Edição 24 · Anatomia da Decisão · Novembro 2026 Executive Technology Review por Felipe Avila

Tenho passado as últimas semanas atrás de uma pergunta: como as empresas vão se organizar depois da IA. Três coisas me interessam em especial: o formato dos times, as competências que passam a valer e o jeito de medir se o trabalho deu certo.

Em outubro, a HubSpot, empresa americana de software de marketing, vendas e atendimento, mexeu nas três ao mesmo tempo, e fui ler os documentos. No centro da decisão está um dilema antigo, que voltou com a IA: automatizar as etapas que existem ou redesenhar o trabalho em torno do resultado que o cliente compra.

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N	o dia 6 de outubro, Yamini Rangan, presidente-executiva da HubSpot, mandou um memorando aos funcionários. A empresa cortaria cerca de 7% do quadro, perto de 660 pessoas, e mudaria a forma de se organizar.

Até ali, os times de produto eram divididos por módulo, um para marketing, outro para vendas, outro para atendimento. A partir dali, cada time responderia por um resultado que o cliente busca, como gerar demanda ou fechar vendas, de ponta a ponta.

"Os clientes não pensam em módulos e funcionalidades", escreveu Rangan. O plano também tirava camadas de gestão, para levar as decisões para perto de quem faz o trabalho.

A pergunta na mesa da HubSpot era de negócio: se o cliente compra um resultado, faz sentido organizar a empresa pelos produtos que ela vende?

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A leitura que mais circulou foi a de demissão por causa da IA. O britânico International Business Times destacou o corte ao lado da aposta da empresa em agentes, mesmo com Rangan escrevendo que a decisão "não é motivada por ganhos de eficiência com IA".

A segunda leitura é de mercado. O Boston Globe lembrou a queda forte da ação no ano e tratou o corte como resposta à pressão dos investidores.

As duas têm base e partem do corte. A minha leitura parte do desenho. A HubSpot mudou a unidade de trabalho, do módulo para o resultado do cliente, e o corte veio depois. Nas palavras do memorando, a redução foi "consequência desse trabalho, não o ponto de partida".

O que os documentos mostram

Primeiro mudou o que a empresa vende. Em setembro de 2025, no encontro anual com investidores, Rangan disse que a HubSpot passava de entregar software a entregar trabalho. Em abril de 2026, a empresa começou a cobrar o agente de atendimento por resultado: US$ 0,50 por conversa resolvida.

Depois mudou o tamanho dos times. Também em abril, a HubSpot contou que não contratava atendentes de primeiro nível desde 2024. Em agosto, Rangan descreveu times menores e mais focados.

O crescimento cobrou pressa. No mesmo agosto, a empresa reduziu a previsão de receita do ano. A retenção líquida de receita, que mede quanto os clientes que já pagam passam a gastar, ficou em 102%, abaixo do ano anterior. A reorganização veio com o crescimento já perdendo força, e a cronologia mostra que o desenho por resultado estava em teste desde abril.

Só então o organograma acompanhou. O documento entregue à SEC, o órgão regulador do mercado americano, em 6 de outubro, descreve o objetivo como "uma organização mais plana e mais rápida, focada nos resultados do cliente".

A DECISÃO Primeiro a empresa definiu o resultado que vende. Depois redesenhou o trabalho em torno dele.

O ganho que fica dentro da empresa

Na pesquisa anual da McKinsey publicada em agosto, oito em cada dez executivos dizem que a IA melhorou a própria produtividade. Só 37% veem algum efeito dela no lucro operacional.

A diferença mais visível nas empresas de alto desempenho está no desenho do trabalho. Perto de três em cada quatro delas redesenharam fluxos de trabalho por causa da IA, contra uma em cada quatro entre as demais.

Nos projetos de automação que acompanhei, vi esse intervalo de perto. A melhora aparecia na rotina da área, mas a eficiência acabava usada dentro da própria empresa e não virava economia no balanço. As grandes transformações chegavam ao balanço. A automação do dia a dia, na maioria das vezes, não.

O preço por conversa resolvida mostra o que muda quando a conta é feita pelo resultado. Para ganhar US$ 0,50, a HubSpot precisa que a conversa termine resolvida, e isso depende do atendimento inteiro, não de uma etapa dele. Quem vende resultado precisa de um time que responda pelo resultado.

É aí que mora a vantagem. Com preço por resolução, o custo de cada conversa resolvida vira a variável da concorrência, e ganha quem resolve mais barato o atendimento inteiro. O BCG encontrou o mesmo padrão em 2024: as empresas que lideram em IA põem perto de 70% do esforço em pessoas e processos.

