Tem um post no Reddit que circulou semana passada e que resume bem o momento que a gente está vivendo. Um desenvolvedor conta que ouviu o próprio chefe dizer, na frente de todos os devs do time, que com o salário dele dava para assinar quarenta Claude Codes — e que tudo o que demorava uma semana, agora podia ser feito em uma hora.
O chefe descobriu IA semana passada. Já está subindo informação sensível para ambiente de produção. Já demitiu metade da equipe em outra frente da holding — quase duzentas pessoas. E está fazendo a conta de quanto vai economizar trocando o time técnico por assinaturas mensais.
Esse personagem existe em todas as empresas, em todas as cidades, em todas as épocas. Ele só mudou de assunto.
O lado bonito primeiro
Vou começar dizendo o que acredito, porque o resto do texto vai dar a impressão de que não acredito.
Cada onda de avanço tecnológico, na história, criou mais riqueza do que destruiu. Os luditas quebraram máquinas com medo de perder o emprego na Revolução Industrial. Não funcionou — e a razão é simples: tecnologia gera riqueza líquida na sociedade, e essa riqueza, no agregado, beneficia muito mais gente do que prejudica. A máquina não mata o humano. Desloca o valor.
Sempre houve espaço para o artesão. Existe para o ceramista, existe para o enxadrista que joga contra um motor que ele jamais vai vencer, existe para o desenvolvedor que sabe o que está construindo. Em 1500, ninguém saberia explicar para um camponês o que é um YouTuber. Estamos no mesmo ponto da curva.
A IA é boa. Ela vai criar mais emprego do que vai destruir. O sentimento honesto sobre ela deveria ser de gratidão.
O lado feio
O lado feio é o do chefe que assina quarenta Claude Codes e acha que tem time técnico.
Acontece que adoção de IA não é compra de licença. É decisão de arquitetura. E a maioria absoluta da liderança que está tomando essa decisão hoje no Brasil tem uma visão tão rasa do que está acontecendo que daria pena se não desse raiva.
Decisão rasa toma cinco minutos. A conta de uma decisão rasa demora cinco anos para chegar — e quando chega, normalmente vem inteira. Sistema que trava em produção, conta de API dez vezes maior que o previsto, dado de cliente no log de modelo de terceiros.
A versão curta da história é essa: o chefe descobre uma ferramenta. Posta sobre eficiência no LinkedIn. Demite gente. Sobra um tech lead que aceita o desafio porque está com medo de ser o próximo. Por três meses, parece que está dando certo. Aí o sistema trava em produção num horário ruim e ninguém entende por quê. Aí a conta de API vem dez vezes maior que a estimativa otimista. Aí alguém percebe que dados de cliente foram parar num prompt enviado para o log de um modelo de terceiros. Aí o chefe descobre que substituir o time não saiu pelo preço da assinatura.
Eu até entendo o imediatismo. O caixa aperta, o investidor cobra, o concorrente posta no LinkedIn que cortou cinquenta por cento da equipe técnica. Tem hora que cortar parece a única decisão executiva possível.
O problema é que decisão rasa toma cinco minutos. A conta de uma decisão rasa demora cinco anos para chegar — e quando chega, normalmente vem inteira.
"Alguém já previu o boom do vibe coding agora esse ano. A desgraça de problemas vai começar a pipocar mais fundo no final do ano para que em 2027 as empresas voltem atrás porque deu ruim ou porque ficou caro demais manter IA rodando."
Concordo. A diferença é que não acho que essa volta vai acontecer em comunicado oficial. Vai acontecer em silêncio. Em projeto que para. Em sistema que vaza. Em conta de API que ninguém previu. As empresas que estão adotando IA da pior forma possível não vão fazer coletiva para anunciar o erro — vão só sumir do mercado.
Ep. 02 — Carolina Pessoa e Carolina Gaspar: adoção profunda no lugar certo
Quem vai ficar em 2027 é quem está fazendo o oposto do chefe das quarenta assinaturas.
No segundo episódio do Na Colmeia, conversamos com Carolina Pessoa e Carolina Gaspar, advogadas do escritório Ferreira Pessoa Advogados Associados. A conversa rendeu justamente porque elas estão indo na contramão da pressa.
Estão adotando IA com profundidade, sem perder de vista o que é específico da profissão — o atendimento humano, a leitura do caso concreto, a sensibilidade de lidar com cliente em situação difícil. Não estão correndo para trocar o time por agente. Estão entendendo onde a tecnologia ajuda e onde ela atrapalha. Mantendo o que diferencia o escritório e automatizando o que consome tempo sem agregar.
Esse é o caminho que eu defendo. Não é tão chamativo quanto demitir metade do time e postar sobre eficiência. Mas é o que vai estar de pé em 2027.
O episódio está no YouTube e no Spotify. Oferecimento de EpicFlow e Aizen CRM.
A tecnologia é o melhor que aconteceu com o trabalho humano em duzentos anos. A liderança que está tomando decisão sobre ela na maioria das empresas brasileiras é o pior. E o que vai acontecer no meio é dor para muita gente — começando pelo dev do Reddit, terminando no chefe que vai descobrir tarde demais o que estava substituindo.
Esse é o sentimento que eu tenho hoje sobre IA: gratidão pela tecnologia, cinismo pela maioria das pessoas decidindo o que fazer com ela.
Sua empresa está adotando IA com profundidade ou com pressa?
Antes de demitir ou assinar, vale entender onde IA realmente gera retorno na sua operação — e onde ela cria risco. É exatamente isso que a consultoria da HiveAgent faz.
Falar com a HiveAgentPerguntas frequentes
É possível substituir um time de desenvolvimento por ferramentas de IA?
Não diretamente. Adoção de IA não é compra de licença — é decisão de arquitetura. Ferramentas como Claude Code aceleram a escrita de código, mas não substituem quem entende o que está construindo. Sem time técnico, os riscos surgem rápido: sistema trava em produção sem ninguém para diagnosticar, conta de API vem dez vezes maior que o previsto, dados de cliente vão para logs de modelos de terceiros. A conta dessa decisão rasa demora cinco anos para chegar — mas quando chega, vem inteira.
Por que a adoção de IA não é simplesmente compra de licença?
Porque IA envolve decisão de arquitetura: quem pode acessar quais dados, como o output é validado antes de ir para produção, qual é o custo real de operação em escala. Compra de licença resolve o acesso à ferramenta — não resolve nenhuma dessas perguntas. Empresas que tratam IA como compra de software descobrem isso nos primeiros três meses de produção real.
O que vai acontecer com empresas que adotaram IA de forma rasa?
A maioria não vai fazer coletiva para anunciar o erro — vai sumir em silêncio. Em sistema que para. Em conta de API que ninguém previu. Em dado de cliente que vazou. Em produto que era inteligente e virou previsível. O movimento esperado para 2027 é de reversão discreta: projetos que param, arquiteturas que voltam para soluções mais simples, contrações que se revelaram mais caras do que as demissões que as pagaram.
Qual é o caminho correto de adoção de IA para empresas?
O caminho que vai estar de pé em 2027 é adotar IA com profundidade, sem perder de vista o que é específico do negócio. Entender onde a tecnologia ajuda e onde ela atrapalha. Manter o que diferencia a empresa e automatizar o que consome tempo sem agregar valor. Não é tão chamativo quanto demitir metade do time e postar sobre eficiência — mas é o que funciona.