No início deste mês, alguns dos clientes mais poderosos do direito societário enviaram aos seus advogados uma mensagem contundente. Por o Tempos FinanceirosGoldman Sachs, Morgan Stanley e Citi têm pressionado seus escritórios de advocacia externos para que reduzam as taxas, argumentando que a IA tornou o trabalho jurídico de rotina mais rápido e as contas deveriam refletir isso.
O Citi, por si só, terá começado a pedir às empresas que concorrem aos seus negócios que divulguem quanto estão a poupar com a IA, enquanto o Morgan Stanley planeia colocar a maior parte do seu trabalho jurídico externo em licitações competitivas, com taxas fixas em cima da mesa.
Eles não são os primeiros a tentar isso. Em fevereiro, a KPMG International pressionado seu próprio auditor, Grant Thornton, para repassar suas economias de IA, e a taxa caiu 14%. A Grant Thornton, no entanto, disse que os seus honorários reflectem o custo tanto do seu pessoal como da tecnologia que os suporta.
A maioria dos fundadores não tem a influência negocial do Goldman, mas estão pagando pelo mesmo tipo de trabalho. Pergunte a um fundador onde a IA economizará dinheiro e você geralmente ouvirá falar de software: um CRM mais barato, um assistente de codificação, uma ferramenta que escreve o primeiro rascunho do boletim informativo.
E embora essas poupanças sejam reais, são pequenas, precisamente porque o software nunca foi a maior despesa para a maioria das empresas. O número maior fica algumas linhas abaixo do P&L, na coluna de serviços.
É onde você encontra a agência contratada para apresentações de vendas e materiais de argumento de venda, e o serviço de atendimento que atende os telefones após as 17h. Você também encontrará a empresa de recrutamento que envia uma equipe de revisores de contratos sempre que surge um assunto jurídico, cobrando por hora até que o trabalho seja concluído.
Esses custos são fáceis de aceitar porque parecem o preço de fazer negócios. Eles também são difíceis de negociar, já que você paga pelo tempo das pessoas e raramente há uma maneira clara de medir o que esse tempo produziu.
A empresa de risco Foundation Capital acredita que é aqui que está a verdadeira história da IA, estimando que as empresas gastam 4,6 biliões de dólares por ano em salários e serviços que a IA poderia remodelar. E mais: cerca de metade parte dele vai para trabalho terceirizado de TI e processos de negócios, com base nos números do Gartner.
Para efeito de comparação, a empresa estima todo o mercado de SaaS em cerca de US$ 200 bilhões. A abreviatura da Foundation Capital para a mudança é “serviço como software”, o que significa que a IA faz o trabalho em vez de ajudar uma pessoa a fazê-lo, e o vendedor assume a responsabilidade pelo resultado.
A maior parte do debate sobre IA e emprego enquadra isto como uma questão de quais empregos desaparecem. Para quem dirige uma startup, uma versão mais útil é saber quais faturas diminuem primeiro e pelo que você ainda deve estar disposto a pagar o preço total.
As empresas que estão construindo neste espaço oferecem uma pista; a maioria nem está tentando remover totalmente as pessoas. Eles estão movendo o humano para um ponto diferente do processo, geralmente o ponto em que alguém precisa fazer uma ligação e apoiá-la.
Por que a camada intermediária vai primeiro
Serviços terceirizados têm uma estrutura de custos que os torna especialmente expostos, sendo construídos quase inteiramente com mão-de-obra, e grande parte dessa mão-de-obra sendo repetitiva.
Os contact centers mostram a rapidez com que isso está sendo testado. Uma pesquisa do Gartner com líderes de serviços nesta primavera descobriu que os gastos com IA aumentaram 38% enquanto os orçamentos globais de serviços cresceram apenas 2%, com os líderes a retirar dinheiro do trabalho e das despesas gerais para pagá-lo.
E os terceirizados também sentem isso. Um executivo da TaskUs, na verdade, contado Mergulho CX em 28 de setembro, os clientes estão conseguindo uma redução de cerca de 7% a 10% no volume de chamadas a cada ano por meio da automação, quase toda ela agora alimentada por IA.
