Em 2026, anúncios de demissões em empresas de tecnologia voltaram a conviver com receitas elevadas e grandes planos de investimento em inteligência artificial.

Uma coluna do Times Brasil | CNBC contabilizou mais de 92 mil cortes no setor até o início de maio. A cifra é uma compilação jornalística de anúncios, não uma medida de postos comprovadamente substituídos por IA.

Ainda assim, expõe uma tensão concreta: empresas podem crescer, investir em tecnologia e reduzir equipes ao mesmo tempo. [4]

O exemplo da Meta ilustra por que é preciso separar os fatos das explicações. No primeiro trimestre de 2026, a companhia reportou US56,31 bilhões de receita, alta anual de 33%, e projetou investimentos de capital de US 125 bilhões a US$ 145 bilhões para o ano.

Também informou um quadro de 77.986 pessoas ao final de março, 1% acima do registrado um ano antes. Esses dados mostram mudanças de prioridades e escala de investimento; isoladamente, não demonstram quantos postos a IA eliminou. [5]

Quando discutimos inteligência artificial e emprego, a conversa costuma começar por uma lista de cargos: quais vão desaparecer, quais serão criados, quais competências estarão em alta.

São perguntas legítimas. Mas uma lista de cargos, por mais atualizada que seja, não explica como uma pessoa encontrará seu lugar em uma organização que está mudando.

O Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, projeta para o período de 2025 a 2030 a criação de 170 milhões de postos de trabalho e o deslocamento de 92 milhões, um saldo global positivo de 78 milhões.

Trata-se de uma projeção baseada em expectativas de empregadores e em tendências que vão além da IA. Um saldo positivo tampouco significa que quem perde um posto conseguirá ocupar automaticamente outro. [1]

Minha tese é que não estamos diante de um desaparecimento generalizado do talento.

Há uma redistribuição de capacidades entre atividades, empresas e setores, com riscos reais de desemprego para quem não encontra uma transição.

O saldo global projetado não resolve a situação de uma pessoa demitida, nem prova que não possa haver desemprego estrutural em determinados segmentos.

A questão para quem lidera é como criar condições para que as pessoas participem da mudança e para que a empresa reconheça as capacidades de que realmente precisa.

Antes da ferramenta, o contexto

A IA tende a se tornar acessível a um número cada vez maior de profissionais. Saber utilizá-la importa, mas o acesso à ferramenta não resolve a pergunta principal: para fazer o quê?

Na minha experiência com ciclos de tecnologia, a capacidade mais decisiva é ler o contexto. Isso significa compreender a atividade que se realiza, o negócio em que ela se insere, as necessidades do cliente, os limites da organização e as consequências de uma decisão.

Duas pessoas podem trabalhar com a mesma IA. Aquela que entende o problema tem mais condições de formular uma boa pergunta, identificar uma resposta inadequada e decidir o próximo passo.

Essa leitura não nasce de um curso isolado. Ela se desenvolve na relação entre conhecimento técnico, experiência, escuta e contato com outras áreas.

Também exige que a empresa permita a circulação de informação. É difícil pedir visão de contexto a um profissional que conhece apenas uma pequena etapa do processo e não vê o efeito do seu trabalho.

O relatório do Fórum Econômico Mundial estima que, em média, 39% das competências atuais dos trabalhadores deverão mudar ou se tornar desatualizadas entre 2025 e 2030.

Entre os empregadores consultados, 63% identificam lacunas de competências como uma barreira importante à transformação. São razões para investir em aprendizagem, mas também para perguntar que trabalho precisará ser feito e como ele poderá ser redesenhado. [1]

Uma boa ideia precisa encontrar o caminho da execução

Durante muito tempo, reunimos pessoas na expectativa de que boas ideias transformassem a organização. Ideias continuam necessárias. O que mudou, a meu ver, é o peso da etapa seguinte: interpretar o ambiente, reconhecer o momento certo e conseguir executar.

Uma proposta pode parecer brilhante e não responder ao problema que a empresa enfrenta. Outra pode identificar corretamente uma oportunidade e ainda assim fracassar porque ninguém conseguiu mobilizar as pessoas, rever o processo, assumir responsabilidades e acompanhar os resultados. A transformação acontece quando a ideia atravessa essas etapas.

Isso tende a mudar também a forma de desenvolver, contratar e manter profissionais.

Além de perguntar quais ferramentas uma pessoa domina, eu perguntaria: ela compreende o negócio?

Consegue distinguir uma oportunidade de uma ideia atraente?

Sabe transformar uma proposta em projeto e trabalhar com outros para realizá-lo?

Essas capacidades não pertencem exclusivamente a uma função ou a uma geração. Podem ser desenvolvidas, desde que a organização lhes dê espaço.

Requalificar pessoas é redesenhar o trabalho

Segundo o mesmo relatório, se a força de trabalho mundial fosse representada por 100 pessoas, 59 precisariam de treinamento até 2030. Entre elas, 29 poderiam atualizar competências na função atual e 19 poderiam ser preparadas para outra função dentro da organização.

