Resposta rápida
1% das demissões feitas no 1º semestre de 2025 teve ganho real de produtividade comprovado. Os outros 99% foram aprovados antes do dado. O padrão por trás do erro que os CHROs estão prestes a ter que desfazer.
A urgência · Para CHROs e CEOs
No último ano, alguém na sua empresa usou IA para justificar uma mudança no tamanho do time.
Pode ter sido uma posição que deixou de ser preenchida, um time enxugado antes da expansão de ferramenta, ou uma camada de gestão que "a IA vai cobrir." A lógica era direta: se a IA aumenta o que cada pessoa entrega, a empresa faz mais com o mesmo quadro.
Pesquisa com 114 líderes de RH realizada em julho de 2025 encontrou o dado que deveria entrar em toda conversa de transformação por IA: em 88% das organizações, as ferramentas de IA ainda estão para gerar valor de negócio real.
Oitenta e oito por cento.
O dado seguinte deixa isso ainda mais concreto.
Das demissões feitas no primeiro semestre de 2025, apenas 1% teve como causa comprovada um ganho real de produtividade trazido pela IA. As outras decisões de corte de equipe foram tomadas antes de esse resultado aparecer, apoiadas em expectativas do que a ferramenta ia entregar, enquanto o ganho real ainda estava por vir.
Em outras palavras: as empresas reduziram o time com base numa eficiência que, em 99% dos casos, ainda estava para chegar quando o corte foi aprovado.
A prioridade está na pauta, mas a métrica ainda não
Esses dois números colocam uma questão direta na sua mesa.
91% dos CHROs de grandes corporações declaram IA como prioridade imediata, segundo pesquisa com 150 líderes realizada em 2026. E 47% desses mesmos líderes ainda estão para criar sua primeira métrica de produtividade ligada à IA.
Na prática, é assim que acontece: o board aprova as licenças, as ferramentas entram e o uso cresce, de 19% para 61% em dois anos, segundo pesquisa do setor. Seis meses depois, alguém pergunta se valeu a pena.
Aí vem o problema: antes de comprar, ninguém havia combinado o que seria "valer a pena" para aquela operação. Quantas horas economizadas por pessoa por semana? Qual processo ia sair da mão do time? Que número de negócio ia mudar? Sem essas respostas definidas antes de a primeira licença ser aprovada, a adoção cresce, os relatórios ficam verdes. E onde o investimento foi parar? Fica no ar, sem resposta.
Onde o valor sumiu: três lugares
Quando você olha para onde o valor sumiu, ele aparece em três lugares.
Erro 01 · O RH ficou fora da decisão
Em 70,2% das empresas brasileiras, os projetos de IA ficam sob liderança de TI. Isso significa que a ferramenta é escolhida com base em critérios de segurança, integração com os sistemas da empresa e custo.
As perguntas que o RH faria ficam de fora dessa conversa: o que o time de operações faz hora a hora? Onde o trabalho trava? Qual tarefa consome mais tempo sem gerar resultado? O que chega para as pessoas é uma ferramenta tecnicamente bem escolhida, lançada com um email para toda a empresa, sem ninguém ter mapeado o que cada time precisaria mudar na rotina para usá-la de verdade. As pessoas abrem nos primeiros dias, uma parte passa a usar com regularidade… e a maioria volta ao jeito antigo antes do fim do mês.
Framework de demissões por IA: Resposta rápida e A prioridade está na pauta, mas a métrica ainda não.
Erro 02 · A rotina ao redor da ferramenta ficou igual
Apenas 7% das organizações explicam ao time o que fazer com o tempo que a ferramenta libera, segundo a mesma pesquisa de julho de 2025.
Pense num analista que levava 3 horas para montar o relatório semanal. Com a ferramenta, leva 20 minutos. Essas 2 horas e 40 minutos sobraram e foram para a próxima tarefa da fila, para um email que estava esperando, para a reunião que já estava na agenda. A entrega final do analista ficou igual. A licença continua sendo paga todo mês.
