No iFood, a IA criou milhares de agentes e deixou a liderança responsável pelo resultado humano

Na reunião, a ferramenta responde em segundos, mas a decisão continua esperando alguém que conheça o negócio, assuma o risco e explique o próximo passo à equipe. Essa cena resume a mudança que o iFood vem enfrentando: a inteligência artificial avançou dentro da operação, porém a responsabilidade pela transformação permaneceu com as pessoas. Em cerca de um ano, a companhia criou 27 mil agentes de IA, colocou 12 mil em funcionamento e ampliou seu quadro de funcionários de 5 mil para 8 mil, segundo relato do sócio e CHRO Raphael Bozza publicado pelo BP Money.

O caso mostra por que a liderança perdeu valor quando era medida pela quantidade de respostas que um gestor conseguia guardar. Com ferramentas capazes de pesquisar, comparar e executar tarefas, o diferencial passou para a definição de prioridades, a qualidade das perguntas e a condução da mudança. Minha leitura é que o iFood não tratou a IA como uma compra de software. A empresa tentou incorporá-la à cultura, e essa escolha deixou exposto o problema mais difícil: preparar pessoas para funções que mudam antes de a estrutura de treinamento ficar pronta.

O iFood aumentou a equipe enquanto automatizava tarefas

O primeiro dado contraria a conclusão mais rápida sobre automação. No período descrito por Bozza, o iFood passou de 5 mil para 8 mil funcionários. A diferença é de 3 mil pessoas. Dividida pela base inicial de 5 mil, a expansão representa 60%, cálculo feito a partir dos números publicados pelo BP Money. Na mesma fase, a companhia criou 27 mil agentes de IA e mantinha 12 mil ativos, trabalhando em paralelo ao time humano.

Os números não provam que toda adoção de IA gera empregos. Eles mostram o que aconteceu em uma empresa específica, com uma operação que abriu novas frentes de negócio e aumentou sua capacidade de processamento. A tecnologia alterou o tipo de trabalho necessário, mas não eliminou a necessidade de coordenação, produto, atendimento, operações e gestão. Bozza, que ocupa a posição de sócio e líder de Pessoas desde 2021, apresentou a cultura como a base que orienta essas escolhas.

A métrica mais reveladora do caso não é o total de agentes criados. De acordo com o relato, cerca de 200 eram considerados capazes de mudar de forma relevante o desempenho da operação. A distância entre 12 mil agentes ativos e 200 com impacto decisivo mostra o problema que aparece quando a liderança mede implantação, e não resultado. Criar uma ferramenta é uma etapa. Escolher onde ela entra, acompanhar o efeito e retirar o que não funciona exige julgamento.

Os 12 mil agentes expuseram a diferença entre adoção e impacto

O iFood opera com dados e inteligência artificial desde 2018 e realiza cerca de 25 bilhões de decisões preditivas por mês, segundo a entrevista reproduzida pelo BP Money. Esse volume ajuda a entender por que a discussão não se limita a um chatbot para responder perguntas internas. Em uma plataforma desse porte, modelos participam de decisões relacionadas à operação, à demanda e ao comportamento dos usuários. Cada aplicação precisa de uma regra de uso, uma forma de supervisão e alguém responsável quando a previsão falha.

A própria experiência do iFood incluiu um limite. Bozza citou a área de análise de dados de negócio, formada por aproximadamente 500 pessoas, como uma frente que pode ter suas tarefas realizadas integralmente por IA. O ponto não é afirmar que 500 postos desapareceram. O relato aponta que o conteúdo do trabalho mudou e que os profissionais precisam se requalificar para atuar em outra camada da atividade. A pergunta deixa de ser quem consegue produzir o relatório e passa a ser quem sabe interpretar sua consequência para o negócio.

Essa transição também muda a posição do gerente. Quando a equipe depende do líder para encontrar a informação básica, a autoridade pode parecer conhecimento. Quando todos acessam uma resposta em segundos, a autoridade precisa ser demonstrada na escolha. O líder precisa separar uma correlação de um risco, questionar a qualidade do dado, decidir o que será testado e comunicar o motivo. A função não fica abstrata: ela aparece no momento em que a automação entrega uma sugestão que afeta cliente, funcionário ou margem.

A Livelo tentou acelerar o uso e encontrou um teto técnico

A experiência da Livelo ajuda a enxergar o caminho menos linear dessa adoção. Em 2026, a empresa chegou a 92% de adesão ao Gemini Enterprise quatro meses depois da implementação, conforme reportagem do IT Forum. Antes da mudança, a companhia havia mapeado usos de IA em quatro frentes: front office, produtos e serviços, capacidades centrais e back office. O mapeamento revelou onde a tecnologia poderia gerar valor e também o nível de conhecimento dos funcionários.

A primeira tentativa tinha permitido que cada profissional criasse seus próprios agentes. O experimento aumentou a familiaridade, mas encontrou um teto tecnológico e não integrou a IA aos processos corporativos na escala necessária. A empresa então adotou o Gemini Enterprise em abril e criou o programa Conectaí, com trilhas de aprendizagem, reconhecimento formal e incentivo para que as lideranças automatizassem tarefas antes de pedir adesão ao restante da equipe.

O resultado divulgado pela Livelo foi a economia de 200 mil horas de trabalho, redirecionadas para atividades consideradas estratégicas. A reportagem também informa que 50,3% dos profissionais participavam ativamente de treinamentos. A combinação desses números permite uma conta simples: as 200 mil horas não vieram de uma adesão teórica de toda a organização, mas de um programa em que pouco mais da metade da equipe participava das capacitações. A média por participante não pode ser calculada sem o número total de funcionários, que não foi informado na fonte. Essa lacuna importa, porque evita transformar economia agregada em promessa individual.

