Despedir para pagar a IA: o que o caso Uber ensina à advocacia

A grande promessa era substituir trabalho humano por software mais barato.

Os números de 2026 vieram dizer o contrário.

E as profissões jurídicas devia tomar nota do que aconteceu neste sector.

Houve um momento, algures entre 2023 e 2025, em que a frase (com a qual, adianto já, discordo) “a IA vai substituir os advogados” deixou de soar a provocação e passou a soar a plano de negócios.

Escritórios começaram a calcular quantos associados juniores ou estagiários deixariam de contratar, quantas horas de due diligence poderiam ser delegadas a um agente, quanto reduziria a fatura de pessoal.

O raciocínio assentava numa premissa que parecia óbvia: o software é mais barato do que o ser humano qualificado.

Os dados que emergiram nas últimas semanas sugerem que essa premissa, pelo menos no estado atual da tecnologia, está errada, de uma forma que interessa dar a conhecer a qualquer escritório que esteja neste momento a desenhar a sua estratégia de adoção da IA.

Não porque as ferramentas sejam más. Pelo contrário: são boas o suficiente para que, quando funcionam, sejam usadas o tempo todo.

Só que, é esse uso constante que dá cabo das contas.

Este artigo olha para os casos documentados que tornaram o problema visível, para a economia que lhes subjaz, e para o que tudo isto significa para quem exerce Direito em Portugal e pondera quanto e como apostar no uso da IA generativa.

O caso que tornou o problema visível

O sinal mais concreto vem da Uber.

Segundo declarações do seu chief technology officer (CTO), Praveen Neppalli Naga, à publicação The Information em Abril de 2026, a empresa esgotou o orçamento anual de IA destinado a programação em apenas quatro meses.

A utilização da ferramenta de codificação assistida saltou de cerca de 32% para cerca de 84% numa organização de aproximadamente 5000 engenheiros, entre o início de 2026 e março seguinte.

O custo por engenheiro situou-se entre 500 e 2000 dólares mensais em consumo de tokens, a unidade de processamento que os modelos de linguagem consomem e faturam por volume de texto lido e gerado.

O detalhe que merece atenção não é o desperdício, mas o oposto.

O orçamento rebentou porque a ferramenta funcionava: os engenheiros integraram-na no fluxo de trabalho diário, exatamente como a gestão lhes pedira. A boa adoção, e não a má, foi o que gerou a (enorme) fatura.

A Microsoft chegou à mesma conclusão, mas por outra via.

Segundo noticiou Tom Warren no boletim Notepad do The Verge a 14 de maio de 2026, a empresa começou a cancelar a maioria das licenças internas de Claude Code (a ferramenta de criação de código da Anthropic) na sua divisão Experiences and Devices, responsável pelos produtos Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams e Surface, com fim previsto para 30 de junho de 2026.

Os engenheiros foram redirecionados para a ferramenta interna da Microsoft.

A ironia é difícil de ignorar: a maior empresa de software do mundo, detentora dos seus próprios modelos e do seu próprio assistente de código, pagou a um concorrente para pôr o produto rival nas mãos dos seus trabalhadores e recuou seis meses depois, com o custo como um dos motivos para tal recuo…

A economia de que ninguém fala

A 28 de maio de 2026, o Axios juntou as peças num artigo que vale a pena ler na fonte.

Um consultor de IA relatou que um cliente gastou 500 milhões de dólares num mês, depois de não ter imposto qualquer limite de utilização às licenças de IA dos trabalhadores.

O fenómeno tem já alcunha no setor: tokenmaxxing, o impulso para consumir o máximo de tokens possível, na convicção de que mais utilização equivale a maior produtividade.

Mas a frase que sintetiza o problema veio de Anuj Kapur, CEO da CloudBees, citado no mesmo artigo: os cortes de pessoal podem ser, simplesmente, “a única alavanca que conseguem puxar” para compensar as faturas de IA

Leia-se com atenção, porque a lógica é circular e perversa: despede-se pessoal para pagar a tecnologia que era suposto substituir esse mesmo pessoal.

A IA não está a tornar o trabalho humano desnecessário. Está a tornar-se tão cara que obriga a cortar no trabalho humano para financiar a prórpia IA!…

A raiz do problema é estrutural.

O salário de um profissional é, dentro de certos limites, fixo e previsível.

