Mais trabalho do que trabalhadores: a IA nas médias empresas dos EUA

As médias empresas dos EUA aumentaram o faturamento em 11 por cento no último ano, enquanto o número de funcionários cresceu mais devagar do que em qualquer momento desde a pandemia. Essa diferença, na maior parte, não é uma história de demissões. É a cara da inteligência artificial em empresas que têm mais trabalho do que gente para fazê-lo – e ela está prestes a mudar quanto essas empresas valem quando seus donos decidirem vender.

Os números vêm do National Center for the Middle Market, que em junho entrevistou 1.000 executivos de empresas americanas com faturamento anual entre US$ 10 milhões e US$ 1 bilhão – o chamado middle market, as médias empresas. Oitenta e dois por cento deles relataram faturamento maior do que um ano antes, quase metade com crescimento de dois dígitos. O emprego também cresceu, 7,2 por cento – um ritmo saudável por qualquer critério, mas o mais lento que o centro mediu desde a pandemia. E nove em cada dez dessas empresas dizem hoje usar IA.

Coloque esses três números lado a lado e surge um padrão que não se encaixa em nenhuma das histórias que costumam ser contadas sobre a IA. Não é a história de máquinas substituindo trabalhadores: mais da metade dessas empresas continua contratando, e 59 por cento esperam seguir contratando até meados de 2027. Também não é a história de uma tecnologia que ainda precisa provar seu valor. É uma história sobre capacidade – sobre empresas que encontraram um jeito de assumir mais trabalho do que a folha de pagamento sozinha permitiria.

Um terço da economia, raramente nas manchetes

É fácil não enxergar o middle market, porque ele fica entre duas histórias mais bem contadas. A pequena empresa tem sua própria agência federal, seus próprios programas de crédito e seu próprio vocabulário político. As grandes corporações têm analistas, teleconferências de resultados e orçamentos de IA medidos em bilhões. No meio estão cerca de 200 mil empresas – uns três por cento de todos os negócios americanos – que respondem por cerca de um terço do PIB e do emprego do setor privado, algo como 48 milhões de postos de trabalho.

São fabricantes regionais, distribuidores, empresas de engenharia, operadores logísticos, grupos de saúde e empresas de software, muitas delas familiares ou controladas por fundos de private equity. São grandes o bastante para ter processos de verdade – folha de pagamento de centenas de pessoas, cadeias de suprimentos espalhadas por vários estados – e pequenas o bastante para que o CFO ainda saiba qual planilha guarda a verdade. Essa combinação faz delas a parte da economia em que a IA ou vira rotina operacional, ou continua sendo um slide na apresentação para o conselho.

A conta da mão de obra mudou

A pressão por trás de tudo isso é demográfica, e não vai passar. O Bureau of Labor Statistics, o órgão de estatísticas do trabalho do governo americano, projeta que a força de trabalho dos EUA vai crescer apenas 0,3 por cento ao ano entre 2024 e 2034. A taxa de participação na força de trabalho deve cair de 62,6 por cento para 61,1 por cento na mesma década, à medida que os últimos baby boomers deixam o mercado. Segundo uma análise das projeções do BLS feita pelo Indeed Hiring Lab, só essa queda significa cerca de 4,3 milhões de trabalhadores a menos em 2034 do que taxas de participação estáveis teriam produzido.

Para uma empresa de médio porte, essa conta é mais dura do que a média nacional sugere. Ela recruta no mesmo grupo cada vez menor que as grandes corporações, geralmente sem os salários, as marcas conhecidas ou os programas de treinamento delas, e muitas vezes em regiões onde o próximo candidato qualificado mora a uma hora de carro. Quando um controller, um coordenador de expedição ou um engenheiro de qualidade se aposenta, a vaga não fica aberta por algumas semanas. Ela simplesmente fica aberta.

