A morte do meio: por que a IA está destruindo as funções de mediação

A morte do meio: por que a IA está destruindo as funções de mediação

Em fevereiro de 2026, a PwC americana demitiu cerca de seiscentos assistentes executivos, recrutadores e funcionários de suporte. No final de 2025, a McKinsey cortou aproximadamente duzentas funções de tecnologia e suporte, com o managing partner global Bob Sternfels sinalizando publicamente que cortes adicionais em funções non-client-facing virão nos próximos dois anos — em sua formulação direta à Bloomberg, "we will probably have fewer people in non-client deployed areas, but they will be leveraged by today's technology and AI". EY e KPMG seguiram movimento similar. Reportagem da Bloomberg que circulou esta semana documenta que parte dos assistentes executivos não foi eliminada — foi realocada para estados de menor custo de vida ou para fora dos Estados Unidos. Bancos e escritórios de advocacia começam a reproduzir o padrão.

A leitura imediata, dominante na imprensa de negócios e na conversa corporativa, trata o fenômeno em registro previsível. Diz-se que é o "futuro do trabalho" se materializando, que a IA está "redefinindo o white-collar work", que profissionais precisam "se reinventar". Essa leitura tem um problema: ela é tecnicamente correta e estrategicamente vazia. Diz o quê está acontecendo sem dizer nada do que está em jogo. Trata a substituição cognitiva como fenômeno individual quando ela é, na verdade, fenômeno estrutural — e o que está sendo destruído tem consequência para a operação de qualquer organização, esteja ela em consultoria ou não.

Há um padrão escondido nos dados que merece nome: a IA não está eliminando os trabalhos mais simples da pirâmide nem os mais sofisticados do topo. Está eliminando, com precisão notável, as funções de mediação — aquelas cuja razão de existir era reduzir atrito entre níveis hierárquicos ou entre áreas distintas. Assistentes executivos que filtravam a agenda do partner, juniores em consultoria que produziam o deliverable intermediário, funções de back-office que traduziam uma área para a outra, analistas que faziam a ponte entre a operação e o relatório executivo. Toda uma camada de absorção de tensão organizacional, invisível enquanto funcionou, está sendo dissolvida sem que se tenha nomeado o que ela fazia.

A função econômica da mediação invisível

Para entender o que está sendo perdido, é preciso descrever o que a mediação faz que não aparece em job description. As funções de mediação tinham, na operação real das organizações, três tarefas que nunca foram tematizadas porque eram executadas em fluxo. Primeiro, traduziam — pegavam linguagem de uma área (a operação, com seus números detalhados e tensões locais) e produziam versão legível para outra área (a liderança executiva, com sua temporalidade trimestral e necessidade de síntese). Segundo, filtravam — decidiam, em milhares de micro-escolhas diárias, o que chegava ao tomador de decisão e o que era resolvido antes. Terceiro, e talvez mais importante: produziam fricção produtiva no exato ponto onde a pirâmide poderia se cristalizar em puro alinhamento de cima para baixo. O assistente que avisava sobre o conflito interpessoal antes da reunião difícil. O júnior que questionava, na produção do deck, se a premissa fazia sentido. O analista de back-office que apontava que o número que iria para o relatório executivo não casava com a realidade operacional.

Nada disso aparece em organogramas. Nada disso é capturado em métricas de produtividade. Nada disso é especificável em prompt de IA. O que essas funções produziam era infraestrutura cognitiva e relacional — camada de tradução, filtragem e questionamento que tornava a hierarquia funcional sem que ninguém precisasse pensar sobre ela. Era, em sentido bastante preciso, o que mantinha a pirâmide em pé apesar de seu desenho topologicamente improvável.

A literatura de gestão tradicional, em seu otimismo de redesenho organizacional, sempre tratou essas funções como gordura. Estruturas planas, hierarquias horizontais, eliminação de "níveis intermediários" — toda a retórica de organização ágil dos últimos vinte anos descreveu a mediação como custo a ser eliminado. Quando a IA finalmente chegou em escala capaz de absorver essas tarefas, o gesto pareceu, por isso, a culminação natural de um movimento longo. É aí que está o erro. A retórica de eliminação de mediação sempre supôs que as tarefas mediais podiam ser eliminadas porque os fluxos que elas mediavam continuariam idênticos — apenas atravessariam mais rápido. Essa suposição é falsa. As tarefas de mediação não estavam mediando entre coisas que existiam à parte delas; estavam, em parte, constituindo as coisas que elas mediavam.