Erro 03 · A decisão sobre o time veio antes do dado
Quando 47% dos CHROs ainda estão para criar sua primeira métrica de IA, as decisões sobre o tamanho do time ficam apoiadas em cálculos de expectativa.
A lógica aparece em toda reunião de board com IA na pauta:
"Se cada pessoa economiza duas horas por semana com a ferramenta, dez pessoas fazem o trabalho de doze, então podemos reduzir dois cargos."
O board aprova e o corte acontece. Mas as duas horas economizadas por pessoa, foram medidas antes da decisão? Em 88% dos casos, essa medição ainda estava por acontecer quando o corte foi aprovado.
Isso importa porque cancelar uma licença de IA custa um email. Desfazer um corte de equipe é outra história. As pessoas já saíram, o conhecimento delas foi junto. Se o ganho de produtividade que justificou o corte nunca aparecer de verdade, a empresa chega no fim do trimestre com menos gente para fazer o mesmo volume de trabalho.
Aqui a gente vê isso toda semana nos primeiros 60 dias de projeto. A pergunta que mais aparece é sempre a mesma: por que o time ainda está usando a ferramenta do jeito antigo?
Na última vez que alguém na sua empresa usou IA como argumento para cortar cargos, o que tinha sido medido antes dessa decisão?
Leia também
A sequência que coloca a empresa nos 12%
Para estar nos 12%, a sequência tem que mudar antes de qualquer conversa sobre estrutura de time.
Primeiro, mapear o que cada área faz hora a hora antes de escolher a ferramenta. Depois, definir em número o que "dar certo" significa para aquela operação: horas economizadas por pessoa, processos saindo da mão humana, métricas de negócio que vão mudar. Então implantar a ferramenta, medir por 90 dias e só depois levar para o board o cálculo sobre o time.
Aqui a gente acompanha de perto quando esse caminho é seguido. A diferença que ele cria é direta: a conversa sobre estrutura de time chega ao board com dados reais na mesa. As decisões sobre as pessoas vêm depois da evidência.
O dado de 1% mostra que a maioria ainda está tomando a decisão sobre o time antes de ter esse dado de produtividade na mão.
Se o board pedisse agora os números que comprovam a eficiência de IA usada como argumento no último corte, você teria o que mostrar?
Bruno Pinheiro é CEO da Groovia. A Groovia treina lideranças executivas em IA aplicada em programas de 90 dias.
Leia também
Leituras que complementam este tema
- O anúncio que define a adoção: como comunicar IA ao time sem gerar pânico: aprofunda como comunicar ia ao time.
- A segunda onda: o que muda quando cinco áreas usam IA ao mesmo tempo: aprofunda escalar ia para várias áreas.
- Contratar na era da IA: o perfil que eu passei a buscar e o que deixei de exigir: aprofunda contratação na era da ia.
- IA e memória institucional: o que acontece quando o seu melhor especialista vai embora: aprofunda memória institucional com ia.
Antes de escolher a próxima ferramenta, vale ver como estruturar a adoção de IA por etapas e quais soluções de IA para lideranças existem. O diagnóstico gratuito de IA mostra o gargalo real do seu estágio.
O contexto brasileiro: LGPD, ANPD e o PL 2338
No Brasil, qualquer decisão sobre demissões por IA passa pela LGPD (Lei 13.709/2018). A ANPD pode aplicar sanção de até 2% do faturamento da empresa no Brasil, limitada a R$ 50 milhões por infração, e o PL 2338/2023 avança para criar o marco legal da IA, com obrigações de transparência, avaliação de risco e supervisão humana em sistemas de alto impacto.
Na prática, isso significa três coisas para a liderança: registrar quais ferramentas de IA tratam dados pessoais, definir quem responde por cada decisão automatizada e manter trilha de auditoria do que foi gerado por máquina.
A Groovia acompanha essa jornada com um time de 6 humanos e 78 agentes próprios, e já conduziu 100 sócios pela Curva de Maturidade em IA, das 5 etapas que levam uma empresa de AI First a AI Native.