Vibe working: o trabalho vira pedido, e o pedido vira o gargalo

Em 22 de abril de 2026, o modo agente do Microsoft 365 Copilot deixou de ser programa de acesso antecipado e passou a estar disponível de forma geral no Word, no Excel e no PowerPoint para assinantes licenciados. Semanas depois, na conferência Build 2026, a empresa anunciou que esse modo passaria a ser o comportamento padrão desses aplicativos, segundo a cobertura do evento — ou seja, o que vem ligado, não o que o usuário precisa procurar.

Para quem vive de documento, planilha e apresentação, isso é uma mudança pequena de interface e uma mudança grande de método. O software parou de sugerir e passou a executar.

O nome que a Microsoft deu a esse jeito de trabalhar é vibe working.

O que é vibe working

O termo apareceu em um anúncio publicado em 29 de setembro de 2025, assinado por Sumit Chauhan, à frente do grupo de produtos Office na Microsoft. A empresa não oferece ali uma definição fechada. Descreve um padrão de uso: começar por um pedido simples e ir iterando com o Copilot, direcionando enquanto ele orquestra tarefas de vários passos até produzir o arquivo final. O texto compara a experiência a entregar o trabalho para um especialista em Excel enquanto você conduz.

A tradução prática é essa: você deixa de operar o software e passa a encomendar o resultado.

Vale registrar um número que a própria Microsoft colocou no anúncio. O modo agente no Excel atingiu 57,2% de acerto no SpreadsheetBench, um teste público de tarefas de planilha. É a empresa dizendo, no material de lançamento, que perto de quatro em cada dez tarefas do teste não saíram corretas. Isso não invalida a ferramenta. Define o que ela é: um executor rápido que erra o suficiente para exigir alguém verificando.

De onde veio o termo — e o que ele significava antes

Vibe working é derivado de vibe coding, expressão que Andrej Karpathy publicou em 2 de fevereiro de 2025. Karpathy, que passou pela OpenAI e dirigiu a área de inteligência artificial da Tesla, descreveu um jeito de programar em que a pessoa "se entrega às vibes" e esquece que o código existe.

O detalhe que quase sempre some na citação é o contexto. Um ano depois, ao ver o termo virar categoria de mercado, Karpathy comentou publicamente que aquilo tinha sido um tuíte solto, jogado no ar, escrito para descrever projetos descartáveis de fim de semana.

Esse é o ponto de tensão de toda a conversa. A ideia original era: não olhe o que foi produzido, é só um brinquedo. Aplicada ao contrato, à planilha de custos e ao relatório que vai para o cliente, ela precisa de exatamente o oposto — alguém que olhe, e que saiba o que está olhando.

O que muda na prática: de autor a orquestrador

Em 7 de maio de 2026, Jared Spataro, que responde pelo marketing de IA para o trabalho na Microsoft, descreveu quatro padrões de colaboração entre pessoa e agente observados a partir da engenharia de software, que ele estima estar cerca de quatro anos à frente das demais funções nessa curva:

• Autor: a IA sugere trechos, e o trabalho da pessoa não muda. Ela continua criando.

• Editor: a pessoa descreve a intenção em linguagem natural, o agente produz um rascunho inteiro, e o trabalho vira avaliar e corrigir.

• Diretor: a pessoa escreve uma especificação e entrega a tarefa completa. Ela não acompanha mais cada passo do processo.

• Orquestrador: uma pessoa conduz vários agentes em paralelo contra uma fila de trabalho, e passa a cuidar de desenho de sistema e de política, não de tarefa individual.

É essa escada que responde à pergunta sobre o futuro. O cenário em que o profissional "só pede e os agentes fazem" não é ficção: é o terceiro degrau, e ele já está em operação em times de software. O que a escada também mostra é o que acontece com o trabalho humano em cada degrau. Ele não some. Ele sobe de altitude, e fica mais difícil de fazer mal feito sem ninguém perceber.

A parte difícil não é o agente. É saber pedir

Repare no que define o degrau de diretor: a pessoa escreve uma especificação. Não um pedido, não uma vontade, não um "faz aí um resumo bonito disso". Uma especificação — o que entra, o que sai, em que formato, com qual critério de aceite, o que fazer quando aparecer exceção.

Esse é o custo escondido do vibe working. Ele transfere esforço da execução para a formulação. E formulação é onde a maior parte das empresas é fraca, porque nunca precisou ser boa nisso: quando quem executa é um funcionário experiente, ele preenche as lacunas do pedido sozinho, em silêncio, há anos.

