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Uma das melhores maneiras de “prever o futuro” do mercado de trabalho aqui no Brasil é olhar pro que está acontecendo nos EUA e no restante do mundo, que ditam as principais tendências e influenciam nossos principais executivos e empreendedores.
E o que está acontecendo é novo: os melhores profissionais de San Francisco estão voluntariamente abrindo mão de equipes, enquanto aqui no Brasil ter equipe ainda é prova de que você “chegou lá”.
Esse contraste pode ter data marcada pra acabar, e quando acabar, vai encontrar dois perfis de profissional, só que um deles estará muito mais preparado. 👀
🔵 Spoiler da edição de hoje: abrir mão de ter equipe pode ser uma estratégia de carreira (mas não tão óbvia assim - leia para entender).
No nosso 1:1 de hoje:
1⃣ Por que executivos de topo em startups americanas estão escolhendo voltar a executar sozinhos (e o nome que o mercado deu pra isso);
2⃣ O paradoxo brasileiro sobre a adoção de IA: lideramos em experimentação, mas travamos em implementação;
3⃣ A distinção que pode separar carreiras: entregáveis vs. julgamento;
4⃣ O Prompt da Semana pra te fazer pensar (e se surpreender) com algo que você provavelmente não gastava muito tempo pensando;
5⃣ E o principal da edição de hoje: o playbook prático com um exemplo real de como startups estão avaliando IA em processos seletivos e como você pode usar isso a seu favor.
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E depois a gente dá mais spoiler (mas é só coisa boa)… 😇
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🔵 O PROMPT DA SEMANA
Com base nas nossas conversas e no quanto você já conhece sobre mim, —-? Não me dê uma resposta genérica ou motivacional. Quero uma análise honesta, específica e útil. Me ajude a pensar sobre isso e não invente respostas se identificar que não tem dados suficientes pra responder.
Copie e cole esse prompt na sua ferramenta preferida de IA, mas lembre-se: esse prompt só realmente funciona com a ferramenta de IA que mais tem seu contexto profissional. Esse é um prompt que leva em consideração o padrão por trás das suas interações com a IA (e se você ainda não tem boa parte do seu contexto pessoal e profissional em uma IA, você está ficando pra trás).
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🔵 BIG IDEA
Tudo começou com essa executiva.
A edição de hoje tem 3 fontes centrais, 3 executivos incríveis que você precisa conhecer (e ouvir):
Elena Verna foi head de produto na SurveyMonkey e ocupou liderança na Miro antes de optar por virar a pessoa responsável por Growth na Lovable.
Mishti Sharma lidera narrativas na Clay e tomou o mesmo caminho.
Gagan Biyani é fundador da Udemy e da Maven, duas empresas gigantes de educação.
Os três publicaram em primeira pessoa sobre um fenômeno que está acontecendo e influenciando muito do mundo corporativo nos EUA (e que pode caminhar para influenciar o Brasil em pouco tempo).
Olha essa história, que curiosa:
Quando a Elena Verna estava na SurveyMonkey, um recrutador do Netflix entrou em contato com ela e primeira pergunta que ele fez foi: "quantas pessoas você está gerenciando?"
Ela tinha três reportes diretos; a vaga exigia quinze. Ela foi eliminada na triagem por conta do headcount da equipe dela e não pelo que ela entregava.
Mais tarde, bem mais sênior na carreira, seu gestor deu um ultimato pra ela: suma do Jira (app de gestão de tarefas) por 6 meses, sem tickets, e só assim eu vou saber que você está pronta pra ser diretora.
(Curiosidade: ela fez e deu certo, mas o problema é que esse modelo deixou de funcionar e é isso que ela nos provoca. Seu texto, que viralizou entre executivos lá nos EUA e transbordou pra cá, está aqui e é pago).
Por que isso importa?
A equipe como “símbolo de chegada” e carreira de sucesso foi construída num contexto específico: a única forma de aumentar o escopo era aumentar o número de pessoas executando sob a sua direção.
Esse contexto está mudando com a IA. O custo de execução caiu de forma assimétrica, e a lógica que tornava headcount sinônimo de senioridade perdeu a premissa que a sustentava.
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Construir ficou mais barato do que debater.
A IA colocou qualquer profissional num patamar funcional de competência média como designer, analista, redator e programador, ao mesmo tempo, com um prompt razoável.
A Elena chamou isso de "average intelligence" (inteligência média) e, embora pareça um insulto, é o conceito chave dessa edição, com uma implicação prática muito relevante.
