Primeiro Diretor de Marketing da Consensys: A evolução da forma das empresas na era da IA

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Autor: Lex Sokolin

Tradução: Jiahua, ChainCatcher

Este artigo explora como a IA está a remodelar a própria estrutura organizacional. As empresas estão a passar de equipes do estilo Amazon de “duas pizzas” (uma equipa de cerca de 6–10 pessoas, mantendo uma estrutura ágil) para pequenos grupos “nativos de IA” de 3 a 5 pessoas, com ganhos de produtividade significativos.

Comparamos duas trajetórias:

A estratégia de substituição por IA da Klarna terminou em fracasso. O número de funcionários foi reduzido de 5.500 para 3.400, e problemas na qualidade do serviço acabaram por forçar a contratação de novo pessoal.

A Coinbase e a Ramp optaram por reestruturar os negócios em torno do aprimoramento e orquestração de IA. A Coinbase cortou 700 empregos, ao mesmo tempo que se voltou para equipas de produto individuais e geração de código por IA.

A Ramp criou uma estrutura interna de harness de IA, que 99,5% dos funcionários usam diariamente, cobrindo mais de 350 competências de negócio.

Além disso, analisamos por que empresas como Box e Plaid estão a ser reavaliadas pelo mercado de capitais como infraestruturas de IA, devido ao controlo de dados empresariais essenciais e com permissões necessárias para o funcionamento de agentes inteligentes.

A terceira evolução da forma organizacional

Há alguns meses, discutimos as “Empresas Zero Humanos” e a curva de autonomia econômica da IA:

Embora existam forças a impulsionar a criação de organizações totalmente sem intervenção humana, atualmente os principais atores económicos ainda somos nós, humanos.

A tarefa mais difícil agora é transformar as empresas tradicionais existentes numa forma prioritária de IA.

Esta é uma oportunidade gigantesca, a tal ponto que a Anthropic está a colaborar com toda a indústria de private equity para avançar nesta direção.

Para além dos impressionantes dados financeiros, começamos a perceber claramente outro ponto de entrada do impacto da IA: a forma como as pessoas constroem e organizam empresas.

A estrutura organizacional é, ela própria, uma tecnologia.

A abordagem em cascata (Waterfall) deu origem ao domínio das gigantes do desenvolvimento de software hierárquico na era inicial da tecnologia.

Depois, a indústria mudou para metodologias ágeis de equipes enxutas, evoluindo posteriormente para as “equipes de duas pizzas” criadas pela Amazon. É essa estrutura operacional que constrói todas as empresas modernas de tecnologia financeira atualmente.

Mas o rumo está a mudar novamente.

Martin Harrysson e Natasha Maniar, da McKinsey, fizeram uma previsão para o final de 2025:

“Papéis nativos de IA, na sua essência, significam que estamos a passar de uma estrutura de ‘duas pizzas’ para pequenos grupos de ‘uma pizza’ de 3 a 5 pessoas.”

Reduz-se o número de pessoas à metade, mas o trabalho continua na mesma.

Em 5 de maio de 2026, Brian Armstrong reforçou essa ideia ao cortar 700 empregos na Coinbase.

O que fez a Coinbase?

A Coinbase reduziu 14% dos seus 4.951 funcionários.

Parte dessa decisão deve-se ao ciclo normal de mercado de uma empresa altamente ligada ao volume de transações — com previsão de receita do primeiro trimestre de 1,7 mil milhões de dólares (queda de 26% em relação ao ano anterior) e uma queda de 86% no lucro por ação (EPS).

Mas o que merece atenção é como a gestão planeja a implementação da IA em empresas de tecnologia financeira e criptomoedas modernas, e as expectativas para a produtividade por pessoa no futuro.

Os engenheiros da Coinbase agora podem lançar produtos em poucos dias, algo que antes levava semanas, e essa eficiência está a acelerar.

Armstrong está a reestruturar as linhas de negócio, garantindo que, sob o CEO e COO, haja no máximo cinco níveis de gestão.

Os “gestores” tradicionais vão desaparecer — cada líder deve ser também um contribuinte individual, um “jogador e treinador” que domina ferramentas modernas, lidera a equipa e participa pessoalmente.

