Após substituir 90% da sua equipa por IA, um empresário indiano revela um resultado inesperado.

Um ano depois, a sua experiência de automação radical começa a remodelar a forma como líderes tecnológicos pensam sobre pessoas, lucros e os limites da inteligência artificial no trabalho.

Uma startup indiana que apostou quase tudo na IA

A decisão partiu de Suumit Shah, fundador e CEO da Dukaan, uma plataforma sediada em Bangalore que ajuda pequenos comerciantes a gerir lojas online. Perante margens apertadas e concorrência feroz, Shah escolheu uma via brutal: dispensou cerca de 90% do pessoal, sobretudo no apoio ao cliente, e substituiu-o por chatbots alimentados por IA.

Na altura, a medida gerou indignação nas redes sociais e entre defensores dos trabalhadores. Muitos viram nela um aviso do que poderia acontecer em toda a indústria global de apoio ao cliente. Outros enquadraram-na como um passo frio, mas lógico, para uma startup enxuta, financiada por capital de risco, sob pressão para crescer.

O objetivo declarado por Shah era simples: cortar custos drasticamente, tornando o apoio mais rápido e eficiente para os clientes.

As equipas de apoio ao cliente são frequentemente as primeiras a enfrentar a automação. Lidam com perguntas repetitivas, dependem de respostas guiadas por scripts e operam sob intensa pressão para serem baratas e estarem disponíveis 24 horas por dia. Para um sistema de IA, essa combinação é atrativa.

Um balanço “positivo” do primeiro ano, segundo o CEO

Um ano após os despedimentos, Shah partilhou agora a sua primeira avaliação mais completa. Do seu ponto de vista, a aposta resultou.

Segundo os números que destacou, os tempos de resposta às perguntas dos clientes desceram de quase dois minutos, em média, para respostas praticamente instantâneas. Reclamações e problemas com encomendas que antes demoravam mais de duas horas a resolver são agora, muitas vezes, concluídos em poucos minutos.

A empresa reporta respostas quase instantâneas e uma resolução de problemas muito mais rápida, por uma fração do custo anterior com pessoal.

Para um vendedor online, este tipo de rapidez pode traduzir-se em menos encomendas canceladas, menos compradores irritados e potencialmente mais repetição de compras. A Dukaan afirma que os utilizadores apreciam o serviço mais rápido, embora dados independentes sobre a satisfação do cliente não tenham sido amplamente publicados.

No plano financeiro, cortar salários e custos de escritório melhora dramaticamente o quadro de curto prazo de qualquer startup. As equipas de apoio são caras: precisam de formação, supervisão, apoio de RH e infraestrutura física ou virtual. Um chatbot, em teoria, precisa apenas de computação em nuvem, atualizações e ajustes ocasionais.

O que mudou exatamente dentro da empresa?

A transformação na Dukaan não foi apenas uma simples troca de pessoas por software. Exigiu redesenhar fluxos de trabalho em torno dos sistemas de IA e repensar qual deve ser o papel dos colaboradores humanos que ficam.

De apoio “human-first” para “AI-first”

Antes da mudança, uma interação típica com a Dukaan passava por várias etapas: o utilizador abria um ticket, um agente humano respondia, escalava se necessário e, por vezes, envolvia gestores ou equipas técnicas. Após a reformulação, o chatbot tornou-se a linha da frente e, na maioria dos casos, a única linha.

• O bot cumprimenta os clientes e identifica o problema.
• Vai buscar informação às bases de dados de encomendas e aos ficheiros de ajuda.
• Sugere soluções ou processa reembolsos e alterações quando permitido.
• Apenas questões complexas ou invulgares são escaladas internamente.

Shah afirmou que a vasta maioria dos contactos pode ser resolvida sem intervenção humana. Se for verdade, isso sugere que uma grande parte do trabalho anterior era altamente repetitivo e baseado em regras.

Como estão as métricas

Embora a Dukaan não tenha divulgado um conjunto completo de números auditados, a empresa enfatiza três métricas principais:

Métrica	Antes da implementação de IA	Depois da implementação de IA
Tempo médio até à primeira resposta	Pouco menos de 2 minutos	Quase instantâneo
Tempo médio de resolução	Mais de 2 horas	Vários minutos
Nível de pessoal no suporte	100% da equipa original	~10% da equipa original mantida

Estes números encaixam num padrão mais amplo observado nas primeiras implementações de IA: ganhos de velocidade dramáticos, reduções claras de custos, mas ainda transparência limitada quanto à fidelização a longo prazo e à perceção da marca.

Um estudo de caso polarizador sobre IA a substituir pessoas

A história da Dukaan cristaliza uma pergunta que paira sobre muitas indústrias: quando é que a IA ajuda os humanos e quando é que simplesmente os substitui?

Os defensores da IA nos negócios argumentam que sistemas como chatbots eliminam tarefas aborrecidas e repetitivas. Dizem que isso liberta os trabalhadores humanos para funções criativas, estratégicas ou centradas em relações. Apontam também para preços mais baixos para os consumidores e melhor disponibilidade de serviço, especialmente fora do horário normal.

