Big tech

Como é uma semana relativamente normal na empresa onde trabalho? Tenho de começar por dizer que não tenho um empregador, tenho vários: trabalho numa empresa contratada por um dos gigantes tecnológicos para, inicialmente, internacionalizar algumas das soluções digitais da especialidade deste gigante. Portanto, o meu cliente paga à minha empresa para prestar um serviço. A minha empresa é uma das filiais do grupo, com presença global. 

À primeira vista, parece tratar-se de três empregadores. A coisa não é tão simples. O cliente divide-se em dois grupos, que têm objetivos contraditórios: um deles é o serviço de consultoria do gigante tecnológico, de quem recebemos diretamente o trabalho durante o nosso dia; o outro é o braço de operações do mesmo gigante, que dita as métricas que pretende ver implementadas. Já vou em quatro empregadores. É-nos vedado qualquer acesso às responsabilidades exclusivas que cada uma destas figuras tem. Falo em “empregadores” de um modo irónico, porque decisões impopulares são frequentemente imputadas a um dos clientes dentro do cliente – e, embora seja sobejamente conhecido o poder de um gigante tecnológico para fazer impor a sua vontade a um prestador de serviços, os trabalhadores conseguiram recolher algumas informações junto de diferentes gestores diretos que confirmam a forte conivência do empregador com o cliente.

Os trabalhadores são maioritariamente estrangeiros, embora a filial portuguesa tenha iniciado atividade num período pré-IA, dispondo de um orçamento inicial suficientemente atrativo para fazer que um número significativo de trabalhadores de uma Teleperformance mudasse para a minha empresa. O forte desconhecimento da legislação laboral, o medo, o individualismo meritocrático e as condições absolutamente execráveis do mercado de trabalho atual são os principais obstáculos a uma possível união entre os trabalhadores da minha empresa. Contudo, importa ressalvar que, no passado, foram bloqueados os primeiros e últimos tímidos esforços para uma organização dos trabalhadores, sob pretexto de que o cliente cessaria a sua atividade com a minha empresa em caso de organização coletiva dos trabalhadores.

Dito isto, passarei a dizer como se desenrolam os dias. É no ambiente de trabalho do cliente, no seu ecossistema operativo, que quer eu e os meus colegas quer a chefia da minha empresa nos defrontamos todos os dias. Somos obrigados a manter a nossa comunicação quase completamente informal, porque, como nos recorda a nossa empresa todos os dias, o cliente é um gigante tecnológico que está habituado a ter o que quer, depressa, sem protestos, sem estrutura, sem planeamento, sem concessões. Assim, com exceção de algumas ocasiões em que necessitamos de pedir e justificar horas, não trocamos um único e-mail entre nós. Comunicamos por chats, e para cada projeto – às vezes, para cada tarefa – é criado um chat. O histórico é apagado decorrido algum tempo. A informação relevante para os trabalhadores é comunicada em reuniões e somente as reuniões de projeto costumam ter notas e/ou ser gravadas. As perguntas dos trabalhadores são enviadas com antecedência e as respostas dadas no momento, não deixando ao trabalhador qualquer tempo de reflexão, comparação ou análise. Algumas destas reuniões passaram a ser, uma vez despojadas do inconveniente da questão inesperada, gravadas. Cumpre-se o ritual do consentimento e da aparência de diálogo. O management reúne com cada elemento da sua equipa individualmente, sem notas, frequentemente sem ordem de trabalhos.

O cliente é um gigante tecnológico que está habituado a ter o que quer, depressa, sem protestos, sem estrutura, sem planeamento, sem concessões.

Cumpre-se o ritual da proteção da privacidade. E aquilo a que frequentemente se assiste é ao puro devassar da dignidade do trabalhador enquanto tal, da sua integridade emocional e psicológica. Nas reuniões com o nosso management, chamemos-lhe um middle management, ou direção intermédia, somos ameaçados com processos disciplinares por desafiarmos decisões que degradam a qualidade do nosso trabalho, sem qualquer prova – aliás, contra todas as provas, com recurso a um texto preparado pela IA, como num caso de que escutei a gravação e que se referia a um trabalhador de métricas exemplares; sem qualquer visibilidade para além dos limitados acessos que nos são concedidos pelo cliente, somos responsabilizados nestas reuniões pela falta de trabalho normalmente verificada durante períodos em que o cliente está a analisar o produto entregue, somos culpabilizados pela competição e eventual perda de quota de mercado em migração para serviços de IA, quando nem a nossa empresa nem o nosso cliente nos disseram quais as ferramentas e cursos que gostariam de ver-nos dominar e concluir.

