O CEO de um unicórnio de IA avaliado em 1 mil milhões de dólares afirma que os seus pares no Vale do Silício querem que temas pelo teu emprego, mas na verdade eles são os primeiros a serem dispensados

Nick Lichtenberg

Sábado, 21 de fevereiro de 2026 às 21h30 GMT+9 11 min de leitura

A explosão de 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 este momento no trabalho de colarinho branco a fevereiro de 2020, antes de a pandemia devastar a vida americana.

Shumer alertou que os trabalhadores de colarinho branco têm de encontrar um plano B agora, porque um evento de extinção semelhante à Covid está a chegar para o trabalho de colarinho branco. Quase simultaneamente, Mustafa Suleyman, chefe de IA da Microsoft, deu 18 meses antes de alguém que trabalha com computadores deixar de ter emprego nesse período. Isto foi uma espécie de revival das previsões de apocalipse 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, afirmou que a IA iria eliminar metade dos empregos de colarinho branco, ponto final.

Tanmai Gopal afirma que estas previsões sombrias são um caso clássico de auto-projeção de Silicon Valley, até de narcisismo. O cofundador e CEO da PromptQL, um unicórnio do Bay Area avaliado em mais de 1 mil milhões de dólares que ajuda empresas na adoção de IA, disse à Fortune numa entrevista recente que as previsões de apocalipse da IA contêm certamente um pouco de verdade, mas também estão muito exageradas. “É 100% o que está a acontecer, com um grupo de… pessoas que estão no ciclo de hype.” Gopal afirmou que a sua comunidade no vale está a “sentir a grandiosidade desta IA”, mas “estamos a projetar isso em domínios que na verdade não compreendemos”.

“É como se, oh, este fosse o problema para 7 mil milhões 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 razão, com estas previsões de apocalipse a acontecerem precisamente na altura de uma próxima ronda 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, acrescentou, “as pessoas da tecnologia… pensam que isto me afeta a mim. Portanto, vai afetar toda a gente assim.”

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

A verdadeira disrupção no emprego vem de dentro do vale

Gopal falou à Fortune semanas depois do “SaaSpocalypse” ter eliminado 2 biliões de dólares em avaliações de software como serviço, com investidores a perceberem, como recentemente afirmou a pesquisa do Bank of America, que a IA é uma “espada de dois gumes” e não uma jogada puramente de potencial de crescimento. Pode muito facilmente “canibalizar” muitos negócios, disse o BofA, como software que a IA já é avançada o suficiente para escrever sozinha.

História Continua

Economistas têm estado a deparar-se com dados muito ruidosos no último ano, com a economia dos EUA a praticamente estagnar na criação de empregos, enquanto enfrenta custos elevados de tarifas e muito menos imigrantes a entrarem na força de trabalho. Alguns líderes de pensamento em IA, nomeadamente Erik Brynjolfsson, de Stanford, analisaram de perto esses dados e viram a produtividade realmente a começar a decolar em 2025. Escrevendo no Financial Times, Brynjolfsson observou que o último relatório de empregos reviu todos os ganhos de emprego para 2025 para apenas 181.000, enquanto a sua própria estimativa projetou uma produtividade de 2,7% para o ano, contra a média de 1,4% da última década. Claro que isso reforça a teoria da substituição por IA, com até o Governador do Federal Reserve, Michael Barr, a alertar recentemente que milhões poderão ser “basicamente inempregáveis” num futuro próximo.

Gopal afirmou que é verdade que a indústria tecnológica involuntariamente automatizou a si própria, atingindo a 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 sénior médio”, explicou Gopal, acrescentando que a engenharia de software padrão depende fortemente de converter o contexto empresarial estabelecido em código técnico e, como a IA se destaca nesta tradução, a codificação tornou-se na primeira grande peça a cair.

“O que antes era considerado o epítome… do trabalho de colarinho branco era como engenharia de software de alta qualidade,” observou Gopal. “Isso tem sido a moda nos últimos 30 anos e estou entusiasmado por ver isso desaparecer.” Ele explicou que a sua excitação vem do facto de que os empregos que os robôs já estão a começar a desempenhar são de natureza robótica, e do que tem visto na linha de frente da sua empresa, que ajuda empresas da Fortune 500 a construir ferramentas e agentes de IA especializados nos seus negócios.

“O que temos feito no último ano é… trabalharmos exatamente nesse cruzamento,” disse Gopal, e na maior parte, descobriu que “a IA não é útil” porque precisa de tanto contexto empresarial para ser eficaz. “As pessoas continuam a pensar que é um problema técnico,” mas na verdade é uma questão difícil, pois a IA não consegue aceder ao contexto empresarial que vive na cabeça das pessoas e que ainda não foi traduzido em dados — e talvez nunca seja. “As pessoas pensam: ‘Oh, é como uma camada semântica e um problema de dados, preparar os dados e fazer funcionar,’ mas o verdadeiro problema é que os dados não existem para a informação mais útil que a IA precisa. “Ninguém escreveu isso. E se ninguém escreveu, não podes treinar a IA com isso.”

Paradoxalmente, para um executivo de IA, Gopal afirmou que, provavelmente, muitas empresas existem que a IA nunca poderá treinar, “porque isto é o negócio real que se move.” Pessoas reais que têm conversas e atualizam continuamente o contexto empresarial estarão sempre um passo à frente das máquinas, explicou. “Vais treinar para essa conversa individual de um dia?” e depois treinar continuamente sempre que o contexto do teu negócio mudar?

