Uber adota ChatGPT Work: o que gestores aprendem

Você aprova a conta de IA no fim do mês e o volume de tokens disparou, mas a produtividade das equipes não acompanhou. O orçamento estourou e a diretora quer saber onde está o retorno desse investimento. A manchete sobre a Uber mostra exatamente essa encruzilhada.

A notícia de que a Uber adota ChatGPT Work para seus 30 mil funcionários mostra uma corporação global apostando em agentes de IA para ganhar escala, mesmo após estourar o orçamento anterior de inteligência artificial. A medida amplia a parceria com a OpenAI e coloca a ferramenta nas áreas de finanças, operações, marketing e desenvolvimento de produtos.

O que aconteceu na Uber?

A Uber anunciou a disponibilização do ChatGPT Work para mais de 30 mil funcionários em todo o mundo após um período de testes com mil profissionais. A decisão foi divulgada pelo canaltech.com.br em 22 de outubro de 2026.

O ChatGPT Work, lançado em julho, permite delegar atividades complexas à IA, incluindo tarefas que cruzam diferentes aplicativos e documentos. Na Uber, o sistema acessa serviços como Google Drive, Gmail, Google Agenda e Slack. Ele utiliza essas informações para produzir relatórios, analisar dados e preparar apresentações.

Durante a fase de testes, cerca de 80% dos mil participantes atuavam fora da engenharia de software. O vice-presidente de engenhamento da Uber, Sumanth Sukumar, explicou ao TechCrunch que os funcionários usaram a IA para identificar tendências em dados operacionais, adaptar materiais de treinamento para diferentes idiomas e desenvolver painéis personalizados. A empresa também realizou um experimento com 30 engenheiros de IA, que trabalharam por duas semanas com diferentes equipes para automatizar atividades.

A implementação será acompanhada de treinamentos internos. O modelo padrão da ferramenta será o GPT-6.1 Sol, enquanto os desenvolvedores continuarão usando o Codex para programação. O valor do contrato não foi divulgado.

Qual é o contexto de custo dessa adoção?

A decisão chama atenção porque a Uber já havia demonstrado preocupação com o aumento dos gastos internos com IA. Em maio, o Canaltech noticiou que a empresa esgotou o orçamento anual destinado ao Claude Code ainda em abril de 2026.

Na ocasião, o diretor de operações e presidente da Uber, Andrew Macdonald, questionou a relação entre o dinheiro investido e os resultados obtidos. Ele explicou que o aumento no consumo de tokens, unidades utilizadas para medir o processamento das ferramentas de IA, não se traduziu em um crescimento proporcional na quantidade de recursos entregues aos usuários.

Somente em 2025, a Uber desembolsou US$ 3,4 bilhões em pesquisa e desenvolvimento, montante que inclui diferentes projetos tecnológicos. Em agosto, o CEO Dara Khosrowshahi afirmou que a adoção de ferramentas de IA para programação estava próxima de 100% entre os engenheiros, com aumento na quantidade de código produzido por profissional.

Fora dos escritórios, a Uber comprometeu bilhões com tecnologias de direção autônoma. Em março, anunciou um acordo para investir até US$ 1,25 bilhão na Rivian até 2031. Em abril, ampliou o compromisso com a Lucid para US$ 500 milhões. Em agosto, informou que espera comprometer mais de US$ 10 bilhões ao longo dos próximos anos com veículos autônomos. Esses valores pertencem à estratégia de mobilidade autônoma e são separados do contrato com a OpenAI.

O que isso muda para as empresas brasileiras?

O caso da Uber traz três lições claras para gestores no Brasil.

1. Uso de IA exige governança de custos rigorosa. O consumo de tokens cresce rápido e, sem um acompanhamento detalhado, a conta estoura antes do resultado aparecer. A Uber esgotou o orçamento do Claude Code em meses. Antes de escalar qualquer ferramenta, sua empresa precisa de uma política clara de uso e de métricas de retorno. Para estruturar isso, consulte nosso guia sobre governança de IA nas empresas.

1. Agentes de IA conectados aos dados da empresa são o próximo passo. A Uber usa o ChatGPT Work porque ele acessa Google Drive, Slack e Gmail para executar tarefas de ponta a ponta. Um assistente solto, sem acesso ao contexto corporativo, gera textos genéricos. Um agente conectado aos seus dados produz relatórios reais e automatiza processos. Entenda melhor essa evolução lendo sobre agentes de IA para empresas.

1. Adoção em escala requer treinamento e embaixadores. Cerca de 80% dos usuários no teste da Uber não eram engenheiros. Funcionários de finanças e marketing precisam de orientação para extrair valor da ferramenta. A Uber fará treinamentos internos, mas empresas de médio porte costumam resolver isso com uma rede de embaixadores de IA, que espalham as melhores práticas de departamento em departamento.

Como começar a usar agentes de IA com segurança?

Sua empresa não precisa assinar um contrato milionário para colher resultados. Nós, da Carper, recomendamos um caminho prático e iterativo.

1. Faça um diagnóstico de oportunidades. Identifique processos manuais que consomem tempo e que dependem de dados internos, como análise de relatórios ou triagem de e-mails.
2. Escolha um piloto restrito. Selecione uma equipe específica e defina métricas claras de sucesso, como horas economizadas por semana ou taxa de erro reduzida.
3. Use um ChatGPT privado. Garanta que os dados da sua empresa não treinem modelos públicos. Veja como fazer isso no nosso guia sobre ChatGPT privado para empresas.
4. Acompanhe o custo por resultado. Monitore o consumo de tokens contra as horas de trabalho reais economizadas. Intervenha logo que o custo subir sem ganho proporcional.
5. Escale com mentoria. Antes de estender a ferramenta para toda a companhia, documente as lições aprendidas no piloto e designe embaixadores de IA em cada área.

Se você quer estruturar a adoção de IA na sua empresa com método e controle de custo, converse com a equipe da Carper.