Longe da tela: por que o trabalho que a IA não alcança acontece nas reuniões

Em fevereiro de 2026, o executivo que comanda a divisão de inteligência artificial da Microsoft, Mustafa Suleyman, fez uma previsão que viajou o mundo em poucas horas. Em entrevista ao Financial Times, ele afirmou que a maior parte das tarefas de advogados, contadores, gerentes de projeto e profissionais de marketing, isto é, de quem trabalha sentado diante de um computador, seria totalmente automatizada por IA num prazo de 12 a 18 meses^[4]. Sete meses depois, com o relógio correndo até algum ponto entre fevereiro e agosto de 2027, a colunista Sarah O'Connor voltou ao tema no Financial Times com um argumento que merece atenção de qualquer profissional brasileiro: a previsão diz menos sobre a capacidade da IA e mais sobre o quanto subestimamos o que o trabalho dos outros realmente envolve^[1].

O ponto central da coluna é simples e, por isso mesmo, desconfortável. A maioria das funções de escritório não se resume a "sentar diante de um computador". Há audiências, visitas a clientes, negociações, alinhamentos entre áreas e, sobretudo, reuniões. E é justamente nessa parte do dia, a mais criticada nas conversas de corredor, que pode estar a camada de proteção mais robusta contra a automação.

O relógio de Suleyman e o erro de quem olha de fora

Não está claro se Suleyman quis dizer que a IA terá eliminado esse trabalho em 18 meses ou apenas que será capaz de fazê-lo. A distinção importa. Capacidade técnica e adoção efetiva são fenômenos com velocidades muito diferentes, mediados por regulação, custo de implantação, responsabilidade legal e cultura organizacional. O'Connor observa que líderes de tecnologia são particularmente propensos a esse tipo de previsão, mas que o viés é universal: em pesquisas, as pessoas costumam dizer que a IA vai substituir muitos empregos, só não o delas^[1].

O erro tem uma explicação estrutural. De fora, o trabalho de um contador parece ser a planilha; o de um advogado, a peça; o de um gerente de produto, o documento de requisitos. Esses são os artefatos visíveis, e são exatamente os que modelos de linguagem produzem com crescente competência. O que não aparece é o trabalho que gera esses artefatos: descobrir o que o cliente de fato precisa, arbitrar prioridades conflitantes, convencer um diretor cético, perceber que duas áreas estão resolvendo o mesmo problema sem saber.

O que 9 mil trabalhadores noruegueses revelam sobre reuniões

A evidência mais recente sobre esse trabalho invisível vem de um estudo publicado neste mês pelo National Bureau of Economic Research. Os economistas David Deming, da Universidade Harvard, e Katrine Løken, Alexander Willén e Yaling Xu, da Norwegian School of Economics, combinaram uma pesquisa original com mais de 9 mil trabalhadores a registros administrativos que ligam empregados e empregadores na Noruega^[2]. É, segundo os autores, a primeira evidência econômica em larga escala sobre reuniões de trabalho.

Os números são expressivos. Reuniões consomem, em média, 12% das horas trabalhadas e 14% da folha salarial das empresas. Planejamento, resolução de problemas, troca de informações e coordenação de projetos respondem pela maior parte dessa atividade. E o dado que desmonta a tese de que reunião é pura encenação: empresas que pagam melhor e faturam mais dedicam mais recursos a reuniões, mesmo enfrentando um custo de oportunidade muito maior pelo tempo de seus funcionários^[2].

O estudo vai além. A frequência e a intensidade das reuniões aparecem positivamente associadas ao crescimento salarial dos trabalhadores. Quem está em empresas com mais reuniões relata mais aprendizado no próprio trabalho, e a interação com colegas mais experientes está ligada a ganhos salariais mais fortes, o que sugere que a transmissão de conhecimento dentro das organizações é um dos mecanismos em jogo. Os autores resumem a conclusão com uma comparação que já circula entre economistas: reuniões seriam como brócolis, detestadas pela maioria, mas provavelmente boas para nós^[2].

A pergunta útil não é se a IA consegue fazer o que você faz na tela. É quanto do seu valor depende da tela.

Conhecimento que não está na intranet

Para O'Connor, não é óbvio que agentes de IA possam eliminar esse tipo de trabalho, porque ele envolve persuasão, contestação e a troca de conhecimento tácito espalhado entre departamentos, que muitas vezes vive na cabeça das pessoas e não num manual organizado na intranet^[1]. Um modelo de linguagem é treinado no que foi escrito. Boa parte do que move uma empresa nunca foi.

Há ainda um efeito de segunda ordem. Se a IA multiplica a produção de alguns tipos de entrega, cresce a necessidade de coordenar, revisar e decidir sobre o que foi produzido. A colunista cita o desenvolvimento de software, em que profissionais com habilidades de articulação, capazes de orquestrar agentes e enxergar o conjunto, passaram a ser mais disputados^[1].

Os dados de mercado apontam na mesma direção. O Global AI Jobs Barometer 2026 da PwC, que analisou mais de 1 bilhão de anúncios de emprego em 27 países e territórios, descreve um mercado de trabalho em duas trilhas^[3]. De um lado, funções "profissionalizadas" pela IA, em que a tecnologia absorve a rotina e valoriza o julgamento humano. De outro, funções "democratizadas", em que a IA facilita o trabalho para não especialistas. As primeiras crescem duas vezes mais rápido e registram crescimento salarial 42% superior desde 2021.

