Agentes de IA e o futuro do trabalho, com Edmee Moreira

As vagas não estão sendo anunciadas. Elas simplesmente não estão sendo abertas.

Os agentes de IA já estão mudando o futuro do trabalho e a forma como as empresas contratam, estruturam equipes e automatizam processos. Esse é o movimento que Edmee Moreira, fundador da Run Flow, descreve com clareza: empresas que implementaram agentes de IA nos processos estão deixando de contratar para as funções que esses agentes passaram a executar.

No episódio 120 do AmplificaCast, Eric Klein recebe Edmee para uma conversa direta sobre o que está mudando na forma de construir e operar empresas com IA. O episódio não é sobre o futuro, é sobre o que já está acontecendo agora, com números reais, casos concretos e uma pergunta que todo CEO deveria responder hoje: qual é o seu revenue por head?

Quem é Edmee Moreira

Edmee empreende há dez anos. Em 2017 e 2018, fundou a Link API, uma plataforma de integração de sistemas adquirida por mais de R$ 100 milhões em 2020. Depois da venda, ficou na empresa compradora até a abertura de capital na Nasdaq em 2022.

Em 2023, já queria empreender de novo, mas ainda não tinha a tese. Criou então o IF, uma comunidade para líderes de tecnologia, com o objetivo claro: entender as dores dessas pessoas e, a partir dali, construir um produto. Em dois anos, a comunidade formou 10.000 CTOs.

Foi dentro dessa comunidade que o problema ficou claro. Desde 2023, Edmee e o time vinham construindo agentes usando plataformas de mercado e perceberam que faltava uma infraestrutura adequada para criar, monitorar e governar agentes em produção dentro de empresas. Esse gap virou a Run Flow, lançada em agosto de 2025. Com menos de um ano de operação, a empresa chegou a 30 clientes corporativos e enterprise, crescendo 25% ao mês, e puxou uma rodada de investimento que ainda não foi divulgada publicamente.

Como os agentes de IA estão mudando o futuro do trabalho

A Run Flow hoje opera com 21 pessoas. Edmee estima que, sem IA, precisaria de pelo menos 35 para entregar o mesmo resultado.

“Todo mundo no nosso time usa Cloud e está no plano mínimo de 100 dólares. Todo mundo se tornou super humano.”

Na área de marketing e vendas, a empresa opera com GTM engineers, uma função nova que combina conhecimento de marketing com capacidade técnica para orquestrar squads de agentes. Uma pessoa cobre o trabalho que antes exigiria três ou quatro.

O time de tecnologia segue a mesma lógica. O CTO da Run Flow tem uma regra clara: quem escreveu uma linha de código foi demitido. Todo desenvolvimento passa por prompt. A execução ficou mais rápida, e o que ficou escasso não é mais a capacidade de desenvolver, mas a clareza sobre o que desenvolver.

A métrica que todo CEO precisa ter na cabeça

Quando Edmee fala sobre o impacto de IA nas empresas, ele desvia da pergunta errada. A pergunta errada é: quantas pessoas vou demitir?

“A métrica que um CEO tem que ter muito de cabeça é revenue por head. Se ele não sabe isso, ele precisa saber.”

Revenue por head é faturamento dividido pelo número de pessoas. Se esse número está subindo conforme você implementa IA, você está usando de forma correta. Se está estagnado ou caindo, alguma coisa não está funcionando.

A lógica não é de redução, é de alavancagem. Com IA rodando nos processos certos, a empresa consegue crescer faturamento sem crescer headcount na mesma proporção. Isso muda o perfil de custo e aumenta a margem.

As três camadas dos agentes de IA dentro das empresas

Edmee divide a adoção de IA dentro das empresas em três camadas. A IA nas empresas deixou de atuar apenas como apoio individual e passou a assumir etapas completas da operação.