Equipes transfuncionais de “equipes nativas de IA” estão a substituir completamente as equipes tradicionais. A Coinbase está a testar internamente a fusão de funções de engenharia, design e produto numa única equipa de uma pessoa.

A Coinbase, uma gigante cotada com receita de 7 bilhões de dólares, está a operar com equipas de produto de uma pessoa.

Em setembro de 2025, Armstrong afirmou publicamente que 40% do código da Coinbase é gerado por IA diariamente, e planeja aumentar essa proporção para 50% em outubro.

No podcast Cheeky Pint, do cofundador do Stripe, John Collison, ele admitiu ter despedido engenheiros que, uma semana após a emissão de licenças corporativas, ainda recusavam usar Cursor e GitHub Copilot:

“Algumas pessoas simplesmente não usam, por isso foram despedidas.”

A versão V1 foi uma substituição direta, mas falhou

No entanto, a Coinbase não foi a primeira fintech a despedir por IA.

Lembram-se do experimento de redução de custos por IA da Klarna em 2024? Parecia indicar uma explosão de produtividade futura.

Mas, na altura, pensamos que era mais uma contração do ciclo de crédito do que uma verdadeira inovação.

O CEO Sebastian Siemiatkowski anunciou que, no primeiro mês, o assistente de IA, alimentado pelo OpenAI, tratou de 2,3 milhões de conversas, representando dois terços de todas as interações com clientes, realizando o trabalho de cerca de 700 funcionários de atendimento ao cliente a tempo inteiro.

O número total de funcionários caiu de 5.500 para 3.400

Previsão de lucro adicional: 40 milhões de dólares

Tempo de resolução de problemas dos clientes caiu de 11 para 2 minutos

No entanto, tudo isso desmoronou rapidamente ao confrontar a realidade.

A satisfação do cliente com tarefas complexas caiu drasticamente, e a taxa de contatos repetidos aumentou.

Até maio de 2025, Siemiatkowski admitiu à Bloomberg que a empresa “avançou demais”. A Klarna teve que recontratar usando um modelo remoto, com estudantes, pais a tempo inteiro e trabalhadores remotos.

O Commonwealth Bank da Austrália interrompeu rapidamente 45 projetos de substituição por voz em poucos dias. A Taco Bell também retirou IA de voz de suas 500 unidades de drive-thru.

A Gartner prevê que, até 2027, metade das empresas que planejaram substituições completas abandonarão esses planos.

O IPO da Klarna subiu 30% no primeiro dia, atingindo uma avaliação de 20 mil milhões de dólares, refletindo que, se a empresa ajustar o curso a tempo, o mercado aberto é bastante tolerante.

Mas essa lógica simplista de “substituir” — cortar um posto humano e substituí-lo por um grande modelo de linguagem (LLM) — pode funcionar em métricas de quantidade, mas falha em qualidade.

O custo de recontratação supera o que foi economizado inicialmente. Claramente, a primeira tentativa de digitalização por IA no setor financeiro trouxe resultados ambivalentes.

Mas não será a última.

A versão V2 foca no aumento de capacidades, com o Harness como barreira defensiva

Em início de abril de 2026, a Ramp lançou oficialmente o “Glass”.

Seb Goddijn, especialista interno em IA que co-criou a ferramenta com cinco colegas, publicou um artigo detalhado. Na mesma altura, o CEO Eric Glyman da Ramp compartilhou no Twitter, e em poucas horas o artigo liderou a página principal do Hacker News.

Para entender por que a V1 falhou, Goddijn apontou:

“Os principais obstáculos à adoção de IA não são os modelos em si, mas a complexidade extrema de configurar o ambiente de execução de IA.”

O Glass foi criado para destruir esse obstáculo:

Primeiro, a automação do acesso à configuração — basta fazer login via Okta SSO, e todas as ferramentas internas autorizadas (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, além de ferramentas próprias da Ramp) estão integradas na base.

Segundo, a criação do Dojo — um mercado com mais de 350 competências de IA, cada uma em um arquivo Markdown, responsável por ensinar o agente a realizar uma tarefa. Todos armazenados no Git, sujeitos a revisão de código e controle de versões.

Um agente chamado Sensei envia, no primeiro dia de trabalho, as cinco competências mais relevantes para o novo colaborador.

