A promessa de automatizar processos, cortar despesas e fazer mais com menos equipes levou muitas companhias a substituir funcionários por sistemas de IA. Na prática, porém, a troca nem sempre é simples. Atividades que exigem julgamento, relacionamento com clientes ou conhecimento específico do negócio podem gerar problemas quando totalmente automatizadas.
Um exemplo emblemático é o da fintech sueca Klarna. Em 2024, a empresa divulgou que seu assistente de IA realizava trabalho equivalente ao de cerca de 700 atendentes. Um ano depois, o CEO Sebastian Siemiatkowski admitiu que a busca por redução de custos havia ido longe demais e que a qualidade do suporte havia caído. Desde então, a Klarna voltou a contratar pessoas e passou a combinar o chatbot com profissionais humanos, especialmente quando o consumidor precisa de interação direta ou quando uma demanda não pode ser resolvida automaticamente.
Novos papéis surgem com a integração de IA
A IBM ilustra outro caminho. Em 2026, a empresa planeja triplicar as contratações de nível inicial nos Estados Unidos, argumentando que os cargos estão sendo redesenhados para um ambiente onde ferramentas de IA assumem tarefas rotineiras. Um desenvolvedor júnior, por exemplo, pode dedicar menos tempo à escrita de código básico e mais tempo ao contato com clientes, à análise de problemas e à revisão de resultados produzidos por sistemas de IA. No setor de recursos humanos, profissionais podem assumir casos que os chatbots não conseguem resolver.
A adoção da tecnologia também gera funções que antes não existiam, como a governança de agentes artificiais, a gestão de plataformas de IA e a integração dessas soluções aos processos internos. Para os trabalhadores, isso significa que a capacidade de colaborar com a IA se torna essencial, mas não se limita a saber usar um chatbot. Entender os limites da tecnologia, revisar respostas, avaliar resultados e incorporar a ferramenta ao fluxo de trabalho são competências cada vez mais relevantes.
Pesquisa global mostra que automação não é panaceia
Um estudo do IBM Institute for Business Value com dois mil CEOs de 33 países revela que a transição para a IA não ocorre de forma uniforme. Apenas 25% dos projetos analisados entregaram o retorno sobre investimento esperado, enquanto 16% foram expandidos para toda a organização. Ainda assim, 54% dos executivos declararam que estão contratando para funções relacionadas à IA que não existiam há um ano, e 31% preveem que parte da força de trabalho precisará de treinamento ou requalificação nos próximos três anos.
Os dados ajudam a explicar por que eliminar postos de trabalho não é necessariamente o resultado final da adoção da tecnologia. Uma empresa pode automatizar uma atividade e, posteriormente, precisar de profissionais para supervisionar o sistema, lidar com exceções, proteger dados ou aplicar os resultados em decisões estratégicas.
O que muda para quem já está no mercado
Os casos da Klarna e da IBM mostram que a inteligência artificial pode alterar o conteúdo de um cargo mesmo quando o número de funcionários se mantém estável ou volta a crescer. A tendência reforça a importância de habilidades complementares à IA, como conhecimento do negócio, capacidade analítica, comunicação e revisão de resultados — competências que continuam indispensáveis em situações onde os sistemas automatizados não conseguem atuar de forma satisfatória.
Para os profissionais, acompanhar essas mudanças significa identificar quais tarefas podem ser automatizadas e quais passam a exigir mais supervisão, análise ou interação humana. O cenário atual sugere que a relação entre IA e emprego é mais complexa do que uma simples substituição de trabalhadores por máquinas: em alguns casos, a automação reduz atividades específicas; em outros, cria novas responsabilidades e modifica as habilidades necessárias para executá-las.
