A justificativa central para demissões geralmente é financeira: cortar os custos com folha de pagamento para realocar em áreas que vão gerar mais valor, aumentar margens, melhorar resultados trimestrais. Foi assim com as primeiras ondas de transformação digital e também está sendo assim com a IA. A fintech sueca Klarna economizou US$ 10 milhões ao cortar 2.100 postos de trabalho (reduzindo seu quadro de 5.500 para 3.400 funcionários), sob a promessa de que a Inteligência Artificial daria conta do recado. Em seguida, viu a satisfação dos clientes despencar, as reclamações se multiplicarem, e terminou o ano refazendo as contratações que havia desfeito.
Não é a única. Meta e Salesforce estão revendo demissões para recontratação. Existe um movimento entre uma série de organizações que implementaram IA, demitiram pessoas, enfrentaram problemas e estão recontratando uma boa parte dos ex-funcionários. Nas conversas e redes sociais, aparece como “efeito bumerangue”. E que aparece nos dados de uma pesquisa da Careerminds, que entrevistou 600 líderes de RH que haviam realizado demissões nos 12 meses anteriores, mostrando o que aconteceu com quem demitiu por causa de IA:
- 68,3% já haviam recontratado ao menos parte dos funcionários dispensados.
- 35,6% recontrataram mais da metade dos cargos que cortaram.
- 52,1% iniciaram o processo de recontratação dentro de seis meses.
- 17,8% já começaram a recontratar dentro de apenas três meses.
- Apenas 2,1% esperaram mais de um ano para começar a reverter a decisão.
A velocidade do “vai e vem” é, por si só, uma evidência do quanto a decisão foi tomada sem o rigor necessário. Mas o dado que mais chama atenção está no “arrependimento”. Quando perguntados se repetiriam o processo, apenas 8,4% das lideranças de RH responderam que sim, que o processo entregou o que prometia e que o repetiriam sem mudanças. Os outros 91,6% disseram que fariam algo diferente: 41,2% adotariam abordagens completamente distintas às demissões, e 50,3% revisariam quais cargos foram cortados. Em outras palavras: menos de 1 em cada 10 diretores de RH considerou o processo bem-sucedido.
Na ponta do lápis, a conta não fecha
A pesquisa foi além e perguntou: o que acontece quando se inclui na planilha os custos que ficaram de fora do primeiro cálculo? A resposta desconforta qualquer CFO que tenha aprovado um plano de redução de quadro baseado em IA.
- 30,9% das organizações que recontrataram descobriram que o processo custou mais do que economizaram com os cortes. Ficaram financeiramente piores do que se nunca tivessem demitido.
- 42,4% tiveram custos de recontratação que cancelaram os ganhos das demissões, ou seja, empatataram.
- Apenas 26,7% saíram de fato na frente financeiramente.
Isso significa que em 73,3% dos casos, a economia prometida não existiu. E esses números ainda não incluem os custos invisíveis: queda de produtividade durante a transição, deterioração do moral da equipe, perda de clientes insatisfeitos com o atendimento automatizado, e o custo de reconstruir conhecimento institucional que simplesmente desapareceu quando os profissionais foram embora.
A consultoria Forrester Research foi mais direta na quantificação: empresas que demitiram e precisaram recontratar acabaram pagando, em média, 1,27 vez o custo original das demissões apenas para cobrir as lacunas de conhecimento e a perda de produtividade. A conta inclui rescisões, recrutamento, tempo de rampagem dos novos contratados, e o custo das contratações temporárias usadas para cobrir os “buracos” de pessoal.
O Gartner, por sua vez, argumentou que os cortes de funcionários podem criar “mais espaço no orçamento” para alguns reinvestimentos, “mas não criam retorno”. “Utilizando tecnologias como agentes de IA, automação inteligente, RPA, gêmeos digitais e ativos tokenizados, os negócios autônomos levarão as organizações da simples ampliação e automação para a verdadeira autonomia, onde tanto máquinas quanto pessoas terão mais autonomia. Isso não significa negócios sem humanos; em vez disso, significa negócios com o fator humano amplificado.” O Gartner formulou uma previsão: até 2027, metade das empresas que atribuíram cortes de headcount à IA recontratarão profissionais para funções similares – frequentemente com cargos ligeiramente diferentes para não chamar atenção para o recuo. A previsão é baseada em uma pesquisa com 321 líderes de Atendimento ao Cliente realizada em outubro de 2025. Desse grupo, apenas 20% haviam realmente reduzido equipes por causa da IA. A maioria dos cortes foi motivada por condições econômicas mais amplas e a IA foi usada como narrativa conveniente.
A promessa que moveu os cortes
Para entender o “efeito bumerangue” de demissões/contratações de IA, é preciso primeiro entender a lógica que o produziu. A chegada dos modelos de linguagem de grande escala, a partir de 2022, criou nas lideranças corporativas uma expectativa que misturava oportunidade real com pressão de narrativa. A IA Generativa prometia automatizar tarefas repetitivas, processar volumes massivos de dados, atender clientes 24 horas por dia e produzir conteúdo em segundos. Para os conselhos de administração e os analistas de Wall Street, isso traduzia para uma única palavra: eficiência.
Muitas empresas começaram a demitir “em nome da IA” e viram suas ações subirem. A Block, fintech fundada por Jack Dorsey, cortou 40% do seu quadro, cerca de 4.000 funcionários, em 2026 e viu as ações subirem até 24% no dia do anúncio. A Amazon eliminou mais de 30.000 cargos corporativos em dois ciclos consecutivos, em outubro de 2025 e janeiro de 2026, enquanto anunciava US$ 200 bilhões em investimentos de capital focados em infraestrutura de IA. A cada anúncio, o mercado aplaudia.
