Bench Day iFood Benefícios: Futuro do Trabalho

O futuro do trabalho deixou de ser uma discussão distante, ele já está sendo construído, testado e, em muitos casos, recalculado em tempo real.

Foi exatamente esse o pano de fundo da 4ª Edição do BenchDay do iFood Benefícios, realizado em parceria com a Alice: um encontro que reuniu lideranças do iFood, especialistas do mercado e vozes que estão, de fato, colocando a mão na massa para transformar o RH.

Mais do que tendências, o evento trouxe bastidores reais.

De um lado, reflexões provocativas sobre o impacto da inteligência artificial no trabalho, questionando até a própria existência dos empregos como conhecemos hoje.

Do outro, exemplos concretos de como o RH já está operando com IA para ganhar escala, reduzir subjetividade e apoiar decisões mais estratégicas.

Índice:

• Seu emprego vai existir daqui a 5 anos? 
  • O verdadeiro impacto não é onde todo mundo está olhando
  • IA não elimina empregos. Ela elimina tarefas.
  • A nova arquitetura do trabalho
  • 1. De executar para arquitetar
  • 2. De especialista para generalista criativo
  • 3. De emprego para trabalho (gig economy 2.0)
  • Times mudam. Liderança também.
  • O ponto mais importante do painel
• Do RH operacional ao RH como inteligência ativa: o que o iFood já está construindo
  • A nova lógica: dados → contexto → agentes → decisão
  • Onde isso já está acontecendo
  • Como nasce um agente de IA dentro do RH
  • Os pilares da transformação 
  • Case 1: Self Service AI 
  • Alli — o multiagente que já está mudando a experiência
  • A grande virada do RH: de política para experimento
  • As perguntas que ficam (e que deveriam guiar qualquer RH agora)
• O futuro não é sobre IA  é sobre decisão

Seu emprego vai existir daqui a 5 anos? 

O painel conduzido por Michelle Schneider, palestrante, escritora e sócia da Signal and Cipher começou com uma provocação: “O seu emprego vai existir daqui a 5 anos?”

Michelle trouxe um ponto importante: nem os próprios CEOs concordam sobre o futuro do trabalho.

De um lado, há quem defenda que o trabalho pode se tornar opcional. Do outro, quem acredita que a IA vai criar mais empregos do que destruir.

Ou seja: não existe consenso  e isso já diz muito.

Na prática, os dados atuais mostram um cenário bem menos apocalíptico do que parece:

• Cerca de 60% das empresas já usam ou testam IA
• A taxa de desemprego segue abaixo da média histórica
• E não há evidência concreta de eliminação massiva de empregos até agora

E aqui entra um conceito importante que ela trouxe:

AI Washing:  Empresas usando a IA como justificativa para layoffs, mesmo quando a causa real pode ser outra, como cenário econômico ou juros.

Tradução direta: nem toda demissão “por IA” é, de fato, por IA.

O verdadeiro impacto não é onde todo mundo está olhando

Se não é a demissão em massa, então qual é o impacto real?

Michelle foi direta:

“O primeiro grande impacto da IA pode não ser o fim dos empregos,
mas o desaparecimento dos cargos de entrada.”

Ela trouxe um termo que resume bem o momento: Automation Anxiety, que é a ansiedade gerada não pelo que a IA já fez, mas pelo que ela claramente está prestes a fazer.

E com um dado que acelera essa sensação:

A capacidade da IA de executar tarefas de forma autônoma dobra a cada ~7 meses

Ou seja: não é só evolução. É aceleração.

Outro ponto que quebra expectativas:

• O investimento em IA está explodindo
• Mas 95% das empresas ainda não tiveram retorno financeiro relevante

E a produtividade?

Também não disparou.

Michelle compara esse momento com algo bem específico:

“Esse é o nosso momento da eletricidade.”

A tecnologia já existe. Mas o redesenho do trabalho ainda não aconteceu.

IA não elimina empregos. Ela elimina tarefas.

Aqui entra uma virada de chave essencial. Emprego, no fim das contas, é um conjunto de tarefas.

E o que a IA faz? Elimina (ou automatiza) partes dessas tarefas.

Resultado?

• O profissional não desaparece
• Ele se transforma
• E pode até se tornar mais produtivo e valioso

A nova arquitetura do trabalho

A partir disso, Michelle desenha três grandes shifts:

1. De executar para arquitetar

Antes: você fazia o trabalho
Agora: você desenha o fluxo que a IA executa

2. De especialista para generalista criativo

Os profissionais mais valiosos serão:

• Curiosos
• Multidisciplinares
• Capazes de conectar pontos

Porque a IA te dá profundidade. Mas quem conecta ainda é você.

3. De emprego para trabalho (gig economy 2.0)

Não é mais sobre ter um emprego.

É sobre operar em múltiplos formatos:

• CLT
• Freelancer
• Projetos
• Trabalho fracionado
• E até agentes de IA trabalhando “com você”

Esse modelo já está acontecendo.

No Brasil, por exemplo:

• 38,5 milhões de pessoas estão na informalidade (~37% da força de trabalho)

Times mudam. Liderança também.

Se o trabalho muda, a estrutura muda junto.

• Times fixos → times dinâmicos
• Hierarquia rígida → estruturas mais horizontais
• Gestão → orquestração

O líder deixa de ser controlador
e passa a ser designer de contexto.

O ponto mais importante do painel

Depois de tudo isso, Michelle volta para a pergunta inicial.

E corrige:

A pergunta não é se o seu emprego vai existir.
É como ele vai se transformar.

