Empresas de TI chinesas fazem funcionários treinarem IA com dados dos colegas: projeto viral Colleague Skill transforma habilidades em agentes substituíveis.

Funcionários na China descrevem tarefas e hábitos para agentes de IA capazes de reproduzir o trabalho de colegas. Com o avanço da tendência, surgem ferramentas de anti-destilação e debates sobre a fronteira entre automação e desvalorização do trabalho

Na China, profissionais de tecnologia vêm sendo solicitados com cada vez mais frequência a “treinar” a inteligência artificial a partir dos próprios fluxos de trabalho - chegando ao ponto de detalhar como, exatamente, colegas executam determinadas tarefas. O que começou como um experimento e uma piada na internet rapidamente entrou em rotinas corporativas e abriu uma discussão: a automação está virando um mecanismo para substituir os próprios funcionários?

No centro da conversa está um projeto viral no GitHub chamado Colleague Skill. Segundo seus criadores, “a ferramenta permite destilar habilidades e até traços pessoais de colegas e reproduzi-los por meio de um agente de IA”. Embora tenha nascido com intenção satírica, o projeto se espalhou depressa nas redes sociais chinesas e chamou a atenção de profissionais de TI e gestores.

De acordo com a MIT Technology Review, colaboradores de algumas empresas receberam orientação da chefia para documentar seus processos de trabalho, com o objetivo de automatizá-los mais tarde usando agentes como OpenClaw ou Claude Code. No papel, a proposta é elevar a eficiência; na prática, isso significa produzir instruções suficientes para montar um “gêmeo digital” de um funcionário dentro da empresa.

Como o Colleague Skill e os agentes de IA “destilam” o trabalho de um colega

O funcionamento do Colleague Skill é descrito assim: a pessoa informa o nome do colega cujas atividades deseja reproduzir, adiciona dados básicos de perfil e, em seguida, o sistema importa automaticamente histórico de mensagens e arquivos de trabalho a partir de aplicativos corporativos. Ao final, é gerado um guia detalhado com as responsabilidades da pessoa, o jeito de trabalhar e até características comportamentais - da pontuação a “pequenos hábitos” que um agente de IA pode passar a imitar.

O autor do projeto é Tianyi Zhou, engenheiro do Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai. Em comentário ao Southern Metropolis Daily, ele afirmou que “Colleague Skill foi pensado como uma brincadeira, inspirada por demissões em massa ligadas à IA e pela prática crescente de empresas exigirem que os próprios funcionários encontrem maneiras de automatizar o seu trabalho”. Ele não respondeu a pedidos adicionais.

Reações: humor, desconforto e dúvidas sobre identidade profissional

A recepção do público foi dividida. Parte das pessoas encarou a ideia como piada, debatendo a possibilidade de “automatizar colegas antes de automatizar a si mesmo”. Ao mesmo tempo, muitos profissionais enxergaram nisso uma ameaça à identidade ocupacional e passaram a discutir o que acontece com a dignidade do trabalho na era da IA.

Um caso citado envolve Amber Li, especialista em TI de 27 anos, em Xangai. Ela testou o Colleague Skill como experimento, recriando um ex-colega. Segundo Li, em poucos minutos a ferramenta produziu um arquivo descrevendo como aquela pessoa trabalhava, incluindo detalhes de comportamento. “Isso funciona assustadoramente bem. Até capta pequenas particularidades - reações e hábitos na pontuação”, contou ela. Com isso, Li conseguiu usar um agente de IA como um “colega virtual” que ajuda na depuração de código e responde instantaneamente. Ainda assim, ela diz que a sensação é “assustadora e desconfortável”.

A expansão dos agentes de IA nas empresas e a exigência de “mapas de trabalho”

Em paralelo, cresce na China a adoção de agentes nos fluxos corporativos. Algumas empresas vêm exigindo que os funcionários montem “mapas de trabalho” detalhados para reduzir a distância entre o que esses agentes conseguem fazer e as demandas concretas do negócio. Embora tais sistemas já sejam capazes de ler notícias, resumir documentos, responder e-mails e fazer reservas de serviços, trabalhadores afirmam que, no ambiente corporativo, a utilidade ainda é limitada e depende de supervisão constante.

Para Hancheng Cao, professor associado da Universidade Emory, existe um motivo pragmático por trás dessa prática. As empresas não apenas experimentam ferramentas de IA, como também obtêm dados estruturados sobre como os funcionários realmente trabalham. Isso ajuda a identificar processos que podem ser padronizados e aqueles em que decisões humanas continuam sendo decisivas.

No entanto, muitos trabalhadores interpretam a dinâmica de outro modo. Um engenheiro que preferiu não se identificar relatou que treinar a IA com o próprio processo de trabalho gera uma sensação de simplificação e de “quebrar o trabalho em módulos” - módulos que, depois, ficam mais fáceis de trocar por automação. Nas redes sociais, sentimentos semelhantes circulam com frequência, muitas vezes em tom de humor sombrio.

“Anti-destilação”: sabotagem deliberada contra a automação do próprio trabalho

A tendência também provocou reações na forma de contraprojetos. Koki Xu, gerente de produto de IA em Pequim, publicou no GitHub uma ferramenta de anti-destilação destinada a atrapalhar a criação desses modelos de trabalho. Conforme o nível de “sabotagem” escolhido, o sistema transforma descrições de atividades em um texto o mais genérico possível, tornando-o pouco útil para automação. Um vídeo demonstrando o projeto ultrapassou 5 milhões de curtidas.

Xu, que tem formação em Direito, destaca que o fenômeno levanta questões não só técnicas, mas também legais: ainda não está claro quem é dono dos dados que descrevem o estilo de pensamento e traços comportamentais de um funcionário - a empresa ou a própria pessoa. Ela espera que o debate em torno do Colleague Skill ajude a construir novas abordagens para proteger a identidade profissional na era da IA.

Apesar disso, muitos profissionais não acreditam que seu trabalho possa ser substituído de imediato. Amber Li observa que sua empresa, por enquanto, não consegue depender de agentes de IA por causa da instabilidade desses sistemas. “Eu não acho que o meu trabalho esteja em risco agora. Mas eu sinto que o valor dele está diminuindo, e não sei o que fazer com isso”, afirma ela.