Para entusiastas da IA, a Dukaan é prova de que o software consegue gerir trabalho de atendimento ao cliente de grande volume mais depressa, mais barato e em escala.

Os críticos veem algo muito diferente. Receiam que, se um CEO pode remover 90% de uma equipa e celebrar publicamente o resultado, outras empresas seguirão o exemplo. Isso poderia colocar em risco dezenas de milhares de empregos de apoio ao cliente em mercados onde call centers e help desks são grandes empregadores.

Questões éticas também surgiram quando Shah anunciou inicialmente os despedimentos. Muitos observadores perguntaram se a empresa tinha feito o suficiente para reconverter ou recolocar o pessoal afetado. Outros questionaram o custo social de celebrar um corte tão profundo simplesmente como um “ganho de produtividade”.

O que isto significa para trabalhadores e empresas

A experiência da Dukaan será observada de perto tanto por startups como por grandes corporações. O apoio ao cliente, a moderação de conteúdos e o trabalho administrativo básico já estão a ser alvo de ferramentas de IA generativa.

Para os trabalhadores, especialmente em países como a Índia ou as Filipinas, que acolhem enormes centros de suporte, o caso sublinha a necessidade de novas competências. Colaboradores que consigam supervisionar sistemas de IA, lidar com situações complexas com clientes ou desenhar fluxos de trabalho têm maior probabilidade de se manterem procurados.

Para as empresas, a lição é mais nuanceada. Substituir pessoas por software pode cortar custos, mas também altera a relação da marca com os seus utilizadores. Um chatbot rápido, mas rígido, pode frustrar clientes com problemas invulgares, reclamações emocionais ou questões sensíveis.

Quando todos os concorrentes oferecem respostas instantâneas por IA, as empresas podem voltar a competir em algo profundamente humano: empatia e confiança.

Termos e conceitos-chave por trás da experiência da Dukaan

Várias ideias carregadas de jargão estão por detrás da decisão mediática de Shah. Algumas merecem ser explicadas.

Chatbot vs. agente humano

Um chatbot é um programa informático que simula conversa por texto ou voz. Os chatbots modernos, alimentados por modelos de linguagem de grande escala, geram respostas em vez de escolherem a partir de um guião fixo. Um agente humano, em contraste, depende de formação e juízo e consegue flexibilizar regras de formas que a IA ainda tem dificuldade em igualar.

Quando as empresas pesam um contra o outro, normalmente equilibram:

• Custo por interação
• Velocidade de resposta
• Exatidão da informação
• Satisfação e fidelização do cliente
• Riscos regulatórios e éticos

Cenários de risco de automação

Se uma empresa de e-commerce de média dimensão seguir o caminho da Dukaan e substituir a maior parte do pessoal de suporte por IA, podem ocorrer vários cenários:

• Impulso de curto prazo: Os custos descem rapidamente, as margens melhoram e os investidores reagem positivamente.
• Reação mista dos clientes: As questões rotineiras tornam-se mais fluídas, mas casos limite e reclamações emocionalmente carregadas causam fricção.
• Mudança reputacional: A marca ganha uma imagem orientada para tecnologia, mas pode ser vista como menos humana ou menos cuidadora.
• Pressão política e regulatória: Se despedimentos em massa se tornarem comuns, reguladores e sindicatos podem pressionar por novas regras sobre reestruturações impulsionadas por IA.

Riscos, benefícios e o que pode vir a seguir

O caso da Dukaan ilustra benefícios claros e riscos significativos de uma adoção agressiva de IA.

Do lado dos benefícios, as empresas podem alargar horários de apoio, lidar com picos de procura durante campanhas e reduzir despesa operacional. Para startups em rápida evolução, isto pode ser a diferença entre sobreviver e fechar.

Do lado dos riscos, a dependência excessiva de IA levanta preocupações sobre enviesamento, privacidade de dados e gestão de erros. Um bot mal configurado pode repetir o mesmo erro milhares de vezes antes de alguém dar por isso. Um cliente insatisfeito que nunca chega a falar com um humano pode abandonar a marca para sempre e depois partilhar amplamente essa experiência nas redes sociais.

Alguns analistas esperam que um modelo híbrido se torne a norma. Nessa abordagem, a IA geriria pedidos simples, enquanto equipas humanas menores e altamente treinadas tratariam casos sensíveis, de alto valor ou complexos. A abordagem extrema da Dukaan vai muito mais longe, mas os seus resultados alimentarão debates em salas de administração nos setores tecnológico e do retalho.

Por agora, Suumit Shah sustenta que a sua decisão foi justificada pelos números. Para os colaboradores despedidos - e para milhões de trabalhadores em funções semelhantes em todo o mundo - o verdadeiro resultado será medido menos em tempos de resposta e mais na disponibilidade de novos empregos dignos numa economia que está a aprender a viver com - e por vezes substituir - o trabalho humano usando IA.