As empresas que usam IA são as que contratam

É aqui que os dados contradizem o medo mais comum em relação à IA. Em abril, o National Center for the Middle Market comparou as empresas de sua pesquisa de fim de ano que usam IA com as que não usam. Oitenta e sete por cento das usuárias de IA tinham aumentado o faturamento no ano anterior, contra 66 por cento das demais; o crescimento médio delas foi de 12,9 por cento, contra 5,8 por cento. Seis em cada dez usuárias de IA tinham ampliado o quadro de funcionários, contra 39 por cento das não usuárias – e as usuárias de IA esperavam aumentar o quadro duas vezes mais rápido no ano seguinte, 10 por cento em vez de 5.

Correlação não é causalidade: as empresas que crescem rápido também são as que têm dinheiro e apetite para testar ferramentas novas. Mas o padrão vai contra a ideia de que a IA, nesse segmento, seja sobretudo uma forma de cortar pessoal. O que ele sugere, em vez disso, é que a IA absorve o trabalho para o qual não há gente – as faturas que de outro modo se acumulariam, os orçamentos que sairiam com uma semana de atraso, os relatórios que ninguém tinha tempo de escrever – e libera as pessoas que a empresa tem para o trabalho que só elas podem fazer.

Os executivos esperam que a mudança vá mais longe. Na Middle Market AI Survey 2026 da RSM, 88 por cento dos entrevistados disseram que a composição de sua força de trabalho seria fundamentalmente diferente dentro de dois a três anos, e 91 por cento esperam que pessoas e sistemas de IA trabalhem juntos como equipes integradas. Oitenta e cinco por cento também admitiram que sua liderança está mais entusiasmada com a IA do que seus funcionários – uma distância que nenhum software vai eliminar.

Dos projetos-piloto à infraestrutura

Pela maioria dos critérios, a fase de experimentação acabou. A RSM constatou que 86 por cento das médias empresas integraram a IA parcial ou totalmente às suas operações, que 73 por cento usam IA generativa e que 58 por cento planejam investir US$ 1 milhão ou mais em IA neste ano fiscal. Noventa e sete por cento dizem estar satisfeitas com o que gastaram até agora.

O que as segura agora é menos glamoroso. Perguntadas sobre o que impede a IA de ganhar escala, 53 por cento apontaram a qualidade dos dados e 47 por cento a integração com os sistemas existentes. A Middle Market Sentiment Survey do KeyBank, que ouviu 750 donos e altos executivos no fim de 2025, aponta na mesma direção: três quartos das empresas planejam automatizar tarefas de funcionários, mas só seis por cento dizem ter chegado ao nível de uso de IA que almejam.

Esse é o trabalho de verdade dos próximos anos, e a maior parte dele é infraestrutura: reunir os dados de clientes, pedidos e estoque em um lugar único e consistente, conectar o ERP às ferramentas ao redor dele, colocar no papel os processos que até agora viviam na cabeça de alguns funcionários de longa data. Nada disso vira manchete. Tudo isso decide se dá para confiar a um sistema de IA uma tarefa ou apenas uma sugestão.

Pago com o caixa da própria empresa

A forma como as médias empresas pagam por tudo isso diz muito. Na pesquisa do KeyBank, 53 por cento apontaram a expansão em IA e tecnologia como prioridade de investimento, à frente de equipamentos, contratações e novos produtos. Ainda assim, 57 por cento estavam satisfeitas com as linhas de crédito que já tinham; só 43 por cento estavam ampliando sua capacidade com dívida ou aporte de capital. A leitura do KeyBank: muitas empresas financiam a eficiência primeiro com recursos próprios e só recorrem a capital externo para dar escala ao que já se provou.

É uma ordem sensata para uma tecnologia cujos benefícios aparecem na demonstração de resultados muito antes de aparecerem em qualquer lugar que um credor possa aceitar como garantia. Também significa que o ritmo de adoção da IA no middle market é ditado pelo fluxo de caixa – mais um motivo pelo qual as empresas que já estão crescendo tendem a se distanciar ainda mais.

