A Uber dá o salto: 30 mil funcionários com ChatGPT Work

A Uber anunciou nesta semana o rollout de ChatGPT Work para toda a sua força de trabalho global — aproximadamente 30.000 pessoas. A expansão vem de um piloto iniciado no início de 2026 com 1.000 funcionários e representa um momento importante na adoção corporativa de agentes de IA: não se trata mais de experimento, mas de infraestrutura operacional.

De piloto a infraestrutura

O ChatGPT Work foi lançado em julho de 2026 como uma plataforma de agentes focada em empresas. Diferente do ChatGPT padrão, o Work se integra diretamente às ferramentas cotidianas das equipes — Google Drive, Gmail, Google Calendar e Slack — permitindo que os funcionários realizem tarefas complexas em várias etapas e entreguem trabalho finalizado, desde análises de dados até resumos de reuniões.

O que chama atenção é que, dos early adopters no piloto inicial, cerca de 80% eram não engenheiros, segundo Sumanth Sukumar, vice-presidente de engenharia da Uber. Os departamentos de finanças, operações e produto foram os primeiros a adotar a ferramenta, com casos de uso incluindo análise de dados operacionais complexos para identificar tendências, localização de materiais de treinamento para diferentes mercados e construção de dashboards personalizados para gestão diária.

"Nossa abordagem é tornar ferramentas poderosas de IA disponíveis em toda a Uber, dando às equipes espaço para experimentar", disse Sukumar. "No início deste ano, combinamos 30 engenheiros de IA com equipes em toda a empresa e lhes damos duas semanas para automatizar partes chave de seu trabalho. Esses 'pods de IA' nos mostraram quanta oportunidade existe quando você combina expertise técnica com compreensão profunda de um trabalho específico."

O motor: GPT-6.1 Sol e otimização de custos

Um detalhe que não foi amplamente destacado foi a escolha do modelo: o ChatGPT Work rodará em padrão com o GPT-6.1 Sol, um modelo mais barato lançado pela OpenAI no final de setembro. A Uber posiciona essa escolha como um equilíbrio deliberado entre desempenho e eficiência de custos — e isso faz todo o sentido no contexto da estratégia de IA da empresa.

A Uber já demonstrou que entende o desafio dos custos de IA melhor que a maioria das empresas de tech. Em março de 2026, a empresa esgotou seu orçamento anual de IA em três meses. Desde então, equipes de engenharia implementaram dezenas de otimizações: seleção otimizada de modelos, benchmarking semanal, subagents para tarefas menores, compactação automática de prompts acima de 400K tokens e, o mais significativo, transição para modelos open-weight que custam de 2 a 20 vezes menos que os modelos frontier.

O resultado, conforme documentado pela própria Uber, foi uma redução de 34% no custo por solicitação de IA e de 52% no custo por sessão, mantendo o volume de uso em crescimento. O custo total permaneceu estável desde março, apesar de significativamente mais tokens sendo processados.

O contexto maior: IA, eficiência e redução de pessoal

A expansão do ChatGPT Work chega em um momento de transição. Em julho de 2026, a Uber demitiu 10% de sua equipe de atendimento ao cliente, citando explicitamente a adoção de IA como motivo. Em junho, reduziu 23% de seu departamento de pessoas. O CEO Dara Khosrowshahi tem sido consistente em posicionar a IA como um imperativo operacional, não como luxo.

Mas o rollout de ChatGPT Work é diferente das demissões diretas. Trata-se de equipar os funcionários restantes para fazer mais com menos — o que, na prática, pode significar o mesmo resultado, mas com uma narrativa diferente. A empresa não divulgou quanto está gastando com a implantação, e Sukumar afirmou que a Uber vai "rastrear como os funcionários usam a tecnologia" para guiar futuras decisões de IA.

A OpenAI, por sua vez, ganha com isso um case de referência poderoso. Com concorrência direta do Anthropic no mercado enterprise, e a própria Anthropic se preparando para um IPO com valuação-alvo de US$ 2 trilhões, cada grande deployment corporativo é um cartão de visitas. O fato de a Uber ter usado Claude Code como ferramenta preferida no início do ano, e agora migrar para o ChatGPT Work como padrão, reflete a realidade do mercado enterprise: os clientes não são fiéis a marcas, são sensíveis a custo-benefício.

O que observar

A pergunta não é mais se a IA vai transformar o trabalho knowledge — a pergunta é quais empresas conseguirão equilibrar performance, custo e adoção humana antes que seus concorrentes o façam. A Uber acabou de dar um passo relevante nesse sentido, mas o verdadeiro teste virá nos próximos trimestres, quando a empresa começar a publicar métricas concretas de produtividade e adoption.

Fontes: TechCrunch, OpenAI, The Pragmatic Engineer, Bloomberg

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