Um ano depois, diz que a aposta compensou. A sua história tornou-se um caso de teste no mundo real sobre o que acontece quando uma empresa passa de operações lideradas por humanos para um modelo AI-first quase da noite para o dia.
Uma empresa de comércio eletrónico que se transformou numa experiência com IA
A empresa no centro desta polémica é a Dukaan, uma start-up indiana que ajuda pequenas empresas a criar lojas online. O fundador e CEO, Suumit Shah, já apostava fortemente na automação, mas no verão de 2023 ultrapassou uma linha que muitos executivos ainda temem.
Shah despediu cerca de 90% da equipa e substituiu a maior parte da função de apoio ao cliente por chatbots de IA. Segundo o seu próprio relato, o objetivo foi brutal mas simples: cortar drasticamente os custos operacionais e acelerar o atendimento ao cliente.
Numa única reestruturação, os agentes humanos de suporte foram em grande parte substituídos por sistemas de IA, transformando a empresa num laboratório vivo de automação à escala.
A decisão desencadeou críticas imediatas por parte de trabalhadores, comentadores de tecnologia e especialistas em ética. Muitos questionaram como é que uma start-up que deve o seu crescimento às pessoas as poderia descartar tão rapidamente em favor de algoritmos.
Um ano depois, o fundador chama aos resultados “positivos”
Apesar da reação negativa, Shah passou o último ano a reforçar a sua decisão. A sua avaliação da mudança é, nas suas palavras, “positiva”, sobretudo no lado do negócio voltado para o cliente.
Principais ganhos de desempenho que ele destaca
Com base em números que partilhou, a Dukaan registou mudanças relevantes na forma como o suporte é prestado:
- O tempo médio de resposta desceu de pouco menos de dois minutos para respostas quase instantâneas.
- O tempo para resolver problemas comuns caiu de mais de duas horas para apenas alguns minutos.
- O suporte passou a estar disponível a qualquer hora, sem necessidade de horários por turnos.
- Os custos associados a salários, formação e espaço de escritório diminuíram significativamente.
Perguntas de clientes que antes ficavam em fila agora recebem respostas automatizadas em segundos, com a equipa humana a intervir apenas em casos extremos.
Shah defende que os clientes acolhem bem esta mudança porque obtêm respostas mais rápidas e menos atrasos em períodos de maior afluência. Na sua perspetiva, custos mais baixos mais suporte mais rápido equivalem a um negócio mais saudável.
Os críticos contrapõem que a velocidade não conta a história toda. Questionam se a precisão, a empatia e a lealdade à marca a longo prazo podem ser medidas tão facilmente como os tempos de resposta.
Um medo familiar: a IA vai ficar com todos os empregos?
A história da Dukaan alimenta diretamente um debate mais amplo que se vem a construir há anos: o que acontece ao trabalho quando a IA se torna barata, poderosa e sempre disponível?
Dois campos opostos sobre a IA no local de trabalho
As reações tendem a cair em dois grandes grupos.
De um lado estão os que acolhem a IA como uma forte ferramenta de apoio aos humanos. Veem benefícios claros em automatizar:
- Tarefas repetitivas, como reposições de palavra-passe ou questões básicas de envio.
- Introdução de dados rotineira e geração simples de relatórios.
- Integração padronizada (onboarding), perguntas frequentes (FAQs) e explicações de políticas.
Para estes, a IA liberta as pessoas para se concentrarem em trabalho especializado: criação de relações, resolução de problemas complexos, planeamento estratégico e campanhas criativas.
Do outro lado estão os que veem uma crise de emprego lenta mas progressiva. Apontam para casos como o da Dukaan como prova de que, quando a IA for “boa o suficiente”, gestores podem optar por remover trabalhadores por completo em vez de apenas os “assistir”.
Para os críticos, a Dukaan é menos uma história de inovação e mais um sinal de alerta sobre a rapidez com que funções de escritório podem desaparecer.
Onde os apoiantes veem eficiência, os opositores veem um futuro em que os colaboradores de nível intermédio são esvaziados e apenas um pequeno grupo de especialistas altamente pagos permanece.
O que a experiência da Dukaan realmente nos diz
A Dukaan está longe de ser a única empresa a usar chatbots, mas poucas foram tão longe, tão depressa. Isso torna este caso uma lente útil, mesmo que seja apenas um exemplo num panorama ruidoso.
