No Vale, as startups de IA já nascem sem o meio da pirâmide

A Careerist, plataforma de cursos com tutores humanos, tem 912 funcionários. A Educato AI, plataforma de preparação para exames baseada em IA, tem sete. As duas vendem educação. O que muda é onde a inteligência artificial está: numa, ela é ferramenta; na outra, é o produto.

O exemplo está num estudo que virou referência no Vale do Silício neste ano. Hyunjin Kim, do INSEAD, e Rembrand Koning, da Harvard Business School, publicaram em junho o paper “AI-Native Firms”. Eles compararam startups construídas em torno da IA com startups tradicionais do mesmo setor e da mesma geração, usando dados das turmas da Y Combinator entre 2020 e 2024 e de startups americanas que receberam investimento de risco no mesmo período.

Como são as startups nativas em IA?

Menores, mais técnicas e mais planas. Segundo o paper, as empresas nativas em IA têm cerca de 25% menos funcionários do que as tradicionais. A proporção de engenheiros é cerca de 13% maior. As fatias de profissionais em início de carreira e de gestores são, cada uma, cerca de 15% menores. E a hierarquia é, em média, meio nível de senioridade mais achatada.

O dado que mais chama atenção vem a seguir: as avaliações de mercado são comparáveis. Empresas com menos gente valem o mesmo, o que indica que cada funcionário gera mais valor.

Na amostra mais ampla, com dados da PitchBook, a diferença de tamanho é menor, de cerca de 12%, segundo o Instituto de IA da Harvard Business School. Ainda assim, o padrão se mantém.

Por que essas empresas precisam de menos gestores?

Porque há menos gente para coordenar e menos tarefas operacionais para supervisionar. Segundo o Instituto de IA de Harvard, as empresas nativas em IA empregam mais engenheiros e menos profissionais de operações, finanças, vendas e administração.

O exemplo citado é a FazeShift, que constrói agentes de IA para contas a receber. Os agentes fazem boa parte do trabalho operacional, então a empresa pode ganhar clientes sem contratar na mesma proporção. Quando o crescimento não exige mais pessoas, também não exige mais camadas de gestão para coordená-las.

O meio da pirâmide, onde ficam os gestores intermediários e os profissionais em formação, é justamente o que encolhe.

Basta dar ferramentas de IA aos funcionários para chegar lá?

Não, e essa talvez seja a conclusão mais importante do estudo. Os autores testaram dois caminhos possíveis. No primeiro, que chamam de canal de processo, a IA muda a forma como o trabalho é feito dentro da empresa: os funcionários usam ferramentas para trabalhar mais rápido. No segundo, o canal de produto, a IA está embutida no que a empresa vende.

As startups nativas em IA citam ferramentas específicas, como Cursor ou Claude, nas vagas de emprego cerca de 2,6 vezes mais que as tradicionais. Mas, segundo o Instituto de IA de Harvard, essa diferença não explica as equipes menores nem as estruturas mais planas. O que explica é o produto. Cerca de dois terços das startups de IA da Y Combinator embutem a inteligência artificial diretamente no que vendem.

Traduzindo para uma empresa estabelecida: distribuir licenças de IA para todos os funcionários melhora a produtividade individual, mas não muda a estrutura. O que muda a estrutura é repensar o próprio produto e a operação com a IA no centro.

O que acontece com quem está começando a carreira?

Essa é a pergunta mais incômoda do estudo. Se as empresas que mais crescem contratam menos júniores, onde os profissionais vão aprender o ofício?

Durante décadas, o profissional em início de carreira aprendia fazendo as tarefas operacionais que agora os agentes fazem. Ele analisava a planilha, montava a apresentação, conciliava as contas. Com o tempo, ganhava repertório para virar especialista ou gestor. Se essas tarefas desaparecem, o caminho de formação precisa ser reinventado.

As startups do Vale ainda não têm a resposta, mas estão sentindo o problema primeiro.

O que isso significa para empresas grandes e tradicionais?

Significa que o próximo concorrente pode ter um décimo do seu tamanho e o mesmo valor de mercado. As startups nativas em IA não carregam as camadas de gestão, os processos manuais e as estruturas que as empresas estabelecidas construíram ao longo de décadas.

Kim e Koning sugerem uma implicação estratégica: se esse padrão se mantiver, “construir, importar e orquestrar capacidades de modelos” pode importar tanto para a vantagem competitiva quanto desenvolver capacidades humanas.

Para uma empresa tradicional, a lição não é demitir para ficar parecida com uma startup. É olhar para os próprios produtos e processos e perguntar: se começássemos hoje, com a IA disponível, quantas camadas precisaríamos? Quais funções existiriam? O que venderíamos de diferente?

Você sabe como se organiza uma empresa que nasceu depois da IA?

Ler o paper ajuda a entender o padrão. Mas é no Vale do Silício, conversando com fundadores, investidores e times dessas empresas, que se enxerga como elas tomam decisões, contratam, crescem e competem com estruturas que parecem pequenas demais para o tamanho do negócio. Ver de perto como funciona o organograma do futuro, antes que ele chegue ao seu setor, é o que a Missão Vale do Silício da StartSe oferece a líderes que querem redesenhar a própria empresa, e não só observar a concorrência mudar.