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Em janeiro de 1901, numa reunião que varou a noite na casa de J. P. Morgan, na Madison Avenue, em Nova York, começou a ser montada a compra da Carnegie Steel. Na sala estavam Charles Schwab, presidente da empresa de Carnegie, o sócio Robert Bacon e o especulador John W. “Bet a Million” Gates. Semanas depois, a Carnegie Steel seria vendida por US$ 480 milhões e fundida com a Federal Steel, a National Tube e outras, dando origem à United States Steel, a primeira empresa do mundo avaliada em mais de um bilhão de dólares.
O livro · Os magnatas, de Charles R. Morris · ver na AmazonComo Associado da Amazon, o OCDF recebe por compras qualificadas.
Os dois lados daquela mesa representavam dois jeitos opostos de jogar. De um lado, Andrew Carnegie, o produtor de aço mais eficiente do mundo, que ganhava derrubando custo e preço. Do outro, Morgan, o banqueiro que queria acabar com a concorrência que considerava ruinosa. Essa tensão é o eixo de Os Magnatas, de Charles R. Morris, o livro da semana do OCDF, e é a passagem que o Heitor gravou com o livro na mão no vídeo acima.
Quatro nomes que o leitor já conhece
Carnegie no aço, John D. Rockefeller no petróleo, Jay Gould nas ferrovias e no telégrafo, Morgan no dinheiro que juntava tudo isso. Os quatro nasceram com menos de cinco anos de diferença, entre 1835 e 1839, e chegaram à idade adulta junto com a ferrovia, o telégrafo e a Guerra Civil americana. A tese de Morris é geracional: uma mesma safra de homens encontrou a mesma janela tecnológica e a usou de maneiras muito diferentes.
Carnegie chegou aos Estados Unidos em 1848, aos 12 anos, imigrante escocês, e foi trabalhar numa tecelagem. Rockefeller começou como guarda-livros em Cleveland, aos 16 anos, em 1855, e fundou a Standard Oil em 1870. Gould ficou famoso na briga pela ferrovia Erie, em 1868, e na tentativa de encurralar o mercado de ouro na Sexta-Feira Negra de 1869; depois controlou ferrovias do Sudoeste e a Western Union, e as administrou de verdade. Morgan e um sindicato de banqueiros forneceram ouro ao Tesouro americano em 1895, e em 1907 ele coordenou os bancos para conter as corridas, o que fez dele uma espécie de banco central privado.
O livro e quem o escreveu
The Tycoons saiu nos Estados Unidos em outubro de 2005, pela Times Books/Henry Holt, com 384 páginas, e entrou na lista de melhores livros do ano da Barron’s. No Brasil, a L&amp;PM publicou Os Magnatas em 2006 e lançou a edição de bolso em 2009, com tradução de Edmundo Barreiros. O subtítulo original promete explicar como os quatro inventaram a “supereconomia” americana.
Charles R. Morris não era historiador de carreira. Foi advogado, dirigiu programas de assistência social na prefeitura de Nova York, foi secretário de serviços sociais e de saúde no estado de Washington, depois banqueiro e presidente de uma empresa de software financeiro. Escreveu 15 livros e morreu em dezembro de 2021, aos 82 anos; o obituário do New York Times o definiu como historiador autodidata da economia. Em 2012 publicou uma espécie de prelúdio, The Dawn of Innovation, sobre a industrialização americana antes da Guerra Civil.
Vale ler porque Morris não entrega o roteiro esperado. A Publishers Weekly resumiu a leitura dele assim: Gould e Rockefeller saem melhor do que a fama sugere, e Carnegie e Morgan saem pior. O especulador odiado e o monopolista do petróleo aparecem como quem mais fez pela economia; o filantropo e o banqueiro respeitável levam as críticas mais duras.
A decisão: guerra ou venda
O que me chamou atenção no livro foi a origem da vantagem de Carnegie. Antes do aço, ele trabalhou na Pennsylvania Railroad, com Tom Scott, uma das maiores empresas do mundo na época, e aprendeu ali algo que quase ninguém fazia na indústria: saber o custo exato de cada etapa. Quando montou a usina Edgar Thomson, em Braddock, na Pensilvânia, que começou a produzir trilhos em 1875, levou a contabilidade de custos da ferrovia para a siderurgia. Media tudo e trocava uma máquina nova sem dó se a troca baixasse o custo da tonelada. Segundo notas de leitura do livro, Morris resume o lema dele em três verbos: cortar custo, tomar participação, ganhar escala.