Na última semana de janeiro de 2026, empregadores norte-americanos anunciaram mais de 61.650 cortes de empregos em apenas sete dias, o maior volume de anúncios desde 2009, segundo a consultoria Challenger, Gray & Christmas. No acumulado de 2025, a IA foi mencionada como justificativa em apenas 54.836 planos de demissão. Desde 2023, o número chega a 71.825 anúncios de cortes vinculados à tecnologia.
Mas havia um problema nessa lógica: boa parte das empresas estava comprando uma tecnologia que ainda não entendia para substituir pessoas cujas capacidades nunca havia medido de forma adequada.
O que a Goldman Sachs encontrou nos dados
Em abril de 2026, economistas do Goldman Sachs publicaram uma das análises mais granulares já feitas sobre o impacto da IA no mercado de trabalho americano. O estudo, conduzido pela economista Elsie Peng, combinou índices de exposição à IA com um indicador de complementaridade desenvolvido pelo FMI, distinguindo dois efeitos fundamentalmente diferentes: a substituição – quando a IA elimina funções humanas – e a “augmentação” – quando a IA amplia as capacidades dos trabalhadores, tornando-os mais produtivos sem substituí-los.
No período de 12 meses analisado, a IA reduziu o crescimento mensal de empregos nos EUA em cerca de 16.000 postos por mês líquidos. O efeito de substituição destruiu aproximadamente 25.000 empregos por mês. O efeito de augmentação criou cerca de 9.000 postos mensais. O saldo é negativo, mas menos dramático do que a retórica do setor sugeria.
Mais importante do que o número absoluto é a distribuição do impacto. Os trabalhadores mais jovens, com menos experiência, estão absorvendo a maior parte do choque. Em ocupações com alta exposição à substituição por IA, como operadores de telemarketing, analistas de sinistros de seguros, auxiliares de cobrança e atendentes de call center, a diferença de desemprego entre trabalhadores com menos de 30 anos e aqueles entre 31 e 50 anos se ampliou bastante em relação às médias pré-pandemia. Um aumento de um desvio padrão na exposição à substituição por IA alarga o gap salarial entre trabalhadores iniciantes e experientes em cerca de 3,3 pontos percentuais.
Em termos práticos, a Geração Z está pagando a conta mais cara. Os que chegam agora ao mercado de trabalho e que ocupam funções de entrada em escritórios, análises de dados, suporte e triagem de informações são os mais vulneráveis porque têm menos experiência acumulada para se defender da automação. São os que mais rapidamente foram substituídos. E, como mostram os dados da Careerminds, são parte do conhecimento que as empresas estão descobrindo que precisam de volta.
Quando a IA não entregou o prometido
Parte significativa do bumerangue se explica por uma razão simples e direta: a IA não fez o que se esperava que ela fizesse. Na pesquisa da Careerminds, 55% dos líderes de RH apontaram que “a IA exigiu mais supervisão humana do que o antecipado” como principal razão para as recontratações. Outros 35% citaram a perda de habilidades e expertises essenciais com as demissões, e 28% disseram que os funcionários remanescentes não tinham capacidade para cobrir as lacunas deixadas pelos demitidos.
O McDonald’s testou um sistema de pedidos por IA em 100 unidades drive-thru nos Estados Unidos, mas retirou a tecnologia após falhas embaraçosas documentadas em vídeo, como o sistema adicionando quantidades exorbitantes de nuggets de frango ao pedido de um cliente sem sua solicitação. A Prosus, conglomerado holandês de investimentos em tecnologia, desenvolveu um agente de IA para executar tarefas típicas de analistas de dados, mas não conseguiu implementá-lo integralmente por causa de erros menores que geraram insatisfação dos clientes.
A Verizon, gigante norte-americana de telecomunicações, planejava substituir atendentes de call center por IA. Em 2026, anunciou que vai aumentar o número de representantes humanos de atendimento ao cliente – não reduzir. A razão: 40% dos consumidores ainda preferem conversar diretamente com humanos e expressam insatisfação quando não conseguem falar com uma pessoa.
O MIT Media Lab documentou que, apesar dos US$ 30 a 40 bilhões investidos em desenvolvimento ou aquisição de plataformas de IA nos últimos dois anos, apenas 5% das empresas reportaram algum retorno sobre esse investimento. “A vasta maioria permanece presa sem impacto mensurável em resultados”, concluiu o laboratório. A própria Gartner havia identificado que 50% das empresas abandonaram projetos de IA Generativa após a fase de prova de conceito por qualidade insuficiente de dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor de negócio indefinido.
Talvez o comentário mais interessante sobre o “efeito bumerangue” tenha vindo de Steve Cadigan, que foi o primeiro CHRO do LinkedIn. O título do post já entrega tudo: “Você não pode recontratar confiança”. Após citar dados de pesquisa e insights vindos de conversas com C-levels, ele escreve: “As pessoas que estão voltando estão entrando no mesmo prédio, com os mesmos gerentes que decidiram que elas eram descartáveis, no mesmo sistema que não valorizou o potencial delas. O mercado acaba de confirmar todos os seus medos na saída. Elas não estão voltando como alguém que acredita. Estão voltando como céticas, com uma porta lateral já aberta.”
“Pessoal, a questão não é ‘como vamos recontratar?’. A questão é: ‘Que proposta vamos oferecer desta vez para que os talentos que queremos manter acreditem em nós?’. Hum… boa sorte com isso.”