A decisão de quem contratar é fundamental para qualquer startup, mas uma transformação está em andamento: nem toda nova capacidade requer necessariamente um novo funcionário. Agentes de inteligência artificial começam a assumir trabalhos de engenharia, atendimento ao cliente, pesquisa e operações que historicamente seriam delegados aos primeiros membros da equipe. Isso força fundadores a fazer uma pergunta inédita antes de abrir uma vaga: qual trabalho deve ser feito por pessoas e qual pode ser delegado a agentes de IA?
Essa questão será o foco da sessão “Hiring When AI Is a Co-Founder” (Contratando Quando a IA É Co-Fundadora) no TechCrunch Disrupt 2026, evento que ocorre de 13 a 15 de outubro em São Francisco. No painel, Josh Reeves, CEO e co-fundador da Gusto; Michelle Johnson, vice-presidente sênior da Insight Partners; e John Koelliker, CEO e co-fundador da Leland, discutirão como empresas em estágio inicial constroem times onde humanos e agentes de IA trabalham lado a lado—sem sacrificar velocidade, responsabilidade ou cultura organizacional.
A nova equação das startups iniciais
Para empresas no início da operação, cada contratação envolve uma compensação entre capacidade, custo e velocidade. A introdução de agentes de IA adiciona uma nova variável à equação. Tarefas de engenharia, suporte ao cliente e trabalho operacional podem cada vez mais ser delegadas a sistemas capazes de completar processos de múltiplas etapas, em vez de apenas auxiliar um funcionário a realizá-las.
Isso abre oportunidade para fundadores repensarem como seus times mais iniciais devem ser estruturados. Em vez de automaticamente perguntar “quem contratamos em seguida?”, a pergunta inicial passa a ser: “qual trabalho precisa ser feito—e uma pessoa é realmente o melhor jeito de fazer isso?”
A distinção é significativa. Delegar trabalho a um agente de IA pode ajudar pequenos times a se mover mais rapidamente. Porém, também introduz novos desafios relacionados à responsabilidade e supervisão. Quem verifica o trabalho? Quem toma a decisão final? O que acontece quando um agente comete um erro? Quais responsabilidades são críticas demais para delegar? Essas deixam de ser questões teóricas para empresas construindo startups nativas em IA.
Perspectivas de três especialistas
Os painelistas trazem visões complementares do mesmo desafio:
- Josh Reeves (Gusto): CEO de uma plataforma que suporta mais de 500 mil empresas em folha de pagamento, benefícios, conformidade, onboarding, recursos humanos e aposentadoria. Com mais de uma década de experiência servindo pequenos negócios, Reeves observa a mudança em uma base de clientes particularmente ampla, posicionando a Gusto próxima às realidades cotidianas de empresas decidindo como e quando expandir seus times.
- Michelle Johnson (Insight Partners): Traz perspectiva de scaling de startups. Trabalha com CEOs e Vice-Presidentes de Receita na América do Norte e Europa em estratégia de go-to-market, organizações de receita e implementação de IA. Antes de ingressar na Insight, ajudou a escalar a Flock Safety de menos de 1 milhão para 90 milhões em ARR como líder inicial de vendas e operações de receita—uma trajetória que levanta questões diferentes: se agentes de IA podem pesquisar prospectos, preparar outreach, analisar dados de clientes ou gerenciar partes do processo de vendas, no que membros humanos de um time de receita devem se concentrar?
- John Koelliker (Leland): Posiciona-se na interseção direta entre talento e IA. Como CEO e co-fundador da Leland, plataforma de carreira e talento para a era da IA, traz experiência em papéis de produto e crescimento na LinkedIn, Curated e Uber, além de construir uma empresa focada em como pessoas desenvolvem e aplicam habilidades em um mercado de trabalho em mudança.
Questões que vão além da automação
Conforme agentes de IA se tornam mais capazes, algumas das decisões mais importantes dentro de uma startup—aquelas difíceis de reduzir a um workflow—podem se tornar ainda mais críticas. Quem entende o que clientes realmente precisam? Quem questiona uma estratégia ruim? Quem assume responsabilidade quando algo falha? Quem constrói relacionamentos, motiva um time, ou decide quando os dados apontam em uma direção errada?
A resposta sugere uma transformação no papel do funcionário inicial. Sua função pode ser cada vez mais definida por julgamento, propriedade sobre decisões e capacidade de direcionar tanto pessoas quanto máquinas—em vez de simplesmente completar um maior volume de tarefas. Isso tem implicações profundas para todo o ecossistema de startups.
Empresas em estágio inicial sempre competiram pela habilidade de fazer mais com menos. Agentes de IA poderiam levar esse princípio muito além. Porém, uma empresa é mais que a soma das tarefas que completa. Fundadores ainda precisam de pessoas que possam tomar decisões, assumir responsabilidade, entender clientes e criar a cultura em torno da qual um negócio cresce. O desafio é decidir onde essas pessoas criam o maior valor—e onde um agente poderia fazer o trabalho em seu lugar.
Análise Panorama IA
O painel reflete um momento de transição genuíno no mercado de trabalho de startups. Não se trata apenas de automação de tarefas rotineiras—tema explorado há anos—mas de uma reavaliação fundamental de como times devem ser montados quando a IA é uma opção viável desde o dia um.
A relevância prática é imediata: fundadores que entendem essa distinção entre trabalho que pode ser delegado a agentes e trabalho que requer julgamento humano terão vantagem competitiva. Além disso, a discussão levanta uma questão pouco explorada: se agentes de IA assumem tarefas repetitivas e bem definidas, as habilidades de contratação mudarão. Startups precisarão mais de pessoas que façam perguntas difíceis, não simplesmente de pessoas que executem tarefas em escala. Isso impacta desde a forma como vagas são descritas até como candidatos são avaliados.
Um ponto de atenção: o debate desconsidera potenciais armadilhas. Quando agentes cometem erros em contextos críticos—como análise de dados de clientes ou decisões operacionais—quem assume responsabilidade legal ou reputacional? Startups que delegam prematuramente a IA podem descobrir que a velocidade ganha é dissipada por revisão, correção ou resolução de falhas. A experiência das três empresas representadas no painel será crucial para esclarecer essas nuances.
A oportunidade é real, mas o risco de substituir reflexão estratégica por otimismo em relação a capacidades de IA também é significativo. O TechCrunch Disrupt 2026 promete abordar exatamente esse terreno cinzento.
Fonte: TechCrunch
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