Quando a maior parte de uma conta envolve tarefas de alto volume baseadas em regras, mesmo a automação parcial muda a matemática rapidamente. Em 2022, Gartner previsto A IA conversacional reduziria os custos trabalhistas do contact center em US$ 80 bilhões em 2026, enquanto espera que apenas uma em cada dez interações seja totalmente automatizada.
Por outras palavras, nunca se esperava que as poupanças viessem principalmente da substituição de agentes, mas sim da eliminação do volume rotineiro que rodeia as conversas que as pessoas realmente precisam de ter.
As pequenas empresas sentem uma versão disso todos os dias, geralmente por telefone. Para um encanador, uma clínica veterinária ou um pequeno escritório de advocacia, ainda é onde novos negócios chegam, e as pessoas que dirigem esses negócios geralmente estão ocupadas fazendo o trabalho real quando o telefone toca; um dentista no meio de um procedimento não consegue atender, nem um empreiteiro no telhado.
O custo desse atraso é maior do que a maioria das partes interessadas espera. Quando os pesquisadores auditado Pesquisando 2.241 empresas dos EUA para a Harvard Business Review, eles descobriram que as empresas que contataram um lead dentro de uma hora tinham quase sete vezes mais probabilidade de ter uma conversa significativa com um tomador de decisão do que as empresas que esperaram até mesmo uma hora a mais. Quase um quarto das empresas auditadas nunca respondeu.
Tradicionalmente, as pequenas empresas tinham duas opções: enviar as chamadas para o correio de voz, onde muitas pessoas simplesmente desligam, ou pagar por um serviço de atendimento humano, que pode custar centenas ou milhares de dólares por mês e muitas vezes sabe pouco sobre o negócio.
Essa segunda opção está agora competindo com uma onda de recepcionistas de IA, desde startups como a Upfirst até recursos integrados em plataformas telefônicas maiores, que atendem, marcam compromissos e transferem as chamadas que uma pessoa precisa por uma pequena fração do preço.
A mudança mais interessante está no que o proprietário está realmente pagando. As ligações de rotina são atendidas e a atenção do proprietário se volta para os poucos chamadores que realmente precisam delas. O que uma pequena empresa está realmente comprando é a capacidade de resposta, que costumava ser algo que apenas empresas maiores com recepção podiam pagar.
No trabalho de alto risco, o humano vai até o fim da linha
O quadro torna-se mais interessante em domínios onde um erro acarreta consequências legais ou regulamentares. Aqui, a IA assume a primeira etapa do trabalho e os especialistas que permanecem tornam-se mais concentrados e, possivelmente, mais valiosos.
A revisão de documentos legais é um bom exemplo. Quando uma empresa é processada ou investigada, alguém tem de ler milhares ou mesmo milhões de documentos para decidir o que é relevante, o que é privilegiado e o que contém dados pessoais sensíveis.
UM Rand estudar dos grandes casos corporativos descobriram que a revisão representou 73% dos custos de produção do eDiscovery, e a maior parte desse trabalho foi para advogados externos. A mesma pesquisa descobriu que revisores humanos são altamente inconsistentee essa revisão assistida por computador encontrou pelo menos tantos documentos relevantes quanto a revisão presencial tradicional.
Uma indústria inteira ainda cresceu em torno do fornecimento de revisores. Provedores de serviços jurídicos alternativos, que lidam com trabalhos como revisão fora de empresas tradicionais, alcançado um mercado estimado em US$ 28,5 bilhões até 2023, embora a Thomson Reuters tenha descoberto que alguns escritórios de advocacia esperam que suas próprias capacidades de IA acabem reduzindo o quanto dependem desses fornecedores.
Esse mercado está agora dividido em duas direções ao mesmo tempo, às vezes dentro da mesma empresa. A empresa de tecnologia jurídica Altorney, por exemplo, administra uma plataforma de IA que categoriza documentos por relevância, privilégio e dados confidenciais antes que um revisor humano abra um arquivo, ao lado de um mercado onde as empresas contratam esses revisores diretamente, em vez de por meio de uma agência de recrutamento.
É um retrato útil do rumo que a indústria está tomando: a máquina dá a primeira passagem por toda a pilha e os advogados dedicam seu tempo aos documentos que são importantes para o caso, que é a parte do trabalho que precisava de um advogado em primeiro lugar.