Onze dificilmente receberiam a formação necessária. É nesse último grupo que uma projeção agregada de crescimento pode ocultar trajetórias individuais de perda. [1]

Requalificação, portanto, não deveria ser apenas uma sequência de cursos. Para funcionar, precisa estar ligada a tarefas concretas, mobilidade interna e oportunidades de aplicar o que foi aprendido.

Treinar alguém para uma função que a empresa não redesenhou resolve pouco. E eliminar uma função antes de examinar onde aquela experiência pode gerar valor pode custar conhecimento difícil de reconstruir.

O próprio levantamento traz um contraponto importante: empregadores planejam tanto formar e realocar profissionais quanto reduzir quadros em atividades afetadas por novas tecnologias.

Não há uma resposta única para todas as empresas. Há, sim, a responsabilidade de examinar cada decisão com critérios claros e de distinguir uma mudança real no trabalho de um corte justificado apenas por uma narrativa tecnológica. [2]

Quando a demissão é apresentada como transformação

A discussão não é abstrata para quem trabalha em tecnologia. No Brasil, a publicação Tecnologia e Classe reuniu casos de cortes em empresas como Stone e Mercado Livre e argumentou que a IA pode oferecer uma narrativa conveniente para decisões também movidas por pressão de custos.

Trata-se de uma interpretação crítica da publicação, não de uma demonstração de que toda demissão atribuída à IA seja um pretexto. Mas a pergunta que ela provoca é legítima: qual trabalho foi de fato automatizado, que resultado foi medido e que outras razões pesaram na decisão? [6]

Também seria equivocado supor que anunciar cortes sempre valoriza uma empresa. Em levantamento de 23 companhias do S&P 500 que associaram reduções de pessoal à IA ou ao seu maior uso, a CNBC encontrou 13 com ações em queda desde os anúncios até 15 de maio de 2026.

O movimento das ações não prova o motivo de cada demissão; mostra que a reação do mercado não é uniforme e que investidores também procuram evidências de resultado. [7]

Para mim, esse é o ponto de governança: eficiência pode justificar uma redução de equipe, assim como uma nova tecnologia pode mudar funções. Mas a liderança precisa demonstrar a relação entre a decisão, o redesenho das tarefas e a capacidade de execução que pretende construir.

Chamar todo corte de transformação não basta. Quando se perde experiência, conhecimento do cliente e capacidade de realizar projetos, a economia imediata pode enfraquecer a empresa no ciclo seguinte.

A decisão das empresas brasileiras

No Brasil, especialmente em empresas de internet, software e serviços digitais, a velocidade de adoção de ferramentas pode criar a impressão de que transformação significa fazer as mesmas tarefas com menos pessoas.

Às vezes uma atividade será automatizada, em outras, a tecnologia abrirá espaço para atender melhor, criar um serviço ou responder a uma demanda que antes não era economicamente viável. Cada possibilidade exige uma leitura do negócio; nenhuma se deduz apenas da disponibilidade da IA.

Para empresas familiares e de médio porte, vejo uma oportunidade concreta: aproximar quem conhece o cliente, quem domina a operação e quem decide os investimentos. É nessa conexão que se descobre o que deve ser automatizado, o que precisa continuar sob julgamento humano e quais projetos justificam novas capacidades.

A execução poderá envolver mais ou menos pessoas, com papéis diferentes. O número deve decorrer do trabalho que se quer realizar, não ser o ponto de partida da estratégia.

O Fórum Econômico Mundial registra que, em 2025, os empregadores estimavam 47% das tarefas realizadas principalmente por pessoas, 22% principalmente por tecnologia e 30% por uma combinação de ambas.

Para 2030, esperam parcelas próximas entre as três formas de realização. São expectativas sobre tarefas, não uma divisão predeterminada dos empregos. As escolhas de cada organização terão influência sobre esse resultado. [3]

A pergunta que eu levaria aos conselhos e às lideranças é esta: nossas pessoas compreendem suficientemente o contexto para decidir onde a IA pode criar valor? E estamos dando a elas condições de transformar essa leitura em projetos executados?

A resposta dirá mais sobre o futuro da empresa e de seus profissionais do que uma lista de cargos ameaçados.

Referências

1. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025 — Key Findings. Janeiro de 2025.

2. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025 — Workforce strategies. Janeiro de 2025.

3. World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025 — Jobs outlook. Janeiro de 2025.

4. Times Brasil | CNBC. Big techs demitiram quase 100 mil neste ano mostrando que a IA também esmaga os andares de cima. Coluna de Allan Ravagnani, maio de 2026. Contagem atribuída à publicação; sua relação causal com a IA não foi comprovada para cada caso.

5. Meta Platforms. Meta Reports First Quarter 2026 Results. Abril de 2026.

6. Tecnologia e Classe. 2026 começa cheio de layoffs. Artigo de opinião, março de 2026.

7. Times Brasil | CNBC. Demissões por IA derrubam ações de 56% das empresas e expõem ilusão do corte de custos. Reportagem baseada em levantamento da CNBC, maio de 2026.