O agente não preenche. Ele chuta, com convicção, e entrega no prazo.

A pesquisa acompanha essa mudança. Um estudo de pesquisadores da Microsoft Research e da Carnegie Mellon University apresentado na conferência CHI 2025, com 319 trabalhadores do conhecimento e 936 exemplos de uso real, descreve o deslocamento em três eixos: da coleta de informação para a verificação da informação, da resolução de problemas para a integração da resposta da IA, e de executar tarefas para supervisionar tarefas. O mesmo estudo encontrou uma associação incômoda: quanto maior a confiança da pessoa na ferramenta, menor o esforço crítico relatado; quanto maior a confiança na própria competência, maior o esforço crítico.

Confiar no agente e verificar o agente puxam para lados opostos. Quem desenha o trabalho precisa escolher onde fica o equilíbrio, tarefa por tarefa.

O Work Trend Index 2026 da Microsoft, publicado em 5 de maio de 2026 com 20 mil profissionais em dez países, entre eles o Brasil, aponta na mesma direção quando pergunta quais habilidades humanas ganham peso: controle de qualidade da saída da IA aparece para 50% dos usuários, e pensamento crítico para 46%.

Por que tanto projeto de agente morre antes de virar operação

Aqui entra o dado que deveria interessar mais ao dono do negócio do que qualquer demonstração de produto.

Em junho de 2025, o Gartner previu que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027. A previsão saiu de um levantamento com mais de 3.400 organizações que já investiam na tecnologia. Os motivos apontados pela consultoria não são técnicos: custo crescente, valor de negócio indefinido e controles de risco inadequados. Segundo Anushree Verma, no cargo de senior director analyst no Gartner, a maior parte dos projetos atuais são experimentos em estágio inicial ou provas de conceito, movidos por expectativa e frequentemente mal aplicados. A mesma análise cunha o termo agent washing para fornecedores que rebatizam automação antiga de agente — de milhares que se apresentam assim, o Gartner estima que cerca de 130 entreguem capacidade agêntica real.

O relatório The GenAI Divide, produzido pela iniciativa NANDA do MIT Media Lab em 2025, chegou a um retrato parecido em outro recorte: 95% dos pilotos corporativos de IA generativa analisados não produziram retorno mensurável em resultado, apesar de um volume estimado entre 30 e 40 bilhões de dólares investidos. O documento não é revisado por pares e sua metodologia é autodeclarada, o que pede cautela com o número exato. O diagnóstico, porém, é consistente com o do Gartner: a barreira não é a qualidade do modelo, é a integração ao fluxo de trabalho e a ausência de sistemas que aprendem com o retorno da operação.

E não é falta de adoção. O relatório State of AI Development 2026, da fornecedora OutSystems, ouviu 1.900 líderes de tecnologia em sete países, incluindo o Brasil, e registrou que 96% das organizações já usam agentes de alguma forma — e que 94% relatam preocupação com a proliferação descontrolada desses agentes, que aumenta complexidade, dívida técnica e risco de segurança. É um estudo de fornecedor, com respostas autodeclaradas, e deve ser lido como tal. Ainda assim, o par de números descreve bem o momento: quase todo mundo já ligou alguma coisa, quase todo mundo já perdeu a conta do que ligou.

Adoção virou commodity. Estrutura, não.

O contraponto: a sensação de velocidade não é a velocidade

Existe um resultado que qualquer líder deveria ler antes de montar a meta de produtividade do semestre.

Em julho de 2025, a organização de pesquisa METR publicou um ensaio controlado e randomizado com desenvolvedores experientes trabalhando nos próprios repositórios. Foram 16 desenvolvedores e 246 tarefas, cada uma sorteada para permitir ou proibir o uso de ferramentas de IA do início de 2025. Antes de começar, eles previram que a IA reduziria o tempo em 24%. Depois de terminar, estimaram ter ganhado 20%. A medição mostrou o contrário: com IA permitida, levaram 19% mais tempo.

Os próprios autores marcam os limites do estudo — amostra pequena, ferramentas de uma geração específica, repositórios maduros que os participantes conheciam profundamente — e em fevereiro de 2026 anunciaram mudanças no desenho do experimento para as próximas rodadas. Não é uma lei universal sobre IA e produtividade. É outra coisa, e essa outra coisa é o que importa: quem estava dentro do experimento saiu dele convencido de ter ganhado 20% de tempo, enquanto a medição apontava 19% de perda. A distância entre as duas leituras é o achado.