Contexto: o apoio ao cliente está feito para automação
O apoio ao cliente sempre foi uma das funções mais prováveis de ser atingida com força pela IA. Muitas questões são repetitivas, baseadas em regras e ligadas a dados estruturados - o que joga a favor dos pontos fortes da IA.
| Tipo de tarefa | Adequação à IA | Vantagem humana |
|---|---|---|
| Acompanhamento de encomendas e estado de entrega | Alta – os dados são estruturados e padronizados | Baixa – é sobretudo trabalho de consulta |
| Verificação de elegibilidade para reembolso | Alta – decisões baseadas em regras | Média – casos limite exigem julgamento |
| Clientes irritados ou em sofrimento | Baixa – é necessária nuance emocional | Alta – empatia e capacidade de negociação |
| Investigações de fraude ou abuso | Média – deteção de padrões ajuda | Alta – contexto, risco legal, ética |
Nesse sentido, os números da Dukaan sobre respostas mais rápidas e resoluções mais rápidas não surpreendem. As questões maiores estão noutro lugar: o que acontece às pessoas que desempenhavam essas funções e que responsabilidades têm as empresas quando cortam pessoal em favor de máquinas?
Tensão ética: eficiência contra meios de subsistência
A IA não existe num vácuo. Decisões como a de Shah situam-se na interseção entre objetivos de lucro, expectativas sociais e vidas individuais.
Os apoiantes argumentam que uma empresa mais enxuta e automatizada está melhor posicionada para sobreviver num mercado de comércio eletrónico implacável. Se um chatbot consegue fazer o mesmo trabalho por uma fração do preço, dizem, recusar usá-lo pode ser comercialmente ingénuo.
Os detratores salientam que os trabalhadores são frequentemente tratados como descartáveis nestas transições. Despedimentos em grande escala podem repercutir-se nas economias locais, sobretudo quando acontecem rapidamente e sem reconversão profissional (reskilling) ou apoio.
A fricção é clara: investidores querem margens, clientes querem serviço instantâneo e empregados querem trabalho estável. A IA empurra estas exigências para um conflito direto.
Alguns especialistas em políticas defendem agora medidas como fundos de requalificação, impostos sobre IA, ou esquemas de partilha de lucros para distribuir os ganhos da automação de forma mais equilibrada.
Como o trabalho “AI-first” pode parecer na prática
Para além desta empresa, setores inteiros estão a testar discretamente como poderá ser uma estrutura “AI-first”. Em vez de começarem com pessoas e acrescentarem ferramentas, começam com software e acrescentam humanos apenas onde necessário.
Imagine uma operação típica de retalho online a usar este modelo:
- Um agente de IA trata da maioria dos pedidos por e-mail, chat e redes sociais.
- Apenas cerca de 5–10% dos casos complexos ou sensíveis são escalados para especialistas humanos.
- Sistemas de IA produzem relatórios diários de desempenho e recomendam ajustes de preços.
- A equipa humana foca-se em relações com fornecedores, estratégia de produto e resolução de disputas com risco legal ou reputacional.
Num cenário assim, o total de trabalhadores é muito menor do que numa configuração tradicional, mas as funções restantes são mais qualificadas e melhor pagas. A tensão, mais uma vez, está na diferença entre o número de empregos perdidos e o número de novas funções criadas.
Termos-chave e riscos que vale a pena desmontar
Duas expressões aparecem frequentemente nestes debates: “chatbot” e “substituição de empregos”. Ambas escondem complexidade.
Um chatbot moderno não é apenas uma caixa de FAQ com respostas pré-programadas. Pode ligar-se a bases de dados de encomendas, sistemas de pagamento e plataformas de logística. Essa conectividade permite-lhe agir e não apenas responder. O risco é que erros, dados de treino enviesados ou configurações incorretas possam escalar para milhares de más decisões em poucos minutos.
A substituição de empregos, entretanto, nem sempre significa desemprego imediato. Para alguns trabalhadores, a IA remodela tarefas em vez de as substituir. Para outros, como no caso da Dukaan, as funções desaparecem rapidamente. A velocidade da mudança é o que cria o choque: raramente os trabalhadores têm tempo para requalificar-se, mudar-se ou negociar melhores indemnizações.
Empresas que considerem movimentos semelhantes podem executar cenários estruturados com antecedência: o que acontece se 50% do trabalho repetitivo for automatizado em dois anos? Que novas funções emergem? Que trabalhadores conseguem, realisticamente, transitar? Exercícios deste tipo ajudam a identificar necessidades de formação antes de o corte acontecer.
A experiência da Dukaan não será a última. À medida que a IA generativa melhora e as ferramentas ficam mais baratas, mais fundadores enfrentarão a escolha de Shah: extrair o máximo de eficiência das máquinas ou manter mais humanos do que a folha de cálculo exige. A linha que cada empresa traçar moldará não apenas a sua contabilidade, mas também a forma futura do próprio trabalho.
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