O gestor intermediário na era da IA: pressionado, cortado e mais necessário do que nunca

Por Victor Hoang · Atualizado em 22 de setembro de 2026

O gestor intermediário na era da IA fica entre duas forças que puxam em sentidos opostos. A IA está absorvendo os relatórios de status, o agendamento e o trabalho de resumo que ocupavam boa parte da semana de um gestor, exatamente o trabalho que as empresas usam desde 2023 para justificar o corte de camadas de gestão. Ao mesmo tempo, equipes que agora incluem agentes de IA ao lado de pessoas precisam de mais julgamento, coaching e tratamento de exceções por parte de quem as lidera, não de menos. As empresas que achatam a estrutura com base apenas na primeira força e ignoram a segunda estão trocando uma linha de custo de curto prazo por um pipeline de liderança de que precisarão em dois anos e não terão. A estratégia de força de trabalho com IA para executivos apresenta o argumento de planejamento mais amplo: partir do que as tarefas restantes de fato exigem, e não de uma meta de quadro de pessoal definida primeiro e racionalizada depois.

Fatos principais

• Os gestores intermediários responderam por cerca de um terço de todas as demissões em 2023, ante cerca de 20% em 2019, um salto de 60% na participação da gestão nos cortes de pessoal. Fonte: análise da Bloomberg / Live Data Technologies, relatada pela Fortune
• O engajamento global dos gestores caiu para 22% em 2025, ante 31% em 2022, uma queda de nove pontos em três anos. Fonte: Gallup, State of the Global Workplace
• O número médio de pessoas que se reportam a um gestor subiu de 10,9 em 2024 para 12,1 em 2025, um aumento de quase 50% desde que a Gallup começou a medir, em 2013. Fonte: Gallup, "Span of Control: What's the Optimal Team Size for Managers?"
• A base da Bain em grandes organizações é de 6 a 7 subordinados diretos e de 8 a 9 camadas de gestão; as empresas que redesenham deliberadamente amplitudes e camadas registram ganhos médios de 24% em amplitude e de 14% a menos em camadas. Fonte: Bain & Company, "Streamlining Spans and Layers"
• A Gartner projetou que uma em cada cinco empresas eliminará mais da metade de suas posições de gestão intermediária nesta década, à medida que a IA assume o trabalho de coordenação. Fonte: projeção da Gartner, relatada pela Fortune

O que "gestor intermediário" significa aqui

Um gestor intermediário é qualquer pessoa que gerencia pessoas que, por sua vez, gerenciam ou produzem trabalho, situada entre a camada de contribuidores individuais e a liderança sênior. O cargo sempre teve duas metades empacotadas juntas em um organograma que se comportam de modo totalmente diferente sob pressão: uma metade administrativa (acompanhamento de status, alocação de recursos, relatórios para cima, agendamento) e uma metade de julgamento (coaching, priorizar em meio à ambiguidade, tratar a exceção que não cabe em um playbook, decidir quando duas boas pessoas discordam).

Essa distinção importa mais em 2026, porque a IA não é neutra entre as duas metades. Ela é boa na primeira e ainda fraca na segunda, e a maior parte do debate público sobre a gestão intermediária estar morrendo ou não as confunde.

As duas forças que puxam o cargo

Força um: a IA está absorvendo o trabalho de coordenação

A coisa mais clara e mensurável que acontece com a gestão neste momento é que o software está fazendo uma parcela crescente da papelada que antes exigia a atenção de uma pessoa. O Work Trend Index 2026 da Microsoft descreve isso diretamente: a IA pode simplificar "tarefas de baixo valor, reuniões de status, relatórios de rotina, desgaste administrativo", para que quem lidera equipes ganhe tempo de volta para decisões e execução, em vez de atualizações. Sua pesquisa anterior sobre o "dia de trabalho infinito" constatou que o trabalhador do conhecimento médio divide o tempo em cerca de 57% se comunicando e 43% criando, com os grandes usuários de e-mail gastando perto de 9 horas por semana só nisso. Uma parte considerável da agenda de um gestor é teatro de status, não tomada de decisão, e essa é precisamente a camada que um agente de IA consegue comprimir: redigir a atualização, resumir a saúde do projeto a partir de dados de tickets, sinalizar a única métrica que de fato se moveu.

