A Revolução Silenciosa: Seu Chefe Agora é um Algoritmo

Isso não é um incentivo sutil — é estrutural. As avaliações de desempenho, normalmente atreladas diretamente à remuneração, promoções e à sobrevivência em ambientes de "stack ranking" (ranqueamento forçado), estão sendo redesenhadas para incluir a adoção de IA como uma competência mensurável . Trabalhadores que resistem ou demoram a adotar essas ferramentas correm o risco de serem penalizados no processo formal de avaliação, independentemente de quão bem desempenham suas funções principais.

Os ganhos de produtividade são reais — e justificam os cortes

A integração da IA nas métricas de desempenho coincide com uma onda de demissões explicitamente ligadas a melhorias de produtividade impulsionadas por IA. O exemplo mais gritante é a Block, empresa controladora do Cash App, que cortou cerca de 40% de sua força de trabalho — passando de aproximadamente 10.000 funcionários para menos de 6.000 — depois que as ferramentas de IA aumentaram a produtividade dos desenvolvedores em 40% . A Crypto.com reduziu seu quadro de pessoal em 12%, afetando cerca de 180 funcionários, no que descreveu como um redirecionamento estratégico impulsionado pela IA . A Gemini cortou cerca de 30% de sua força de trabalho, encolhendo para aproximadamente 445 funcionários após perder mais de US＄ 582 milhões em 2025 .

Isso faz parte de uma mudança estrutural mais ampla. As demissões ligadas à IA no setor de tecnologia subiram de cerca de 8% de todos os cortes de empregos em 2025 para aproximadamente 20% no início de 2026, com cerca de 20% dos 45.000 cortes de empregos confirmados em tecnologia sendo diretamente atribuídos à integração da IA nesse período . O padrão é consistente: as empresas não estão contratando junto com os ganhos de produtividade da IA — elas estão encolhendo .

O que isso significa para trabalhadores em todos os níveis

Alfabetização em IA é agora uma habilidade de sobrevivência. Quando sua avaliação de desempenho inclui uma métrica sobre quão bem você usa ferramentas de IA, e quando a não utilização é rastreada em um painel visível para a liderança, "ficar de fora" da IA deixa de ser uma estratégia de carreira viável no mercado de cripto ou fintech .

Cargos de entrada estão desaparecendo. A IA já cruzou o limiar de produção em cinco fluxos de trabalho essenciais das fintechs, incluindo a revisão de documentos KYC (onde reduz as filas manuais em 60–80%) e a triagem de suporte ao cliente (onde lida com 70–85% das consultas de nível 1) . Essas são precisamente as tarefas que funcionários juniores historicamente usavam para construir conhecimento do setor e provar seu valor, e elas estão sendo automatizadas em escala. Isso eleva a régua para o que os trabalhadores iniciantes devem oferecer no primeiro dia de trabalho e encolhe a esteira de funções que permitem às pessoas crescer para posições mais seniores .

Avaliações correm o risco de se tornar menos justas, não mais. A Harvard Business Review alerta que, embora a IA generativa possa corrigir algumas ineficiências das avaliações de desempenho tradicionais, ela também pode piorá-las se as organizações perderem a confiança, a nuance e o julgamento contextual que os gestores humanos proporcionam . Avaliações geradas por IA tendem a ser polidas na superfície, mas podem ignorar os fatores qualitativos que distinguem um bom trabalho de um excelente, ou que explicam por que um profissional normalmente forte teve um trimestre difícil. Quando essas avaliações estão atreladas à remuneração e à segurança no emprego, os riscos dos pontos cegos algorítmicos aumentam drasticamente.

O mercado de talentos está se dividindo. Profissionais deslocados dos setores de cripto e fintech possuem habilidades transferíveis em compliance, engenharia de blockchain, análise de dados e segurança cibernética, que estão em alta demanda no mercado financeiro tradicional, mas a tendência mais ampla é a formação de equipes mais enxutas e aumentadas por IA . Os profissionais que combinam expertise em IA com profundo conhecimento do setor estão se tornando o talento mais valorizado, enquanto aqueles com conjuntos de habilidades mais restritos enfrentam uma pressão crescente .

A transformação em curso nas avaliações de desempenho dos setores de cripto e fintech não se trata apenas de tornar as avaliações mais eficientes — trata-se de reprogramar a relação de trabalho em torno da produtividade da IA. Os trabalhadores que entenderem essa mudança e se adaptarem a ela encontrarão oportunidades, mas a era em que se era avaliado exclusivamente pelo esforço e julgamento humanos está chegando ao fim.