Terceiro, a construção de um repositório de memória persistente — conectado por autenticação, atualizado continuamente por um pipeline de 24 horas. Assim, o agente, ao intervir numa conversa, já conhece toda a história do funcionário, equipa, projetos, tarefas e comunicações em curso.

Hoje, 99,5% dos funcionários da Ramp usam IA diariamente.

Metade do código da Ramp é escrito por IA, e a meta é atingir 80%. O diretor de produto, Geoff Charles, implementou um quadro de maturidade L0–L3, onde L3 representa a implementação direta de funcionalidades de produção por IA.

Funcionários que permanecem no nível L0 são considerados inativos.

A Ramp avaliada em 320 mil milhões de dólares, com uma receita recorrente anual de 1 mil milhões, lidera a lista das empresas mais inovadoras do setor financeiro em 2026, segundo a Fast Company.

A Klarna tenta reduzir barreiras de mão de obra com automação, enquanto a Ramp trabalha para elevar o limite de produtividade de cada funcionário. A Coinbase fica entre as duas.

IA Harness

No centro de tudo está o conceito de “AI Harness”.

Empresas como a Manus criaram arquiteturas que comprimem e transformam IA bruta em fluxos de negócio repetíveis, enquanto frameworks de orquestração como o OpenClaw popularizaram essa abordagem.

Um Harness é uma plataforma que integra autenticação, sistemas, repositórios de memória, catálogos de competências de equipa, agendamento de tarefas noturnas e uma interface de múltiplas janelas para análise paralela.

As grandes LLMs atuais são apenas componentes substituíveis dentro deste Harness — quando a OpenAI lançar o GPT-5.5 ou a Anthropic o Opus 5, a Ramp pode simplesmente trocar o modelo, mantendo toda a infraestrutura operacional.

O produto Cowork da Anthropic, lançado na primeira trimestre de 2026, inclui 11 plugins específicos para diferentes funções, abrangendo vendas, finanças, jurídico, marketing, RH, desenvolvimento, design e operações — uma lógica de classificação de funções semelhante ao Dojo da Glass.

Ao aceitar que “a produtividade da IA é moldada por fluxos de negócio, não por janelas de chat”, os papéis de trabalho tornam-se unidades naturais mínimas de uma organização de IA.

Essa é a lógica subjacente às ferramentas que visam criar “empresas zero humanos” ao construir organizações prioritariamente de IA. Veja o Polsia e o subsequente mapa de segmentos industriais.

O mercado de capitais acompanha o ritmo

Enquanto muitas empresas tradicionais de software lutam com a desintermediação pela IA, há um grupo de players que está a prosperar contra a tendência.

Essas empresas aprofundaram suas próprias fortalezas de dados e agora combinam softwares de IA de uso único de forma fluida.

Tomemos a empresa de armazenamento de documentos empresariais, a Box: após o relatório financeiro do quarto trimestre de 2026, as ações dispararam 10%. Aaron Levie revelou na teleconferência:

“Documentos, no fundo, são unidades de trabalho naturais de IA.”

O serviço Enterprise Advanced, que combina IA e fluxos de trabalho, tem preços 30–40% superiores ao do plano principal Enterprise Plus.

O faturamento do quarto trimestre atingiu 420 milhões de dólares, com crescimento de 5% ano a ano.

O Box Extract consegue extrair dados estruturados de contratos com precisão.

O Box Shield Pro integra IA agentic ao sistema de controle de acessos.

O Box AI Studio, em modo profissional e estendido, permite que agentes processem cargas de trabalho em janelas de contexto maiores.

Levie comentou ao GeekWire:

“Além dos primeiros 12 meses, a Box nunca pareceu uma startup tanto quanto hoje.”

É importante notar que 95% dos dados empresariais são não estruturados. Os agentes de IA precisam desses dados e devem acessá-los sem perder permissões.

Quem controla esse repositório de dados com permissões consegue escapar do rótulo de armazenamento barato e ser reavaliado como infraestrutura de agentes inteligentes.

Antes, o mercado via a Box como o irmão mais tímido do Dropbox, com ações em torno de 26 dólares. Agora, o preço-alvo na Wall Street é de 35,63 dólares, com uma margem de 35% de valorização.