O recorte sobre vagas de entrada é ainda mais revelador. Numa amostra de 2,4 milhões de vagas iniciais nos Estados Unidos, as mais expostas à IA passaram a ter sete vezes mais chance de exigir competências tradicionalmente associadas a cargos sêniores, como liderança, criatividade e interação presencial. Essas vagas "seniorizadas" cresceram 35% desde 2019, enquanto as demais vagas de entrada encolheram 10%^[3]. Em outras palavras: a IA não está dispensando o júnior, está exigindo que ele chegue fazendo o que antes se aprendia em cinco anos de casa, e boa parte desse aprendizado acontecia justamente nas reuniões.

O retrato brasileiro: exposição alta, impacto em aberto

No Brasil, a discussão ganhou base empírica própria em 2026. O relatório "Impacto da Inteligência Artificial sobre Ocupações no Brasil", do Observatório de Negócios da ESPM, mostrou uma inversão em relação a ondas tecnológicas anteriores: as ocupações mais expostas à IA concentram trabalhadores de maior renda e escolaridade^[5]. Matemáticos, escriturários, contadores e estatísticos aparecem no topo, ao lado de juízes, profissionais de serviços jurídicos, economistas e professores universitários. Na outra ponta estão pedreiros, pintores, trabalhadores do cuidado e da agropecuária, cujas tarefas dependem de presença física e variabilidade de contexto.

O dado exige leitura cuidadosa. O próprio responsável técnico pelo estudo, o professor Rafael Laitano Lionello, ressalta que o índice de exposição é agnóstico: ele não diz se a tecnologia vai complementar ou substituir determinada função^[5]. A mesma cautela apareceu em maio, quando o Ministério do Trabalho e Emprego apresentou um projeto para mapear os efeitos da IA nas ocupações brasileiras com base na Classificação Brasileira de Ocupações. Na ocasião, a economista sênior da OIT Janine Berg insistiu que exposição não significa impacto e que a IA tende mais a transformar ocupações do que a eliminá-las^[6].

Ainda assim, a escala do desafio é real. Um levantamento divulgado em junho pela Fundação Grupo Volkswagen estima que a IA pode afetar 37 milhões de trabalhadores brasileiros e que cerca de 2 milhões correm risco de substituição total de suas ocupações nos próximos anos, num país em que apenas 21,3% da população tem nível básico de habilidades digitais^[7].

Cruzando as fontes, o quadro fica mais nítido. O profissional brasileiro mais exposto é justamente o que passa o dia no computador, em São Paulo, Rio ou Brasília, produzindo análise, documento e parecer. Se a tese de O'Connor estiver correta, sua defesa não está em competir com a máquina naquilo que ela faz bem, mas em ampliar a parte do trabalho que acontece fora da tela.

Uma métrica incômoda para o seu dia

A colunista do FT desconfia dos índices de exposição à IA, mas propõe uma regra prática: perguntar a si mesmo que proporção do dia foi passada colado ao computador^[1]. Ela sugere desconfiar de empregadores que confundem presença na cadeira com produtividade, especialmente os que monitoram ocupação de mesa, movimentos de mouse e digitação, e trocar o almoço solitário diante do notebook por uma refeição com um contato ou colega.

O conselho implica desaprender hábitos das últimas décadas. A ligação que dispensou a reunião, o e-mail que dispensou a ligação, a mensagem no Slack que dispensou o e-mail. Cada uma dessas substituições foi vendida como ganho de eficiência. Juntas, empurraram o trabalho do conhecimento exatamente para o formato que hoje é mais fácil de automatizar: texto assíncrono, produzido por uma pessoa sozinha diante de uma tela.

No contexto brasileiro, a ressalva sobre monitoramento tem peso adicional. O uso de ferramentas que registram teclas e cliques envolve tratamento de dados pessoais de empregados e, portanto, está sujeito à Lei Geral de Proteção de Dados. Mais do que uma questão jurídica, porém, é um sinal organizacional: empresas que medem valor por atividade no teclado tendem a desvalorizar justamente as competências que o mercado, segundo a PwC, está passando a premiar.

O que muda para quem trabalha com produto

Na gestão de produto, o argumento de O'Connor é quase autoevidente. O documento de requisitos, o roadmap e a análise de métricas são as partes mais fáceis de delegar a um modelo de linguagem. O que define um bom profissional de produto é outra coisa: a entrevista com o usuário que revela uma necessidade não declarada, a negociação com engenharia sobre o que cabe no trimestre, a conversa com o jurídico que evita um retrabalho de três meses, a leitura de uma sala em que o patrocinador executivo não está convencido.

Esse trabalho sempre foi o núcleo da função, mas por muito tempo foi tratado como custo de coordenação. Com a IA absorvendo a produção de artefatos, ele passa a ser a própria entrega. Para quem está no início da carreira, a lição dos dados da PwC é direta: as competências de articulação, que antes se aprendiam por osmose ao longo dos anos, agora precisam ser desenvolvidas de forma intencional e cedo. Para lideranças, a implicação é igualmente clara: cortar reuniões indiscriminadamente em nome da eficiência pode significar cortar o principal canal de formação dos próprios times.

Talvez a previsão de Suleyman se mostre precisa em relação a uma fatia das tarefas. O que ela não captura é que o trabalho profissional nunca coube inteiro na tela. A melhor aposta, por ora, é tratar a proporção do dia passada longe do computador não como distração, mas como indicador de relevância.

Este artigo foi inspirado na coluna "A meeting a day keeps the robots away", de Sarah O'Connor, publicada no Financial Times. O conteúdo original não foi reproduzido nem traduzido; as ideias atribuídas à autora foram parafraseadas e creditadas. Dados adicionais foram apurados de forma independente pelo O Tecido.