No fim de 1900, Carnegie tinha 65 anos e ameaçava avançar sobre produtos acabados de aço, território de concorrentes financiados por Morgan, como a Federal Steel e a National Tube. Segundo a reconstrução da CFO.com, os rivais sabiam que não sobreviveriam a uma guerra de preços contra o produtor mais eficiente do mundo. Schwab fez um discurso num jantar em Nova York, em dezembro, com Morgan na plateia, e foi dali para a reunião da Madison Avenue. De acordo com a EBSCO, ele ainda não tinha contado nada a Carnegie.
Carnegie tinha duas saídas. Podia fazer o que sempre fez e esmagar os concorrentes, ou podia vender para o organizador e virar filantropo. Fixou o preço em US$ 480 milhões, cerca de 12 vezes o lucro segundo a CFO.com, e Schwab levou o número a Morgan, que aceitou sem regatear. O que estava em jogo, na leitura de Morris, era a troca do dinamismo pela estabilidade: Morgan não queria a melhor siderúrgica, queria o fim da concorrência que derrubava preços.
Os números
A U.S. Steel nasceu com capitalização de US$ 1,4 bilhão, a maior empresa do mundo na época. A fatia de Carnegie na venda é disputada entre as fontes: a Britannica fala em US$ 225,6 milhões, a CFO.com diz que ele tinha metade da empresa. O que não se disputa é que ele saiu dali como um dos homens mais ricos do mundo. A venda foi o ponto alto de uma onda de consolidação que, segundo a CFO.com, fundiu 4.277 empresas em 257 entre 1897 e 1904.
No petróleo, a conta é parecida. A Standard Oil chegou a refinar perto de 90% do petróleo americano por volta de 1880. Defensores de Rockefeller, como a Foundation for Economic Education, apontam que o querosene caiu de 26 para 8 centavos de dólar por galão entre 1870 e 1885, com a ressalva de que a oferta crescente de petróleo também pesou. Conta-se, pelo relato do próprio Rockefeller, que ele perguntou numa fábrica quantas gotas de solda iam em cada lata de querosene, ouviu quarenta e pediu para testar com trinta e nove. Funcionou, e o Heitor dedicou um vídeo só a essa gota.
A sombra
Nenhum dos quatro sai do livro como herói. Em 6 de julho de 1892, na Batalha de Homestead, grevistas enfrentaram agentes da Pinkerton contratados pela Carnegie Steel, com mortos dos dois lados; Carnegie estava na Escócia e Henry Clay Frick no comando. Morris critica a mendacidade de Carnegie no episódio, e a Kirkus resume o retrato como o de um hipócrita e mentiroso. Rockefeller consolidou Cleveland em 1872 com descontos secretos das ferrovias, no esquema da South Improvement Company, e a Suprema Corte mandou desmontar a Standard Oil em 15 de maio de 1911, dividida em 34 empresas. Gould era mestre do ataque às ações das próprias empresas, e Morgan condenava Gould em público enquanto buscava negócios com ele.
O livro também recebe críticas. É revisionista e simpático aos magnatas; a Kirkus nota que o autor não encontra montanhas de sujeira para revirar. Trabalho e trabalhadores ficam em segundo plano, e leitores no Goodreads apontam que os cortes salariais nas cidades do aço passam sem lamento. A Commonweal cobra uma lacuna política: Morris não explica que a reação contra os magnatas veio mais da indignação com a riqueza e sua ostentação do que de violações de leis. E é denso em finanças: a Publishers Weekly avisa que leitores sem base em economia vão penar, e a Kirkus diz que o livro é melhor apreciado por quem sabe a diferença entre debêntures e dentaduras. Por fim, é uma síntese de pesquisa acadêmica e anedótica, não trabalho de arquivo novo.
O que isso ensina a quem decide
A primeira lição é saber qual é o seu jogo: escala e custo, como Carnegie e Rockefeller, ou ordem e margem, como Morgan. Morris mostra que misturar os dois é onde a empresa trava, e a U.S. Steel, feita para estabilizar, não entregou a eficiência que a consolidação prometia. Para quem compete em escala e não sabe o próprio custo unitário, a competição ainda não começou.
A segunda é a mais prática. Pegue a sua principal entrega e escreva, etapa por etapa, quanto ela custa em tempo e em dinheiro. Numa padaria, é o custo real de cada fornada, incluindo a energia e a hora da madrugada. Numa distribuidora, é o custo por entrega, com o combustível, a devolução e o tempo parado na rua. Num escritório ou numa loja, é a hora gasta em cada proposta ou em cada atendimento que não fecha. No emprego, a mesma conta vale para o relatório que você refaz toda semana: quantas horas custam e quem paga por elas.