Combinado com expertise real numa área, esse nível médio em tudo passa a ser suficiente pra entregar muito do que antes exigia equipe.
Exemplo real: a Elena construiu e colocou em produção uma página de pricing enterprise pra Lovable, sozinha, em poucas horas. No ambiente anterior, isso teria exigido um product manager, um designer, dois engenheiros e uma semana de iterações.
Quando construir ficou mais barato do que debater, as camadas de aprovação, alinhamento e escada de decisão passaram a custar mais do que o problema que resolvem. Essa é a lógica desse movimento.
A Elena só deu nome e começou esse movimento (e ela fez isso, porque tem uma newsletter com centenas de milhares de leitores ao redor do mundo).
A Elena saiu de uma posição de liderança pra se tornar IC - que significa “individual contributor”, que é quem executa sem reportes diretos - na Lovable (e você pode ler mais aqui também, é um post com ótimos comentários e discussão).
A Mishti Sharma, que é Head de Narrativas na Clay, fez o mesmo.
Gagan Biyani, fundador da Udemy e da Maven, falou que isso é um movimento que vai “reembaralhar as cartas que já tinham sido distribuídas no mundo corporativo” (inclusive, vale ler esse post dele e os comentários lá).
Eles estão sendo chamados de HI-C: High-Impact Individual Contributors (contribuidores individuais de alto impacto).
A diferença em relação ao IC tradicional é o escopo. O IC clássico é especialista fundo numa disciplina e depende de outros pro restante do projeto. O HI-C leva do início ao fim sozinho, porque a IA preenche as lacunas que antes exigiam outras pessoas. Essa é a definição que estão usando.
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E essa tese de reestruturação tem números fortes pra se sustentar.
Nós trouxemos aqui uma leitura sóbria (e não sensacionalista) do que isso tudo pode significar e do peso desse movimento:
O Stanford AI Index de 2026 registrou queda de quase 20% no emprego de desenvolvedores entre 22 e 25 anos desde 2024, enquanto o headcount de desenvolvedores mais velhos continua crescendo;
E essa pesquisa descobriu que a proporção de funcionários entre 21 e 25 anos foi cortada pela metade nas grandes techs em dois anos e meio, de 15% para 6,7%.
Nós podemos somar isso a fatos como o CEO da Coinbase cortando 14% do quadro de funcionários há pouco mais de um mês e descrevendo esse movimento como “reconstruindo a Coinbase como uma inteligência que tem humanos ao seu redor melhorando e alinhando ela”, ou do CEO da Shopify tornando fluência em IA como requisito pra qualquer nova contratação, válido há mais de um ano já.
Quer ver outros dados curiosos?
O McKinsey State of AI 2025 aponta que 32% das organizações esperam redução de headcount acima de 3% no próximo ano;
E o Anthropic Economic Index de março de 2026 registra que 49% das ocupações nos EUA já tiveram ao menos um quarto de suas tarefas executadas com IA.
Em resumo: dados muito robustos indicam o peso que tendências como essa “criada” pela Elena podem ter (porque, em outras palavras, os incentivos dessa tese do HI-C estão alinhados com o que os CEOs estão buscando).
Mas precisamos tomar cuidado com o exagero nessas notícias, porque o ponto é mais preciso do que "demissões em massa": a IA está subindo a cadeia de valor e entrando na camada de julgamento.
Isso muda quem é “insubstituível” no mercado de trabalho.
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Trazendo isso pra sua realidade: você sabia Brasil lidera experimentação, mas trava em implementação?
👉 A PwC Global Hopes & Fears 2025, com quase 50 mil respondentes em 48 países, mostra que 71% dos profissionais brasileiros usaram IA em suas funções nos últimos 12 meses, contra 54% de média global.
👉 A Thomson Reuters aponta que 93% dos brasileiros já experimentaram ferramentas de IA, contra 81% global.
👉 Só que implementação é outra história. Dos 71% que usaram IA, apenas 26% o fazem diariamente, apenas 10% usam agentes autônomos e 67% usam sem estratégia corporativa definida.
Em outras palavras (e simplificando): o brasileiro usa o ChatGPT no celular debaixo da mesa porque o TI bloqueou o acesso no computador.
E ainda tem a dimensão cultural disso tudo, que é muito diferente dos EUA:
O modelo staff engineer, onde um IC sênior é equiparado em salário e status a um gestor, não existe na maioria das empresas brasileiras (fora de algumas poucas startups). Voltar a executar e ser um IC depois de ter gerido equipes ainda parece demérito aqui.
