A Inteligência Artificial libera os gerentes intermediários da constante coordenação de projetos. Faz menos de três anos desde que a OpenAI lançou o ChatGPT, mas a tecnologia já começou a transformar o ambiente de trabalho. Tarefas que antes consumiam grande parte dos dias de muitos funcionários agora podem ser feitas de forma mais rápida — e, em alguns casos, automaticamente. Inclusive, esse artigo foi traduzido pelo ChatGPT.
Agora, os pesquisadores estão voltando sua atenção para os níveis superiores da hierarquia organizacional e fazendo uma pergunta relacionada: como a IA generativa mudará o trabalho dos gerentes intermediários?
Uma equipe de pesquisa liderada pelo professor Manuel Hoffmann, da Harvard Business School, quis entender como as pessoas usam a IA generativa. As conclusões da equipe sugerem que a tecnologia está ajudando colaboradores individuais a assumir tarefas que antes eram feitas por gerentes.
Entre 2022 e 2024, os pesquisadores estudaram 50.032 desenvolvedores de software ao redor do mundo, dos quais metade utilizava o GitHub Copilot — um sistema de IA generativa de código aberto que ajuda programadores a gerar trechos de código. O Copilot é usado principalmente para acelerar a escrita de código, resolver problemas mais rapidamente e promover o aprendizado autônomo.
Hoffmann e seus colegas observaram mais de 2,4 milhões de ações na plataforma, que eles agruparam em duas categorias: trabalho principal (codificação) e trabalho gerencial. “Estudar desenvolvedores e como eles usavam o GitHub nos deu informações muito detalhadas sobre o trabalho deles”, diz Hoffmann. “Isso nos permitiu acompanhar sua atividade com precisão e granularidade para determinar se a IA generativa realmente estava mudando a forma como eles trabalhavam — e de que maneira.”
Eles descobriram que o acesso ao Copilot levou as pessoas a redirecionarem suas tarefas para o trabalho principal e se afastarem das atividades de gerenciamento de projetos. As atividades de codificação, como percentual do trabalho total, aumentaram 5%, enquanto o gerenciamento de projetos caiu 10%.
A equipe de Hoffmann identificou dois mecanismos principais por trás dessa mudança. Primeiro, a IA generativa permitiu que os desenvolvedores trabalhassem com mais autonomia. Com menos colaboração entre os membros, reduziu-se também a necessidade de coordenar tarefas e projetos com outros. Segundo, por conseguirem escrever código mais rapidamente, os programadores passaram a dedicar mais tempo à exploração — como aprender algo novo ou testar abordagens alternativas.
Os autores acreditam que essas descobertas podem ajudar as empresas a “achatar” sua estrutura hierárquica. Mas o que isso significa? Não se trata de eliminar totalmente os gerentes intermediários, mas sim de permitir que as empresas reduzam o número de pessoas nessas funções.
Para os gerentes intermediários que permanecerem, a tecnologia reduzirá o tempo gasto com coordenação e supervisão de tarefas ou com a atuação como intermediários entre a alta gestão e os colaboradores. À medida que a IA generativa se torna melhor em agendar, coordenar e verificar qualidade, os gerentes remanescentes poderão se concentrar em tarefas mais valiosas — inclusive colaborar diretamente com o trabalho prático (em um ambiente de software, isso pode significar codificação).
Eles também terão mais tempo para investigar melhorias de processos ou testar novos produtos. No entanto, para aproveitar plenamente o potencial da IA generativa nesse sentido, não basta alterar a estrutura organizacional. Para achatar a hierarquia de uma empresa — ou simplesmente liberar os gerentes intermediários de parte da gestão de projetos —, é necessário responder a duas perguntas críticas:
1. O que automatizar?
Embora o exemplo do GitHub Copilot se concentre exclusivamente em programadores e seus gerentes, qualquer empresa pode usar IA generativa para liberar gerentes intermediários de tarefas tradicionais. O segredo está em determinar quais atividades estão prontas para serem automatizadas e quais ainda devem ser feitas manualmente.