A terceira lição está na venda de Carnegie. Ele conseguiu o preço que pediu porque o comprador tinha medo do que ele faria se continuasse. Seu poder de negociação, numa proposta de emprego, num contrato de fornecimento ou na venda de uma participação, é o custo que você impõe ao outro se o negócio não fechar. Quem chega à mesa sem alternativa real negocia de joelhos.
A quarta vem de Rockefeller e serve a quem ainda vai abrir algo. Segundo resumos do livro, ele abria os números para o concorrente ver que competir era inútil, e trazia os bons para dentro. Antes de entrar numa guerra de preço, vale perguntar que concorrente, fornecedor ou colega dá para trazer para o seu lado. E a quinta é o aviso de 1911: escala sem legitimidade tem prazo de validade, seja a de uma empresa dominante ou a de uma carreira que cresceu pisando em muita gente.
Morris descreve, segundo notas de leitura, o gênio de Morgan como o do disciplinador, não o do criador. Para quem trabalha numa empresa, isso é a diferença entre quem organiza o que já existe e quem baixa o custo de fazer. Os dois são necessários, e o livro sugere que o segundo, em geral, é quem muda o preço de tudo.
A frase e a pergunta
Quem conhece o próprio custo decide o próprio preço. Qual custo do seu trabalho você nunca mediu?
Fontes
• Charles R. Morris, The Tycoons (Times Books/Henry Holt, 2005); Os Magnatas (L&amp;PM, 2006; L&amp;PM Pocket, 2009, trad. Edmundo Barreiros)
• Kirkus Reviews, resenha de The Tycoons (2005)
• Publishers Weekly, resenha de The Tycoons (2005)
• Commonweal, resenha de The Tycoons (2005)
• CFO.com, Deals of the Century
• EBSCO Research Starters, Morgan Assembles the World&#8217;s Largest Corporation
• Encyclopaedia Britannica, Carnegie Steel Company
• Shelf Awareness, Obituary Note: Charles R. Morris, citando o New York Times (2021)
• Goodreads, The Tycoons, avaliações de leitores
Este texto faz parte do OCDF, O Conselho do Futuro, uma biblioteca do saber. O episódio em vídeo está em ocdf.com.br.

Os Magnatas: quem conhece o próprio custo decide o próprio preço, segundo Charles R. Morris

Em janeiro de 1901, numa reunião que varou a noite na casa de J. P. Morgan, na Madison Avenue, em Nova York, começou a ser montada a compra da Carnegie Steel. Na sala estavam Charles Schwab, presidente da empresa de Carnegie, o sócio Robert Bacon e o especulador John W. “Bet a Million” Gates. Semanas depois, a Carnegie Steel seria vendida por US$ 480 milhões e fundida com a Federal Steel, a National Tube e outras, dando origem à United States Steel, a primeira empresa do mundo avaliada em mais de um bilhão de dólares.O livro · Os magnatas, de Charles R. Morris · ver na AmazonComo Associado da Amazon, o OCDF recebe por compras qualificadas.Os dois lados daquela mesa representavam dois jeitos opostos de jogar. De um lado, Andrew Carnegie, o produtor de aço mais eficiente do mundo, que ganhava derrubando custo e preço. Do outro, Morgan, o banqueiro que queria acabar com a concorrência que considerava ruinosa. Essa tensão é o eixo de Os Magnatas, de Charles R. Morris, o livro da semana do OCDF, e é a passagem que o Heitor gravou com o livro na mão no vídeo acima.Quatro nomes que o leitor já conheceCarnegie no aço, John D. Rockefeller no petróleo, Jay Gould nas ferrovias e no telégrafo, Morgan no dinheiro que juntava tudo isso. Os quatro nasceram com menos de cinco anos de diferença, entre 1835 e 1839, e chegaram à idade adulta junto com a ferrovia, o telégrafo e a Guerra Civil americana. A tese de Morris é geracional: uma mesma safra de homens encontrou a mesma janela tecnológica e a usou de maneiras muito diferentes.Carnegie chegou aos Estados Unidos em 1848, aos 12 anos, imigrante escocês, e foi trabalhar numa tecelagem. Rockefeller começou como guarda-livros em Cleveland, aos 16 anos, em 1855, e fundou a Standard Oil em 1870. Gould ficou famoso na briga pela ferrovia Erie, em 1868, e na tentativa de encurralar o mercado de ouro na Sexta-Feira Negra de 1869; depois controlou ferrovias do Sudoeste e a Western Union, e as administrou de verdade. Morgan e um sindicato de banqueiros forneceram ouro ao Tesouro americano em 1895, e em 1907 ele coordenou os bancos para conter as corridas, o