A Allianz já tem o número desse desenho. Em 2025, na Austrália, a seguradora redesenhou o sinistro simples de alimentos estragados por falta de luz depois de tempestades, de até 500 dólares australianos. Sete agentes fazem o caminho inteiro, da cobertura à checagem de fraude e ao cálculo do valor, e uma pessoa decide o pagamento. O tempo de processar e pagar caiu 80%, de vários dias para horas.

Asfaltar o caminho antigo

Michael Hammer, ex-professor do MIT, deu nome a esse padrão em 1990, num artigo na Harvard Business Review chamado "Reengenharia do trabalho: não automatize, elimine". Ele chamou o erro de "asfaltar a trilha das vacas".

A imagem vem do campo. No pasto, as vacas abrem trilhas tortas, desviando de pedras e buracos. Anos depois, alguém asfalta a trilha e ela vira estrada, com as mesmas curvas, mesmo que as pedras já não estejam lá.

Para Hammer, era isso que as empresas faziam com os computadores. Pegavam processos feitos para o papel, cheios de conferências e carimbos, e os deixavam mais rápidos sem perguntar se ainda faziam sentido.

O exemplo dele era o contas a pagar da Ford, com mais de 500 pessoas conferindo pedido, nota e recebimento. A Ford passou a pagar na entrada da mercadoria, sem conferir papéis, e a área ficou com 75% menos gente.

A IA repõe o dilema de Hammer em outra escala. Um agente faz em segundos a primeira versão de cada etapa. Se as etapas continuam as mesmas, a empresa ganha velocidade num processo que talvez nem devesse existir. A HubSpot começou por outra pergunta: qual resultado o cliente compra, e quem responde por ele.

Onde começa o processo feito para IA

Na minha leitura, o processo feito para IA começa em dois passos, e o primeiro independe da IA: escolher a dor do cliente que o processo resolve. É dela que sai o indicador a melhorar, como o tempo de resposta, as reclamações ou a nota que o cliente dá à empresa.

O segundo passo é dar esse resultado a um time só, com gente de negócio e de tecnologia trabalhando junto. A tecnologia continua cuidando da base que serve à empresa inteira, como dados, segurança e as plataformas. O que é resultado do cliente fica com o time misto. Quando produto e engenharia ficam em áreas separadas, cada uma entrega a sua parte e o resultado fica sem dono.

A cultura acompanha o que se mede. Em abril de 2025, o Duolingo anunciou que avaliaria os funcionários pelo uso de IA. Um ano depois, o presidente-executivo, Luis von Ahn, voltou atrás e passou a avaliar a contribuição de cada um para a empresa. "Não acho que estava certo", disse em maio ao podcast Rapid Response.

O que cada área leva à mesa

Quem preside a mesa, com o conselho, define quem responde pelo resultado e em que prazo o indicador do cliente precisa mudar. Como mudança de processo mexe com emprego, essa decisão costuma travar quando fica sem dono. Na HubSpot, o conselho aprovou o plano em 1º de outubro, cinco dias antes do memorando.

O negócio traz a dor do cliente que o processo resolve e o indicador que mostra essa dor hoje, como tempo de resposta, reclamações ou cancelamentos.

O financeiro traz o custo por unidade de resultado, por pedido ou por cliente atendido, medido antes da mudança, para o ganho aparecer no balanço.

A tecnologia traz o mapa do processo como ele roda, com cada repasse entre áreas, onde um agente faria a primeira versão e quanto custa revisar o que ele produz.

O RH traz o desenho dos times e a forma de avaliar, pela melhora do processo em vez do uso da ferramenta. Nos times que acompanho, os mais jovens dominam a ferramenta e os mais experientes questionam mais o que ela entrega; o time que junta os dois revisa melhor.

O que muda a partir daqui

A HubSpot fez a mudança com o crescimento já desacelerando, e o efeito ainda vai aparecer. O número a acompanhar é a retenção líquida de receita, que estava em 102% no segundo trimestre. A empresa divulga o terceiro trimestre na quarta-feira, 4 de novembro. Se esse número volta a subir, os times organizados por resultado estão entregando o que o cliente compra. Se fica parado, a reorganização ainda é só corte.

Quem chega à mesa com a dor do cliente escolhida e um time que responde por ela decide a IA pelo resultado que ela precisa entregar.

As perguntas que você leva para a sua mesa

1	Que dor do cliente o processo que a sua empresa está automatizando resolve? Se a resposta é deixar uma área mais rápida, falta escolher o indicador do cliente que deve mudar.
2	Quem responde, de ponta a ponta, pelo resultado desse processo? Se a resposta tem duas áreas, ele ainda não tem dono.
3	A sua empresa avalia as pessoas pelo uso de IA ou pela melhora do processo? Se for pelo uso, o time vai otimizar o uso.
4	Quanto custaria reorganizar um time em torno de um resultado do cliente, e em quanto tempo o indicador desse cliente pagaria a conta? Sem esse número, o redesenho entra na mesa como opinião.