3 de julho de 2026/
Empresas de tecnologia demitiram em massa alegando substituição por IA, mas boa parte já está recontratando depois de descobrir que...
Empresas demitiram para financiar uma tecnologia que hoje custa mais caro do que as pessoas que ela substituiu. Uma em cada três já está contratando de volta. Este artigo organiza os dados desse ciclo e traduz o padrão para a gestão de bancas de advocacia, agora e nos próximos anos.
O CTO da Uber revelou que a empresa esgotou todo o orçamento de IA para código previsto para 2026 em apenas quatro meses. Até março, 84% dos engenheiros da Uber usavam o Claude Code e cerca de 70% do código commitado já vinha de IA. O COO e presidente da empresa, Andrew Macdonald, admitiu publicamente que o volume de uso não estava se traduzindo em funcionalidades úteis entregues aos usuários.
A Uber não é exceção. A Microsoft, que investiu cerca de US$ 13 bilhões na OpenAI, instruiu engenheiros de uma divisão inteira a parar de usar um assistente de código por IA porque a conta ficou insustentável. Uma empresa não identificada, segundo a Axios, acumulou uma fatura de US$ 500 milhões em um único mês com a Claude depois que a gestão esqueceu de configurar um teto de uso. O vice-presidente de deep learning aplicado da Nvidia declarou que o custo de computação de sua equipe já supera o que a empresa gasta com as pessoas que a utilizam, e mesmo assim Jensen Huang defende que um engenheiro de US$ 500 mil deveria consumir ao menos US$ 250 mil em tokens por ano.
Enquanto isso, a big tech anunciou US$ 740 bilhões em investimento de capital para 2026, alta de 69% sobre 2025. E, no mesmo período, mais de 115 mil trabalhadores de tecnologia foram demitidos, com a justificativa recorrente de realocação de recursos para IA.
O Commonwealth Bank da Austrália reverteu um corte de quadro depois de substituir mais de 40 atendentes por assistentes de voz com IA: o sistema automatizado não deu conta do volume de chamadas e a solução foi restaurar o time humano. A IBM automatizou cerca de 94% das solicitações rotineiras de RH com IA, mas anunciou que vai triplicar a contratação de nível inicial nos Estados Unidos em 2026, porque os 6% restantes envolviam dilemas éticos e decisões complexas que a IA não resolvia.
O padrão aparece em três fases. Na primeira, conselhos de administração pressionam CEOs a adotar IA. Na segunda, vem o que a indústria chama de tokenmaxxing: consumo de IA tratado como indicador de desempenho, não o resultado entregue. A Amazon chegou a manter um ranking interno chamado KiroRank para medir uso de IA entre equipes de engenharia, retirado depois que funcionários passaram a gastar tokens em tarefas inúteis só para subir de posição. A Meta tinha um painel equivalente, apelidado de Claudeonomics. Hoje, cerca de 95% do uso corporativo de IA ainda roda nos modelos mais caros disponíveis, mesmo para tarefas que não exigem essa sofisticação.
Na terceira fase, que é a que estamos vivendo agora, a liderança olha para a fatura e faz a pergunta que devia ter feito antes: toda tarefa realmente precisa do modelo mais caro do mercado?
Em fevereiro de 2026, o Baker McKenzie anunciou o corte de 600 a 1.000 vagas de serviços de negócio (TI, gestão do conhecimento, marketing, secretariado e design), citando integração de IA. A Above the Law observou que as funções mais atingidas não foram as de advogados, e sim as de suporte, que a IA já automatiza parcialmente: processamento de documentos, apoio à pesquisa e coordenação administrativa. Ainda assim, chegaram relatos de associados juniores desligados por "baixo desempenho" na mesma janela, o que sugere que o processo de reestruturação não estava encerrado.
A Clifford Chance, uma das maiores bancas internacionais, já havia anunciado corte de cerca de 10% do quadro em Londres em novembro de 2025, citando adoção crescente de IA, segundo o Financial Times.
A analista jurídica Joe Patrice, da Above the Law, argumenta que a IA não está substituindo advogados de Biglaw diretamente. Está tornando cada advogado eficiente o suficiente para que o escritório precise de menos gente para produzir o mesmo resultado, o que na prática tem o mesmo efeito para quem perde a vaga, mas muda onde o risco se concentra: não em todos os escritórios igualmente.
Bancas de altíssima margem por advogado, como Wachtell, Cravath e Davis Polk, capturam trabalho de clientes dispostos a pagar preço premium independentemente da eficiência do processo. Se a IA acelera a entrega, o escritório ainda cobra o mesmo valor. Já as megafirmas que competem por volume, com escritórios espalhados por dezenas de países e milhares de advogados, dependem de uma equação onde tecnologia que permite a um time menor entregar o mesmo volume corta diretamente na receita por advogado.
| Escritório | Modelo | Receita por advogado (RPL) | Exposição à IA |
|---|---|---|---|
| Wachtell, Lipton, Rosen & Katz | Alta margem, baixo volume | US$ 4,47 milhões | Baixa |
| Cravath, Davis Polk | Alta margem, baixo volume | Alto (não divulgado) | Baixa |
| Baker McKenzie | Volume, presença global | ~ US$ 721 mil | Alta |
| DLA Piper, Dentons | Volume, presença global | Modelo comparável | Alta |
Dados de RPL (revenue per lawyer) do Am Law 100, citados pela Above the Law. Baker McKenzie ocupa a 9ª posição no Global 200, com US$ 3,4 bilhões de receita distribuídos entre cerca de 4.500 advogados.