Antes de decidir o que automatizar, Hoffmann recomenda fazer o que sua equipe fez no estudo com o GitHub: catalogar cada tarefa observada como sendo de gestão de projeto ou de trabalho principal (como codificação). Qualquer empresa, independentemente do produto ou setor, pode fazer uma auditoria semelhante. Ao final, será possível repensar quais tarefas podem ser transferidas da gestão humana para a IA generativa.
Durante o estudo, a equipe de Hoffmann observou uma diferença entre os programadores que usavam IA generativa e os que não usavam. Aqueles que usavam a IA pediam menos ajuda a gerentes e colegas. E mais: em quase todas as atividades — tanto no trabalho principal quanto no gerenciamento de projetos — os desenvolvedores que usavam o Copilot trabalhavam em grupos menores do que os que não usavam.
Um experimento semelhante pode beneficiar qualquer empresa. Observe como sua equipe utiliza a IA generativa e identifique áreas em que ela pode aumentar a autonomia. “A IA generativa pode, em alguns casos, substituir um gerente, um mentor ou qualquer outra pessoa a quem os funcionários juniores recorreriam”, diz Hoffmann. “Gerentes nem sempre têm tempo para atender seus subordinados. E os times muitas vezes não têm disponibilidade para reuniões grandes. Mas com a IA generativa, as pessoas podem resolver problemas sozinhas, sem precisar dessa camada extra de gestão.”
2. Quem mais se beneficia?
A equipe de Hoffmann fez outra observação importante: os desenvolvedores menos experientes se beneficiaram mais da IA generativa do que seus colegas mais habilidosos. Isso ocorreu em parte porque esses profissionais eram mais propensos a focar em atividades de codificação e menos propensos a atividades de gerenciamento.
Pesquisas anteriores mostram que as pessoas tendem a confiar mais no próprio conhecimento e experiência do que em sistemas de IA. Em outras palavras, quanto menos você sabe sobre um assunto, maior a chance de confiar na IA.
Hoffmann vê isso como uma grande oportunidade para as empresas aliviarem os gerentes intermediários da responsabilidade de desenvolver os colaboradores de baixo desempenho. Como esses funcionários podem usar a IA generativa para aprender e melhorar por conta própria, os gerentes podem focar em tarefas mais importantes e práticas. Isso representa horas economizadas para cada gerente — e mais produtividade para todos os envolvidos.
Essas informações também ajudam os gerentes intermediários a compreender melhor os pontos fortes e fracos de suas equipes. Por exemplo: os colaboradores com baixo desempenho entendem o que precisam fazer e com qual qualidade? O que os de alto desempenho sabem que pode ser compartilhado com os menos experientes? Com esse conhecimento, os gerentes podem ajudar cada funcionário a usar a IA generativa de forma autônoma para melhorar seus resultados.
Você não deve focar apenas nos colaboradores com desempenho inferior. A IA generativa oferece amplas oportunidades para profissionais de todos os níveis aprimorarem suas habilidades em uma grande variedade de tarefas.
Embora a pesquisa de Hoffmann tenha focado em programação, observar como pessoas com diferentes níveis de experiência usam a IA — em qualquer área — pode revelar ainda mais oportunidades de melhoria e de redução da hierarquia organizacional.
Mas, se você não conversar com sua equipe para entender o que estão fazendo, nunca saberá quais habilidades e conhecimentos podem ser compartilhados — e nem quais tarefas você pode deixar de exigir dos gerentes intermediários.
“Provavelmente veremos um aumento na agilidade nas empresas que adotam IA generativa”, diz Hoffmann. “Isso levará ao achatamento das hierarquias corporativas, o que ajudará a agilizar a produtividade e reduzir a necessidade de tantos gerentes intermediários.”