O teste da sucessão

O efeito de maior alcance pode aparecer quando essas empresas mudarem de dono. O McKinsey Institute for Economic Mobility estima que cerca de seis milhões de pequenas e médias empresas americanas vão passar por uma transição de propriedade até 2035, à medida que seus donos se aposentam. Mais de um milhão delas são candidatas viáveis a uma venda, o que representa até US$ 5 trilhões em valor da empresa (enterprise value).

Compradores não pagam pela memória do fundador. Pagam por um negócio que continua funcionando quando o fundador vai embora – processos documentados, dados que podem ser auditados, relacionamentos com clientes registrados em um sistema, e não em uma agenda de contatos. Entre as empresas menores, tocadas pelos próprios donos, a distância é grande: em uma pesquisa de 2026 feita para a Zelle, só 29 por cento dos empresários com mais de 50 anos descreveram suas operações como modernizadas, 60 por cento não tinham um plano formal de sucessão e 67 por cento dos potenciais compradores mais jovens disseram que sistemas de pagamento ultrapassados, por si sós, poderiam inviabilizar a compra.

O middle market está mais bem preparado do que a “Main Street”, como os americanos chamam os pequenos negócios de bairro tocados pelos donos, mas a lógica é a mesma, e os compradores de private equity a aplicam com planilhas. Uma empresa cujo processamento de pedidos, contabilidade e atendimento ao cliente já funcionam com dados confiáveis e fluxos de trabalho bem definidos – com a IA fazendo parte do trabalho – é mais fácil de passar por due diligence, mais fácil de financiar e mais fácil de administrar para um novo dono. Na próxima década, essa pode se tornar uma das formas mais concretas de a IA se transformar em valor: não como uma linha no orçamento, mas como parte do preço.

Três perguntas para o próximo ano

A primeira é se as contratações vão se sustentar. Se o faturamento continuar crescendo mais rápido do que o quadro de funcionários e as usuárias de IA continuarem contratando, a história da capacidade se confirma. Se o crescimento do emprego cair ainda mais enquanto o faturamento se mantém, a história da substituição vai ganhar terreno – e, com ela, a resistência que a distância de entusiasmo apontada pela RSM já deixa entrever.

A segunda são os dados. As empresas que limparem seus dados mestres e conectarem seus sistemas nos próximos doze meses poderão dar à IA responsabilidade de verdade. As que não fizerem isso vão continuar rodando projetos-piloto.

A terceira é o mercado de fusões e aquisições. À medida que a onda de transferências de propriedade ganha corpo, a due diligence vai perguntar cada vez mais como os processos de uma empresa funcionam sem suas pessoas-chave. As respostas vão mostrar quais empresas trataram a IA como ferramenta e quais a tornaram parte do negócio.

As médias empresas americanas raramente foram as primeiras a adotar uma tecnologia, e raramente precisaram ser. Elas adotam o que torna o negócio mais duradouro. Com mais trabalho do que trabalhadores no horizonte previsível, a IA entrou discretamente nessa categoria.

---

Fontes e leituras complementares

• National Center for the Middle Market, Mid-Year 2026 Middle Market Indicator: U.S. middle market sustains double-digit growth while AI fuels a shift toward productivity, 29 de julho de 2026
• National Center for the Middle Market: AI adoption in the middle market isn’t about experimentation, it’s about performance, 30 de abril de 2026
• National Center for the Middle Market: Middle Market 101
• RSM: The middle market has embraced AI. Now comes the hard part., 21 de julho de 2026
• RSM Middle Market AI Survey 2026: The building blocks of AI adoption
• KeyBank: Middle Market Sentiment Report: Why leaders are starting 2026 on the front foot, fevereiro de 2026
• U.S. Bureau of Labor Statistics, Career Outlook: The economy and labor force, projected 2024–34, setembro de 2025
• Indeed Hiring Lab: Why labor force participation is projected to fall through 2034, 7 de abril de 2026
• McKinsey Institute for Economic Mobility: The Great Ownership Transfer: A new era of business stewardship, 26 de fevereiro de 2026
• Zelle Small Business Pulse Report 2026: Boomers built Main Street. Now they’re ready to sell – but Gen Z and Millennials aren’t buying, PR Newswire