Quando um modelo de negócio se baseia em oferecer 4.500 advogados espalhados por 70 escritórios para cobrir due diligence, compliance e trabalho regulatório em volume, a conta fica ruim rápido se a tecnologia permite que uma equipe de 50 pessoas entregue o que antes exigia 150. É esse tipo de escritório, não o de alta margem, que está mais exposto a cortes reais de advogados, não apenas de suporte.
O modelo de alavancagem do Biglaw sempre dependeu de uma pirâmide: poucos sócios no topo, sustentados por uma base ampla de associados que faturam horas. Esse trabalho júnior sempre teve duas funções ao mesmo tempo, faturar e treinar. A IA está automatizando exatamente as tarefas que serviam de treino: primeira leitura de documentos, análise inicial de contratos, levantamento de jurisprudência.
Nik Guggenberger, professor da Universidade de Houston, resume o risco à Axios: se o material que treina os associados juniores está sendo automatizado, não sobra matéria-prima para eles aprenderem o ofício. Se a profissão migra para um modelo de sócios mais agentes de IA, fica muito difícil para alguém novo entrar na carreira.
Relatório de 2025 do mercado jurídico americano (Thomson Reuters) já registrava que escritórios "reduziram o ritmo" de contratação de associados e diminuíram o tamanho de programas de estágio de verão. Em contrapartida, cerca de 70% dos advogados já usam IA semanalmente (março de 2026), e as contratações mais disputadas hoje são de especialistas em operações jurídicas e paralegais com fluência em tecnologia. Escritórios também estão priorizando contratações laterais de profissionais experientes, para pular a curva de aprendizado que antes vinha da base da pirâmide.
Estrutura piramidal em que poucos sócios são sustentados por uma base ampla de associados que faturam horas. É o modelo que a automação do trabalho júnior ameaça diretamente.
IA não substitui o advogado individualmente, mas torna cada um eficiente o bastante para que o escritório precise de menos gente para o mesmo resultado.
Métrica usada no Am Law 100 para medir receita dividida pelo número de advogados. Separa escritórios de alta margem, menos expostos à IA, de escritórios de volume, mais expostos.
Cultura de recompensar consumo de IA como indicador de desempenho, em vez do resultado entregue. Origem do estouro de custos que motivou a correção atual.
Termo usado para descrever empresas que recontratam, total ou parcialmente, funções que haviam eliminado alegando substituição por IA.
Expressão do professor David Freeman Engstrom (Stanford) para o novo papel do advogado: não mais quem revisa documento por documento, e sim quem orquestra saídas de IA, dados e cenários jurídicos.
Nenhuma das fontes consultadas para este artigo traz dados específicos sobre demissões, recontratações ou adoção de IA em escritórios de advocacia brasileiros. Os números acima descrevem o mercado americano, australiano e europeu. O que segue é raciocínio lógico aplicado ao mecanismo identificado nesses dados, não um dado verificado para o Brasil. Qualquer decisão de gestão deveria partir de um diagnóstico interno, não da extrapolação de um artigo.
Dito isso, o mecanismo em si (automação do trabalho de suporte e de primeira instância, seguida de correção quando falta julgamento humano) não depende de geografia. Ele depende da estrutura do trabalho: quanto mais uma tarefa for repetitiva e de baixo risco, mais rápido ela é automatizável, e quanto mais depender de julgamento, relacionamento com cliente ou responsabilidade profissional, mais ela resiste.
Não. Os dados mostram dois efeitos diferentes ocorrendo ao mesmo tempo: superestimativa de curto prazo (que gera as reversões) e uma transformação estrutural de médio prazo no trabalho de suporte e no trabalho júnior, que segue em curso independentemente das correções pontuais.
Não foram localizados, nas fontes consultadas para este artigo, dados públicos sobre demissões ou recontratações ligadas a IA em bancas brasileiras. Essa é uma lacuna real, não uma suposição preenchida aqui.
As fontes citadas (Axios, Above the Law) descrevem o modelo como sob "ameaça estrutural", não como encerrado. O ponto de atenção levantado por especialistas é a falta de tarefas de treino para novos advogados, não o desaparecimento imediato da estrutura.
Com base no padrão identificado para bancas de volume no exterior, o maior risco é competir por preço e volume em áreas que a IA já executa bem (due diligence, compliance documental, pesquisa), sem uma camada de valor que dependa de julgamento humano.
Diagnóstico organizacional, precificação de honorários e estruturação de equipes com base em dados, não em hype.
Falar com a Advoco BrasilAdvocacia: um fardo ou uma arte? Se a exaustão e a repetição dominam seu cotidiano, não aceite um “novo normal”. Não oferecemos meros atalhos para a mesma corrida, mas uma ruptura.
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O propósito é resgatar:
Não se trata de produtividade bruta, mas de inteligência aplicada. De uma produção jurídica que respira excelência porque seu criador respira liberdade. Porque o valor do seu intelecto não se mede em horas esgotadas, mas em soluções geradas e na serenidade de quem as concebe.
Isto é um convite à reengenharia da sua própria existência profissional. Uma advocacia onde a mente é livre para criar, e não para meramente operar.
André Medeiros é especialista em gestão para escritórios de advocacia e entusiasta da Inteligência Artificial no Direito e Legal Design. Acompanhe suas análises e insights sobre o futuro da advocacia.
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