Gopal concordou com o seu entrevistador que o jornalismo é um exemplo de profissão que pode resistir à automação, porque os leitores interessam-se pelo insight humano, fontes aprofundadas e análises de futuro, coisas que a IA não consegue reproduzir facilmente, se é que consegue algum dia. Também mencionou vendedores, marketeers e pessoal de operações como exemplos. Pessoas na área que têm de tomar decisões em tempo real estão, na sua opinião, protegidas por natureza.

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

Relativamente ao contexto empresarial, Mamut afirmou que acha que “muito poucas” pessoas realmente percebem como fazer isto funcionar com IA. “Precisas de ferramentas e mecanismos reais para captar esse aprendizado contextual.” Empresas com marcas diferentes, sistemas diferentes e processos diferentes têm todos um contexto distinto que precisa de ser capturado pela IA, disse ela, prevendo que as empresas de SaaS inteligentes irão pivotar para esse território. Em vez de software como serviço, ela disse que os serviços especializados serão entregues através de agentes com captura de contexto adequada.

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 do contexto empresarial não escrito que existe apenas na cabeça das pessoas. “Não podes treinar fundamentalmente um sistema” com essa realidade fluida do dia a dia, explicou Gopal, observando que o negócio real está em constante mudança com base em conversas individuais e interações humanas. Enquanto a IA pode automatizar tarefas no topo (codificação) e na base (robótica física), o vasto meio do trabalho de conhecimento exige contexto humano.

Ed Meyercord tem vindo a implementar processos de aprendizagem automática há mais de uma década na Extreme Networks, uma empresa de redes que fornece infraestrutura para estádios de futebol e beisebol profissionais e que gera mais de 1 mil milhões de dólares em receitas. Ele disse à Fortune numa entrevista recente que vê dinâmicas semelhantes às de Gopal do lado do operador. As suas equipas já usam agentes para desenhar redes, detectar falhas antes de acontecerem e até comunicar com outros agentes em sistemas como o ServiceNow, mas é firme ao afirmar que há sempre um humano na linha de comando para rever o trabalho quando a infraestrutura é crítica.

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

Como Gopal, Meyercord disse que não acredita que a IA possa simplesmente “tomar os nossos empregos” de uma só vez; o papel do humano está a mudar de fazer todas as tarefas manualmente para orquestrar agentes, reunir o contexto certo e decidir em que problemas colocar as máquinas. Ele afirmou que o seu trabalho, enquanto CEO, é, em muitos aspetos, rodear-se de especialistas “muito mais inteligentes do que eu” enquanto usa a IA como mais um colega de equipa hiper-rápido, em vez de uma substituta.

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

A mudança dos trabalhadores de colarinho branco

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

Gopal contou uma anedota da sua equipa, expressando frustração com um engenheiro de software medíocre agora que têm ferramentas de codificação de IA. “Estamos tipo, ‘Cara, é mais caro falar contigo do que fazer eu mesmo. Explicar o que preciso na produção leva mais tempo do que simplesmente fazer com IA ao lado.’” O tempo que se gasta a falar com um engenheiro medíocre poderia ser usado a gerir uma saída de IA, acrescentou. Compara isso a cada funcionário ter um cofundador técnico pessoal ao seu lado o tempo todo, potencialmente permitindo-lhes produzir 20 vezes mais trabalho.

Meyercord concordou, dizendo que os graduados em ciência da computação já não precisam das mesmas competências de antes, mas vão precisar de “uma competência diferente.” Ele afirmou que já começa a ver o desenvolvimento de novas competências, não necessariamente todos graduados em artes liberais com formação profunda em pensamento crítico, mas mais pessoas que nos ajudem a desenvolver. Precisa de pessoas que possam delegar trabalho a agentes de IA, conversar com eles, verificar o seu trabalho e supervisionar fluxos de trabalho. Parece muito com o que Gopal previu.

O papel do humano tem de evoluir para fornecer os inputs adequados aos agentes de IA que impulsionarão o negócio, previu Gopal, e deu-lhe um nome. “O nosso trabalho enquanto humanos e pessoas é que agora somos recolhedores de contexto, em vez de apenas trabalhadores.” A maioria das pessoas tem considerado isso como garantido até agora, porque não tinham agentes de IA a trabalhar ao seu lado. “O que nos torna bons no nosso trabalho, e o que nos dá promoções, e o que nos torna mais impactantes é, na verdade, essa capacidade de recolher contexto. Isso é que nos faz bons.”

As únicas pessoas que realmente devem temer pelos seus empregos, avisou Gopal, são aquelas que “recusam crescer” e negam esta nova realidade. Se os trabalhadores de dia a dia não adotarem estas ferramentas, correm o risco de entregar todo o poder económico a uns poucos que compreendem a tecnologia, potencialmente criando uma disparidade de riqueza distópica. Mas, para quem estiver disposto a adaptar-se, o futuro é incrivelmente promissor. “Não acho que a IA vá simplesmente vir e tirar os nossos empregos,” disse Gopal. “Isso nem sequer é realmente possível.”

Meyercord afirmou que o seu negócio ainda está a crescer, e argumentou que a narrativa de perda de empregos por IA ignora o quadro geral. “Por um lado, podes fazer muito mais com menos,” disse ele, “ou podes fazer mais com o mesmo número de trabalhadores. Ou podes fazer muito mais com um pouco mais, certo?” Se contratares os recolhedores de contexto certos, acrescentou Meyercord, podes realmente fazer crescer o teu negócio. “É como, como pensas no que queres tentar alcançar? Queremos fazer muito mais.”

Esta história foi originalmente publicada na Fortune.com

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