Hoje, toda empresa quer descobrir como automatizar o trabalho das pessoas com inteligência artificial. Acontece que a IA também pode ajudar com isso.
Fundada em 2019 pela ex-consultora Jennifer Smith, a startup Scribe, com sede em São Francisco, nos Estados Unidos, cria uma extensão de navegador que fica nos laptops dos funcionários, grava suas telas e os observa trabalhar silenciosamente.
Além de fornecer às empresas informações sobre as etapas envolvidas em tarefas repetitivas, o software de IA da Scribe pode gerar automaticamente guias com passo a passo e tutoriais que explicam claramente como as diferentes equipes operam, com capturas de tela, anotações e instruções.
Isso também ensina aos agentes de IA como as pessoas trabalham: o que fazer, quais ferramentas usar e como lidar com diferentes tarefas por conta própria. “As empresas estão percebendo que precisamos tornar nossas organizações legíveis para humanos e agentes”, diz a CEO e cofundadora.
Atualmente, 80 mil clientes, incluindo LinkedIn, HubSpot e T-Mobile, usam os guias da Scribe para treinar novos funcionários em fluxos de trabalho complexos e focar nas ineficiências, o que ajuda a economizar tempo e dinheiro. Ensinar agentes, em vez de humanos, ainda é algo inicial.
Os resultados da Scribe em meio ao boom da IA
Graças à Scribe, a empresa de software de marketing Klaviyo — com receita de US$ 1,2 bilhão (R$ 5,88 bilhões) projetada para 2025 — descobriu que os representantes de vendas passavam horas alternando entre diferentes ferramentas para encontrar informações sobre clientes em potencial, um processo que poderá ser automatizado no futuro.
Em outra empresa, a Scribe descobriu que os representantes de atendimento ao cliente precisavam passar por 20 ferramentas diferentes, como e-mail e Teams, para responder a uma simples pergunta do cliente: “Onde está meu pedido?”. Em uma terceira, a Scribe viu que os representantes de suporte passavam mais de 400 horas copiando e colando entre diferentes sistemas.
A onda da IA serviu como um vento a favor para o crescimento da Scribe. A empresa anunciou na última semana que ultrapassou a marca de US$ 100 milhões (R$ 489,73 milhões) em receita recorrente anual em abril, cerca de US$ 8,3 milhões (R$ 40,65 milhões) apenas naquele mês. Mais de 6 milhões de funcionários têm o aplicativo da Scribe em seus laptops, e as empresas pagam desde uma assinatura de US$ 20 (R$ 97,95) até contratos de cinco a sete dígitos.
Cerca de 600 mil organizações usam a versão gratuita do aplicativo, que captura o trabalho que as pessoas fazem em um navegador, enquanto os planos pagos também podem gravar aplicativos de desktop.
Os modelos de IA da startup, construídos sobre os sistemas da OpenAI, Anthropic e do Google, registraram e analisaram 15 milhões de fluxos de trabalho diferentes — como a integração de novos contratados, gerenciamento de chamados ou atendimento a clientes — e observaram como as pessoas estão trabalhando em 40 mil aplicativos de negócios.
A startup atingiu uma avaliação de US$ 1,3 bilhão (R$ 6,37 bilhões) após levantar US$ 75 milhões (R$ 367,30 milhões) em uma rodada de financiamento Série C em novembro de 2025.
As trajetórias de Smith e da Scribe
As raízes da startup remontam aos tempos de consultoria de Smith. Trabalhando como analista de negócios na McKinsey há mais de 15 anos, a executiva percebeu que a maioria das empresas tinha um entendimento limitado do trabalho real — os cliques, a digitação e o copiar e colar entre diferentes aplicativos — no qual os funcionários passavam horas.
A maneira de descobrir o que as pessoas faziam para que seus chefes pudessem torná-las mais eficientes era ainda mais trabalhosa. Smith puxava uma cadeira atrás de um funcionário e espiava por cima do ombro dele, fazendo anotações sobre o que exatamente ele fazia, e entrevistava dezenas de colaboradores que haviam encontrado maneiras melhores de usar as ferramentas. “O know-how institucional está na cabeça das pessoas”, diz. “É indiscutivelmente o ativo mais importante [de uma empresa] e não é algo que você realmente possua, possa ver ou usar.”
Smith estava convencida de que havia uma maneira melhor do que ficar pairando sobre o ombro de um funcionário (por mais constrangedor que fosse). A resposta: IA. Em 2019, ela se uniu ao cofundador Aaron Podolny para começar a Scribe.
Mapeando o trabalho, não o trabalhador
A empresa oferece dois produtos, o Scribe Capture, que registra fluxos de trabalho e os converte em guias, e o Scribe Optimize, que analisa todos esses dados para encontrar ineficiências a serem melhoradas.
O aplicativo captura apenas dados de aplicativos de trabalho como Slack e Salesforce. Ele anonimiza os dados identificando tendências no nível da equipe, em vez de monitorar atividades individuais, como onde os funcionários passam a maior parte do tempo. “Ele foi criado para medir o trabalho, não os trabalhadores”, diz Smith. Isso significa que a Scribe não está observando se as pessoas estão assistindo ao YouTube durante o horário de almoço, por exemplo, embora seja preciso confiar na palavra da empresa.
Produtividade ou vigilância corporativa?
Ferramentas que rastreiam e registram o trabalho dos funcionários para aumentar a produtividade existem há décadas, mas o chamado “bossware” (software de vigilância corporativa) explodiu durante a pandemia — para o desgosto dos profissionais. Graças à IA, essas ferramentas se tornaram ainda mais proeminentes e sofisticadas, rastreando tudo, desde o pressionar de teclas e movimentos do mouse até cliques.
No final de abril, a Meta informou a milhares de funcionários que rastrearia tudo o que eles fazem em seus computadores para treinar modelos de IA em suas tarefas diárias. Funcionários irritados chamaram isso de violação de privacidade e uma decisão “insensível”, segundo o The New York Times. Enquanto gigantes da tecnologia, como a própria Meta, cortam milhares de empregos para compensar os bilhões que estão gastando em IA, essas ferramentas de vigilância claramente poderiam ser usadas para encontrar cargos a serem cortados.
Os clientes da Scribe insistem que o aplicativo não serve para vigiar os profissionais, mas sim para responder a fundo à pergunta “o que fazemos aqui?” e descobrir como isso pode ser melhorado. O diretor sênior da Klaviyo, Glenn Vanderlann, diz que garantir a transparência entre os funcionários sobre o que é e o que não é rastreado pelo aplicativo tem sido fundamental para a implementação da ferramenta. “Se alguém for acessar a ESPN, não nos importamos. Está tudo bem. Não vamos rastrear isso”, diz ele, acrescentando que os funcionários têm a opção de não participar.
Mike Dauber, sócio-gerente da Amplify e investidor da Scribe, compara o que a ferramenta faz por milhares de empresas na era da IA com a forma como motoristas humanos inicialmente dirigiam os carros da startup Waymo por São Francisco para mapear a cidade, antes de a empresa lançar seus veículos autônomos anos depois. “Você não pode automatizar as coisas se não mapear primeiro”, diz. Mas, claro, a Waymo não precisa mais desses motoristas.
*Reportagem publicada originalmente em Forbes.com
FonteCâmara dos Deputados