A primeira são os agentes de código, ferramentas como Cursor e Claude Code que os desenvolvedores usam no dia a dia para escrever e revisar código mais rápido. A segunda é o co-piloto individual: cada pessoa da empresa tem um assistente conectado via MCP às plataformas que já usa, automatizando as tarefas rotineiras do seu papel.

A terceira camada é onde a Run Flow atua. Automação de processos complexos exige arquitetura, segurança, governança e acompanhamento contínuo.Um Um exemplo concreto citado no episódio é a análise de apólices de seguros, um agente que bate em múltiplas bases, integra com sistemas legados e gera um score sem intervenção humana. Esse tipo de processo exige arquitetura, governança e monitoramento, não é algo que uma pessoa não técnica resolve com um prompt.

“A gente gosta de falar que eu gosto de encontrar o problema mais importante da empresa, da pessoa mais importante. Quando eu consigo resolver um problema importante do CEO, é isso que eu quero resolver.”

O que os dados dizem sobre substituição

Eric Klein trouxe ao episódio um dado da Goldman Sachs: mais de 300 milhões de empregos estão globalmente expostos à automação por IA generativa. Dois terços das ocupações nos Estados Unidos têm algum grau de exposição. Nas ocupações mais expostas, de 25% a 50% do volume de trabalho pode ser substituído.

Mas a interpretação importa. A ocupação não some. O que some é a parte dela que exige várias pessoas fazendo tarefas repetitivas. Um redator que produzia 20 artigos por mês pode produzir 100 com IA. A função continua existindo. O time encolhe.

Edmee completou com outro dado: até 2030, 30% das horas trabalhadas nos Estados Unidos podem ser automatizadas. O que sobe nesse cenário não é a demanda por habilidades básicas, é a demanda por habilidades sociais, criativas e de liderança.

“O agente nunca vai chamar o meu cliente para almoçar, sentar com ele numa mesa, conversar, entender quais são os desafios. Isso daí a gente precisa de humano.”

Segurança e governança: o que as empresas estão ignorando

Para setores regulados como saúde, seguros e financeiro, a implementação de agentes traz um risco que muitas empresas ainda não endereçaram: dados sensíveis sendo enviados para LLMs externas.

A Run Flow desenvolveu uma camada de inteligência que remove dados identificáveis antes de qualquer envio para o modelo. No exemplo citado no episódio, um agente de atendimento de operadora de saúde detecta CPF e telefone na mensagem do segurado, remove esses dados antes de processar no LLM e recompõe a resposta depois.

A plataforma tem certificação ISO e pode rodar em modo self-hosted dentro da infraestrutura do cliente, essencial para ambientes regulados onde nenhum dado pode sair do perímetro.

Desenvolver ficou fácil. O problema agora é o foco

Edmee usou uma metáfora que resume bem o momento atual para quem está construindo empresa com IA.

“Pensa que agora você tá andando de Ferrari. Se você escolhe o caminho errado, você vai se afastar cada vez mais do ponto certo. Anteriormente você tava de bicicleta.”

Desenvolver virou commodity. A velocidade de execução aumentou tanto que a habilidade escassa não é mais construir, é decidir o que vale a pena construir. Para quem está operando com IA, a disciplina de foco ficou mais valiosa do que nunca.

A Run Flow tem como meta fechar 2025 com R$ 12 milhões de ARR e chegar a R$ 100 milhões em 2027, com internacionalização para a América Latina na sequência.

Ouça o episódio completo

O episódio 120 do AmplificaCast está disponível em todos os canais:

• Site: amplificadigital.com.br/amplificacast
• YouTube: youtube.com/@amplificadigital
• Spotify: open.spotify.com/show/009tbDdRhHLmwzE76sdbVS
• Apple Podcasts: podcasts.apple.com/br/podcast/amplificacast

Sobre o convidado

Edmee Moreira: Fundador da Run Flow, plataforma de orquestração de agentes de IA para empresas enterprise. Ex-fundador da Link API, adquirida por mais de R$ 100 milhões em 2020.

• LinkedIn: linkedin.com/in/edmeemoreira
• Site: runflow.ai

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