sucedida.
Outro dado reforça a lógica preventiva ao mostrar que 29% das organizações dizem estar contratando menos do que o normal por expectativa de automação ou apoio crescente da IA.
Na prática, a desaceleração de vagas aparece como uma forma de ajuste gradual, paralela às demissões.
Apenas 2% registram grandes reduções por implementação efetiva de IA
Apesar do volume de empresas que menciona cortes relacionados ao tema, o estudo aponta que apenas 2% realizaram grandes reduções no quadro de funcionários ligadas à implementação efetiva da tecnologia.
Em outras palavras, grandes substituições diretamente atribuídas ao funcionamento da IA ainda são raras no recorte analisado.
Esse contraste entre expectativa e realização ajuda a explicar por que parte do debate público parece correr mais rápido do que os resultados operacionais.
Ao mesmo tempo, sugere que o uso de IA pode estar influenciando decisões de gestão mesmo quando ainda não alterou profundamente o dia a dia das equipes.
Dificuldade para medir retorno financeiro convive com percepção positiva
Além do efeito sobre emprego e contratações, a pesquisa destaca um obstáculo recorrente para quem investe em IA: 44% das empresas afirmaram ter dificuldade para estabelecer ganhos financeiros associados ao uso dessas ferramentas.
O problema aparece como um gargalo para avaliar custo, benefício e priorização de projetos.
Ainda assim, a maioria dos entrevistados diz acreditar que a aposta está se pagando, mesmo sem métricas robustas em parte das organizações.
O levantamento aponta que 90% enxergam lucro ou algum tipo de retorno com investimentos em IA generativa, em uma avaliação mais ampla e menos objetiva.
Expectativa sobre IA orienta decisões de gestão e emprego
A convivência entre dificuldade de mensuração e percepção positiva sinaliza um terreno incerto para decisões que afetam emprego.
Quando a organização não mede bem o impacto, a tendência é que a gestão se apoie em sinais indiretos, comparações de mercado e expectativas de ganhos futuros.
Por outro lado, o estudo não afirma que a IA seja irrelevante, mas que ela ainda não está entregando, de forma generalizada, o nível de transformação que justificaria cortes amplos por substituição direta.
Assim, demissões associadas ao tema podem refletir estratégia, pressão por eficiência ou antecipação a uma mudança ainda em curso.
Mesmo com a taxa baixa de grandes reduções atribuídas a implementações concretas, a pesquisa sugere que o efeito imediato pode ocorrer na porta de entrada do mercado.
Se a contratação desacelera por expectativa de automação, posições iniciais tendem a encolher antes que surjam novas funções na mesma velocidade.
Enquanto isso, empresas ficam diante do desafio de redesenhar tarefas e medir com clareza o que foi de fato automatizado, acelerado ou melhorado com IA.
Sem esse mapa, cortes de pessoal podem se apoiar mais em promessa do que em desempenho, com risco de perda de conhecimento e capacidade operacional.
A leitura central do artigo é que a inteligência artificial já influencia decisões de força de trabalho, mas muitas delas acontecem antes de a tecnologia “provar” o valor prometido.
Com isso, o debate sobre empregos passa a incluir não só o que a IA faz, mas o que líderes acreditam que ela fará.
Se a adoção continuar avançando e a medição de retorno permanecer frágil em parte das empresas, o mercado pode conviver por mais tempo com decisões tomadas no escuro.
Até que ponto organizações deveriam condicionar demissões a resultados comprováveis, e não a expectativas sobre o futuro da IA?
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