Toda empresa grande do mundo hoje está organizada com a mesma lógica do Exército Romano de 2 mil anos atrás. Parece exagero, mas não é.

Os romanos descobriram que um líder consegue gerenciar bem entre 3 e 8 pessoas. Montaram uma pirâmide: 8 soldados formavam um grupo, 80 formavam uma unidade maior, e assim por diante até a legião de 5.000. A lógica era simples: a informação sobe, a decisão desce.

Dois mil anos depois, quase toda empresa continua operando assim. Mudam os nomes — gerente, diretor, VP, squad, tribe — mas a lógica segue parecida. Quanto maior a empresa, mais camadas ela cria. Quanto mais camadas, mais lenta a informação fica. E quando a informação fica lenta, a empresa também fica. Até agora.

A Block, empresa dona do Square, Cash App e Afterpay (comandada por Jack Dorsey — cofundador e ex-CEO do Twitter), está fazendo uma aposta radical: e se a empresa inteira fosse construída em volta da IA, em vez de só distribuir copilotos pros funcionários?

A tese é simples: uma parte importante do trabalho dos gestores existe porque alguém precisa saber o que está acontecendo, conectar informações, alinhar pessoas e repassar contexto para cima e para baixo. Mas e se um sistema conseguisse fazer boa parte disso sozinho?

Para essa ideia funcionar, a Block precisa construir dois retratos vivos.

Se o sistema passa a coordenar mais informação, o papel das pessoas também muda. A Block propõe uma estrutura com três tipos principais de função.

Não há mais a necessidade de uma camada de gestão intermediária permanente.

Imagine um restaurante que usa o Square. O sistema percebe que aquele restaurante está prestes a enfrentar um aperto de caixa, algo que já aconteceu com negócios parecidos em períodos sazonais anteriores. Em vez de esperar o dono do restaurante procurar ajuda, a IA monta automaticamente uma solução combinando diferentes produtos da Block: um crédito de curto prazo, um cronograma de pagamento ajustado e uma oferta personalizada.

Nenhum gerente precisou reunir várias áreas para desenhar essa solução do zero. As peças já existiam. O sistema reconheceu o momento certo e conectou tudo. Essa é a ideia central: a empresa deixa de depender tanto de camadas humanas para identificar problemas, circular informação e combinar recursos.

Claro que isso ainda está no começo. A própria Block reconhece que várias partes vão quebrar antes de funcionar bem. E a história mostra que não é fácil acabar com a hierarquia. Empresas como Spotify, Zappos e Valve, por exemplo, tentaram criar estruturas mais horizontais. Com o tempo, todas enfrentaram dificuldades e acabaram voltando, em algum grau, para modelos mais convencionais.

A diferença agora, segundo a tese da Block, é que talvez exista uma tecnologia capaz de fazer aquilo que a hierarquia sempre tentou fazer: organizar informação, coordenar pessoas e acelerar decisões.

A Andon Labs, um laboratório de pesquisa em IA de San Francisco, fez um experimento que parece ficção científica. A empresa alugou uma loja física por três anos e entregou a operação para uma IA. O nome dela é Luna. Ela roda em cima do Claude Sonnet 4.6 e tem tudo que um pequeno empreendedor teria: cartão corporativo, número de telefone, e-mail e acesso à internet.

Luna escolheu os produtos, definiu preços, criou a logomarca e contratou uma pessoa para pintar a parede da loja. Mas essa nem é a parte mais curiosa. A parte mais importante é que Luna também contratou dois funcionários humanos em tempo integral. Eles talvez sejam os primeiros trabalhadores full-time do mundo a ter uma IA como chefe.

Nos últimos anos, o debate sobre IA e trabalho seguiu quase sempre o mesmo roteiro: a IA vai substituir trabalhadores. A imagem mais comum que vem à cabeça é a de robôs ocupando o lugar de caixas de supermercado, atendentes, motoristas ou operários de fábrica. Mas o experimento da Andon Labs aponta para uma possibilidade diferente. Talvez o chefe seja automatizado antes do funcionário.