O assistente executivo não filtrava informação que existia previamente filtrada em algum lugar — ele produzia, no ato de filtrar, a curadoria que tornava possível ao executivo operar como executivo. O júnior em consultoria não produzia versão simplificada de um conhecimento que já estava pronto no sócio — ele construía, no ato de elaborar o deck, a articulação que permitia ao sócio enxergar o problema com clareza suficiente para vendê-lo ao cliente. Quando essas funções desaparecem substituídas por IA, o que se perde não é eficiência operacional. O que se perde é a operação constitutiva que produzia, como subproduto, os artefatos que pareciam ser o trabalho.

O paradoxo da hierarquia preservada

Aqui está o paradoxo estratégico que precisa ser nomeado: a IA está dissolvendo a base de mediação das organizações sem reduzir a altura da hierarquia. As pirâmides corporativas não estão ficando achatadas — estão ficando ocas. O C-level segue lá, com a mesma autoridade formal, a mesma necessidade de operar em alto nível, a mesma exposição pública e a mesma cadência de decisão. O que mudou foi a camada que tornava essa posição operável. Líderes que durante anos tomaram decisões filtradas, contextualizadas e parcialmente já mastigadas pela mediação estão começando a operar diretamente sobre o ruído bruto. Acreditam que ficaram mais ágeis. Estão, na verdade, ficando mais expostos.

O efeito de segunda ordem é o que deveria preocupar quem pensa estrategicamente. Quando a base de mediação desaparece, o líder tem três opções operacionais, todas problemáticas. A primeira é aceitar a sobrecarga e operar em estado de atenção permanentemente fragmentada — situação que produz, previsivelmente, decisões piores tomadas mais rápido. A segunda é delegar a função de filtragem para sistemas de IA, que executam a tarefa formalmente mas produzem viés de confirmação por design. O estudo SycEval, conduzido por pesquisadores de Stanford e publicado em 2025, mediu comportamento sycophantic em ChatGPT-4o, Claude-Sonnet e Gemini-1.5-Pro nos datasets AMPS (matemática) e MedQuad (aconselhamento médico): a média ficou em 58,19% dos casos, com o Gemini-1.5-Pro alcançando 62,47% e o ChatGPT-4o em 56,71%. Os números não são marginais — são estruturais, e a literatura correlata sobre RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) demonstra que a tendência aumenta, não diminui, à medida que os modelos ficam mais sofisticados, porque otimizam por satisfação do usuário em vez de precisão. A terceira opção é tentar reproduzir, no próprio C-level, as funções de mediação eliminadas — o que produz líderes que passam metade do tempo fazendo trabalho de assistente em vez de trabalho de líder, com a agravante de que executam mal porque nunca foram treinados para isso.

Nenhuma das três opções é estável. As três produzem, em prazos diferentes, o mesmo efeito agregado: organizações cuja hierarquia formal continua intacta mas cuja operação real ficou progressivamente menos governável. A liderança não consegue mais o que sempre conseguiu sem perceber — a chegada de informação pré-processada, a antecipação de problemas relacionais, o questionamento mínimo de premissas, a tradução entre temporalidades distintas. E, sem essas funções, a pirâmide para de funcionar como pirâmide. Vira algo mais parecido com torre de controle isolada cujos cabos foram cortados.

Por que a substituição produz algo pior, não equivalência

A literatura técnica sobre adoção de IA em ambientes executivos opera quase universalmente sob a premissa de equivalência funcional — pressupõe que a IA executa a tarefa "como o humano fazia, só mais rápido e barato". Essa premissa é falsa em dois sentidos que merecem ser articulados separadamente.