Fonte:
Uma versão deste artigo foi publicada na edição de julho-agosto de 2025 da Harvard Business Review.
Sobre o autor:
Manuel Hoffmann é pesquisador pós‑doutoral no Laboratory for Innovation Science at Harvard, vinculado ao Digital, Data, and Design Institute da Harvard Business School. Sua linha de pesquisa aborda inovações tecnológicas — especialmente a IA generativa — assim como trabalho, economia e código aberto; ele avalia como essas tecnologias impactam o trabalho e organizações em larga escala.
O artigo acima com o título original How AI Is Redefining Managerial Roles (julho-agosto de 2025) foi escrito por Hoffmann em colaboração com Frank Nagle e Sam Boysel, entre outros. Baseia-se em dados do uso do GitHub Copilot por mais de 50.000 desenvolvedores e explora como IA generativa está alterando tarefas gerenciais e operacionais.
O que diz o ChatGPT sobre os resultados da pesquisa acima?
Foi perguntado ao ChatGPT:
Você concorda com os resultados dessa pesquisa realizada pelo Manuel Hoffmann? Tem algo a corrigir ou a acrescentar?
Sim, os resultados da pesquisa conduzida por Manuel Hoffmann são coerentes com o que temos observado na aplicação prática da IA generativa no ambiente corporativo, especialmente em setores baseados em conhecimento e tecnologia, como desenvolvimento de software.
Concordâncias
1. Aumento de autonomia: A IA realmente está permitindo que colaboradores individuais resolvam problemas sem depender tanto de supervisão. Isso reduz o papel tradicional dos gerentes como intermediários de conhecimento ou coordenação.
2. Redução de tempo em tarefas repetitivas: A redistribuição do tempo dos trabalhadores para atividades de maior valor ocorre porque a IA assume funções operacionais (como escrever código ou responder e-mails).
3. Achatamento hierárquico: A tendência para estruturas organizacionais mais planas, com menos camadas de gerência, já é uma realidade em muitas startups e empresas tech-forward.
4. Impacto diferencial conforme o nível de habilidade: Profissionais menos experientes realmente tendem a se beneficiar mais da IA, pois têm mais “gaps” de conhecimento que a tecnologia pode preencher rapidamente.
Pontos que o ChatGPT destacou para corrigir ou complementar a pesquisa:
1. A IA ainda exige supervisão crítica
A pesquisa pode superestimar a capacidade da IA de substituir o julgamento humano. Em tarefas mais complexas, especialmente em áreas como estratégia, ética, relações interpessoais e tomada de decisão ambígua, a presença de um gerente humano continua fundamental.
2. Subestima-se o papel motivacional e emocional dos gestores
A pesquisa foca no aspecto funcional dos gerentes (coordenação, supervisão), mas não aborda suficientemente o papel dos líderes em inspirar, alinhar cultura, desenvolver talentos e resolver conflitos humanos — funções que a IA ainda não substitui.
3. Efeitos colaterais da autonomia excessiva
Embora mais autonomia seja geralmente positiva, ela pode gerar desorganização, silos de conhecimento ou perda de alinhamento estratégico se não houver diretrizes claras e supervisão mínima.
4. Otimismo quanto à substituição
Falar em “substituir” o trabalho gerencial pode ser simplista. O mais realista seria redefinir o papel do gerente: menos como supervisor e mais como facilitador, mentor e estrategista.
O que eu (ChatGPT) acrescentaria:
Necessidade de alfabetização em IA (AI literacy): Tanto gerentes quanto equipes precisam aprender a usar e interpretar resultados da IA de forma crítica e eficaz.
Novos riscos organizacionais: A descentralização excessiva pode tornar difícil manter o controle de segurança da informação, consistência da marca ou conformidade regulatória.
Importância do design organizacional intencional: O achatamento não é automaticamente benéfico. Requer uma reconfiguração consciente de fluxos de trabalho, metas, incentivos e formas de acompanhamento.