Empresário indiano substitui 90% da equipa por IA e surpreende com os resultados.

Uma empresa emergente indiana de comércio eletrónico tomou uma decisão extrema: substituir quase toda a equipa por robôs de conversação.

Doze meses depois, os resultados divulgados surpreendem - e, com números na mão, voltam a colocar no centro do debate o papel da inteligência artificial (IA) e o futuro do trabalho humano nas empresas digitais.

O caso Dukaan: robôs de conversação e IA generativa no centro do negócio

A protagonista é a Dukaan, uma plataforma indiana que permite a pequenos comerciantes criarem lojas online de forma rápida. Em vez de reforçar as equipas de apoio e operação, o fundador e diretor-executivo, Suumit Shah, fez precisamente o contrário a meio de 2023: reduziu cerca de 90% do quadro de pessoal e passou a suportar grande parte do serviço com sistemas de IA.

A comunicação dessa mudança foi direta e, para muitos, desconfortável. Shah justificou a medida com a necessidade de cortar custos de forma agressiva e ganhar escala num mercado apertado por concorrência intensa e por investidores pouco pacientes. As áreas mais afetadas foram o apoio ao cliente e as tarefas operacionais repetitivas.

Na prática, a empresa transformou o apoio ao cliente num componente de software, conduzido por IA generativa e por fluxos automatizados.

Como seria de esperar, a reação dividiu-se. Houve quem visse na decisão um uso oportunista da IA para legitimar despedimentos em massa; outros defenderam que se tratou apenas de acelerar uma transição que muitos negócios digitais, de elevado volume e margens reduzidas, acabariam por fazer. Um ano depois, os indicadores partilhados pelo próprio diretor-executivo ajudam a perceber melhor o alcance real do “experimento”.

O que mudou com menos 90% de pessoas

De acordo com Shah, a transformação mais profunda aconteceu no apoio ao cliente. Antes, a Dukaan dependia de uma equipa humana para responder a perguntas, reclamações e pedidos dos lojistas que utilizam a plataforma. Agora, a maioria dessas interações passa por um robô de conversação treinado com base no histórico de contactos, na documentação interna e nas políticas da empresa - incluindo suporte em vários idiomas.

Indicadores do apoio ao cliente que mais se destacam na Dukaan com IA e robôs de conversação

• Tempo médio de resposta: desceu de perto de 2 minutos para respostas praticamente imediatas.
• Tempo médio de resolução: passou de mais de 2 horas para poucos minutos em pedidos simples.
• Custo por atendimento: caiu significativamente, acompanhando a redução forte de despesas com pessoal.
• Disponibilidade: apoio automatizado 24 horas por dia, sem escalas nem turnos de prevenção.

Segundo os dados avançados, isto reforça a ideia de que sistemas automatizados conseguem absorver grandes volumes de pedidos com consistência, sem pausas e sem atrasos. Num contexto de comércio eletrónico, isso tende a significar menos filas, menos pedidos pendentes e menos situações que se arrastam durante dias.

A IA mostrou-se especialmente eficaz em tarefas padronizadas: responder a dúvidas frequentes, verificar o estado de encomendas, processar reembolsos simples, orientar o utilizador em tutoriais e sinalizar erros recorrentes.

Do ponto de vista estritamente operacional, Shah descreve o balanço como “positivo”: despesas mais baixas, melhorias em métricas de atendimento e continuidade do serviço sem relatos públicos de falhas graves e prolongadas.

Quando o “positivo” se transforma em polémica

O que o diretor-executivo apresenta como progresso tecnológico, para uma parte considerável do público soa a sinal de alarme. A substituição de quase toda uma equipa por IA foi interpretada como símbolo de um fenómeno mais vasto: a normalização de cortes agressivos justificados pela eficiência.

A discussão tende a organizar-se em dois campos bem distintos:

Visão pró-IA	Visão crítica da IA
Defende a automação como via para reduzir custos e aumentar a produtividade.	Considera real o risco de desemprego estrutural em grande escala.
Argumenta que as pessoas podem passar a focar-se em tarefas mais criativas e estratégicas.	Questiona se os novos empregos surgirão à mesma velocidade a que os anteriores desaparecem.
Entende que robôs de conversação são adequados para pedidos simples e repetitivos.	Salienta que empatia, negociação e leitura de contexto continuam a ser fragilidades da IA.

No caso da Dukaan, organizações laborais e especialistas em ética digital criticaram também a pouca visibilidade sobre o que aconteceu às pessoas dispensadas. Houve formação para requalificação? Existiu apoio financeiro, psicológico ou encaminhamento para novas funções? Essas respostas não tiveram a mesma projeção mediática do que os ganhos de eficiência.

Impacto para clientes e para trabalhadores

Para os clientes, o resultado parece mais ambivalente do que triunfal. Lojistas que valorizam rapidez e objetividade tendem a apreciar a resposta imediata. Já quem enfrenta situações fora do “guião” relata frequentemente frustração: respostas genéricas, dificuldade em explicar nuances e barreiras para chegar a um atendimento humano quando o caso é excecional.