O nosso contrato estipula que o empregador se reserva o direito de definir exclusivamente os critérios de avaliação do desempenho anualmente, mas estes são partilhados sempre a mais de meio do ano e, no que diz respeito aos critérios de obtenção de um bónus, contratualmente estipulado e fixado num máximo que difere de trabalhador para trabalhador, estes foram partilhados por email (um dos tais raros emails) dias antes da data em que se convencionou atribuir o bónus. Todos os anos, estes critérios mudam – critérios que vêm acompanhados de quotas, naturalmente, porque a realidade já tem de vir previamente estabelecida e organizada num Excel e a excelência limitada, contadinha, antes de encarnar na figura humana. Este ano foi particularmente polémico, pois a nossa chefia decidiu que a assiduidade é uma característica do desempenho – logicamente (??) – e, como tal, alguns trabalhadores viram-se confrontados com uma situação caricata: tiveram mau desempenho porque ele não existiu. As baixas só podem ser uma astúcia do trabalhador preguiçoso e malandro, sobre o qual importa levar a melhor, naturalmente. Durante estas mesmas reuniões, onde vai morrer numa vala comum a ideia enfezada de que estamos perante uma relação entre partes iguais, a nossa avaliação anual decorre de um para um: o manager que gere a equipa e o trabalhador sob essa chefia, sem qualquer tabela, sem análise mais ou menos detalhada, sem possibilidade de apelo. São apresentadas razões que determinaram uma avaliação mais baixa para o trabalhador e que oscilam entre o ofensivo e desesperado (o trabalhador teve fraco desempenho porque não foi a eventos sociais fora, ou parcialmente fora, do horário de trabalho, sem que o nosso cargo cumpra alguma função de vendas, marketing ou relações públicas) e o fantasioso (o trabalhador deveria ter criado mais trabalho para si), resvalando mesmo para o ataque pessoal (apesar de reconhecido publicamente pelos pares pelo seu trabalho de qualidade, devidamente documentado, o trabalhador questionou as prioridades da chefia com o intuito de melhorar o modo como se trabalha, e todo o trabalho do ano é resumido ao momento de desafio do chefe). Como somos uma empresa composta por cerca de 100-150 trabalhadores (em Lisboa) em regime híbrido alternado, percebemos que os recursos humanos servem também o clima de opacidade quando nos negam mecanismos de recurso e de avaliação externa, pelo que o apelo é de novo reenviado ao manager direto, o mesmo que nos fez a avaliação.

O absurdo faz-se duramente sentir durante cada dia de trabalho, em que temos de registar 37.5 horas de trabalho semanal – quer tenhamos tarefas, que são da exclusiva responsabilidade do cliente, quer não tenhamos, temos de registar essas mesmas 37.5 horas, porque, segundo o nosso empregador, o cliente paga para que trabalhemos 8 horas diárias, mas não nos dá trabalho todos os dias, embora haja dias em que nos dá trabalho que corresponde, caso se mantivessem as estimativas e prazos desejados, a 2, 3 ou 4 trabalhadores. Quando estamos a trabalhar, temos de trabalhar em vários projetos simultaneamente e sucumbir à ditadura da interpelação imediata num chat, pelo que a consciência exata da quantidade de tempo despendido em cada tarefa ou comunicação é, naturalmente, fragmentária, o que não nos dispensa da violência de o registarmos ou de justificarmos o tempo utilizado acima da média, ou do esperado. Recentemente, deixámos de poder registar abertamente o tempo que utilizamos em verificação de correspondência eletrónica, chats (os dos projetos em que não estamos ativos no momento, mas em que nos poderão envolver a qualquer momento), ou mesmo tempo dedicado a ajudar um ou outro colega com as suas tarefas. Desde o momento em que o nosso trabalho passou a incidir cada vez mais sobre modelos de linguagem e curadoria de resultados gerados por IA em projetos-piloto desprovidos de qualquer contexto, irrepetíveis e sempre diferentes, as estimativas previamente utilizadas pela gestão para calcular o tempo médio necessário à realização de um tipo de tarefa estruturado, rotineiro e estandardizado deixaram de fazer sentido, não havendo qualquer base de cálculo para aquelas. No entanto, e enquanto nos pedem para inovar sem recursos, acessos e visibilidade no que toca ao cliente, foi recentemente introduzido um critério de avaliação que atribuirá um peso (que recompensará, portanto) ao trabalho realizado abaixo da estimativa atribuída a uma tarefa. Falamos de um trabalhador pressionado para reduzir o seu tempo e, por extensão, o tempo médio (para todos os colegas), ao realizar uma tarefa à qual foi dada uma estimativa que não existe e cuja relevância é da exclusiva responsabilidade do manager. Que trabalho ou dignidade resta para inovar ou pensar o que se trabalha é um mistério que se coaduna incrivelmente bem com a linguagem mística falada no meio corporativo.

Um trabalhador que entre numa empresa como esta entra já esmagado e é forçado a fazer concessões, pois necessita de trabalhar para viver. Aqui não há escolha nem liberdade.

Mas falei de inovação. Falemos de formação: somos autorizados a registar tempo para treino e formação. Perguntamos ao nosso management que competências poderemos adquirir num nível básico. Não nos dizem, não sabem, de modo que fica ao critério de cada um lançar o tiro no escuro. De outro modo, caso não consigamos completar as 7,5 horas de trabalho diário em tarefas ou treino, resta-nos registar o tempo não usado como “tempo de ócio”.

Recordo que tudo isto se passa na infraestrutura do cliente ao qual prestamos serviços.

Fomos recentemente informados de que todo o aumento salarial (na melhor das hipóteses, equivalente à taxa de inflação oficial, à semelhança do último ano) se encontra em suspenso, “devido à situação geopolítica” global, situação que não impediu que a empresa comunicasse um crescimento de cerca de 10% na primeira metade do ano.

A ACT, quando contactada a respeito de vários abusos, evidencia a sua impotência para abordar as formas de exploração dos trabalhadores da economia digital, pois comunicou que teria de analisar documentação e registos – justamente aqueles que não existem, ou que, existindo, se encontram a circular transitoriamente no ecossistema digital do cliente.

Não há qualquer consenso a obter, não há qualquer negociação a efetuar. A pedido do cliente, os trabalhadores que são despedidos são automaticamente bloqueados e impedidos de aceder ao seu computador a partir do momento em que são informados da decisão tomada.

Um trabalhador que entre numa empresa como esta entra já esmagado e é forçado a fazer concessões, pois necessita de trabalhar para viver. Aqui não há escolha nem liberdade.

O gigante da banca de investimento Goldman Sachs considera que a IA é apenas “uma grande operação na economia dos EUA”. E a bolha do investimento em IA está a crescer ainda mais. Na última semana, a fabricante de modelos de IA Anthropic anunciou que estava a emitir ações para potenciais investidores no que é chamado, no jargão bolsista, de oferta pública inicial (IPO). A Anthropic estava a acompanhar a IPO da Space X de Elon Musk de uns enormes 1,8 biliões de dólares. Isto valorizaria a SpaceX no mercado em 92 vezes os seus rendimentos anuais!