que fez dele uma espécie de banco central privado.O livro e quem o escreveuThe Tycoons saiu nos Estados Unidos em outubro de 2005, pela Times Books/Henry Holt, com 384 páginas, e entrou na lista de melhores livros do ano da Barron’s. No Brasil, a L&amp;PM publicou Os Magnatas em 2006 e lançou a edição de bolso em 2009, com tradução de Edmundo Barreiros. O subtítulo original promete explicar como os quatro inventaram a “supereconomia” americana.Charles R. Morris não era historiador de carreira. Foi advogado, dirigiu programas de assistência social na prefeitura de Nova York, foi secretário de serviços sociais e de saúde no estado de Washington, depois banqueiro e presidente de uma empresa de software financeiro. Escreveu 15 livros e morreu em dezembro de 2021, aos 82 anos; o obituário do New York Times o definiu como historiador autodidata da economia. Em 2012 publicou uma espécie de prelúdio, The Dawn of Innovation, sobre a industrialização americana antes da Guerra Civil.Vale ler porque Morris não entrega o roteiro esperado. A Publishers Weekly resumiu a leitura dele assim: Gould e Rockefeller saem melhor do que a fama sugere, e Carnegie e Morgan saem pior. O especulador odiado e o monopolista do petróleo aparecem como quem mais fez pela economia; o filantropo e o banqueiro respeitável levam as críticas mais duras.A decisão: guerra ou vendaO que me chamou atenção no livro foi a origem da vantagem de Carnegie. Antes do aço, ele trabalhou na Pennsylvania Railroad, com Tom Scott, uma das maiores empresas do mundo na época, e aprendeu ali algo que quase ninguém fazia na indústria: saber o custo exato de cada etapa. Quando montou a usina Edgar Thomson, em Braddock, na Pensilvânia, que começou a produzir trilhos em 1875, levou a contabilidade de custos da ferrovia para a siderurgia. Media tudo e trocava uma máquina nova sem dó se a troca baixasse o custo da tonelada. Segundo notas de leitura do livro, Morris resume o lema dele em três verbos: cortar custo, tomar participação, ganhar escala.No fim de 1900, Carnegie tinha 65 anos e ameaçava avançar sobre produtos acabados de aço, território de concorrentes financiados por Morgan, como a Federal Steel e a National Tube. Segundo a reconstrução da CFO.com, os rivais sabiam que não sobreviveriam a uma guerra de preços contra o produtor mais eficiente do mundo. Schwab fez um discurso num jantar em Nova York, em dezembro, com Morgan na plateia, e foi dali para a reunião da Madison Avenue. De acordo com a EBSCO, ele ainda não tinha contado nada a Carnegie.Carnegie tinha duas saídas. Podia fazer o que sempre fez e esmagar os concorrentes, ou podia vender para o organizador e virar filantropo. Fixou o preço em US$ 480 milhões, cerca de 12 vezes o lucro segundo a CFO.com, e Schwab levou o número a Morgan, que aceitou sem regatear. O que estava em jogo, na leitura de Morris, era a troca do dinamismo pela estabilidade: Morgan não queria a melhor siderúrgica, queria o fim da concorrência que derrubava preços.Os númerosA U.S. Steel nasceu com capitalização de US$ 1,4 bilhão, a maior empresa do mundo na época. A fatia de Carnegie na venda é disputada entre as fontes: a Britannica fala em US$ 225,6 milhões, a CFO.com diz que ele tinha metade da empresa. O que não se disputa é que ele saiu dali como um dos homens mais ricos do mundo. A venda foi o ponto alto de uma onda de consolidação que, segundo a CFO.com, fundiu 4.277 empresas em 257 entre 1897 e 1904.No petróleo, a conta é parecida. A Standard Oil chegou a refinar perto de 90% do petróleo americano por volta de 1880. Defensores de Rockefeller, como a Foundation for Economic Education, apontam que o querosene caiu de 26 para 8 centavos de dólar por galão entre 1870 e 1885, com a ressalva de que a oferta crescente de petróleo também pesou. Conta-se, pelo relato do próprio Rockefeller, que ele perguntou numa fábrica quantas gotas de solda iam em cada lata de querosene, ouviu quarenta e pediu para testar com trinta e nove. Funcionou, e o Heitor dedicou um vídeo só a essa gota.A sombraNenhum dos quatro sai do livro como herói. Em 6 de julho de 1892, na Batalha de Homestead, grevistas enfrentaram agentes da Pinkerton contratados pela Carnegie Steel, com