Se a IA está eliminando tarefas, acelerando a autonomia e mudando a estrutura do trabalho, a pergunta que fica não é sobre o futuro do mercado, a pergunta é: 

 “Você está esperando a mudança chegar  ou já está redesenhando o seu próprio trabalho?”

Do RH operacional ao RH como inteligência ativa: o que o iFood já está construindo

como o RH já está mudando — na prática.

Michel Mendes, Gerente de Produto e Inovação no iFood e Juliana Alves, Cientista de Dados no iFood, iniciaram seu painel com a provocação: 

“Quais problemas de People só são resolvidos com IA?”

A reflexão não era onde é possível usar IA, mas onde ela resolve, onde ela vira estratégia.

A nova lógica: dados → contexto → agentes → decisão

A construção apresentada segue uma lógica clara (e replicável):

1. People Data
   Dados organizacionais, histórico, movimentações
2. Contexto
   Estrutura, comportamento, relações
3. Agentes
   Sistemas que interpretam, organizam e sugerem
4. Decisão
   Continua sendo humana,  mas agora informada

IA deve qualificar a decisão e não ser entendida como agente da decisão.

E com esse olhar para Inteligência Artificial e uso de agentes que no iFood segudno Michel:

“Paramos de organizar o caos… e começamos a reinar dentro dele”

Essa frase resume o espírito do painel.

Porque RH sempre lidou com variáveis complexas:

• comportamento
• contexto
• subjetividade
• múltiplas fontes de informação

A diferença agora é: ao invés de tentar simplificar tudo, eles estão operando melhor dentro da complexidade.

Onde isso já está acontecendo

Os testes não estão no laboratório, estão no dia a dia:

• Workforce Planning
• Talent Allocation
• Performance & Feedback
• Mobilidade Interna
• Copiloto da Liderança

Ou seja: o core do RH já está sendo redesenhado.

Como nasce um agente de IA dentro do RH

O processo é simples, mas ao mesmo tempo exige seriedade e olhar analitico.:

1. Ideação
2. Hipótese 
3. Refinamento

Mas o diferencial não está no processo. Está na disciplina de execução. 

“RH não precisa virar engenheiro de software.” afirmou Juliana, demonstrando em seguida o que é necessário para o RH usar a IA no dia a dia.

Upskilling inteligente:

• Saber fazer boas perguntas
• Entender o básico de prompt
• Pensar de forma estruturada

E um ponto que a Juliana trouxe que vale ouro: Documentação é o divisor de águas da IA

Sem clareza de:

• processo
• objetivo
• conceito

a IA não performa.

Simples assim.

Os pilares da transformação 

O caminho não é só técnico. É estrutural:

• Conhecer
• Criar
• Usar
• Mensurar
• Escalar

E isso só funciona com três bases bem feitas:

• Comunicação e cultura
• Desenvolvimento
• Ferramentas e mecanismos

Sem isso, vira só projeto piloto bonito.

Case 1: Self Service AI 

Objetivo claro: Dar autonomia para o time acessar dados de RH sem depender de intermediários

Na prática:

• Um agente conectado aos dados do iFood
• Responde perguntas
• Organiza informações
• Acelera decisões

Desafios reais:

• Segurança de dados (altíssima prioridade)
• Qualidade das perguntas

Alli — o multiagente que já está mudando a experiência

O Alli funciona como um sistema de múltiplos agentes que:

• responde
• orienta
• executa
• aprende com interações

Resultado? Experiência mais ágil, mais assertiva e menos dependente de processos manuais.

A grande virada do RH: de política para experimento

Talvez o ponto mais importante de todo o painel: O RH está deixando de operar por políticas  para operar por experimentos.

Isso muda:

• velocidade
• mentalidade
• tomada de decisão

E coloca o RH num lugar novo:menos controle, mais inteligência.

Mas tem um limite e ele é humano

Mesmo com tudo isso, uma coisa ficou muito clara: A decisão continua sendo do líder.

A IA:

• organiza
• sugere
• estrutura

Mas não decide. E isso não permite que se terceirize a responsabilidade para a tecnologia.

As perguntas que ficam (e que deveriam guiar qualquer RH agora)

O painel termina com provocações que valem mais do que qualquer framework:

• O que ainda precisa ser humano?
• O que nunca deveria ter sido humano?
• O que estamos medindo errado?
• Como evitar automatizar decisões ruins?
• Qual é o limite ético?

Se o RH não souber responder isso, a tecnologia não resolve.

O futuro não é sobre IA  é sobre decisão

Se existia alguma dúvida de que o RH está no centro das transformações do trabalho, o BenchDay deixou isso evidente.

Mas talvez o ponto mais importante não seja sobre tecnologia. É sobre postura.

Porque enquanto a IA avança, automatiza tarefas e amplia possibilidades, o que realmente diferencia as empresas e os profissionais, é a forma como escolhem responder a esse movimento.

Os painéis mostraram dois lados complementares dessa mudança:

• Um futuro em que o trabalho será redesenhado, exigindo profissionais mais adaptáveis, curiosos e capazes de conectar diferentes áreas
• E um presente onde o RH já começa a operar com dados, agentes e experimentação para tomar decisões melhores e mais rápidas

No fim, não é sobre substituir pessoas.É sobre redefinir o papel delas.

E para isso é necessário fazer algumas escolhas: 

• Escolher aprender antes de ser forçado a mudar.
• Escolher experimentar antes de precisar correr atrás.
• Escolher liderar essa transformação  em vez de apenas reagir a ela.