A Alphabet, empresa-mãe da Google, também planeia angariar 85 mil milhões de dólares em novas ações – o seu primeiro aumento de capital em mais de duas décadas. Juntos, estas três gigantescas IPO poderão conseguir reunir um valor combinado de cerca de 4 biliões de dólares. Isto representa um terço de todo o valor das IPO dos EUA desde 1980 (ajustado à inflação)! E, no entanto, a SpaceX, a OpenAI e a Anthropic são atualmente deficitárias e o potencial comercial dos modelos de IA e, no caso da Space X, as viagens a Marte, permanece desconhecido.

A IA é um grande negócio para os investidores do mercado bolsista dos EUA e uma grande aposta na economia dos EUA. Isto porque a quantidade de investimento de capital feito pelas empresas chamadas “de hiperescala”¹ em modelos de IA, centros de dados e outros equipamentos de IA é impressionante. Em percentagem do PIB dos EUA, deverá agora ultrapassar largamente a construção ferroviária do século XIX.

Em dezembro de 1996, o então presidente da Reserva Federal, Alan Greenspan, caracterizou o boom nas ações de tecnologia, meios de comunicação e telecomunicações como mostrando sinais de “exuberância irracional”. Quase 30 anos depois, podemos dizer o mesmo sobre o boom da IA, ​​com os sinos a tocarem a rebate. Este boom de investimento é já muito maior do que o investimento nas dot.com no final da década de 1990. Em 2025, as empresas dos EUA investiram quase 1,5 biliões de dólares em equipamento e software de TI. No auge da bolha das dot.com, era de 466 mil milhões de dólares, ou 829 mil milhões de dólares quando ajustado à inflação. Os gigantes Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle planeiam investir centenas de milhares de milhões nos próximos cinco anos em centros de dados para fornecer o poder computacional necessário para executar estes modelos de IA. Espera-se que os investimentos de capital aumentem 20% ao ano, uma taxa de crescimento nunca vista nesta indústria.

O crescimento do PIB dos EUA é agora impulsionado quase exclusivamente pelo aumento dos gastos em tecnologia. Se este valor começar a diminuir, a economia dos EUA entrará em recessão muito rapidamente – mesmo que os investimentos tecnológicos diminuam apenas um pouco, digamos 4 a 6 por cento, como aconteceu depois de booms tecnológicos muito menores na década de 1960 e durante a recessão de 2009.

Como mostrei no meu último post, os lucros das empresas nos EUA aumentaram significativamente. Mas, de acordo com um post recente de Brian Green, cerca de 80% do aumento dos lucros das empresas não financeiras dos EUA veio da Nvidia e das “sete magníficas”. O mercado bolsista está cada vez mais concentrado num punhado de ações ligadas à IA, que representam atualmente cerca de 40% da capitalização do S&P 500, segundo dados do Bank of America. A rentabilidade global está a ser exagerada por uma pequena fatia da economia que obtém retornos extraordinários na luta para desenvolver a capacidade da IA. O risco é que a economia, o ciclo de lucros e o mercado bolsista “estejam todos apoiados no mesmo estreito pilar. Se os retornos esperados das infraestruturas e plataformas de IA forem postos em causa, as consequências podem não parar numas poucas ações tecnológicas altamente valorizadas”.

O crescimento do PIB dos EUA é agora impulsionado quase exclusivamente pelo aumento dos gastos em tecnologia. Se este valor começar a diminuir, a economia dos EUA entrará em recessão muito rapidamente. 

Como já referi em artigos anteriores, até agora o investimento maciço em IA foi financiado principalmente pelos lucros já obtidos pelos “sete magníficos”. Mas, dada a impossibilidade de encontrar receitas adicionais suficientes para autofinanciar os seus planos de investimento, estes e os seus fornecedores de hardware recorrem cada vez mais a financiamento externo para se financiar.

A primeira jogada é o “financiamento circular”, ou seja, através de investimentos cruzados entre a Microsoft, a OpenAI e outros. Na sua essência, uma megaempresa cheia de dinheiro, como a Microsoft, compra hardware à Nvidia, AMD e outros fornecedores. A Nvidia utiliza então esta receita para comprar uma participação multibilionária na OpenAI. A OpenAI utiliza depois esse dinheiro para obter computação nos centros de dados da Microsoft. A própria Microsoft também investe na OpenAI e celebra uma partilha mútua de receitas, onde algumas das receitas da OpenAI fluem para a Microsoft e vice-versa, à medida que as duas empresas utilizam os produtos uma da outra. Assumindo que a Microsoft gasta 100 mil milhões de dólares para encomendar hardware para centros de dados, a Nvidia, a AMD e outros fornecedores podem declarar esses 100 mil milhões de dólares como receitas. Depois usam esse dinheiro para investir na OpenAI (por exemplo), que de seguida usa esse dinheiro para reservar capacidade em centros de dados com a Microsoft. A Microsoft declara este investimento OpenAI como receita, transformando assim efetivamente as suas despesas de 100 mil milhões de dólares em milhares de milhões de receitas!

Mesmo isto já não é suficiente e, cada vez mais, as empresas de hiperescala começaram a recorrer a empréstimos para angariar dinheiro para investimento. Os gigantes tecnológicos dos EUA estão a emitir dívida em todo o mundo. A Google/Alphabet lidera o ataque.