mortos dos dois lados; Carnegie estava na Escócia e Henry Clay Frick no comando. Morris critica a mendacidade de Carnegie no episódio, e a Kirkus resume o retrato como o de um hipócrita e mentiroso. Rockefeller consolidou Cleveland em 1872 com descontos secretos das ferrovias, no esquema da South Improvement Company, e a Suprema Corte mandou desmontar a Standard Oil em 15 de maio de 1911, dividida em 34 empresas. Gould era mestre do ataque às ações das próprias empresas, e Morgan condenava Gould em público enquanto buscava negócios com ele.O livro também recebe críticas. É revisionista e simpático aos magnatas; a Kirkus nota que o autor não encontra montanhas de sujeira para revirar. Trabalho e trabalhadores ficam em segundo plano, e leitores no Goodreads apontam que os cortes salariais nas cidades do aço passam sem lamento. A Commonweal cobra uma lacuna política: Morris não explica que a reação contra os magnatas veio mais da indignação com a riqueza e sua ostentação do que de violações de leis. E é denso em finanças: a Publishers Weekly avisa que leitores sem base em economia vão penar, e a Kirkus diz que o livro é melhor apreciado por quem sabe a diferença entre debêntures e dentaduras. Por fim, é uma síntese de pesquisa acadêmica e anedótica, não trabalho de arquivo novo.O que isso ensina a quem decideA primeira lição é saber qual é o seu jogo: escala e custo, como Carnegie e Rockefeller, ou ordem e margem, como Morgan. Morris mostra que misturar os dois é onde a empresa trava, e a U.S. Steel, feita para estabilizar, não entregou a eficiência que a consolidação prometia. Para quem compete em escala e não sabe o próprio custo unitário, a competição ainda não começou.A segunda é a mais prática. Pegue a sua principal entrega e escreva, etapa por etapa, quanto ela custa em tempo e em dinheiro. Numa padaria, é o custo real de cada fornada, incluindo a energia e a hora da madrugada. Numa distribuidora, é o custo por entrega, com o combustível, a devolução e o tempo parado na rua. Num escritório ou numa loja, é a hora gasta em cada proposta ou em cada atendimento que não fecha. No emprego, a mesma conta vale para o relatório que você refaz toda semana: quantas horas custam e quem paga por elas.A terceira lição está na venda de Carnegie. Ele conseguiu o preço que pediu porque o comprador tinha medo do que ele faria se continuasse. Seu poder de negociação, numa proposta de emprego, num contrato de fornecimento ou na venda de uma participação, é o custo que você impõe ao outro se o negócio não fechar. Quem chega à mesa sem alternativa real negocia de joelhos.A quarta vem de Rockefeller e serve a quem ainda vai abrir algo. Segundo resumos do livro, ele abria os números para o concorrente ver que competir era inútil, e trazia os bons para dentro. Antes de entrar numa guerra de preço, vale perguntar que concorrente, fornecedor ou colega dá para trazer para o seu lado. E a quinta é o aviso de 1911: escala sem legitimidade tem prazo de validade, seja a de uma empresa dominante ou a de uma carreira que cresceu pisando em muita gente.Morris descreve, segundo notas de leitura, o gênio de Morgan como o do disciplinador, não o do criador. Para quem trabalha numa empresa, isso é a diferença entre quem organiza o que já existe e quem baixa o custo de fazer. Os dois são necessários, e o livro sugere que o segundo, em geral, é quem muda o preço de tudo.A frase e a perguntaQuem conhece o próprio custo decide o próprio preço. Qual custo do seu trabalho você nunca mediu?Fontes• Charles R. Morris, The Tycoons (Times Books/Henry Holt, 2005); Os Magnatas (L&amp;PM, 2006; L&amp;PM Pocket, 2009, trad. Edmundo Barreiros)• Kirkus Reviews, resenha de The Tycoons (2005)• Publishers Weekly, resenha de The Tycoons (2005)• Commonweal, resenha de The Tycoons (2005)• CFO.com, Deals of the Century• EBSCO Research Starters, Morgan Assembles the World's Largest Corporation• Encyclopaedia Britannica, Carnegie Steel Company• Shelf Awareness, Obituary Note: Charles R. Morris, citando o New York Times (2021)• Goodreads, The Tycoons, avaliações de leitoresEste texto faz parte do OCDF, O Conselho do Futuro, uma biblioteca do saber. O episódio em vídeo está em ocdf.com.br.

