O eixo

O salão do eixo

Na fotografia de Louis Lafon, feita por volta de 1880, o teto do salão é de vidro, e logo abaixo dele correm eixos de ferro com polias, de onde descem correias até as máquinas alinhadas junto à parede.¹ Uma só fonte de força, a máquina a vapor, movia o conjunto inteiro por esses eixos, e cada máquina ficava onde a correia alcançava, e não onde o trabalho pediria. Quem quisesse mover uma bancada tinha de refazer o caminho da correia.

O economista Paul David contou o que aconteceu quando o motor elétrico chegou a salões como esse.² A eletricidade estava tecnicamente disponível nos anos 1880, e o salto de produtividade só apareceu nas estatísticas por volta da década de 1920, cerca de quatro décadas depois. As primeiras fábricas trocaram a máquina a vapor por um motor grande e deixaram o resto como estava, eixos, correias e leiaute, e ganharam pouco. O ganho veio depois, quando um motor passou a acionar cada máquina e o prédio pôde ser repensado: térreo único, claro, com as máquinas dispostas na ordem do trabalho e não na ordem do eixo.

Lembrei-me do salão ao ler a edição de 18 de setembro de 2026 do CEO Shortlist, o boletim quinzenal em que os editores da McKinsey selecionam ideias para a alta direção.³ A página-índice do boletim muda a cada duas semanas, e a edição que está no topo hoje se chama “Da produtividade aos retornos” e trata, em duas notas, do que as empresas estão tirando do dinheiro que gastaram com IA.

Quem sente e quem mede

Os números da primeira nota cabem em três linhas. Na pesquisa global mais recente da McKinsey, 80% dos funcionários dizem que a IA melhorou a sua produtividade e metade diz que ela os ajuda a decidir melhor. A parcela de empresas que atribui à IA um efeito mensurável no lucro antes de juros e impostos (o EBIT) é de 37%, “essencialmente inalterada” em relação ao ano anterior, embora mais organizações estejam espalhando a tecnologia pela empresa. O boletim resume: “O impacto financeiro da empresa, no entanto, não acompanhou.”

A diferença entre as duas colunas é de método de medir. Produtividade é um relógio que a própria pessoa consulta: suponha que uma tarefa passe de trinta minutos para doze, e ela sente a diferença. Lucro é um relógio que só o livro-caixa consulta, e ele só se mexe se os dezoito minutos economizados forem vendidos, gastos em outra tarefa que gere receita, ou virarem um posto a menos. Enquanto nada disso acontece, a pessoa tem razão e o balanço também, cada um no seu relógio, como escrevi em Dois relógios a propósito de outro problema. Ninguém mente.

O mesmo boletim aponta quem escapa da armadilha: cerca de 6% das empresas, que, nas palavras da nota, se destacam por “redesenhar os fluxos de trabalho em torno da IA, em vez de acrescentá-la aos existentes”. A lição é a de David, um século depois.

Trocar o vapor pelo motor, ou o digitador pelo agente, sem mexer no salão, é ficar na primeira fase da eletrificação.

O eixo da sua empresa

Em quase toda empresa média há um eixo que ninguém desenhou e de onde todos os trabalhos pendem: um cadastro que passa por três mãos, uma aprovação por mensagem que só o dono dá, uma planilha de conferência feita à mão na sexta. A IA entra por onde a correia alcança, e acelera o trecho que já existia. O ganho individual aparece, porque cada trecho ficou mais rápido, e o lucro não se mexe, porque o percurso total é o mesmo, com as mesmas esperas entre uma mão e outra.

No site descrevo meu método assim: o diagnóstico vem primeiro, uma semana olhando o que existe antes de tocar em qualquer coisa, e o sistema só depois de entender como a operação funciona. Relida ao lado da nota da McKinsey, a sequência me parece a resposta ao eixo. Antes de pôr IA num fluxo, vale desenhar o fluxo inteiro, do primeiro contato do cliente ao dinheiro na conta, marcar quantos passos existem, quais passam por mais de uma pessoa e onde a coisa espera. Muitos passos deixam de existir quando se olha o desenho, e nenhuma máquina precisa ser mais rápida num passo que desapareceu.