Assim, primeiro, investiram recursos próprios; depois uns nos outros; pediram depois empréstimos aos bancos e aos chamados fundos de crédito privados; e estão agora a colocar o risco de sucesso ou fracasso nos investidores no mercado de ações. Se todo este investimento não produzir os retornos esperados, afetará fortemente o sector financeiro e a economia em geral.

Mas não se preocupem, dizem as empresas de IA e as de hiperescala, as receitas deverão crescer 15% anualmente. Se partirmos do pressuposto ousado de que não existem custos, então esta receita adicional é o lucro que se espera que estas empresas obtenham com os seus investimentos adicionais em centros de dados de IA. No entanto, mesmo com estes pressupostos extremamente otimistas, o retorno implícito do investimento é altamente negativo para todos, exceto para a Amazon.

Se as empresas de hiperescala precisarem de gerar, digamos, um retorno do investimento de 10%, terão de obter receitas adicionais de 2 a 5 biliões de dólares por ano. Esta é uma tarefa difícil para um grupo de empresas que gera atualmente receitas de apenas 1,5 biliões de dólares por ano. A outra opção é que o investimento planeado em centros de dados, chips de computador e outras áreas nunca se concretize – talvez quando os investidores em capital se tornarem mais cautelosos no sector, ou se o financiamento da dívida para centros de dados se tornar mais difícil de obter. Uma análise da JP Morgan  descobriu que mais de 60% da capacidade de centros de dados prevista para conclusão em 2027 ainda não está em construção e outros 7% estão atrasados. Que acontecerá se estas empresas anunciarem cortes em alguns dos seus planos de investimento?

Será que os heróis da IA, OpenAI e Anthropic, proporcionarão os retornos que as empresas de hiperescala e os seus investidores esperam e desejam? Os CEO das empresas estão otimistas. Nos últimos três anos, desde que a OpenAI lançou o ChatGPT, afirmam que os ganhos cumulativos de produtividade foram na ordem dos 0,3% a 1% ao ano. Para os próximos três anos, estimam que os ganhos de produtividade acelerem para 1,4%, estando os executivos dos EUA e do Reino Unido muito mais otimistas do que os da Alemanha e da Austrália.

Estes ganhos de produtividade, dizem eles, serão conseguidos através da redução do trabalho. Os líderes empresariais esperam que o número de trabalhadores nas suas empresas diminua cerca de 0,7% nos próximos três anos, novamente com os executivos dos EUA e do Reino Unido a esperarem quedas no emprego muito mais pronunciadas do que os executivos da Alemanha e da Austrália. Nos últimos três anos, os mesmos executivos não viram qualquer impacto da IA ​​no emprego. Portanto, tudo isso são expectativas. Além disso, o Inquérito sobre Tendências e Perspetivas Empresariais do Instituto de Estatísticas do Ministério do Comércio dos EUA (Business Trends and Outlook Survey of the US Census Bureau) mostra que as empresas com 50 ou mais trabalhadores não apresentam mais crescimento na utilização da IA ​​desde o segundo trimestre de 2025. As empresas ainda não têm a certeza de como utilizar a IA de forma eficaz e estão cada vez mais preocupadas com as desvantagens da IA ​​quando a utilizam.

Estas desvantagens incluem “alucinações” (i.e., ficções criadas pelo modelo de IA), que são inerentes aos LLMs². Um estudo descobriu que, para um conjunto de treino de 32.000 palavras, a taxa média de alucinações em LLMs era de 6,8%. Quando este número foi alargado para 128 mil palavras, a taxa média de alucinações subiu para 10%. Isto representa muito tempo de correção e monitorização para os trabalhadores humanos.

Outro problema é que, como os LLM são concebidos para serem bons em tudo, não são muito bons em nada em comparação com as aplicações especializadas. Um relatório sobre a utilização de IA no desenvolvimento de software encontrou um impacto explosivo no início, com os programadores a criar ou editar quase 300% mais ficheiros, mas esse aumento foi reduzido para metade, 150%, quando as empresas receberam o número de trabalhos submetidos a revisão, e esse número, por sua vez, encolheu cinco vezes, para um aumento de cerca de 30%, no momento do lançamento completo do software.

Além disso, quando os investigadores analisaram se os aumentos na produção de software assistido pela IA levaram a um aumento da utilização por parte dos clientes, encontraram poucas provas disso. O aumento acentuado do lançamento de aplicações móveis durante o último ano não foi acompanhado por qualquer aumento de downloads – a maioria das novas aplicações não consegue captar nem sequer um público modesto.

Entretanto, a OpenAI gastou cerca de 6 mil milhões de dólares, que aumentaram para 17 mil milhões de dólares em 2026. Até 2028, os custos de inferência (treino) por si só deverão crescer para 121 mil milhões de dólares e as perdas estão projetadas em 85 mil milhões de dólares. O consumo de dinheiro da Anthropic é muito menor, mas ainda era de 3000 milhões de dólares em 2025. A menos que as empresas que constroem LLMs consigam obter grandes quantidades de novas receitas nos próximos anos, as perdas aumentarão exponencialmente, especialmente tendo em conta o facto de que o preço atual cobrado por “token”³ não é o verdadeiro custo da computação. Se as empresas de IA cobrassem o preço de custo por token, as perdas poderiam diminuir, mas a procura por LLMs poderia diminuir ainda mais.

Apesar disto, o entusiasmo em torno da IA ​​continua a ser tão grande que essencialmente todos os investimentos privados nos EUA são agora em hardware e software tecnológico. Nos últimos três anos, o crescimento médio anual dos investimentos em equipamentos de TI foi de 11%, e de 8% em software. Entretanto, os investimentos em todas as outras partes da economia dos EUA, em conjunto, diminuíram 1,6% por ano.