A autoridade formal perdeu espaço para confiança e direção

O material publicado pela Startupi reuniu uma avaliação de Bruno Padredi, CEO da B2B Match, sobre a transformação do papel do líder. Para ele, o conhecimento deixou de ser uma fonte exclusiva de autoridade porque passou a estar disponível em segundos. O executivo afirmou que a vantagem do líder está menos em ter respostas e mais em saber quais perguntas fazer, quais decisões tomar e quais consequências assumir.

A empresa de Padredi oferece um caso real sobre como ele próprio trabalha liderança e conexão. A B2B Match foi fundada por ele e, com Ânima Educação e HSM como sócios, reunia cerca de 1,2 mil executivos em menos de três anos, segundo reportagem do NeoFeed publicada em 2024. O modelo foi construído com eventos e relacionamento entre CEOs e C-Levels. O número não é um indicador de uso de IA, mas mostra por que confiança e contexto aparecem na discussão: o negócio depende de aproximar pessoas que tomam decisões, não de entregar respostas isoladas.

Reynaldo Gama, CEO da Ânima Empresas, resumiu a diferença entre cargo e influência na matéria da Startupi: a autoridade vem da posição, enquanto a influência depende da confiança. A frase se aplica ao caso do iFood e ao da Livelo porque as duas empresas precisaram fazer a tecnologia atravessar departamentos. Uma ordem pode obrigar o funcionário a abrir uma ferramenta. Ela não garante que o profissional confiará no resultado, revelará um erro ou mudará seu processo de trabalho.

O World Economic Forum chegou a uma conclusão compatível por outro caminho. No Future of Jobs Report 2025, elaborado a partir da pesquisa com empregadores, 39% das competências essenciais devem mudar até 2030. IA e big data aparecem entre as habilidades que ganham relevância, junto com pensamento criativo, resiliência, flexibilidade, agilidade, liderança e influência social. Na versão integral do relatório, liderança e influência social tiveram aumento de 22 pontos percentuais na proporção de respondentes que as consideram competências essenciais, em comparação com a edição de 2023.

A implementação falha quando a liderança cobra antes de preparar

O caso do iFood contém uma advertência que costuma desaparecer quando a matéria fica restrita ao número de agentes. Bozza afirmou que a responsabilidade pela adaptação pertence primeiro à liderança. A ordem é direção e apoio antes de régua e cobrança. Isso significa definir o problema que a ferramenta resolverá, oferecer treinamento, informar como o trabalho será avaliado e criar espaço para que a equipe aponte limites.

O dado do IBM Institute for Business Value citado pela Startupi mostra a distância entre intenção e prática. Apenas 25% dos trabalhadores usavam IA de forma regular, embora 86% dos CEOs pesquisados considerassem os colaboradores preparados para operar com a tecnologia. A diferença de 61 pontos percentuais não é um detalhe de comunicação. Ela indica que a avaliação da liderança sobre prontidão pode estar muito acima da experiência diária de quem executa o trabalho.

Outro levantamento do instituto, divulgado em maio de 2026, informou que 83% dos CEOs entrevistados consideravam a adesão das pessoas mais determinante para o sucesso da implementação do que a própria tecnologia. O mesmo material apontou que 59% projetavam maior influência da área de Recursos Humanos e 77% esperavam convergência entre gestão de tecnologia e gestão de talentos. No caso do iFood, a presença de Bozza como CHRO conecta esses dois lados: a pessoa responsável por cultura participa da decisão sobre a tecnologia, e a tecnologia altera a descrição das funções.

O erro aparece quando a empresa compra a ferramenta, publica uma meta de uso e deixa o restante para cada funcionário resolver sozinho. A Livelo encontrou um teto na primeira tentativa. O iFood identificou funções que podem ser transformadas integralmente. Em ambos os casos, a tecnologia avançou depois que a organização tratou aprendizagem, integração e mudança de papel como parte do projeto.

Na segunda-feira, o gestor precisa medir uma mudança de trabalho

O passo concreto para uma empresa que está começando é escolher uma tarefa repetitiva, nomear o responsável pelo processo e registrar três medidas antes de automatizar: tempo gasto, volume produzido e erro observado. Depois da implantação, a mesma medição precisa ser repetida em uma data definida. Sem essa comparação, o gestor mede quantidade de acessos e chama isso de resultado.

O responsável também deve registrar o que a IA pode decidir, o que precisa de revisão humana e quem responde por uma falha. A equipe precisa saber onde enviar um resultado incorreto e quanto tempo terá para aprender a nova rotina. A experiência da Livelo sugere que treinamento e incentivo aumentam a adesão. A experiência do iFood sugere que a adesão sozinha não basta: entre 12 mil agentes ativos, cerca de 200 foram classificados como realmente transformadores.

Essa é a diferença prática entre instalar inteligência artificial e mudar a liderança. Na primeira situação, a empresa acrescenta uma ferramenta ao fluxo existente. Na segunda, ela revisa o trabalho, a formação dos profissionais e a responsabilidade de quem decide. Os números publicados pelo iFood, pela Livelo e pelos estudos citados não sustentam uma promessa de substituição total nem de crescimento automático. Sustentam uma conclusão mais específica: quando a máquina passa a produzir respostas, o líder passa a ser cobrado pela pergunta, pelo critério e pelo efeito da decisão.

Fontes consultadas

• BP Money, Executivo do iFood aposta em cultura para transformar IA em resultado
• IT Forum, Livelo alcança 92% de adesão ao uso da inteligência artificial corporativa
• Startupi, Avanço da inteligência artificial transforma o papel da liderança nas empresas
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, PDF do relatório
• NeoFeed, Na B2B Match, um empreendedor, o grupo Ânima e a HSM fazem da conexão entre CEOs o modelo de negócio