Para os trabalhadores, o choque é mais duro. Funções ligadas a apoio, retaguarda administrativa e tarefas rotineiras foram, em muitos casos, substituídas por fluxos automatizados. Em economias com menor rede de proteção social, o impacto tende a ser ainda mais abrupto.

Este caso expõe um ponto sensível: a IA não se limita a melhorar processos - também redistribui poder, rendimento e oportunidades, muitas vezes sem debate público prévio.

Especialistas em mercado de trabalho apontam perfis particularmente expostos: operadores de centros de contacto, atendentes, analistas júnior e assistentes administrativos. A experiência da Dukaan ilustra como uma decisão estratégica pode redesenhar toda a estrutura de uma empresa em pouco tempo.

Duas dimensões frequentemente ignoradas: dados, privacidade e conformidade

Há ainda um tema que, por vezes, fica em segundo plano quando se fala de automação: os dados. Para um robô de conversação funcionar bem, precisa de aceder a históricos de conversas, detalhes de encomendas, informações de conta e registos internos - o que aumenta a exigência em matéria de privacidade, segurança e governação da informação.

Em mercados europeus, incluindo Portugal, este ponto tende a ter mais peso por causa do enquadramento regulatório. A combinação de RGPD, orientações de autoridades de proteção de dados e regras emergentes para IA (como o Regulamento Europeu da IA) torna crucial definir, desde o início, quem acede a quê, durante quanto tempo, com que finalidades e com que mecanismos de auditoria.

O que outras empresas digitais podem aprender com este “laboratório” da Dukaan

Apesar de extremo, o movimento da Dukaan funciona quase como um caso de estudo sobre o que poderá acontecer noutros negócios digitais. Algumas aprendizagens tornam-se claras:

• Automatizar sem um plano de transição para pessoas tende a aumentar a rejeição social da IA.
• As métricas de atendimento melhoram mais depressa do que a confiança de quem usa o serviço.
• Processos simples adaptam-se bem à IA; as exceções continuam a exigir supervisão humana.
• A reputação da marca pode sofrer se a narrativa pública se resumir a “corte de custos”.

Empresas portuguesas que ponderem substituir parte das equipas por robôs de conversação podem olhar para o caso indiano como alerta e referência. A pressão para baixar custos existe também em Portugal, mas a sensibilidade laboral e o escrutínio regulatório tendem a ser diferentes, com maior atenção a direitos dos trabalhadores, transparência e impacto social.

Termos e conceitos essenciais para compreender este tipo de mudança

Dois conceitos surgem frequentemente quando se avaliam decisões como a da Dukaan.

Automação de tarefas vs. automação de funções

Automatizar tarefas significa usar IA para acelerar partes de um trabalho - por exemplo, responder a perguntas frequentes, gerar relatórios ou resumir conversas. Já a automação de funções vai mais longe: redesenha o cargo inteiro e reduz (ou elimina) a necessidade de um profissional naquela posição.

Na Dukaan, o movimento foi sobretudo de automação de funções: não se tratou apenas de “ajudar” equipas de apoio, mas de reconstruir a operação com uma estrutura muito mais leve e altamente dependente de sistemas.

IA como “gestor” invisível

Outra mudança, menos evidente mas muito relevante, é a utilização de IA para definir prioridades, distribuir trabalho e medir desempenho. Sistemas que decidem automaticamente que pedidos são urgentes, que clientes devem ser atendidos primeiro e que respostas são aceitáveis acabam por funcionar como uma espécie de chefia digital.

Isto pode criar contextos em que os trabalhadores que permanecem passam a responder mais a métricas definidas por algoritmos do que a decisões humanas. A linha entre ferramenta e comando torna-se, assim, cada vez mais difusa.

Cenários futuros e riscos no comércio eletrónico

Se mais empresas seguirem um caminho semelhante ao da Dukaan, alguns cenários tornam-se plausíveis. Plataformas com milhões de utilizadores tenderão a padronizar cada vez mais o atendimento com IA, reservando o contacto humano para situações críticas, dispendiosas ou juridicamente sensíveis.

Também existe o risco de um efeito dominó: se uma empresa reduzir drasticamente os custos com pessoal e conseguir manter a operação, concorrentes podem sentir-se pressionados a imitar a estratégia para não perder competitividade. Isso pode desencadear uma corrida para reduzir empregos de entrada no mercado.

Ao mesmo tempo, cresce a procura por profissionais capazes de:

• desenhar fluxos de conversa eficazes;
• treinar modelos de IA com dados de qualidade;
• monitorizar enviesamentos e erros sistemáticos;
• criar políticas internas de utilização responsável da tecnologia.

No fim, a experiência da Dukaan sugere que a discussão vai muito além da tecnologia. Envolve escolhas morais, regulatórias e económicas: até que ponto uma empresa deve poder automatizar sem negociar contrapartidas com a sociedade? É uma pergunta que tende a aparecer cada vez mais em conselhos de administração, em estruturas sindicais e em mesas de negociação, em múltiplos países.