Hoje, a economia dos EUA é, na verdade, duas economias numa só. Há a economia tecnológica e há tudo o resto. Nos últimos quatro trimestres até ao final do primeiro trimestre de 2026, 93% do crescimento do PIB dos EUA deveu-se exclusivamente ao investimento em tecnologia (embora grande parte das compras sejam importações e não produtos fabricados internamente).

Isto significa uma bolha à espera de rebentar. No rescaldo da bolha das dot.com, o investimento fixo privado caiu mais de 12,7% entre 2000 e o final de 2002, quando a economia dos EUA entrou em recessão. No primeiro ano após o rebentar da bolha das dot.com, os investimentos em tecnologia caíram 12%, enquanto os investimentos fixos em geral caíram 7,6%.

Gita Gopinath, antiga economista-chefe do FMI, calculou que uma quebra da bolsa de valores centrada na IA, equivalente à que pôs fim ao boom das dot.com, eliminaria cerca de 20 biliões de dólares da riqueza das famílias americanas e outros 15 biliões de dólares no estrangeiro, o suficiente para estrangular os gastos dos consumidores e induzir uma recessão global. Esta é também a opinião do FMI. O FMI teme que as empresas de IA possam não conseguir gerar lucros proporcionais às suas elevadas avaliações. O colapso dos anteriores booms de investimento fez cair cerca de 1 ponto percentual, em média, do crescimento real do PIB dos EUA. Mesmo uma correção moderada nas avaliações das ações de IA reduziria o crescimento global em 0,4%. “Combinados com ganhos de produtividade total inferiores ao esperado e uma correção mais significativa nos mercados acionistas, as perdas de produção global poderão aumentar ainda mais, concentradas em regiões com forte presença tecnológica, como os Estados Unidos e a Ásia.” Um outro estudo concluiu que mesmo uma queda muito ligeira no investimento tecnológico, de apenas 3%, reduziria o crescimento real do PIB dos EUA em 1%, ou seja, metade da taxa atual. O impacto seria ainda maior na Europa.

Nada disto permite concluir que a IA não proporcionará, em algum momento, maior rentabilidade às empresas envolvidas e maior produtividade à economia dos EUA como um todo. Mas antes haverá um rebentamento da bolha de investimento, como ocorreu na mania ferroviária da década de 1870 e na bolha dot.com do final da década de 1990. Como outros estudos demonstraram, levará uma década ou mais para que a IA se torne uma tecnologia generalizada que produza resultados.

Para os trabalhadores, a IA representa um problema diferente. Para o capital e as megaempresas de comunicação social, o objetivo é tornar a IA numa tecnologia lucrativa, mas isso só pode ser feito através da redução de postos de trabalho e da cessação de qualquer tentativa de regular as suas aplicações e utilização. Se a IA tiver sucesso para o capital, será apenas à custa da maioria dos trabalhadores e das suas famílias.

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Já não é possível ignorar as lutas das e dos trabalhadores da educação em distintas partes do mundo contra as plataformas das big tech utilizadas nas redes de ensino para intensificar a jornada de trabalho, ampliar o controle e a vigilância sobre o trabalho, desqualificar intelectualmente os docentes e os estudantes, inviabilizar a autonomia da escola por meio da corrosão da liberdade de cátedra e interditar a agência de sua comunidade no autogoverno da instituição. De facto, muitas dessas lutas interpelam as mudanças curriculares sob a égide do capital, em especial, pela chamada inteligência artificial generativa (IA-Gen.), e a reestruturação dos livros e materiais didáticos como sistemas de ensino e plataformas por holdings educacionais sob controle de fundos de investimentos. Essas corporações afinal objetivam difundir o que é dado a pensar em milhares de escolas e, ao mesmo tempo, lograr modelar os perfis dos estudantes e docentes para que componham seus portfólios de negócios e sua base política.

No Brasil, em maio de 2025, no estado do Paraná, o sindicato dos trabalhadores da educação APP-Sindicato convocou a Semana de Luto e Luta em Defesa da Vida, com greve e mobilizações em todo o Paraná contra o uso de plataformas, o adoecimento e a pressão excessiva sobre os(as) educadores(as)². Em Londres, em 8 de março de 2026 aconteceu uma massiva Marcha contra as Máquinas, interpelando as corporações de IA³. Nos EUA, pais, estudantes e professores criaram o movimento Schools Beyond Screens e lançaram neste ano uma petição chamada “Tirem as big tech das Mesas das Crianças”⁴. Após quase cinco décadas, ocorreu uma greve dos educadores de São Francisco (UESF) contra a substituição tecnológica dos professores⁵, logrando cláusulas semelhantes às da grande greve dos argumentistas de Hollywood em 2023⁶ que estão servindo de referência para os demais sindicatos de trabalhadores da educação. Na Florida, em 8 de maio de 2026, por ocasião de uma formatura da Faculdade de Artes e Humanidades e da Escola Nicholson de Comunicação e Mídia da Universidade da Flórida Central, a oradora, vinda do mundo empresarial, afirmou que a “ascensão da inteligência artificial é a próxima revolução industrial” provocando uma sonora e massiva vaia dos estudantes que se formavam⁷. Em Nova Iorque, mobilizações interromperam o projeto de escola secundária de Manhattan Next Gen⁸, pois pais, professores e estudantes entenderam que a escola poderia ser um laboratório de IA. É significativo que os exemplos de lutas são muitos⁹, nem sempre diretamente contra as big tech e, por isso, necessitam ser coligidos e analisados.

Embora muitas vezes dissociadas de táticas e estratégias contra as expressões do capital na educação, essas lutas têm contribuído de modo extraordinário para dissipar águas turvas que dissimulam as aceleradas e radicais mudanças nas escolas, em especial após 2022, ano em que a IA-Gen. se popularizou. Sem essas lutas, o presente artigo não seria possível.