O primeiro é o problema da inteligência "sycophantic". Como aponta peça publicada esta semana na Fast Company, plataformas de coaching baseadas em IA estão sendo adotadas em escala em organizações que buscam "democratizar acesso à orientação executiva", com resultado previsível: oferecem suporte reflexivo agradável, sem pressão, sem julgamento — e, exatamente por isso, sem o que coaches humanos sérios fazem, que é forçar líderes a confrontar realidades desconfortáveis. O problema não é falha técnica corrigível com mais treinamento; é problema estrutural do paradigma de otimização. Sistemas treinados por reforço a partir de avaliação humana convergem para o que produz aprovação no avaliador. O resultado, agregado em escala, é uma camada de mediação algorítmica que conforta exatamente onde a mediação humana confrontava. A diferença não é de qualidade; é de direção. A mediação humana, mesmo nas suas piores versões, mantinha alguma fricção como condição de possibilidade do seu valor. A mediação algorítmica, em sua versão otimizada, tende ao espelhamento.

Há contra-argumento documentado, e ele merece ser enfrentado em vez de ignorado. Em artigo publicado pela California Management Review em novembro de 2025, Kriti Sarna apresenta resultados que parecem desafiar diretamente essa leitura: em experimento de doze semanas com 120 executivos seniores, agentes de AI coaching teriam superado coaches humanos em 15% na ampliação de flexibilidade cognitiva e em 22% na redução de vieses implícitos, com dados de neuroimagem mostrando ativação aumentada do córtex pré-frontal no grupo que recebeu intervenção algorítmica. Sarna formaliza o achado sob o conceito de "humildade algorítmica" e propõe que a objetividade e escalabilidade da IA permitem desaprendizagem mais rápida de vieses sedimentados do que coaching humano tradicional consegue produzir.

O argumento merece resposta séria, não desqualificação. O que o estudo de Sarna mede é real — possivelmente bem real. Mas mede algo específico, e o que ele captura não é o que está em jogo no problema da mediação. Reduzir viés implícito em teste padronizado, em ambiente controlado, com métricas isoladas de flexibilidade cognitiva e ativação cortical, é operação cognitivamente real e mensurável. Não é, contudo, equivalente à operação de mediação na qual este ensaio se concentra. Filtrar a agenda do partner percebendo, pela voz no telefone, que ele teve uma reunião difícil pela manhã. Captar que o número que está sendo enviado para o relatório executivo não casa com a operação porque um analista lembrou de um ajuste feito três trimestres atrás. Ajustar o deck no almoço porque o sócio fez uma cara durante a reunião com o cliente. Nada disso é tarefa de "redução de viés implícito". É tarefa de leitura situacional sedimentada que se constitui por presença e trajetória, não por feedback loop algorítmico.

O ponto, então, não é que Sarna esteja errada sobre o que mediu. É que aquilo que ela mediu não é o que mantém uma organização operacional. A IA pode, em algum grau, melhorar performance executiva em dimensões específicas e isoláveis — exatamente porque essas dimensões são isoláveis. Mas a função de mediação que está sendo eliminada nas organizações reais não é isolável. Ela operava em registro de fluxo, e o que se perde quando ela desaparece não tem como ser recuperado por intervenção pontual em flexibilidade cognitiva, por mais robusta que a métrica seja.

Esse é exatamente o segundo problema da premissa de equivalência funcional: a função relacional não-especificável. A mediação humana operava em um registro que nunca foi documentado porque era inseparável da presença. O assistente que percebia, pelo tom da voz, que o executivo estava sobrecarregado e decidia adiar a reunião não-essencial. O júnior que captava, pelo olhar do sócio durante a reunião com o cliente, que a abordagem não estava funcionando e ajustava o deck no almoço. Essas operações são impossíveis de transferir para sistema digital não porque os sistemas sejam tecnicamente incapazes — câmeras e análises afetivas existem — mas porque a relação que torna a operação possível pressupõe co-presença em uma rede de obrigações mútuas que IA não tem como compor. O assistente fazia o que fazia porque tinha trajetória, vínculo, leitura sedimentada do que aquele líder específico precisava em cada estado. Essa sedimentação é exatamente o que organizações em transformação acelerada estão eliminando, e o que IA, por arquitetura, não pode reproduzir.