Outro exemplo é a Plaid — uma agregadora de dados financeiros que quase foi adquirida pelo Visa, com a esperança de se tornar uma rede de pagamentos direta.

Porém, a Plaid enfrentou dificuldades: após o pico de avaliação de 13,4 mil milhões de dólares em 2021, caiu para 6,1 mil milhões em abril de 2025, e depois se recuperou para 8 mil milhões em uma oferta secundária em fevereiro de 2026, com liquidez para os funcionários.

Ela precisa evoluir.

Cerca de 20% dos clientes atuais da Plaid são empresas nativas de IA — construindo agentes que requerem acesso autorizado a dados financeiros e uma identidade confiável.

A plataforma anti-fraude Plaid Protect detectou 50% mais tentativas de fraude em testes no início de 2026.

O Plaid Bank Intelligence, com Retention Score e os futuros Primacy Indicators, vende a previsão de perda de clientes de volta aos bancos.

A Plaid está a ser reavaliada como a maior base de dados de transações financeiras autorizadas do mundo.

Ela não é uma simples tubulação de dados — tubulações são baratas. O verdadeiro ativo é a inteligência construída sobre esses dados, e a proporção de clientes nativos de IA é uma forte evidência disso.

Um exemplo clássico é a integração com a Perplexity, criando um “computador” de gestão financeira pessoal totalmente integrado. Como sentimos falta do Mint.com! (app de contabilidade pessoal de nível nacional nos EUA, lançado em 2006)

Box e Plaid estão na mesma pista.

Ambas foram precificadas na era de juros zero (ZIRP) sob a lógica de SaaS dominante, viram suas avaliações despencar, e agora estão a ser refinanciadas com uma nova lógica — repositórios de conteúdo não estruturado e redes de dados com permissões, que formam a base para empresas que os agentes podem ler na era V2.

A versão V3 é a orquestração — “empresa de uma pessoa”

Sam Altman e outros CEOs de tecnologia apostam em quando surgirá a primeira “empresa de bilhões de dólares” de uma única pessoa.

Dario Amodei estima uma probabilidade de 70–80% de que isso aconteça até 2026, destacando três áreas: negociação própria, ferramentas para desenvolvedores e automação de atendimento ao cliente.

Sequoia está ajustando seu modelo de investimento, usando a renda por IA como principal sinal. As startups do Y Combinator, em seus primeiros ciclos, já têm 95% do código gerado por IA.

De fato, algumas empresas já criaram uma alavancagem econômica surpreendente com IA.

Nessas empresas, o CEO atua como um “orquestrador de agentes”, coordenando inúmeros agentes de IA a partir de uma sala de comando gigante.

O organograma torna-se um fluxo de negócios que pode ser terceirizado para máquinas. O orçamento de força de trabalho vira orçamento de computação.

O primeiro estágio dessas empresas será em nichos estreitos — negociação própria, ferramentas para desenvolvedores, softwares de consumo com efeitos de rede. Esses cenários são totalmente digitalizados, com regulamentação leve e baixo custo de confiança.

Serão frágeis, pois sistemas de ponto único de falha são vulneráveis.

Também terão dificuldades de penetrar no mercado corporativo regulado, onde nomes e rostos no contrato são elementos estruturais.

Mas essas empresas já existem.

Toda revolução tecnológica destrói paradigmas anteriores, como o “computador” (os primeiros calculistas humanos), supervisores de produção, gerentes de projeto e gestores intermediários.

Quem entender primeiro as novas formas de organização econômica colherá grandes recompensas.

Por exemplo, as “duas pizzas” da Amazon, e sua capacidade de inovar com milhões de funcionários, já é uma barreira competitiva.

No final, não é uma questão de “empresa de uma pessoa” ou “sem humanos”.

Estamos ainda no processo de transformação digital, e a entrega de valor na economia toda trará trilhões de dólares de retorno.

A questão real é: quem consegue hoje criar ou possuir o Harness de IA correto, para desenhar a estrutura organizacional certa para 2026.

Isso significa atualizar esse organismo superorgânico empresarial, para que continue a lutar por mais um dia.

E, esperançosamente, que a humanidade também possa alcançar seus desejos.