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Sam Altman, o CEO da OpenAI, a empresa do ChatGPT, foi demitido por videochamada em 17 de novembro de 2023. Quatro conselheiros, sem aviso aos investidores e sem aviso à Microsoft, que já tinha colocado bilhões na companhia. Cinco dias depois ele estava de volta ao cargo, e três dos quatro que o demitiram tinham saído. O estatuto não o protegeu, e ele mesmo o havia desenhado quatro anos antes. O que o trouxe de volta foi uma carta assinada por mais de setecentos dos cerca de 770 funcionários, dizendo que iriam embora com ele.O livro · The Optimist, de Keach Hagey · ver na AmazonComo Associado da Amazon, o OCDF recebe por compras qualificadas.Eu leio a trajetória dele como vinte anos de uma única aposta: velocidade e escala vencem cautela e regra. Cada rodada custou um aliado. Elon Musk, parte da equipe de segurança, o próprio conselho. A melhor fonte para entender o personagem é a biografia “The Optimist”, de Keach Hagey, publicada em 2025, e vale ler porque ela não trata Altman como herói nem como vilão, e sim como alguém que escolhe o mesmo tipo de risco repetidas vezes.Loopt e Y Combinator: o fracasso de 43 milhões de dólaresAltman nasceu em Chicago em 22 de abril de 1985 e cresceu em Clayton, no Missouri. Mãe dermatologista, pai corretor de imóveis, o mais velho de quatro irmãos. Aos oito anos ganhou um Macintosh, aprendeu a programar e desmontou a máquina para ver como funcionava. Em 2005, aos dezenove, largou ciência da computação em Stanford. Não para fundar a OpenAI, que viria dez anos depois, mas para tocar a Loopt, um aplicativo que mostrava onde estavam os amigos numa época em que o iPhone não existia. A Loopt entrou no primeiro lote da Y Combinator, a aceleradora de Paul Graham que investe pouco dinheiro em startups bem no começo. O Reddit estava no mesmo lote.Anos depois, à revista Fortune, ele resumiu a decisão de largar a faculdade numa frase: a maioria das coisas não é uma porta de mão única. Largar Stanford era reversível.A Loopt dependia de comprar dados de localização das operadoras, antes de o GPS virar padrão, e chegou a cerca de cinco milhões de usuários contra dez milhões do Foursquare em 2011. O conselho da própria Loopt tentou duas vezes tirá-lo do cargo, segundo reportagem de Ronan Farrow de 2026; aliados dizem que as tentativas não eram sérias. Em 9 de março de 2012 a Green Dot, uma empresa de cartões pré-pagos, comprou a empresa por 43,4 milhões de dólares. Quase dez milhões eram bônus para reter funcionários, e o aplicativo saiu das lojas. Foi um acqui-hire, compra do time e não do produto. A justificativa de Altman, de que a peça crítica era amarrar comércio e pagamento, mostra uma lógica que volta em escala de trilhões: a infraestrutura por baixo vale mais que o aplicativo em cima.Em fevereiro de 2014, aos 28 anos, ele assumiu a presidência da Y Combinator com a meta de financiar mil empresas por ano e abrir a aceleradora para tecnologia pesada, como energia nuclear e biotecnologia. O método, apostar em pessoas e em velocidade, lançar antes de estar pronto e insistir no que cresce, tinha na carteira o Airbnb, maior plataforma de hospedagem do mundo, o Stripe, que processa pagamentos de boa parte da internet, e o Reddit. Pessoalmente, Altman investiu cedo na Helion, de fusão nuclear, com 375 milhões de dólares do próprio bolso em 2021, e presidiu o conselho da Oklo, de pequenos reatores. Em janeiro de 2016 financiou um piloto de renda básica em Oakland. A saída, em março de 2019, tem duas versões: o Washington Post relatou em 2023 que Graham voou para tirá-lo; Graham diz que apenas pediram que ele escolhesse entre a aceleradora e a OpenAI.A reunião de 2018 com Elon Musk e a estrutura híbridaA OpenAI foi anunciada em 11 de dezembro de 2015 como laboratório sem fins lucrativos, com Altman e Musk, dono da Tesla e da SpaceX, como copresidentes, e Greg Brockman e Ilya Sutskever entre os fundadores. O bilhão de dólares prometido era a soma de vários doadores, incluindo Reid Hoffman e Peter Thiel; segundo a OpenAI, Musk doou menos de 45 milhões. Treinar modelos exige milhares de chips rodando por semanas, e isso custa centenas de milhões, depois bilhões. Doação não paga essa conta.A cena decisiva