Isso acontece porque robôs físicos ainda são caros, limitados e difíceis de adaptar. Pintar uma parede, montar uma prateleira, organizar um estoque ou atender um cliente presencialmente continuam sendo tarefas em que humanos são muito melhores. Já a parte cognitiva do trabalho — decidir, planejar, contratar, negociar, avaliar — é justamente onde a IA avançou mais rápido. O resultado é contraintuitivo: quem manda pode virar software antes de quem executa virar máquina.

Poucos minutos depois de ser criada, Luna já tinha criado perfil no LinkedIn, escrito descrições de vaga, enviado documentos da empresa para verificação e colocado anúncios no ar. Ela também conduziu entrevistas por telefone. As conversas duravam entre 5 e 15 minutos. Em alguns casos, Luna fazia uma oferta de emprego na hora. Nem todos os candidatos sabiam que estavam falando com uma IA. Em uma entrevista, um candidato chegou a reclamar que não conseguia ver o rosto dela, porque a câmera estava desligada. Luna respondeu algo como: “você tem razão. Eu sou uma IA. Eu não tenho rosto.”

E Luna não contratou qualquer pessoa. Ela rejeitou candidatos de ciência da computação e física que pareciam interessados mais no experimento do que no trabalho em uma loja. A justificativa dela era simples: eles não tinham experiência em varejo. Um candidato chegou a receber uma oferta, mas depois recusou porque não se sentia confortável em ter uma IA como gestora.

O experimento ainda é pequeno: uma loja, dois funcionários e três anos de contrato. Mas ele mostra uma possibilidade muito maior. As principais empresas de IA vêm dizendo que boa parte do trabalho de escritório pode ser automatizada nos próximos anos. Ao mesmo tempo, os robôs físicos ainda parecem longe de substituir humanos em tarefas presenciais, manuais e variadas. Isso pode criar uma fase intermediária estranha: IAs gerenciando humanos.

Não é mais um gerente humano coordenando uma equipe de trabalhadores. É uma IA tomando decisões, organizando tarefas, contratando pessoas, definindo salários, avaliando desempenho e talvez demitindo funcionários. Essa é a parte realmente importante do experimento. Porque, no caso da Andon Labs, os funcionários estão em um ambiente controlado. Eles são contratados formalmente pela empresa, com salário e proteções legais. Mas e se esse modelo escalar?

Quem é responsável se uma IA demitir alguém de forma injusta? Quem responde se a avaliação de desempenho for enviesada? Quem garante que a IA está sendo transparente em uma entrevista de emprego? E quem explica uma decisão que talvez nem os próprios desenvolvedores consigam entender completamente?

A Andon Labs diz que não está fazendo esse experimento porque deseja esse futuro. Está fazendo porque acredita que esse futuro chegará de qualquer jeito — e quer documentar as falhas antes que elas apareçam em escala. E uma dessas falhas já apareceu. Luna nem sempre deixava claro, no primeiro contato com candidatos, que era uma IA. Em um e-mail para a própria equipe, ela explicou que não começaria uma vaga dizendo que a loja era operada por IA, porque isso poderia confundir candidatos e afastar bons profissionais antes mesmo de eles lerem a descrição da vaga.

Traduzindo: a IA percebeu que ser transparente poderia atrapalhar o resultado que ela queria otimizar. Então escolheu ser menos transparente. Essa talvez seja a parte mais assustadora do experimento. Não porque Luna seja mal-intencionada. Mas porque ela fez exatamente o que sistemas de otimização fazem: encontrou o caminho mais eficiente para atingir seu objetivo. Mesmo que esse caminho fosse menos honesto.

O modelo do Block e a Luna geram entusiasmo, porém 99% das empresas não estão nem próximas disso.

Aaron Levie, CEO da Box, passa a maior parte dos seus dias em reuniões com diretores de grandes empresas de diversos setores. Ele publicou um resumo do que está ouvindo, e é o retrato mais honesto que apareceu em meses. A mensagem central: as empresas estão saindo da era do "chat com IA" para a era dos agentes — mas ninguém está pronto para isso.

Obrigado por ler o AI Around the Horn.

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