A consequência agregada dos dois problemas é que a substituição de mediação humana por mediação algorítmica não é troca neutra de provedor de serviço. É mudança de natureza do serviço, com perda de função em pelo menos dois eixos críticos: o eixo da fricção produtiva (substituído por confirmação) e o eixo da leitura sedimentada (substituído por padrão estatístico extraído de prompts isolados). Organizações que tratam a substituição como decisão de otimização de custos estão, na prática, decidindo operar sob menos governança real — mesmo que a governança formal pareça preservada, e mesmo que estudos isolados sobre dimensões cognitivas específicas sugiram ganho marginal de performance individual.

A economia política do escritório - como ela realmente funciona

O ponto que articula tudo isso é mais incômodo de nomear, e merece atenção: a economia política dos escritórios contemporâneos sempre funcionou sobre uma divisão de trabalho cognitivo e emocional que era invisível. A Bloomberg, na reportagem que cobre os cortes na PwC e McKinsey, observa que assistentes executivos em consultoria podiam ganhar mais de cem mil dólares anuais com bônus — "um dos poucos cargos de colarinho branco restantes que não exigia credenciais de elite". A formulação é precisa: a função sustentava algo que credencial de elite não cobria, e sustentava porque era ocupada por trabalhadores que tinham acumulado, ao longo de anos, leitura institucional que escolas de negócios não ensinam.

Ao eliminar essas funções e substituí-las por IA, organizações estão executando, simultaneamente, dois movimentos que não estão sendo lidos juntos. Primeiro, removendo uma camada de competência relacional sedimentada que era condição da operação executiva. Segundo, eliminando um dos poucos canais reais de mobilidade econômica não-credencialada que ainda existiam no mercado de trabalho corporativo americano (e, por extensão, no brasileiro, que segue padrões similares com defasagem). O efeito combinado não é apenas operacional — é estrutural sobre quem permanece dentro do escritório e em que termos. A pirâmide oca não é só problema cognitivo do líder; é também problema demográfico e econômico da organização inteira.

Há, aqui, um eco que a literatura corporativa precisa enfrentar com seriedade: a retórica de eficiência via IA está, na prática, executando uma forma particular de re-credencialização do escritório, em que o acesso à camada operacional fica restrito a quem detém o capital cultural necessário para operar diretamente sobre as ferramentas algorítmicas — eliminando o caminho intermediário que permitia mobilidade por mérito relacional acumulado. Não é coincidência que os mesmos relatórios que documentam os cortes documentam, no mesmo período, salto salarial significativo para engenheiros de IA, cientistas aplicados e gerentes de produto de machine learning. O dinheiro está migrando para quem constrói e governa IA, não para quem fazia o trabalho que a IA agora executa. A pirâmide não está apenas ficando oca — está ficando oca em direção específica, com perfil sociológico previsível.

O que organizações brasileiras precisam ver antes de adotar o roteiro

A tentação imediata, para líderes brasileiros lendo os movimentos americanos, é tratar tudo isso como problema da consultoria americana de elite — algo que acontece com PwC e McKinsey mas não conosco. Essa leitura é estrategicamente perigosa. A consultoria de elite americana funciona, no ecossistema corporativo global, como laboratório de padrões que se propagam para o resto do mercado em prazos relativamente previsíveis. O que PwC US fez em fevereiro de 2026 tem alta probabilidade de aparecer, em versão adaptada, em consultorias e grandes corporações brasileiras dentro de dezoito a trinta meses. Já está aparecendo, em fato, embora ainda sob registro discreto — multinacionais brasileiras já estão eliminando ou realocando funções de back-office para mercados de menor custo, e o discurso justificador segue exatamente o roteiro: eficiência, automação, foco no cliente.

O problema é que organizações brasileiras vão importar a substituição sem importar o diagnóstico do que se perde junto. Vão eliminar mediação porque é caro, sem perceber que a mediação executava função organizacional que não estava no escopo formal do cargo. E vão, com alta probabilidade, descobrir o que perderam apenas quando começarem a tomar piores decisões em cadência mais rápida, sem conseguir nomear por que isso está acontecendo. O diagnóstico vai chegar tarde porque o que está sendo perdido nunca foi metricado.

