A Snap anunciou a demissão de 1.000 funcionários em 15 de abril, e isso não é algo incomum.
O incomum é o motivo apresentado. O CEO Evan Spiegel disse que a IA já gerou mais de 65% do novo código da Snap, agentes de IA processam 1 milhão de solicitações de atendimento ao cliente por mês, e um agente de revisão de código marcou 7.500 bugs de software — menos pessoas, mas o mesmo volume de trabalho é concluído mais rapidamente.
Esta é a nova retórica das demissões na tecnologia em 2026: não é "corte de custos", é "ganho de eficiência".
O que significa o número 65%
Primeiro, vamos falar sobre a lógica por trás dos 65%.
A Snap não divulgou especificamente quais ferramentas são usadas, mas, pela prática comum do setor, isso inclui trechos de código gerados por ferramentas auxiliares como Cursor, GitHub Copilot e Claude Code, além de fluxos de trabalho automatizados de testes, revisão de código e correção de bugs realizados por agentes de IA. O que significa 65%? De forma direta: se hoje 100 engenheiros estão escrevendo código, teoricamente, no mesmo tempo, 65 engenheiros com ferramentas de IA conseguem produzir o mesmo resultado — o salário dos outros 35 seria teoricamente economizado.
Mas a realidade não é tão simples. O código escrito por IA precisa ser revisado por humanos, as funcionalidades geradas por IA precisam de requisitos projetados por humanos, e a arquitetura do sistema ainda precisa ser pensada por humanos. Portanto, desta vez a Snap não está demitindo "todos os programadores", mas sim os cargos que podem ser consolidados ou eliminados após a ampla adoção de ferramentas de IA.
O que está sendo cortado é a camada de execução; o que fica é a camada de julgamento.
A lógica subjacente a estas demissões
Olhar para os números torna tudo mais claro. A Snap tinha 5.261 funcionários em tempo integral em dezembro do ano passado; agora, com o corte de 1.000 pessoas e o fechamento de 300 vagas em aberto, o total após a conclusão será de cerca de 4.000. Spiegel chamou isso de "crucible moment" (momento crucial) em uma carta interna, dizendo que a empresa deve operar com uma "nova forma de trabalhar mais rápida e eficiente" e precisa "fazer a transição para um crescimento lucrativo".
Traduzindo: antes, um projeto precisava de 10 pessoas por três meses; agora, 5 pessoas com ferramentas de IA conseguem fazer o mesmo em três meses — então as outras 5 pessoas perdem seus lugares.
A reação do mercado de ações foi muito direta: as ações da Snap subiram mais de 11% antecipadamente (foi vazamento de informação ou percepção do mercado? Essa é uma boa pergunta). Para os investidores, esta empresa finalmente parece "menor e mais rápida".
Mais interessante ainda é que o investidor ativista Irenic Capital havia sugerido anteriormente que a Snap demitisse 21% de seus funcionários, com o argumento de que "a IA pode e deve substituir muitos cargos existentes". O tamanho destas demissões coincide quase exatamente com a sugestão da Irenic — 1.000 pessoas equivalem a cerca de 16%.
Snap não é um caso isolado
Desde o início de 2026, mais de 80 empresas de tecnologia já realizaram demissões, totalizando mais de 71.000 vagas cortadas. Meta, Oracle e Amazon estão todas na lista.
Mas esta onda de demissões é diferente da onda de 2022-2023: as empresas não estão mais se escondendo.
Na grande onda de demissões daquela época, as empresas geralmente usavam termos vagos como "ambiente de mercado incerto" ou "foco estratégico". Desta vez, a Snap foi direta — a IA escreveu 65% do código, não precisamos de tantas pessoas. Essa franqueza quase nunca aparecia antes.
O motivo também é simples: agora, dizer "eficiência com IA" é uma narrativa positiva, os investidores aceitam, as ações sobem e os reguladores não criam problemas. As demissões passaram de uma má notícia para um sinal de upgrade de eficiência.
Spiegel também mencionou que a Snap está agora imprensada entre dois lados: gigantes com recursos imensos e startups de ação rápida. As empresas de porte médio sofrem a maior pressão — grandes demais para serem tão flexíveis quanto uma startup, mas pequenas demais para ter um fosso como o da Meta. As ferramentas de IA oferecem a essas empresas uma oportunidade de reestruturar custos e aumentar a velocidade, mas com a condição de terem coragem de cortar pessoal primeiro.
Depois dos 65%, onde fica o lugar do programador?
Ninguém pode dar uma resposta exata, mas o caso da Snap fornece um ponto de dados muito claro: quando 65% do trabalho diário de codificação pode ser feito por IA, a empresa consegue manter cerca de 50-60% do quadro de engenheiros em comparação com antes da disseminação da IA.
Isso não é o "fim do programador", mas uma redefinição de funções. Os engenheiros do futuro precisam ser aqueles que conseguem colaborar eficientemente com ferramentas de IA, fazer design de sistemas e revisar código gerado por IA — e não aqueles que traduzem mecanicamente requisitos em código.
Vale notar também que a Snap não enfatiza apenas a codificação. A IA processa 1 milhão de solicitações de suporte por mês, o agente de revisão de código marcou 7.500 bugs — isso é a compressão de cargos de atendimento ao cliente e QA, não apenas de desenvolvimento. Esta onda de ganho de eficiência com IA cobre uma gama mais ampla de cargos do que a maioria das pessoas estima.
As demissões da Snap forneceram um ponto de referência para outras empresas que ainda estão observando: qual a porcentagem de código que a IA escreve e se isso pode corresponder à redução de custos de pessoal — este problema matemático agora tem um processo de solução público.
Mais empresas seguirão o exemplo.
Fontes de referência: Snap is cutting 1,000 jobs, CocoLoop, 16% of its workforce (TechCrunch); Snap's stock jumps on plans to axe 16% of its workforce citing AI efficiencies (CNBC); Snap lays off 1,000 employees, or 16% of workforce, as AI takes over 65% of coding work (TechStartups); Snap Cutting 16% Of Full-Time Workforce; CEO Evan Spiegel Says AI Offers New Way Of Working (Deadline)