ocorreu entre o fim de 2017 e o começo de 2018, num escritório dividido com a Neuralink. A versão é a de Brockman no julgamento de 2026, e Musk contestou pontos. Musk queria a maioria das ações, o controle do conselho e o cargo de CEO de um braço com fins lucrativos, ou anexar a OpenAI à Tesla. As opções eram três: entregar o controle, seguir como entidade sem fins lucrativos e ficar atrás do Google, ou inventar uma estrutura que levantasse bilhões sem entregar a empresa a uma pessoa. Decidiram pela terceira. Musk saiu do conselho em fevereiro de 2018, cortou as doações e escreveu que a OpenAI estava num caminho de fracasso certo. Reid Hoffman cobriu salários.Em 2019 nasceu a OpenAI LP, com retorno dos primeiros investidores limitado a cem vezes o aporte e o conselho da entidade sem fins lucrativos no comando. Em 22 de julho de 2019 a Microsoft, a gigante de Bill Gates, investiu um bilhão; até 2025 o total chegaria a cerca de treze bilhões. Esse desenho resolveu o problema de 2019 e criou o de 2023.ChatGPT, 30 de novembro de 2022: lançar antes de estar prontoO ChatGPT saiu como prévia de pesquisa, não como produto acabado. O Google tinha tecnologia comparável e segurou por cautela; a Anthropic, de Dario Amodei, também segurou. Resultado: um milhão de usuários em cinco dias, cerca de cem milhões de usuários mensais em dois meses, segundo estimativa do UBS com dados da Similarweb reportada pela Reuters em fevereiro de 2023, e mais de um bilhão de usuários por semana em 2026. Em janeiro de 2023 a Microsoft anunciou novo investimento, noticiado em cerca de dez bilhões. A OpenAI tinha capital, computação e o produto mais usado do mundo. Não tinha um conselho informado.Os cinco dias de novembro de 2023O comunicado da demissão dizia que Altman não tinha sido consistentemente franco. Brockman saiu em solidariedade, a Microsoft ofereceu um laboratório aos dois, a carta dos funcionários circulou, e na noite de 21 de novembro saiu o acordo: Altman de volta, conselho reformulado sob Bret Taylor, ex-copresidente do Salesforce. Helen Toner, uma das conselheiras que votou pela saída, contou depois que o conselho soube do lançamento do ChatGPT pelo Twitter, que Altman não teria informado ser dono do fundo de startups da OpenAI e teria dado informações imprecisas sobre segurança. A investigação do escritório WilmerHale concluiu que a demissão estava dentro do poder do conselho, mas não era obrigatória; o relatório nunca foi publicado e o novo conselho contestou partes da versão de Toner. Altman não caiu por resultado. Caiu por confiança.Há um paralelo brasileiro de mecânica, não de gravidade. Em janeiro de 2023 a Americanas revelou inconsistências contábeis de cerca de vinte bilhões de reais, e o conselho disse que não sabia. Não há acusação de fraude contra Altman. Mas em ambos os casos um conselho descobriu pelos outros o que deveria ter ouvido de quem comanda.Escala, Pentágono e as críticasDepois de 2023 a estratégia ficou explícita. Em janeiro de 2025 veio o Stargate, data centers com Oracle e SoftBank, na casa das centenas de bilhões. Em outubro de 2025 o braço comercial virou empresa de benefício público, com a OpenAI Foundation mantendo o controle e cerca de 26% das ações. Em março de 2026 a avaliação chegou a 852 bilhões de dólares, com prejuízo estimado de nove bilhões em 2025 e compromissos de computação em torno de 1,4 trilhão, parte deles circular: a Nvidia investe na OpenAI, que compra chips da Nvidia. O processo de Musk terminou em 2026 com um júri decidindo, por unanimidade e em menos de duas horas, que o prazo para processar vencera em agosto de 2021; ninguém julgou o mérito, e Musk recorreu.Em 2026 a Anthropic recusou cláusulas de um contrato militar sobre vigilância em massa e armas autônomas, foi rotulada pelo governo como risco à cadeia de suprimentos, e a OpenAI fechou o contrato horas depois. Altman admitiu que a sequência pareceu oportunista e desleixada, emendou os termos e pediu que a Anthropic recebesse as mesmas condições.As críticas têm o mesmo peso. Três instituições, três conselhos, a mesma queixa. Em maio de 2024 Sutskever e Jan Leike deixaram a equipe de segurança, e Leike escreveu que a cultura de segurança ficara atrás de produtos brilhantes. A Vox revelou acordos