Na década de 1970, Fred Brooks já havia alertado:
“Adicionar pessoas a um projeto atrasado o torna ainda mais atrasado.”
Ele não falava de cultura organizacional ou metodologias ágeis, mas de matemática simples:
Ou seja, quanto maior o time, mais explosiva se torna a complexidade de coordenação.
Se isso já era um problema sério nos anos 70, imagine hoje, em um mundo VUCA, BANI — ou talvez algo ainda mais acelerado, volátil e imprevisível, é um problema estrutural que define a capacidade competitiva das organizações.
Velocidade x Complexidade: o novo descompasso
Vivemos num contexto onde:
- Mercados se reconfiguram em semanas, não trimestres.
- Estratégias precisam ser desenhadas, testadas e ajustadas em ciclos cada vez mais curtos. Entrevistamos no DoTheMATH o responsável por estratégia da SODEXO, Gabriel Paiva, e ele deixou muito claro o quanto este ciclo de revisão vem sendo reduzido ao longo dos anos.
- O conhecimento relevante está distribuído em redes, não concentrado em departamentos.
E, no entanto, a forma como organizamos o trabalho ainda segue um raciocínio linear:
“Queremos entregar mais? Vamos colocar mais gente.”
Só que quanto mais pessoas envolvidas, mais exponencial se torna a curva de complexidade descrita por Brooks.
E nesse ambiente acelerado, essa curva está crescendo mais rápido do que nunca.
🎧 Ouça no DoTheMATH:
No episódio “O Impacto da Inteligência Artificial nas Profissões”, Sheila Dada (pesquisadora do MIT e líder de IA em uma instituição financeira) explica como a IA está redefinindo o futuro do trabalho e exigindo novas competências humanas.
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Consultorias e Agências: o paradoxo da solução que alimenta o problema
Para lidar com essa complexidade crescente, muitas organizações recorrem a consultorias ou agências.
É uma reação lógica: “precisamos de ajuda para coordenar tudo isso”.
O paradoxo está no modelo de incentivos:
- O incentivo de curto prazo de grande parte dessas empresas é alocar mais pessoas no projeto.
- Mais pessoas → contratos maiores → mais receita.
- Mas também → mais canais de comunicação, mais camadas de gestão, mais desalinhamentos.
Ou seja: a ineficiência gerada retroalimenta o crescimento da própria consultoria.
Nas Big 4, isso se transforma em modelo de negócio.
A complexidade organizacional do cliente se torna, literalmente, a matéria-prima do lucro.
É um ciclo quase perfeito:
- A empresa cresce ou muda
- A complexidade explode
- Contrata consultorias
- As consultorias crescem inflando headcount
- A complexidade aumenta ainda mais. (volte ao número 1)
Um loop de ineficiência que gera lucro para quem está do lado de fora — e custo crescente para quem está do lado de dentro.
Sair desse ciclo exige mais que reestruturação
Muitas organizações tentam quebrar o ciclo com reestruturações organizacionais periódicas:
Squads, tribos, menos hierarquia, mais agilidade…
Esses movimentos são importantes — mas raramente atacam a raiz do problema.
Por quê?
Porque continuam tratando a tecnologia como ferramenta auxiliar, não como agente ativo nos fluxos de trabalho baseados em conhecimento. Com a maturação da IA generativa e de agentes autônomos, surge um novo horizonte:
times nucleares pequenos, inteligentes, amplificados por uma camada tecnológica ativa.
Nessa nova configuração:
- A IA atua como middleware organizacional, conectando fluxos e funções sem criar novos canais de comunicação humana.
- A complexidade humana não precisa crescer proporcionalmente ao impacto.
- O limite de escalabilidade deixa de ser o tamanho do time e passa a ser a capacidade de orquestrar tecnologia com inteligência.
Em outras palavras: pela primeira vez, é possível quebrar a equação de Brooks.
Não é só reorganizar. É repensar.
Resolver esse problema não é apenas questão de mudar organogramas.
É uma mudança de paradigma sobre como concebemos a organização do trabalho:
- De estruturas infladas para times nucleares amplificados.
- De coordenação humana ineficiente para coordenação tecnológica inteligente.
- De tecnologia como suporte para tecnologia como protagonista.
Isso exige coragem para:
- Rever incentivos internos que ainda premiam headcount como proxy de poder.
- Reconfigurar relações com consultorias e fornecedores.
- Investir em capacidades internas de orquestração tecnológica.
Fred Brooks explicou o problema há 50 anos, o mundo BANI o amplificou dramaticamente, e agora a IA nos oferece uma saída inédita.
Não se trata de “fazer mais com menos”, trata-se de fazer melhor com inteligência.
Como a MATH AI Platform resolve isso na prática
A MATH AI Platform nasce justamente para orquestrar tecnologia com inteligência.
Em vez de inflar estruturas, cria uma camada ativa de IA que conecta pessoas, dados e decisões em tempo real sem aumentar o número de interlocutores.
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Agentes autônomos eliminam o retrabalho de coordenação.
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A governança de modelos garante rastreabilidade e eficiência.
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O resultado: times menores, decisões mais rápidas e eficiência real.
🔹 Times pequenos. Decisões amplificadas. Eficiência exponencial.
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Conclusão
A curva de Brooks é, na verdade, uma metáfora sobre nossos limites humanos diante da própria ambição. Durante décadas, acreditamos que resolveríamos a complexidade com mais pessoas.
Hoje, sabemos que resolveremos com mais inteligência.
A pergunta que toda liderança deveria se fazer é simples e profunda:
Você está alimentando a curva de Brooks — ou redesenhando a forma como sua empresa trabalha?