Cada interação com um modelo de IA, pelo contrário, tem um custo variável que se acumula a cada pedido.

Para uma organização que processa milhões de pedidos, os tokens acumulam-se em valores difíceis de antecipar.

E há uma agravante que raramente entra nas previsões de custos: como os sistemas ainda erram, é frequente que as empresas tenham de manter uma estrutura de profissionais qualificados encarregados de rever os outputs.

Em vez de reduzir o número de pessoas, acabam por ter software caro e revisores humanos.

Convém calibrar a análise. A mesma reportagem do Axios contém uma observação de Ali Ansari, CEO da Micro1, que arrefece generalizações: na sua leitura, a realidade atual da IA é que “ela só funciona bem para programação”.

O mercado trata as ferramentas como se rendessem igualmente em qualquer função da empresa; a prática diz que o retorno claro está, por enquanto, sobretudo no código. É um aviso importante, porque a maior parte do trabalho jurídico, e de longe, não é programação (truísmo).

O que isto significa para advogados portugueses

A tentação é ler estes casos como problema dos outros: empresas tecnológicas, escalas de milhares de engenheiros, orçamentos de milhões.

A lição transpõe-se com quatro afinações para um escritório de advocacia português, seja ele uma sociedade de grande dimensão ou um profissional em prática individual.

Primeira: o custo da IA generativa é variável, não fixo, e essa diferença muda a aritmética da decisão.

Quem orçamenta uma ferramenta de IA como se fosse uma licença de software tradicional (valor mensal previsível, usa-se à vontade) está a usar o modelo de custos errado. Os planos empresariais de IA não são, na expressão que circula no sector, all you can eat.

Antes de adotar, vale a pena exigir ao fornecedor clareza sobre o modelo de faturação e estimar o consumo real, não o teórico.

Segunda: a camada de revisão humana não desaparece; no Direito, é deontologicamente obrigatória. Um engenheiro pode aceitar uma sugestão de código e testá-la. Um advogado que delegue a um agente a redação de uma peça, a análise de um contrato ou a pesquisa de jurisprudência continua pessoalmente vinculado ao dever de diligência e à responsabilidade pelo resultado.

A IA não dilui essa responsabilidade; apenas desloca o trabalho humano da produção para a verificação e revisão.

Terceira: a melhor adoção pode ser a mais cara. É um paradoxo contra-intuitivo, mas central. Se a ferramenta for boa, vai ser usada; se for usada, vai custar dinheiro.

O caso Uber não é um caso de mau uso — é um caso de bom uso sem governança.

Para um escritório, isto recomenda definir, à partida, quotas, monitorização de consumo e regras claras sobre que tarefas justificam o recurso à IA e quais não. “Usar IA para tudo” não é estratégia; é a forma mais rápida de transformar um ganho de produtividade numa fatura imprevisível.

Quarta, e talvez a mais relevante para quem decide: o argumento “substituímos pessoas por IA e poupamos” não está, hoje, validado pelos números.

Poderá vir a estar: os preços dos tokens podem descer, a eficiência dos modelos pode subir. Mas quem tomar decisões de contratação ou de não-contratação assentes nessa poupança presumida está a apostar em lex ferenda tecnológica, não em facto presente.

Remate

A história da IA empresarial em 2026 não é a do robô que veio ocupar a secretária do associado.

É a da empresa que descobriu, com a fatura na mão, que a ferramenta destinada a poupar dinheiro custava mais do que a pessoa que ia substituir, e que teve de despedir essa pessoa, ironicamente, para pagar a ferramenta de IA…

Para a advocacia, a leitura útil não é nem o entusiasmo de quem vê na IA a redução imediata da massa salarial, nem o alívio de quem conclui que o emprego jurídico está a salvo.

É mais sóbria do que qualquer das duas: a tecnologia é real, é útil, existe e circula.

Mas a sua economia ainda não fechou, e quem decidir com base na economia que ainda não existe decide mal.

A pergunta certa não é “quando a IA substituirá o advogado”. Isso não vai acontecer.

A pergunta certa é: “quanto custa, na verdade, usar a IA, e quem paga a conta?”

Referências

Factos técnicos e financeiros reportados com referência a Maio de 2026. Os valores de consumo de tokens e as decisões empresariais citadas refletem o estado à data; a economia da IA generativa evolui rapidamente e os números podem alterar-se.