Os limites táticos e estratégicos dessas lutas advêm, parcialmente, de uma leitura ainda incipiente do significado da dissociação entre as big tech e i) o complexo militar e de vigilância; ii) a plataformização de todas as formas de trabalho, e iii) o uso de IA pelas corporações educacionais, questões retomadas adiante. Os estudos realizados no âmbito do Coletivo de Estudos em Marxismo e Educação da Universidade Federal do Rio de Janeiro¹⁰ propugnam que é imprescindível examinar, compreender e explicar tais nexos para explicar as mudanças no trabalho docente e nos processos de ensino e aprendizagem que têm provocado o derretimento da autonomia intelectual dos estudantes. Mais amplamente, preocupa a refuncionalização das escolas e universidades públicas que podem estar substituindo a formação crítica, sistemática, metódica, comprometida com a internalização profunda dos conhecimentos – base da autonomia intelectual necessária para que todos os que possuem um rosto humano possam fazer uso autônomo e crítico da razão – pela universidade operacional¹¹ que sacrifica os processos em nome dos produtos, os valores ético-políticos e a busca processual da verdade em virtude dos vieses epistemológicos dos algoritmos que reproduzem os valores políticos de suas corporações comprometidas com o complexo militar e de vigilância.

A análise centrada nos processos de ensino e aprendizagem nas salas de aula, se não levar em consideração as nervuras políticas e econômicas das big tech, apaga problemas e pode inspirar formas de lutas inexequíveis. Dois exemplos são destacáveis. A Internacional da Educação, nas Resoluções de seu 10o Congresso, realizado em Buenos Aires, em 2024, propôs: “Impulsionar as competências das organizações afiliadas para colaborar com empresas tecnológicas na definição do conteúdo e das metodologias que possibilitam a aprendizagem e o ensino profissional”¹² e a Federação Americana de Professores (AFT) pactuou parcerias com empresas como Microsoft, OpenAI e Anthropic que envolvem grandes somas de recursos (US$ 23 milhões) para estabelecer a Academia Nacional de Instrução em IA¹³.

Embora seja justificável a defesa da regulação estatal das big tech compreendendo aspectos importantes como privacidade, propriedade intelectual e o uso ético e responsável da IA, tal enfoque não enfrenta o cerne do problema que nem arranhado é pelas abordagens dissociadas da natureza e do caráter das big tech, de seus Grandes Sistemas de Linguagem e do caráter performativo de seus algoritmos.

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Existem diferenças específicas entre as big tech e as formas de privatização e mercantilização que foram difundidas nas escolas e universidades nos anos 1990. Um ponto a destacar é o tamanho dessas corporações. As sete gigantes, Alphabet (Google), Apple, Amazon, Microsoft, Meta (GAFAM), Nvidia e Tesla, estão sendo turbinadas por investimentos jamais imaginados. Somente as ações das corporações que atuam na IA nas bolsas estadunidenses correspondem ao valor total de todas as bolsas europeias reunidas¹⁴. Os investimentos previstos em infraestrutura, US$ 375 mil milhões em 2025 e mais de US$ 600 mil milhões em 2026^15,16 compreendem a ‘economia real’, como data centers, fábricas de semicondutores e fornecimento de energia e de água necessários para construir o poder de computação que a IA. exige. Além disso, é preciso computar os investimentos em mineradoras. Não menos importante, as vultosas somas aplicadas no desenvolvimento de supercomputadores e sistemas complexos, modelos de linguagem, todos eles indissociáveis da computação quântica. A Brookfield Asset Management estima que somente a infraestrutura de IA absorverá US$ 7 biliões nos próximos 10 anos¹⁷. Esse processo de acumulação é alavancado por investimentos de escala inédita e provoca mudanças disruptivas, monopolistas em todas as esferas da vida.

Contudo, a economia digital precisa ser realizada em curto intervalo de tempo, em virtude da obsolescência do setor, pirataria, novas abordagens tecnológicas, como foi o caso da Deep Seek, por exemplo. Por isso, a agressividade de ocupação dos mercados é um traço distintivo dessas corporações que enfrentam qualquer intento de regulação dos Estados. Nenhuma outra tecnologia foi tão concentrada e assumiu tal dimensão. Aproximadamente 6 mil milhões de pessoas utilizam quotidianamente smartphones, tornando o alcance das big tech planetário¹⁸.

Retomando a caracterização das big tech, o facto de serem corporações vinculadas ao complexo militar e de vigilância requer que seus sistemas de linguagem e seus algoritmos possam elaborar perfis das populações a partir dos quais: i) indivíduos poderiam ser alvos para os drones guiados pela IA.; ii) os sistemas de vigilância (na forma de aplicativos, câmeras de trânsito, reconhecimento facial) podem ser acionados para localizar trabalhadores não documentados, a exemplo da Palantir, iii) as corporações possam produzir hierarquias de humanidade, uma forma de racismo algorítmico, também utilizados nas guerras em que, por exemplo, drones identificam as pessoas palestinianas como alvos tidos como legítimos e, também, iv) as corporações podem se valer dos perfis dos estudantes de uma determinada escola, universidade, rede de ensino, territórios para personalizar o tipo de educação que as frações mais exploradas das classes trabalhadoras poderão receber, atualizando os novos dualismos educacionais. Essa hierarquia de perfis é intrínseca ao LLM e aos algoritmos.