Essa é também a camada que os executivos apontam para justificar cortes. Se um agente consegue gerar o consolidado de status, diz o argumento, precisa-se de menos pessoas cuja principal entrega era o consolidado. O que é o futuro do trabalho? trata do padrão mais amplo: a composição das tarefas dentro de um cargo muda antes do título, e a gestão não é exceção.

Força dois: equipes aumentadas por agentes precisam de mais julgamento, não de menos

A segunda força tem menos espaço no debate porque é mais difícil de pôr em um slide. Quando a produção de uma equipe vem de uma mistura de pessoas e agentes de IA, o trabalho do gestor se desloca para o que resiste à automação: decidir quais tarefas são seguras para entregar a um agente, pegar a resposta errada e confiante do agente antes de ela seguir adiante, fazer coaching de um colaborador júnior que agora recebe menos das pequenas repetições que um agente trata no lugar dele, e lidar com a exceção para a qual um processo bem conduzido nunca foi desenhado. O primeiro degrau quebrado explica por que essa repetição perdida importa: o aprendizado em estilo de aprendiz depende de fazer a versão fácil de uma tarefa antes da difícil, e o gestor costuma ser a única pessoa em posição de notar quando esse caminho desaparece.

Os dados de 2026 da Microsoft quantificam parte disso. Os colaboradores cujos gestores modelavam abertamente o uso de IA relataram um aumento de 17 pontos no valor que obtinham da IA, de 22 pontos no pensamento crítico sobre quando confiar nela e de 30 pontos na confiança em IA agêntica especificamente. Onde os gestores construíram segurança psicológica em torno da experimentação, as equipes mostraram até 20 pontos a mais de prontidão para a IA. Nada desse ganho vem de um relatório de status melhor. Vem de um gestor fazendo coaching ativo de como a equipe trabalha com a IA, trabalho da camada de julgamento, exatamente o que o achatamento tende a cortar primeiro.

Manter o julgamento humano afiado trata da versão individual disso: o que se atrofia quando as pessoas deixam de exercer o julgamento porque uma ferramenta o faz por elas. Os gestores deveriam ser a salvaguarda contra essa atrofia em uma equipe inteira. Tire o gestor e não sobra ninguém cujo trabalho seja perceber.

O que a IA absorve e o que ela torna mais importante

O padrão em todas as linhas é o mesmo. A IA comprime a parte do cargo que é recuperação, agregação e formato. Deixa quase inteiramente de lado a parte que é julgamento sobre pessoas e trade-offs, e essa parte fica mais difícil em equipes aumentadas por agentes, porque agora alguém também precisa supervisionar um colega de equipe não humano. A frontier firm e a ascensão do agent boss nomeia diretamente esse acréscimo: o gestor que antes liderava uma equipe de pessoas agora lidera também uma equipe que inclui agentes, e ninguém tirou nada do prato dele para abrir espaço.

A onda de achatamento de 2023 a 2026: o que as evidências realmente mostram

A pressão para cortar camadas de gestão não começou com a IA. Começou como uma resposta de corte de custos ao crescimento mais lento depois de 2022, e a IA lhe deu uma segunda justificativa, mais duradoura, quando as ferramentas de agentes amadureceram o bastante para tocar diretamente o trabalho de coordenação.

A escala é real e documentada. Uma análise da Bloomberg baseada em dados de força de trabalho da Live Data Technologies constatou que os gestores intermediários responderam por cerca de um terço de todas as demissões em 2023, ante cerca de 20% em 2019, um salto de 60% na participação da gestão nos cortes, embora os gestores sejam uma fatia bem menor do quadro de pessoal total. Empresas específicas confirmam o padrão: o Citi reduziu suas camadas de gestão de 13 para 8, a UPS eliminou cerca de 12.000 de seus 85.000 cargos de gestor e supervisor, e a Amazon definiu a meta explícita de aumentar a proporção entre contribuidores individuais e gestores. Mais recentemente, reestruturações ligadas à IA na Coinbase, na Block e na Snap levaram a mesma ideia sob um novo rótulo, o gestor "player-coach", que continua contribuindo individualmente em vez de gerenciar em tempo integral, um enquadramento que os três CEOs usaram publicamente para justificar o corte de funções de gestão pura.

