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Um fenômeno vem ganhando espaço no mercado de trabalho global em 2026: empresas que cortaram funcionários citando ganhos de produtividade com inteligência artificial estão, meses depois, reabrindo essas mesmas vagas.
O termo usado para descrever esse movimento é efeito bumerangue da IA, e uma pesquisa da consultoria Robert Half, mencionada pela Fast Company, dá dimensão ao problema: 32% dos gestores de contratação afirmam que suas empresas eliminaram uma função por conta da automação e depois precisaram contratar novamente para o mesmo cargo.
Segundo Megan Slabinski, executiva da Robert Half responsável por soluções de talentos em tecnologia, os ganhos iniciais de eficiência muitas vezes vieram acompanhados de falhas em qualidade, supervisão e tomada de decisão, problemas que se tornaram mais evidentes à medida que a demanda das empresas aumentou. O contexto por trás desse movimento envolve nomes conhecidos: no ano passado, a Meta demitiu 10% de seu quadro poucos meses depois de anunciar investimento de até US$ 135 bilhões em inteligência artificial, enquanto empresas como Cloudflare, Coinbase e PayPal também reduziram equipes ao se posicionarem como organizações nativas em IA.
O que a pesquisa das consultorias mostra
Os números das grandes consultorias de mercado reforçam a tese de que parte desses cortes foi precipitada. Um levantamento da Forrester Research constatou que 55% dos empregadores hoje se arrependem de ter demitido funcionários com justificativa ligada à inteligência artificial. Já o Gartner, em pesquisa com 350 executivos globais de empresas com receita anual de pelo menos US$ 1 bilhão, projeta que metade das companhias que atribuíram cortes de pessoal à IA vai recontratar profissionais para funções semelhantes até 2027, ainda que muitas vezes sob títulos de cargo diferentes.
A Forrester também colocou um valor nessa correção de rota: empresas que demitiram e depois precisaram recontratar pagaram, em média, 1,27 vez o custo original das demissões, somando rescisões, recrutamento, tempo de adaptação dos novos contratados e o custo de contratações temporárias usadas para cobrir as lacunas deixadas. É um número que ajuda a entender por que consultorias como o próprio Gartner argumentam que cortes de pessoal criam espaço no orçamento no curto prazo, mas não necessariamente geram o retorno financeiro esperado pelas empresas.
Os casos que ilustram o fenômeno
Alguns episódios se tornaram referência nesse debate. A fintech sueca Klarna é um dos exemplos mais citados: em 2024, a empresa anunciou que um chatbot de inteligência artificial passara a fazer o trabalho de 700 agentes de atendimento, projetando US$ 40 milhões em lucro adicional por ano. Cerca de um ano e meio depois, com a queda na qualidade do atendimento e o aumento da insatisfação dos clientes, a companhia recuou e voltou a contratar agentes humanos. O Commonwealth Bank of Australia seguiu caminho parecido, reabrindo vagas depois de perceber queda na qualidade do serviço prestado por sistemas automatizados.
A IBM enfrentou um problema semelhante na área de recursos humanos: a empresa cortou 8 mil vagas do setor, migrando o atendimento para um sistema chamado AskHR, e depois constatou que a ferramenta não conseguia lidar com empatia, julgamento e casos que fugiam do roteiro, o que levou à recontratação de profissionais humanos. Já a Duolingo, que em 2025 divulgou um memorando interno com política de “IA em primeiro lugar”, recuou de boa parte das medidas depois que os próprios funcionários questionaram se estavam sendo cobrados a usar inteligência artificial apenas pela aparência de inovação, sem ganho real de produtividade.
O que esperar dos próximos anos
O padrão que emerge desses casos sugere que o mercado de trabalho segue em ajuste, entre a promessa inicial de automação em larga escala e a constatação prática de que determinadas funções ainda dependem fortemente de julgamento humano. Para profissionais de tecnologia e áreas correlatas, o cenário reforça a importância de desenvolver competências que complementem ferramentas de inteligência artificial, em vez de depender exclusivamente da automação de tarefas repetitivas. Para as empresas, o episódio expõe o custo real de decisões tomadas sob pressão de mercado e de expectativas de investidores, um aprendizado que deve seguir influenciando decisões de contratação e demissão pelos próximos anos.
Fontes: tuyoube.com.br | Fast Company Brasil | Startups.com.br