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Os Grandes Modelos de Linguagem de propriedade de corporações são indissociáveis dos sistemas complexos de algoritmos que condicionam quotidianamente milhões de pessoas e organizações em todo o mundo, incluindo as escolas e as universidades nas quais circula a grande maioria dos mais de 1400 milhões de estudantes e trabalhadores da educação em atividade. Distintamente das tecnologias de informação e comunicação como a televisão, por exemplo, as atuais tecnologias digitais permitem interação do sujeito que recebe a mensagem com os seus emissores, ainda que o seu lugar seja inclementemente subordinado. Likes, partilhas, comentários, postagens e imagens mobilizam o desejo, sequestram a atenção e geram a percepção de integração em determinados grupos. E não somente isso. As interações, por sua vez, “educam” os algoritmos que, com isso, condicionam ainda mais profundamente os seus usuários.

O facto de não ser uma rua de sentido único reforça a penetrante ideologia do sujeito de que ele faz parte de uma comunidade, seja ela religiosa, política, futebolística, etc. As big tech, como amplamente documentado, estão operando politicamente e dirigem seus algoritmos para reter a atenção e mobilizar paixões em prol da extrema-direita neofascista¹⁹. O quadro é ainda mais grave em virtude de sua escala. O controle dos dados que consubstanciam os perfis formatados pelos algoritmos e pelas corporações é tratado por elas como bens privados e livres de qualquer regulação estatal.

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A partir das indicações desenvolvidas até aqui é possível retomar a discussão das corporações educacionais que estão se associando de modo subordinado às big tech. Estas são totalmente distintas das existentes há uma década. Atualmente, as corporações educacionais e grupos editoriais estão impulsionados pelos operadores financeiros e foram transformadas em sociedades anónimas, organizadas na forma de holdings e com ações nas bolsas de valores. Os investidores financeiros comandam as empresas nos conselhos de administração, um bastião de poder exclusivo. Prevalece a avaliação nos grupos educacionais de que a associação subordinada com as big tech é uma grande oportunidade para requalificar os negócios relacionados com os sistemas de ensino e as plataformas de trabalho. De facto, os currículos escolares, regra geral elaborados pelos aparelhos privados de hegemonia empresariais, como ocorreu com as Bases Nacionais Comuns Curriculares no Brasil, elaboradas pela aliança de dois conglomerados de APH (Lemann e Todos pela Educação) estão sendo operacionalizados por meio de planos de aula por IA e propagados nas escolas por intermédio de sistemas de ensino e plataformas de trabalho mediados pela IA-Gen.

Frequentemente, as próprias universidades e as redes de ensino, sob orientação governamental dos Ministérios da Educação e das Secretarias de Educação, adquirem esses sistemas e plataformas para suas escolas, aparentemente acreditando na possibilidade de um uso ético dos referidos artefactos para melhorar a eficiência do trabalho docente. Assim, incentivam os estudantes e professores a fazer um uso “responsável” da IA generativa, realimentando a megamáquina educativa do capital, como destacado em um estudo anterior (Leher, 2026)²⁰.

A IA se apropria do acervo de conhecimentos que pertence aos povos, mas oferece aos seus usuários, espalhados por todo o mundo, produtos semelhantes a alimentos processados. Ela suprime os processos, deseduca os jovens ao afastá-los da leitura lenta e profunda, elabora resumos de textos que não serão lidos e inviabiliza os processos de elaboração criativa de textos. Uma pesquisa do MIT sobre o custo cognitivo de utilizar um Grande Modelo de Linguagem (LLM) na redação de ensaios concluiu que os participantes que utilizaram o ChatGPT para escrever apresentaram menor conectividade cerebral, pior memória do ensaio que acabavam de “escrever” e menor senso de autoria, uma vez que o pensamento foi externalizado²¹. Centenas de milhões de jovens têm sua capacidade de concentração comprometida, o que afeta o pensamento sistemático e concentrado. Formatos curtos, como o TikTok e o Instagram, deseducam a concentração interior. Milhões de jovens enfrentam sérias dificuldades para ler e utilizar a matemática básica. Com isso, o pensamento crítico vai se esvaindo cada vez mais, o que prejudica a capacidade de refletir sobre questões que são decisivas para o futuro da humanidade.

O impacto cognitivo de curto prazo da tecnologia é sombrio: vários estudos a associaram à perda de memória de curto prazo e descobriram que ela atrofia o pensamento crítico.

Desse modo, a expropriação sobretudo das classes trabalhadoras é realizada com a conivência das políticas nacionais e internacionais que deveriam proteger a formação intelectual dos estudantes. Com efeito, o impacto cognitivo de curto prazo da tecnologia é sombrio: vários estudos a associaram à perda de memória de curto prazo e descobriram que ela atrofia o pensamento crítico^23,24.

Em Portugal, o Ministério da Educação e as câmaras municipais, sob a capa da inovação e da “abertura à comunidade” como ONGs, são os centros de entrada destes holdings nas escolas. No Brasil, atualmente na vanguarda mundial da mercantilização financeirizada da educação, os grandes grupos que atuam na educação possuem ações nas bolsas de valores e estão sob controle de fundos de investimentos, inclusive pelos maiores fundos como Blackstone, Apollo, KKR, Carlyle, Advent, e gestoras de ativos como BlackRock, a maior do mundo com ativos da ordem de US$ 10 biliões, e Oppenheimer, entre outros. No caso brasileiro, o setor privado é responsável por cerca de 70% das matrículas do ensino superior: dos 10 milhões de estudantes no ensino superior, 5,2 milhões estão na modalidade a distância – EaD (INEP, 2024) que não assegura sequer uma formação compatível com os objetivos legais minimalistas do ensino superior. A financeirização dos holdings educacionais produz uma nefasta monopolização das matrículas estudantis. De facto, embora existam 2600 instituições de ensino superior, apenas uma dezena de holdings já possui cerca de 60% dos estudantes e, no caso da EaD, a concentração dos dez maiores grupos alcança preocupantes 80% das matrículas.