A pesquisa da Bain sobre amplitudes e camadas dá a base estrutural por trás de tudo isso. A grande organização típica opera com 6 a 7 subordinados diretos por gestor, em 8 a 9 camadas entre a linha de frente e o CEO. As organizações que redesenham deliberadamente, em vez de simplesmente cortar, têm em média uma melhora de 24% na amplitude e uma redução de 14% nas camadas, com ganhos de eficiência que a Bain mediu na casa das dezenas a algumas centenas de milhões de dólares. Essa ressalva importa: os números da Bain descrevem um redesenho planejado, não as demissões mais brutas que a maioria das empresas realmente conduziu em 2023 e 2024.

É aqui que as evidências ficam incômodas para quem vende o achatamento como uma vitória limpa. A Gartner projetou que uma em cada cinco empresas eliminará mais da metade de suas posições de gestão intermediária à medida que a IA absorve o trabalho de coordenação, uma previsão que convém chamar de previsão, e não de resultado medido. Os primeiros dados sobre o que acontece depois do corte são, no melhor dos casos, mistos. Uma pesquisa da Korn Ferry de 2025 constatou que 41% dos profissionais disseram que a empresa havia cortado cargos de gestão, mas 37% dos respondentes nessas empresas disseram que a mudança os deixou sem rumo e 43% disseram que a liderança deixou de estar alinhada. A reportagem da Fortune sobre as consequências descreve uma empresa de tecnologia que cortou 70% de seus gestores de engenharia em 2024, economizou $3,2 milhões e depois viu seu VP de Engenharia herdar 47 subordinados diretos e perder um engenheiro sênior em seis meses. A economia apareceu nos números do primeiro trimestre. O custo apareceu dois anos depois, quando as pessoas que ocupariam aqueles cargos seniores simplesmente nunca foram desenvolvidas.

Essa é a leitura honesta da onda: as demissões são reais, a economia é imediata e o dano ao pipeline de liderança é real, mas tardio, e é por isso que continua sendo subestimado.

O burnout dos gestores e a amplitude crescente

Quem sobrevive à onda de achatamento não está prosperando nela. O State of the Global Workplace da Gallup constatou que o engajamento dos gestores caiu para 22% no mundo em 2025, nove pontos abaixo dos 31% de 2022, a queda mais acentuada entre todas as categorias de trabalhadores que ela acompanha. Os gestores costumavam ficar vários pontos acima dos contribuidores individuais em engajamento, um "prêmio de engajamento" que agora praticamente desapareceu. Os líderes também relatam uma experiência emocional pior do que as pessoas que gerenciam: mais estresse, raiva, tristeza e solidão, com os gestores jovens e as gestoras sendo os mais atingidos.

A amplitude de controle é o motor mecânico mais claro. A pesquisa da Gallup específica sobre gestores constatou que o número médio de subordinados diretos subiu de 10,9 em 2024 para 12,1 em 2025, um aumento de quase 50% desde que ela começou a acompanhar o dado, em 2013. A distribuição é desigual, a maioria dos gestores ainda lidera equipes pequenas, mas uma fatia em rápido crescimento lidera o que a Gallup agora chama de "megaequipes" de 25 ou mais, em geral resultado direto de uma decisão de achatamento tomada em algum ponto acima deles. E 97% dos gestores ainda carregam trabalho de contribuidor individual próprio, uma mediana de 40% do tempo. Se a amplitude passa do que essa carga mista consegue absorver, algo quebra, em geral o coaching primeiro, porque o coaching é a tarefa mais fácil de pular quando a agenda está cheia e a mais difícil de notar a falta antes de um ano depois. A amplitude de controle quando agentes fazem o trabalho detalha esse teto conforme o que o gestor de fato supervisiona, pessoas, saída de agentes ou ambos, em vez de tratar a amplitude como uma proporção fixa.

Nada disso é um argumento de que as amplitudes não podem crescer. O próprio benchmark da Bain mostra organizações de referência operando com 10 a 15 subordinados diretos e no máximo 7 camadas, mais do que a média atual e viável. A diferença é que essas organizações construíram deliberadamente o apoio por baixo de uma amplitude maior, direitos de decisão mais claros, ferramentas melhores, treinamento de verdade, em vez de remover uma camada e pedir a quem restou que absorvesse a diferença sem mudança.