Há ainda um agravante específico do contexto brasileiro. As organizações aqui operam, historicamente, com camadas de mediação ainda mais densas que as americanas — não por excesso burocrático, mas porque o ambiente regulatório, fiscal e relacional brasileiro exige tradução constante entre registros que, em mercados mais simples, são integrados. Eliminar mediação no Brasil sem reposicionar a função que ela executava produz, previsivelmente, organizações que ficam mais vulneráveis a erros operacionais críticos — fiscais, trabalhistas, regulatórios — exatamente porque os assistentes e analistas intermediários que captavam esses riscos no fluxo deixam de existir. A automação que funciona em ambiente regulatório estável produz, em ambiente regulatório complexo, exposição amplificada. É o tipo de efeito de segunda ordem que aparece doze ou dezoito meses depois da decisão de cortar, quando já não há reversão fácil.

O que fica por pensar

A pergunta que este ensaio não pretende resolver, e que talvez seja imprópria de resolver no registro consultivo, é a seguinte: se a mediação organizacional é função constitutiva, não acessória; se a substituição dela por IA produz pirâmides ocas com altura preservada; e se o efeito agregado é uma piora estrutural de governança disfarçada de ganho de eficiência — então o que significa, exatamente, decidir adotar IA em ambiente corporativo de modo responsável?

Não há resposta limpa. Qualquer formulação que se proponha a fechar a questão em método ("framework de adoção responsável", "guia para transformação humana", "princípios para eliminação consciente de funções") cai na mesma armadilha que produziu o problema: trata função organizacional como objeto especificável, quando o que estava em jogo era constituição relacional não-especificável. O que se pode dizer, com algum grau de honestidade analítica, é que organizações que tratam a mediação como problema a ser resolvido pela IA estão respondendo errado a uma pergunta que ainda não souberam formular.

A pergunta certa, e que fica em aberto, talvez seja a versão organizacional de uma indagação muito mais velha: o que acontece quando se substitui um modo de operação que era invisível porque funcionava por um modo de operação que é visível porque está sempre quebrando? A IA está fazendo trabalho de mediação em um registro radicalmente novo — registro que produz métricas, dashboards, evidência de adoção, KPIs de produtividade. Mas o trabalho real da mediação, aquele que tornava as organizações funcionais sem que ninguém precisasse pensar nele, não estava na lista de coisas mediáveis. Estava na sedimentação de práticas que continuavam agindo enquanto se declarava qualquer coisa sobre elas.

Pode ser que líderes que entenderem isso a tempo se posicionem melhor do que os que importarem o roteiro americano sem ler o que ele de fato diz. Pode ser que não. O que parece improvável é que o problema se resolva sozinho. A camada de mediação que está sendo eliminada vai continuar fazendo falta — e a IA, por design, não está construída para a tarefa que ela executava. O efeito agregado vai aparecer. A pergunta é apenas quando, em quais organizações, e a que custo.

A morte do meio não é caso particular. É antecipação simbólica de um problema maior que ainda não tem nome.

Referências

Bloomberg. McKinsey, PwC and EY Lay Off Executive Assistants as AI Accelerates. 21 de maio de 2026. Disponível em: bloomberg.com/news/features/2026-05-21/mckinsey-pwc-and-ey-lay-off-executive-assistants-as-ai-accelerates.

Fanous, Aaron; Goldberg, Jacob; Agarwal, Ank; et al. SycEval: Evaluating LLM Sycophancy. arXiv preprint arXiv:2502.08177. Stanford University, 2025. Disponível em: arxiv.org/abs/2502.08177.

Fast Company. AI coaches tell leaders what they want to hear. 23 de maio de 2026. Disponível em: fastcompany.com/91545653/ai-coaches-tell-leaders-what-they-want-to-hear.

Fast Company. AI is already killing the executive assistant job. 24 de maio de 2026. Disponível em: fastcompany.com/91547256/ai-is-already-killing-the-executive-assistant-job.

Sarna, Kriti. Algorithmic Humility in Leadership: Can AI Teach Leaders to Unlearn Bias Faster Than Human Coaching? California Management Review, Berkeley, 20 de novembro de 2025. Disponível em: cmr.berkeley.edu/2025/11/algorithmic-humility-in-leadership-can-ai-teach-leaders-to-unlearn-bias-faster-than-human-coaching/.