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Ensaio · Tecnologia e gestão

O celeiro

Se a IA produz mais depressa do que a empresa consegue conferir e absorver, o gargalo mudou de lugar, e o dono precisa ir medi-lo onde ele está.

Ler com IA
Claude ChatGPT
Pintura de uma paisagem de outono: três medas de feno enormes, em forma de sino, erguem-se num campo de restolho sob nuvens escuras e carregadas; ao pé das medas, um pastor pequeno quase se perde; dezenas de ovelhas pastam em primeiro plano; ao fundo à direita, telhados de casas de fazenda.
Jean-François Millet, Medas de feno: outono, c. 1874. Óleo sobre tela. The Metropolitan Museum of Art, Nova York (Bequest of Lillian S. Timken, 1959). Domínio público (CC0), via Met Open Access.

As medas de Millet

Por volta de 1874, Jean-François Millet pintou três medas de feno enormes num campo de restolho, sob um céu que escurece.1 Um pastor, pequeno, quase desaparece ao pé delas; as ovelhas pastam o que sobrou da ceifa; ao fundo, à direita, aparecem os telhados de uma fazenda. A safra do ano inteiro está ali, em três volumes, e só vale o que valer quando chegar seca ao inverno. O quadro mostra a colheita feita e deixa fora o celeiro que a vai proteger, que é justamente o que decide o valor do grão.

Lembrei das medas ao ler o Technology Trends Outlook 2026, sexta edição do relatório anual da McKinsey, publicada em 15 de setembro e assinada por Michael Chui, Roger Roberts e Tanguy Catlin.2 São 14 tendências, de agentes de software a robôs, de chips a satélites, e dos cinco temas que os autores destacam fiquei com o que trata de avanços que chegam mais depressa do que a capacidade de absorvê-los. Os autores o condensam em duas frases, “A IA é o acelerador mais poderoso da história recente. Sua velocidade também é seu maior obstáculo”, e a segunda delas merece ser lida com vagar.

O relatório fala de laboratório, de fábrica e de subestação. A frase, porém, serve igualmente a quem dirige uma empresa de quinze ou de quinze mil pessoas, e é dessa versão que tratam as páginas seguintes.

Três filas com o mesmo formato

Os exemplos que a McKinsey dá têm todos o mesmo desenho. Na indústria farmacêutica, a IA já propõe milhares de candidatos a remédio no tempo em que antes se gerava um punhado, mas não comprime os anos de bancada, de ensaio clínico e de revisão regulatória que vêm depois. Em ciência de materiais, os compostos promissores chegam mais rápido do que os laboratórios conseguem sintetizá-los e validá-los. No software, o texto diz que a IA está “produzindo código mais depressa do que os sistemas humanos conseguem revisar, testar e implantar com segurança”, e que os sistemas das empresas se enchem, por isso, de código frágil.

Eliyahu Goldratt deu nome a isso em A Meta, romance de 1984 passado numa fábrica: o rendimento de um sistema é o da sua etapa mais lenta, a restrição, e acelerar qualquer outra etapa apenas amontoa estoque diante da restrição.3 A ceifa ficou mais rápida; o celeiro continua com a porta do tamanho de sempre. O que o relatório descreve como “avanço” é, visto da empresa, estoque de coisa feita e ainda não conferida, e estoque parado custa dinheiro mesmo quando ninguém o põe na contabilidade. Custa, e muito.

O código que alguém precisa ler

Escrevi na página Sobre deste site que construo com IA e mantenho a responsabilidade humana sobre dados, testes e decisões. Lida ao lado do relatório, a frase descreve um celeiro: o que a máquina escreve em minutos, alguém precisa conferir contra um critério de aceite, e esse alguém tem o ritmo de uma pessoa, com agenda, com fadiga e com outras reuniões.

Dentro de uma empresa média, o estoque aparece com outros nomes. São as automações que o agente montou e que ninguém abriu para ler, as respostas de atendimento redigidas em lote e nunca amostradas, as variações de campanha que subiram sem ninguém perguntar qual delas responde à pergunta certa. A produção cresceu por um fator grande e a conferência ficou onde estava, de sorte que a razão entre o que foi feito e o que foi visto aumenta a cada semana, sem alarme, porque nada quebra enquanto a fila não cai sobre alguém. Ninguém avisa.

Quem é o revisor? Se a resposta, numa empresa pequena, for o próprio dono, a fila anda à velocidade da agenda dele, e a assinatura da IA, por mais barata que seja, já não governa o custo: quem o governa é a atenção de uma pessoa, a mais escassa e a menos medida de todas.

Duas medidas bastam para começar, e ambas saem de uma planilha simples. A primeira é o tamanho da fila: quantos itens produzidos por máquina aguardam conferência humana. A segunda é a idade do item mais velho, porque uma fila de cem itens com dois dias é rotina, e uma fila de vinte com dois meses é um acidente à espera de data. Com as duas à vista, vale a regra que a manufatura já aprendeu, a de limitar o trabalho em andamento: quando a fila passa do teto, a máquina para de produzir até que alguém a esvazie.