De fiscal do trabalho a coach e orquestrador

O cargo que sobrevive a essa transição é diferente da versão de 2022, e a diferença não é cosmética.

O antigo cargo padrão de gestão intermediária era, em boa parte, o de fiscal do trabalho: revisar o que a equipe produziu, pegar erros, consolidar o status para cima, alocar pessoal conforme um plano. A IA agora faz uma parcela relevante da checagem e quase toda a consolidação. O que resta, e o que cresce, se divide em duas funções distintas sobrepostas. A primeira é a de coach: desenvolver o julgamento das pessoas, inclusive o julgamento sobre quando confiar na saída de um agente de IA e quando sobrescrevê-la, o que manter o julgamento humano afiado trata como uma habilidade que se atrofia sem prática deliberada. A segunda é a de orquestrador no nível da equipe: decidir qual trabalho vai para uma pessoa, qual para um agente e quem responde quando a passagem entre os dois dá errado, a mesma mudança que de executor a orquestrador descreve acontecendo com os contribuidores individuais, um nível acima no organograma.

Augmentação versus automação é o enquadramento útil para distinguir esses dois futuros no nível da equipe, e não apenas da tarefa. Um gestor cuja equipe usa a IA para ampliar o julgamento precisa melhorar no coaching desse julgamento. Um gestor cuja equipe usa a IA para automatizar a produção precisa melhorar em verificá-la e em tratar o que ela não consegue. A maioria das equipes reais faz as duas coisas ao mesmo tempo, em tarefas diferentes, e é por isso que o trabalho do gestor ficou cognitivamente mais exigente mesmo com partes dele visivelmente encolhendo. O paradoxo da produtividade da IA explica por que essa mudança é fácil de perder de vista de fora: a adoção parece alta, a produção medida muitas vezes quase não se mexe, e a explicação honesta costuma ser que o gestor está absorvendo pessoalmente o trabalho de redesenho, sem crédito, porque ninguém redesenhou o workflow para ele.

O que as empresas erram ao reduzir camadas

Três erros aparecem repetidamente nas empresas cujo achatamento não saiu como prometido, e os três são evitáveis com os dados já citados acima.

Cortam a metade administrativa e esperam receber a metade de julgamento de graça. Remover um gestor remove as duas metades do cargo de uma vez. A economia aparece de imediato; a perda, o coaching que parou, as exceções que ficam sem tratamento, aparece na retenção e na qualidade meses depois, a mesma defasagem que os estudos de caso da Fortune descrevem.

Ampliam a amplitude sem reconstruir o apoio por baixo dela. Os dados da Bain mostram que amplitudes maiores podem funcionar, mas apenas junto com o redesenho: direitos de decisão mais claros, ferramentas melhores, treinamento real dos gestores. Pule o redesenho e remova o pessoal mesmo assim, e o resultado são os números da Gallup: engajamento em queda, burnout em alta, um prêmio de engajamento que sumiu.

Tratam o pipeline de liderança como um custo irrecuperável em vez de uma cadeia de suprimentos. A pesquisa da Deloitte sobre as intenções de carreira da Geração Z constatou que apenas 6% querem hoje um cargo sênior de liderança, e a DDI constatou que cerca de 40% dos líderes atuais já consideram sair. Cortar a camada em que as pessoas aprendem a liderar elimina o campo de treinamento de quem deveria dirigir a empresa em cinco anos, justamente quando menos gente se candidata à função de qualquer maneira.

Nada disso significa que toda decisão de achatamento esteja errada. Algumas empresas realmente tinham camadas demais com pouca tomada de decisão em qualquer uma delas, e os dados de redesenho da Bain provam que corrigir isso pode funcionar. O modo de falha é específico: cortar o cargo porque a metade administrativa parece automatizável, sem perguntar para onde vai a metade de julgamento. O papel da liderança na formação da cultura da empresa trata de como os líderes sinalizam o que é recompensado depois que uma camada some; este artigo ficou na questão estrutural de remover ou não essa camada.

A previsão honesta não é que a gestão intermediária desapareça. É que o cargo continua se dividindo em dois: um núcleo administrativo que encolhe e que a IA continua absorvendo, e um núcleo de coaching e orquestração que cresce e fica mais difícil a cada vez que uma empresa corta a metade errada por engano.