Um exemplo, inventado para ilustrar e sem dado de empresa nenhuma: um pedido de orçamento passa hoje pelo atendente, pelo comercial e pelo financeiro antes de virar proposta. A IA pode redigir a proposta em segundos, e o pedido continua parado nas três filas, à espera de cada aprovação. Redesenhar seria decidir que o atendente aprova sozinho até certo valor, que o financeiro só vê o que passa dele, e que a proposta nasce pronta na primeira resposta. O ganho vem da regra nova. A máquina apenas a cumpre depressa.

Redesenhar o salão é uma decisão do dono, e a razão é que ninguém abaixo dele pode mover o eixo. Quem trabalha no trecho consegue apertar o trecho. Quem tem autoridade sobre a ordem do trabalho, sobre quem aprova o quê e sobre o que se deixa de fazer, é quem responde pela empresa. Na história de David, o ganho coube às fábricas repensadas, e repensar um prédio é decisão de quem paga por ele.

A conta que aparece depois

A segunda nota do boletim traz o número que mais me interessou. Os preços dos tokens, a unidade de consumo dos modelos de IA, continuam caindo, e o gasto das empresas com IA continua subindo. Quem tenta economizar costuma mirar as despesas mais visíveis, a escolha do modelo e o consumo de tokens. A nota lembra que, para um agente de atendimento ao cliente num banco, os tokens podem responder por apenas 20% a 25% do custo de uma execução, e a supervisão humana, por 70% a 75%. E conclui: “O número que importa é o custo totalmente carregado para concluir uma tarefa, como uma solicitação resolvida ou a integração de um cliente, confrontado com o valor que ela cria.”

Em O preço de tudo escrevi que o custo de aquisição é uma fração e que a mídia controla só o numerador. O custo da IA é outra fração, e o denominador dela é a tarefa terminada. Uma conversa de atendimento pode ser contada como respondida pelo robô, e o atendente ainda precisar revê-la, corrigi-la ou refazê-la. Se a tarefa “conversa resolvida” fosse definida como a que se fecha sem que o cliente volte em sete dias (a definição é minha, e cada empresa deve escolher a sua), o custo por tarefa concluída incluiria a assinatura, o consumo, a revisão, o retrabalho e a escalada ao humano.

O que essa conta ensina ao dono é onde o dinheiro está. Com 70% a 75% do custo na supervisão, a economia está em tornar a conferência barata desde o desenho; cortá-la só rende até o mês do primeiro incidente. Conferência barata quer dizer campos de valores fechados, critérios de aceite escritos antes de a tarefa começar, amostragem em vez de leitura integral onde o risco é baixo, e leitura integral onde o risco é alto. No ensaio O celeiro tratei da fila que se forma quando a máquina produz mais depressa do que alguém consegue conferir; a fila é o lugar onde esses 70% se acumulam antes de aparecerem no balanço.

O salão novo

Uma prova modesta, que qualquer empresa faz em um trimestre, cabe em quatro passos. Escolher um fluxo que começa no cliente e termina em dinheiro. Desenhá-lo inteiro, como ele é e não como o manual o descreve. Redesenhá-lo no papel, eliminando passos e espera antes de pôr máquina em algum deles. E medir, no fim, o custo por tarefa concluída, contra o mesmo número medido no início, com as horas de supervisão contadas e com o dono como responsável pela leitura.

Li o boletim de 18 de setembro, o que significa que não li a pesquisa global nem a análise de economia de agentes para as quais ele remete; as duas estão indicadas nos links da própria nota, e a leitura delas pode refinar o que está dito aqui. O que a nota já estabelece basta para a pergunta que interessa a um dono: a distância entre oitenta e 37 é a distância entre a pessoa e o salão.

O motor elétrico esperou cerca de quatro décadas por quem redesenhasse o prédio. A IA talvez espere menos, e quem a espera é o dono.

Do que a sua empresa ganhou com IA neste ano, quanto foi para o lucro, e quanto ficou na mão de cada pessoa?

Fonte: McKinsey & Company, “The CEO Shortlist: From productivity to returns”, McKinsey & Company, 18 de setembro de 2026, acesso em 30 de setembro de 2026.