É também o tipo de colapso que o Citi está agora a pedir às suas empresas que coloquem no papel.
A agência fica menor… e mais inteligente
A Biopharma segue a mesma lógica da revisão legal, com ainda menos margem para erros. Uma apresentação para médicos ou uma reunião nacional de vendas deve corresponder exatamente aos dados clínicos e cumprir as regras regulamentares sobre o que pode ser reivindicado.
Historicamente, grande parte desse trabalho de produção foi para agências especializadas. McKinsey tem observado que o processo criativo e de produção da indústria farmacêutica é quase totalmente terceirizado e espera que as agências se concentrem no que fazem melhor, como estratégia criativa e planejamento de mídia.
Os riscos da pressa são igualmente reais. A empresa de consultoria descreve uma empresa de ciências biológicas que passou meses construindo uma ferramenta generativa de IA voltada para o exterior, apenas para cancelar o lançamento porque suas equipes médicas e jurídicas levantaram preocupações sobre riscos após o fato, por exemplo.
Essa tensão está na agenda desta semana na Filadélfia, onde a empresa de apresentações de IA Prezent está hospedando Articulado 2026uma cúpula para líderes de assuntos médicos e comunicações de empresas como Pfizer, Novartis e Sanofi.
Os painéis abordam como a IA fortalece ou enfraquece a comunicação científica e onde as organizações biofarmacêuticas estão resistindo a ela, e o dia termina com uma conversa sobre o que a empresa chama de “a ascensão da Agência Neo”.
O termo é próprio da empresa, descrevendo um modelo que reúne IA, conhecimento científico e conhecimento humano para produzir comunicações sobre ciências da vida, mas a ideia por trás disso é reconhecida por todos os empreendedores.
Uma agência tradicional cresce ao agregar pessoas: gerentes de contas, estrategistas e funcionários juniores que produzem as minutas, com os clientes pagando por meio de taxas horárias ou retentores. No modelo mais recente, o software lida com os primeiros rascunhos em grande escala e um grupo menor de especialistas verifica a ciência, a conformidade e a história.
Os preços mudam com ele, em direção projetos de preço fixo onde o cliente paga por uma entrega finalizada em vez das horas de atraso, que é exactamente o que o Goldman, o Morgan Stanley e o Citi estão agora a pedir aos seus escritórios de advogados.
Pagando pelo julgamento, não pelo volume
Os fundadores não precisam trabalhar na indústria farmacêutica ou jurídica para agir sobre isso. Comece com a lista de fornecedores e analise-a linha por linha, fazendo uma pergunta sobre cada um: estou pagando pelo julgamento ou pelo volume?
Volume é a chamada atendida, a primeira leitura de uma pilha de contratos, a décima versão de um modelo de slide. Esse trabalho está ficando mais barato rapidamente, e é justo esperar que os fornecedores reflitam isso em seus preços ou os substituam por ferramentas que o façam.
Simplificando, os bancos estão pedindo a seus escritórios de advocacia que mostrem a matemática, e não há razão para que uma startup não possa perguntar a mesma coisa à sua agência ou serviço de atendimento no momento da renovação.
Mas o julgamento é mais difícil de automatizar e mais fácil de subvalorizar; é o advogado que decide o que um documento significa para o caso, o diretor médico assinando uma reclamação ou o proprietário ligando de volta para o cliente que está genuinamente chateado.
Na verdade, a resistência da Grant Thornton à KPMG defende o mesmo ponto do lado do fornecedor; a experiência ainda custa dinheiro, mesmo quando o trabalho pesado não custa.
A armadilha é tratar a IA como uma forma de cortar toda a coluna de serviços de uma só vez. A responsabilidade não é transferida para o software apenas porque o trabalho o faz, e as empresas que aprenderam isso da maneira mais difícil geralmente o fizeram em público.
Uma abordagem melhor é eliminar primeiro o volume e depois gastar parte da economia com as pessoas que fazem as ligações. Nos próximos anos, as empresas que progredirem provavelmente serão aquelas que deixarão de pagar tarifas premium pelo trabalho rotineiro e passarão a pagar adequadamente pelos momentos que necessitam de um ser humano.
Imagem em destaque: Banco de dados de recursos via Unsplash+