A rede que não acompanha

A parte mais concreta do relatório trata de energia. A corrida por escala de IA, dizem os autores, esbarrou numa restrição que nenhuma engenhosidade dos grandes provedores resolve por inteiro, a potência elétrica, e o trecho central merece ser lido devagar: “Data centers podem ser construídos mais depressa do que as linhas de transmissão, as subestações e os transformadores necessários para alimentá-los podem ser fornecidos.” Segundo o texto, os transformadores têm em muitos mercados prazo de entrega superior a dois anos, e mais de 2.500 gigawatts de projetos de energia esperam, parados, em filas de conexão no mundo inteiro.

As filas de conexão têm a mesma estrutura da fila de revisão: alguém construiu depressa a parte que dá prestígio e deixou sem dono a parte que liga uma coisa à outra. A McKinsey acrescenta que garantir potência de computação confiável passou a valer, para as empresas, tanto quanto garantir talento ou capital, e a consequência para quem gere um negócio menor é uma pergunta: onde está o meu transformador?

Numa empresa comum, o transformador recebe outros nomes. Pode ser o fornecedor que leva três semanas para liberar um acesso, o jurídico que lê contrato às quintas, a única pessoa que conhece sozinha um sistema. Em qualquer dos casos, o investimento em mais capacidade de produção se perde enquanto a etapa seguinte permanece do mesmo tamanho. Quem vai medi-la? O dono, porque cada diretoria tende a medir a sua e a aceitar a fila do vizinho como se fosse clima.

Produzido, conferido, em uso

O relatório projeta, a partir do primeiro semestre de 2026, que cinco das 14 tendências recebam mais do que o dobro do investimento de 2025, entre elas o desenvolvimento de software por agentes. Se a projeção se confirmar, a ceifa vai acelerar ainda mais, e a fila diante do celeiro crescerá na mesma proporção, a menos que alguém a meça e decida alargar a porta.

O mercado de trabalho já insinua onde está a escassez. Segundo os autores, em conectividade, cibersegurança, energia, ciências da vida e mobilidade, mais da metade das vagas anunciadas eram de funções alheias à pesquisa, como operações, vendas e administração, sinal de que a tecnologia saiu do laboratório e está sendo implantada. Nas quatro tendências ligadas à IA e nos semicondutores específicos, mais de 75% das vagas eram de pesquisa e desenvolvimento. Contrata-se, portanto, quem faz a máquina, muito mais do que quem a recebe na operação, e as empresas que usam IA herdam essa distância sem que nenhum fornecedor a feche por elas.

Escrevi em Dois relógios que uma safra com trinta dias de vida está censurada, que ainda não disse o que vale, e que quem a julga cedo premia o que é rápido e pune o que é profundo. A produção de uma IA sofre do mesmo vício de calendário. Um painel que conta o que foi gerado ao fim do dia registra a foice, e quem decide com ele vai sempre achar que a empresa cresce; só o dado de quanto foi conferido, quanto entrou em produção e quanto está em uso informa onde o grão realmente chegou.

Proponho três colunas para qualquer trabalho que passe por máquina: produzido, conferido, em uso. A primeira mede a capacidade de ceifar, a segunda a capacidade de revisar e a terceira a de receber, e a decisão de investimento se faz olhando a menor das três, porque só ela diz onde o dinheiro vai render. Uma empresa pode descobrir, nessa tabela simples, que comprou ceifeiros em excesso e que lhe faltam revisores. A máquina funciona e fica; a correção mais barata está em contratar ou treinar quem confere, em fixar os critérios de aceite antes da produção e em desenhar a porta do celeiro no mesmo dia em que se compra a foice.

O celeiro

As medas de Millet me interessam pelo que o quadro deixa em aberto. O trabalho está pronto e o céu está fechando, e o que as salvará é um celeiro que a moldura não mostra, como ficam além dos painéis de gestão as etapas em que o valor de fato se realiza. Um dono de empresa tem de ir até lá, aonde a pintura não o leva.

Do que a sua empresa produziu esta semana com ajuda de máquina, quanto já entrou no celeiro?

Fonte: Michael Chui, Roger Roberts e Tanguy Catlin, “McKinsey Technology Trends Outlook 2026”, McKinsey & Company, 15 de setembro de 2026, acesso em 30 de setembro de 2026.


  1. MILLET, Jean-François. Medas de feno: outono (Haystacks: Autumn), c. 1874. Óleo sobre tela. The Metropolitan Museum of Art, Nova York, Bequest of Lillian S. Timken, 1959, nº 60.71.12, objeto 437097. https://www.metmuseum.org/art/collection/search/437097. A descrição da cena é minha, feita a partir da imagem. ↩

  2. CHUI, Michael; ROBERTS, Roger; CATLIN, Tanguy. McKinsey Technology Trends Outlook 2026. McKinsey & Company, 15 de setembro de 2026, acesso em 30 de setembro de 2026. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-top-trends-in-tech. Todas as citações do relatório neste ensaio são traduções minhas do inglês, assim como os números (2.500 GW, dois anos, cinco das 14 tendências). ↩

  3. GOLDRATT, Eliyahu M.; COX, Jeff. A Meta (The Goal). Publicado originalmente em 1984. A Teoria das Restrições, que o romance apresenta, sustenta que o rendimento de um sistema é limitado por sua restrição. ↩

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