Na educação básica, governos comprometidos com a austeridade contra o trabalho e a soberania popular sobre os assuntos públicos, adotam as tecnologias digitais nos moldes do “tecnossolucionismo”. Se as crianças não estão indo bem na alfabetização, as tecnologias irão resolver o problema. Se existem distorções entre a idade da criança e o seu nível de ensino, idem, tecnologias podem ‘corrigir’ o problema. Se a língua portuguesa é muito complicada, uma IA pode simplificá-la. Esse discurso neoliberal é empreendido por uma tecnocracia que se diz técnica, referenciada em supostas provas científicas e, com isso, afastam os professores de todas as decisões relevantes sobre a escola e as políticas educacionais. Essa perspectiva abriu largas autoestradas para a entrada das corporações educacionais nas escolas, por meio da comercialização de seus sistemas de ensino e plataformas de trabalho nas escolas. Desse modo, com a anuência e ação dos governos de austeridade, as corporações despejam nas salas de aula a educação processada, “macdonaldizada” e calibrada para os diferentes perfis sociais, realimentando as desigualdades sociais e naturalizando a separação das escolas para dirigidos e as escolas para dirigentes. Assim, por que ler Saramago se é possível difundir competências instrumentais condizentes com o mercado para os jovens pobres?

Tais ações são brutalmente coercivas. Os sistemas de avaliação erigidos pelas políticas neoliberais dos anos 1990 pela OCDE, as contrarreformas do Processo de Bolonha nas universidades europeias, a massificação da EaD no Brasil são processos indissociáveis da exigência de que os professores preencham demorados e inúteis plataformas diariamente, ampliando o controle, a exploração, a exaustão e o sofrimento laboral. Como destacado pelo movimento “Tirem as Big Tech das Mesas das Crianças” as escolas devem estar livres dessas corporações.

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A ofensiva das big tech cujo epicentro encontra-se nos EUA²⁵ e das corporações educacionais a elas subordinadas, distribuídas em diversos países, mira o conjunto da formação das classes trabalhadoras e, como expressão do capital-imperialismo, está inserida na geopolítica e na geoeconomia mundiais. As movimentações do capital engendram outras expressões das lutas de classes em âmbito mundial. Como apontado, essas contradições se materializam na forma de lutas, greves, mobilizações dos trabalhadores da educação e dos estudantes. Não é possível a neutralidade ética. Os coletivos de pesquisa do campo crítico, sindicatos, jornais como o Maio não podem deixar de ser parte de um esforço unitário e coordenado para coligir e analisar as lutas que eclodem em toda a parte contra tal ofensiva do capital.

Existem iniciativas antissistémicas, mas ainda de magnitude modesta. No I Seminário Internacional Capitalismo Digital, Financeirização e Educação, realizado em julho de 2025 no campus da Praia Vermelha da UFRJ com a participação de pesquisadores de diversas universidades brasileiras e da Universidade de Barcelona e do Chile foi consensuada a criação da Rede Internacional de Estudos e Pesquisas sobre o Avanço do Capital por meio de Tecnologias Digitais na Educação. Em julho de 2026, na Universidade de Barcelona, acontecerá o II Congresso Internacional sobre Capitalismo e Educação, no qual a referida rede internacional poderá ganhar nova dimensão. Outra iniciativa afim é o projeto de investigação continental da Red Social para la Educación Pública en las Américas (Initiative for Democratic Education in the Americas) Políticas de las “nuevas” derechas hacia la educación pública, resistências y alternativas, cujo documento de trabalho foi discutido de modo sistemático ao longo de 2024 e de 2025 em dois seminários, o primeiro na Argentina (2024, CTERA) e o seguinte no México em 2025 (UNAM) com pesquisadores e ativistas sociais de Argentina, Canadá, Colômbia, Costa Rica, Equador, Estados Unidos, Guatemala, Honduras e México. Essas iniciativas, inclusive as greves indicadas no presente texto, embora limitadas, confirmam que está havendo um adensamento de ações contra as novas expressões do capital na educação.

Existem avanços tecnocientíficos que foram desenvolvidos na sociedade capitalista que, por meio de rupturas profundas, poderão ser apropriadas pelos povos em busca da soberania popular para além do capital.

Uma tarefa urgente é construir conexões mais orgânicas com as lutas sindicais e estudantis que se espalham pelo mundo. Quando a presidente da AFT, Randi Weingarten, afirmou que “achámos que precisávamos trabalhar com as maiores empresas do mundo. Fomos até elas”, o que prontamente foi acolhido pelas big tech que irão repassar mais de US$ 30 milhões para a constituição de centros de formação que irão acionar 400 mil docentes nos próximos anos²⁶ é evidente que o tema alcança a grande política do capital! Sem um esforço coordenado dos sindicatos comprometidos com a desmercantilização da educação, logo a aliança das big tech irá ampliar a subordinação de outras grandes organizações sindicais.

Pensar as tecnologias na educação requer radicalidade. Não se trata, obviamente, de inseri-las em manuais sobre o bom uso da IA, como querem muitas universidades, nem de treinar professores para um uso adequado das mesmas.

Plataformas de comunicação virtuais, aplicativos de tradução, acesso livre aos acervos de museus e bibliotecas e programas de busca sofisticados, capazes de respostas que sejam excelentes pontos de partida para novos estudos, devem ser objetivos internacionalistas. Concretamente, existem avanços tecnocientíficos que foram desenvolvidos na sociedade capitalista que, por meio de rupturas profundas, poderão ser apropriadas pelos povos em busca da soberania popular para além do capital. Esse movimento está apenas se iniciando e somente avançará a partir do internacionalismo, pois tais plataformas não mercantis não podem se esgotar nos Estados em uma perspectiva chauvinista. É uma luta empolgante e necessária para o porvir da humanidade. Juntos, lograremos avanços!