OPINIÃO. “Reinvenção por AI” da Block prova que incrementalismo já não resolve

Na semana passada a Block demitiu cerca de 40% de uma equipe que ultrapassava 10 mil pessoas, e seu fundador e CEO apresentou a decisão de forma clara. Trata-se, disse ele, de uma reinvenção estrutural orientada por inteligência artificial.

O mercado entendeu o sinal: em dois dias, a ação subiu 25%.

Demissões em empresas listadas não são novidade. Ganhos de eficiência impulsionados por tecnologia também não. O que torna este episódio diferente é a combinação de escala e intenção estratégica.

A Block não é uma startup pequena e experimental. É uma empresa de serviços financeiros que vale mais de US$ 38 bilhões, tem presença global, produtos regulados e operação complexa.

Um corte de 40% nesse contexto não é um ajuste pontual. É uma redefinição de modelo.

5% é otimização.

15% é reestruturação.

40% é um reset.

Essa diferença importa porque a inteligência artificial deixou de ser complemento e passou a ser fator estrutural.

Ao longo do último ano, o mercado premiou anúncios de parcerias em IA, investimentos em infraestrutura digital e iniciativas de inovação. A narrativa predominante era de ganho incremental de produtividade. A IA aparecia como uma camada adicional sobre estruturas já existentes. Era evolução incremental, não reconstrução.

Mas nos últimos meses, esse enquadramento mudou. Sempre que novos modelos demonstravam capacidade real de executar tarefas complexas, da programação à redação de contratos, do design à análise financeira, os mercados reagiam. A mensagem tornou-se evidente. Quando a capacidade tecnológica avança, o risco competitivo é reavaliado.

A decisão da Block sugere que entramos em uma etapa mais profunda. Não se trata mais de ampliar processos. Trata-se de redesenhar a estrutura da empresa a partir da AI. Não é aprimoramento. É substituição. Não é experimento. É reorganização operacional.

Empresas de capital aberto competem em produto e preço, mas também em margem, estrutura e eficiência de capital. Quando uma companhia eleva de forma relevante sua receita por colaborador enquanto seus concorrentes ficam parados, a diferença se acumula. Os investidores observam isso – e precificam.

Em muitos setores, a receita por funcionário historicamente oscilou dentro de faixas previsíveis. Hoje, empresas nativas de IA começam a reportar números na casa de US$ 2 milhões, US$ 5 milhões ou mais por colaborador. Se esses patamares se sustentarão ainda é incerto. O fato é que o parâmetro mudou.

Receita por funcionário tornou-se um indicador central de adaptabilidade estrutural e competitividade no longo prazo.

Se um concorrente consegue gerar cinco vezes mais receita com um quinto da sua força de trabalho, sua base de custos deixa de ser apenas ineficiente. Passa a ser um problema de viabilidade.

Com o tempo, essa diferença se traduz em maior flexibilidade de preços, margens superiores e capacidade ampliada de reinvestimento. A vantagem se acumula trimestre após trimestre. Não é uma corrida opcional. É uma dinâmica estrutural.

Nada disso minimiza o impacto humano. Milhares de pessoas perderam seus empregos. Por trás de cada número há trajetórias profissionais, famílias e planos interrompidos. Mudanças estruturais podem ser economicamente racionais e, ao mesmo tempo, profundamente difíceis no plano individual. As duas coisas coexistem.

Ainda assim, mercados competitivos não esperam. Quando uma grande empresa decide reconstruir sua estrutura com base em AI e ajusta sua base de custos de forma coerente com esse movimento, ela eleva o padrão de comparação para todo o setor. Conselhos passam a fazer perguntas mais incisivas. Investidores comparam indicadores de produtividade com maior rigor. Executivos revisitam modelos que antes pareciam consolidados.

Se você não redefinir sua trajetória de receita por funcionário em direção ao novo patamar, o mercado fará isso por você.

O que fazer diante desse cenário?

Para CEOs, incrementalismo já não resolve. Acrescentar AI a processos legados não elimina um descompasso estrutural de produtividade. É preciso voltar aos fundamentos. Se sua empresa nascesse hoje, com as capacidades atuais de AI, quantas funções existiriam? Quais processos seriam automatizados desde o início? Quais camadas de gestão realmente agregam valor? Receita por funcionário não é a única métrica relevante, mas precisa ocupar lugar central na estratégia.

Para gestores, esperar uma diretriz formal pode ser arriscado. Se sua área hoje opera com dez pessoas, questione como poderia operar com cinco mantendo ou ampliando resultados. Experimente novos fluxos apoiados por AI antes que se tornem mandatórios. Redesenhe papéis para priorizar julgamento, supervisão e orquestração de sistemas, e não execução repetitiva. Quem liderar essa transição tende a se fortalecer. Quem resistir pode se tornar irrelevante.

Para os funcionários, a missão é clara. Automatize seu próprio papel antes que alguém o faça. Não concorra com as ferramentas. Domine-as. Elimine as partes repetitivas do seu trabalho. Construa sistemas que reproduzam boa parte do que você faz hoje. Seu valor será medido por impacto e capacidade de alavancagem, não por horas dedicadas. Quem combinar conhecimento profundo com uso inteligente de AI terá uma vantagem competitiva significativa.

A decisão da Block pode se revelar visionária ou precipitada – e pode ser ajustada ao longo do tempo. Mas já marca um ponto de inflexão.

Uma empresa de grande porte decidiu reorganizar sua estrutura a partir de um direcionamento estratégico claro baseado em inteligência artificial, e o mercado respondeu positivamente.

Em mercados competitivos, não é possível optar por ficar de fora de mudanças estruturais. A escolha é liderar ou reagir. Empresas que tratarem a AI como arquitetura, e não como acessório, definirão a próxima era de produtividade. 

Josué Alencar é fundador da NAVIAH, uma empresa de tecnologia focada na aplicação de inteligência artificial à saúde.

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