Ainda…
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Contrapontos e mais reflexões sobre a tese do novo contribuidor individual.
O primeiro contraponto (que você vai encontrar até nos comentários dos posts que citamos) é que projetos de grande escala ainda exigem muita colaboração. Humanos literalmente dominaram o planeta coordenando em escala, e toda empresa real precisa de pessoas que traduzem visão em ação coordenada.
Mas o principal ponto é que esse movimento IC não está dizendo que gestão vai acabar, ele está dizendo que a gestão que existe pra “fazer a informação circular” está perdendo razão de ser.
Tem uma diferença entre o gestor com julgamento estratégico e o gestor cujo papel é receber informação de cima, repassar pra baixo e devolver o resultado pra cima (o famoso “middle man”).
E uma boa resposta a esse contraponto veio desse material aqui chamado Knowledge Worker Playbook, publicado agora em maio/2026:
A sua expertise (que é o julgamento construído ao longo de anos) não foi o que se tornou commodity. Os entregáveis que você produzia como evidência dessa expertise foram, e esses dois não são a mesma coisa.
Vamos ilustrar isso pra ficar bem claro:
O relatório de análise de mercado que levava 3 dias e agora leva 3 horas é um entregável.
Decidir se aquele mercado vale entrar agora, considerando o apetite real da diretoria, o histórico de tentativas anteriores e o momento competitivo específico, é julgamento.
A IA faz o entregável, mas o julgamento depende de quem carrega contexto, memória institucional e leitura de cenários.
O que a IA ainda não faz é decidir qual problema vale resolver, avaliar qual resultado é autoritativo quando existem vários, ler o que um stakeholder quer além do que pediu, navegar dois patrocinadores com objetivos contraditórios, tomar a decisão que vai custar politicamente, mas é a certa etc.
🧵 Talvez aqui você tenha se lembrado do texto onde falamos dos profissionais costureiros há alguns meses.
Se você ainda não leu, leia esse texto completo aqui (ou salve pra mais tarde), porque vale muito a pena.
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Uma conclusão antes de ir para a parte prática.
A Elena Verna, a Mishti Sharma e o Gagan Biyani que citamos aqui podem voltar à posição de IC porque já subiram. Eles têm equity, network e histórico que falam por si.
Pra quem está no meio da pirâmide, o ensinamento real dos textos delas é: construa agora o tipo de senioridade que um dia te dá essa escolha de forma genuína, e não por falta de opção.
O conceito de "average intelligence" é a oportunidade que esse momento oferece pra todo mundo, independente de estar em San Francisco ou em São Paulo. A IA colocou nas mãos de qualquer profissional uma competência funcional que antes exigia equipe.
O que você faz com isso, se usa pra entregar mais do mesmo mais rápido ou pra construir uma camada de julgamento que a ferramenta não consegue replicar, é a decisão que provavelmente mais vai diferenciar carreiras nos próximos anos.
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Fluência em IA já virou critério de contratação.
Tudo que descrevemos até aqui muito provavelmente vai chegar nas grandes empresas brasileiras.
O movimento começou em startups americanas, está descendo pras grandes corporações de tecnologia, e vai chegar nas consultorias, nos bancos e nas industriais onde a maioria dos profissionais CLT trabalha.
O motivo de termos criado essa edição é sobre o que você pode fazer antes dessa janela chegar. Nós já falamos aqui nas últimas edições que temos uma Trilha de IA voltada 100% pro mundo corporativo, mas não queremos fazer essa edição parecer que foi feita pra vender algo (até por isso citamos nossa trilha só aqui ao final e ainda não estamos com as inscrições abertas - se você quiser conhecer, fique de olho nas próximas edições para as novidades que lançaremos).
O ponto é que isso é muito relevante para qualquer pessoa do mundo corporativo e a parte prática da newsletter de hoje foca exatamente nisso:
Nós encontramos uma empresa americana de treinamento corporativo em IA que mostra como esse critério de fluência em IA fica quando sai do discurso e entra no processo seletivo.
A lógica deles é direta: eles são um time pequeno atendendo grandes corporações. Pra manter a receita por funcionário alta (a métrica favorita do Vale do Silício agora) sem resolver cada problema com "precisamos de headcount novo", todo contratado precisa conhecer IA por dentro.
E fluência em IA, pra eles, não é ter uma conta no ChatGPT Pro ou Claude Max. É uma forma de trabalhar e pensar que eles medem dessa maneira:
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