Estudo da Harvard Business Review aponta que empresas estão demitindo com base no que esperam que a IA faça, não no que ela já entrega. Mais de 78 mil cortes em tech só no Q1 de 2026 — e quase metade rotulados como “consequência da IA”. Mollick ataca o discurso fácil.
A Harvard Business Review publicou em janeiro um estudo que está sendo citado em todas as conversas sérias sobre futuro do trabalho: empresas estão promovendo demissões em massa baseadas no potencial da IA, não em ganhos de produtividade já mensurados. O artigo “Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential—Not Its Performance” coloca em xeque o storytelling que dominou o discurso corporativo nos últimos 18 meses.
Os dados de Q1 ajudam a contextualizar. Tom’s Hardware contabiliza 78.557 demissões na indústria de tecnologia entre janeiro e abril de 2026 — 76% nos EUA. Dessas, 47,9% foram explicitamente atribuídas a “redução da necessidade de mão de obra humana por automação e IA”. Em valor absoluto: 37.638 vagas eliminadas em quatro meses, sob a justificativa de IA.
O ataque de Mollick
Ethan Mollick, professor de Wharton e voz mais lúcida do segmento, foi direto: “o pico da hype atual, de que IA está substituindo pessoas, não é verdade. Mas também não é verdade que IA nunca vai ameaçar postos de trabalho. Vai ser complicado.” A frase incomoda os dois lados — quem prega o apocalipse imediato e quem nega qualquer impacto. Mollick aponta que a transformação real é gradual, distribuída e desigual entre setores.
O discurso conveniente do AI-washing
Boa parte dos analistas de mercado vê o ciclo atual como AI-washing — cobertura narrativa para uma combinação menos vendável de fatores: corte de custos pós-pandemia, restruturação de modelo operacional e necessidade urgente de financiar capex de IA com economia em outras linhas. Anunciar “demissão por IA” é mais palatável para mercado de capitais que “demissão para pagar GPU”. Em ambos os casos, o trabalhador desempregado é o mesmo.
O que os dados acadêmicos mostram
Estudo do MIT publicado em novembro estima que 11,7% dos postos de trabalho americanos já podem ser automatizados com tecnologia disponível hoje. O relatório “New Work, New World 2026” da Cognizant projeta que 93% das ocupações nos EUA podem ser parcialmente exercidas por IA — número alarmante que precisa ser lido com cuidado. Parcialmente significa, em muitos casos, 10% a 20% das tarefas de uma função, não a função inteira.
O paradoxo do “boomerang”
Pesquisa recente — coberta pelo thinq.news em fevereiro — mostrou que 55% dos executivos admitem ter cortado pessoal cedo demais por causa de IA, e estão recontratando funções consideradas obsoletas há 12 meses. É a evidência mais clara de que o ciclo da decisão precipitada já completou uma volta. Empresas que demitiram em 2024 e 2025 estão pagando custo dobrado em 2026: indenização para sair, custo de aprendizado para entrar e perda de conhecimento institucional no meio.
O cenário brasileiro
O Brasil ainda não publicou dados consolidados de demissão por IA — o IBGE não captura, o CAGED não tipifica, e empresas não declaram com transparência. Mas o padrão já se replica: bancões anunciaram desligamentos em áreas de operação, big techs locais reduziram squads de engenharia júnior, e consultorias começaram a redesenhar pirâmide hierárquica. A diferença frente aos EUA é que aqui o processo será mais lento e mais litigioso — direito do trabalho brasileiro responde mal a “demissão por substituição tecnológica” sem programa estruturado de transição.
Para o profissional brasileiro de carreira, três sinais merecem atenção. Primeiro: vagas júnior estão sumindo mais rápido que vagas pleno e sênior — o oposto do que se imaginava. Segundo: funções que combinam julgamento de risco e contato humano (advogado de litígio, médico clínico, psicólogo, professor com vínculo) seguem aquecidas. Terceiro: o conhecimento de domínio profundo cresce em valor, justamente porque IA aprende sozinha o conhecimento amplo e raso.
O alerta da HBR não é de tecnófobo. É de empirista. Demitir baseado em ganho que ainda não aconteceu é gestão por hipótese — e em ciclos econômicos apertados, gestão por hipótese custa caro. A próxima leva de demissões por IA precisará vir acompanhada de evidência mensurável de produtividade equivalente ou superior. Sem isso, o que está em curso é redução de força de trabalho rotulada como modernização.
Quem demite por aposta vai precisar recontratar quando a aposta falhar. E o boomerang dói.
Publicado em 9 de maio de 2026 · thinq.news