Vibe working é uma experiência que produz sensação de velocidade. Sensação não entra no caixa.

Cautela parecida vale para a fonte que popularizou o termo. O Work Trend Index é uma pesquisa de uma empresa que vende agentes. Richard Hogan, da prática Microsoft na IBM, onde atua como global chief architect, publicou uma checagem metodológica do relatório de 2026 lembrando que o próprio documento admite que as relações apresentadas são associações estatísticas, não efeitos causais, e que boa parte dos dados vem de autorrelato colhido num único momento. A direção do argumento — fatores organizacionais pesam mais do que a habilidade individual — encontra apoio em pesquisa independente. Os números específicos, não.

O que estruturar antes de delegar

Se a tese é que agilidade vem de estrutura, ela precisa virar item de implantação. Cinco pontos, na ordem em que costumam doer.

1. Escreva o pedido como especificação, não como desejo

Entrada, saída, formato, fonte de dado autorizada, critério de aceite e o que fazer diante de exceção. Se o pedido cabe numa frase vaga, o resultado vai caber numa entrega vaga. Essa é a diferença real entre o degrau de editor e o de diretor.

2. Defina o que é "pronto" antes de automatizar

Faça o teste antes de comprar qualquer coisa: peça a três pessoas do time que descrevam, por escrito, o que caracteriza um relatório aceitável para aquele cliente. Se vierem três respostas diferentes, o problema não é o agente. É que o processo nunca foi definido, e a empresa vinha sobrevivendo do critério individual de quem executava.

3. Comece onde o erro aparece rápido

A recomendação de Spataro é começar pelos lugares em que a correção é frequente e mensurável. É o mesmo princípio de fazer manualmente algumas vezes antes de virar regra: só se automatiza bem o que já se sabe corrigir. Processo cujo erro só aparece três meses depois, na conciliação, é o último a receber agente, não o primeiro.

4. Monte a revisão antes de aumentar o volume

Agente não produz uma unidade de trabalho. Produz fila. Revisar 100% da fila anula o ganho; revisar nada transfere o risco para o cliente. O caminho é decidir por amostragem e por impacto: onde o erro é caro e irreversível, pessoa dentro do fluxo; onde é barato e detectável, pessoa supervisionando o conjunto. No estudo da OutSystems, 52% das organizações já operam nesse segundo modelo, chamado human-on-the-loop — pessoa supervisionando o conjunto em vez de aprovar caso a caso — e, na leitura brasileira do relatório, o índice no país aparece em 62%. Só que supervisão sem amostragem definida não é supervisão. É esperança.

5. Trate agente como ativo com dono, não como ferramenta solta

Cada agente em produção precisa de responsável, escopo de acesso, registro do que faz e data de revisão. A preocupação com proliferação que 94% dos líderes relataram é o sintoma de não ter feito isso desde o começo. Não é burocracia: é a diferença entre desligar um agente problemático em dez minutos ou descobrir, em uma auditoria, que ninguém sabe quem o ligou.

Há ainda um ponto que cabe ao líder e não à ferramenta. O Work Trend Index relata que, quando gestores usam IA de forma visível no próprio trabalho, as equipes relatam índices bem mais altos de valor percebido, de pensamento crítico e de confiança em sistemas agênticos. São associações, não prova de causa — mas é difícil sustentar que um time vai aprender a delegar bem observando uma liderança que nunca delegou nada a um agente.

O gargalo mudou de lugar

Vibe working é um bom nome para a interface e um nome enganoso para o método. A parte "vibe" é a conversa fluida com a máquina. A parte que decide o resultado é antiga e pouco glamourosa: descrição de processo, critério de aceite, ponto de controle, dono definido.

O que a tecnologia fez foi mover o gargalo. Ele não está mais na capacidade de executar — está na capacidade de especificar e de aceitar. Empresa que sabe descrever o próprio trabalho vai ganhar velocidade real com agentes. Empresa que nunca soube vai ganhar volume, e volume de trabalho mal especificado tem outro nome: retrabalho, só que mais rápido.

A pergunta que separa os dois grupos não é qual modelo de IA a empresa vai usar. É se alguém lá dentro consegue escrever, em uma frase, o que significa esse trabalho estar pronto.