de saída que ameaçavam ações de ex-funcionários críticos. O teto de lucro foi afrouxado ao longo dos anos, como documenta o projeto OpenAI Files. O World, de escaneamento de íris, teve o pagamento pela coleta suspenso pela ANPD no Brasil em 2025. E há o fecho curioso: Altman não tem ações da OpenAI. A fortuna de cerca de 3,3 bilhões, estimada pela Fortune em 2026, vem de Helion, Stripe e Reddit.O que essa história ensina• Separe porta de mão dupla de porta de mão única. Lançar produto, testar preço e abrir canal são reversíveis; faça rápido e corrija com o mercado real. A confeitaria que passa três meses discutindo o cardápio perfeito para o aplicativo perde o cliente que já comprou do concorrente.• Informação não contada vira passivo. Atualize chefe, sócio ou conselho antes do anúncio. Ninguém deve saber do seu lançamento pela internet, mesmo quando o resultado é o melhor da história.• Quem segura um líder é o time. Setecentas assinaturas valeram mais que o estatuto, e esse capital se acumula em anos de decisões vistas de perto.• Velocidade sem comunicação parece oportunismo. Quando agir rápido, publique o raciocínio junto.O contraste com Dario Amodei não é certo contra errado. São dois apetites de risco: Altman paga em reputação e governança para ganhar escala; Amodei paga em contratos e velocidade para manter regras. A decisão, para quem empreende ou trabalha numa empresa, é escolher antes da crise qual desses custos o negócio aguenta, e escrever isso onde alguém possa cobrar depois.Fontes• Keach Hagey, “The Optimist” (2025).• Fortune, entrevistas com Sam Altman e estimativa de patrimônio (2026).• Paul Graham, ensaio sobre captação de recursos (2008).• Ronan Farrow, reportagem sobre a Loopt (2026).• Washington Post, saída da Y Combinator (2023).• OpenAI, anúncio de fundação (2015), e-mails publicados (2024) e comunicados de 2023 e 2025.• Depoimento de Greg Brockman no julgamento Musk vs. OpenAI (2026).• Reuters, estimativa UBS/Similarweb de usuários do ChatGPT (fevereiro de 2023).• Helen Toner, declarações públicas; investigação WilmerHale (2024).• Vox, acordos de saída da OpenAI (maio de 2024); projeto OpenAI Files.• CNBC, uso do Claude pelos militares americanos (2026).• ANPD, decisão sobre o World (2025).• Reid Hoffman, podcast Masters of Scale.Este texto faz parte do OCDF, O Conselho do Futuro, uma biblioteca do saber. O episódio em vídeo está em ocdf.com.br.

Sam Altman e “The Optimist”: por que o CEO do ChatGPT foi demitido e voltou em cinco dias

Amplianismo: o preço de contar o erro

O homem que cunhou o termo GPU, o chip que hoje treina todo modelo de inteligência artificial, teve que começar a carreira dizendo ao único cliente da própria empresa que o produto estava errado. Foi em 1996, em Tóquio, numa reunião com a Sega. Jensen Huang tinha 33 anos e a NVIDIA tinha caixa para meses. Se o japonês do outro lado da mesa dissesse não, a empresa fechava. Ele disse sim. No fim de outubro de 2025, essa mesma empresa foi a primeira da história a tocar cinco trilhões de dólares de valor de mercado.A trajetória costuma ser contada como história de garagem e de sorte. Lida com cuidado, ela é uma sequência de três decisões com data, e cada uma tem uma conta por trás.De lavador de pratos no Denny’s a projetista de chips na AMDJen-Hsun Huang nasceu em 17 de fevereiro de 1963, em Taiwan. As fontes divergem entre Tainan e Taipei. Em 1973, com nove anos, foi mandado com o irmão de dez para a casa de um tio em Tacoma, nos Estados Unidos. O tio matriculou os dois no Oneida Baptist Institute, no Kentucky, achando que era um internato de prestígio. Era uma escola religiosa para jovens com problemas de disciplina. Jensen limpava os banheiros todos os dias. Em 2019, a mesma escola deu o nome dele a um prédio novo.Aos quinze anos, em 1978, o primeiro emprego: lavador de pratos num Denny’s de Portland, rede americana de lanchonetes 24 horas. Vale desmontar o mito logo. Ele não fundou a NVIDIA no mesmo Denny’s onde lavou pratos. Foram dois restaurantes, a mais de mil quilômetros. O da fundação fica na Berryessa Road, em East San Jose, Califórnia, e a mesa tem placa desde setembro de 2023.Formado em engenharia elétrica pela Oregon State University em 1984, foi projetista de microprocessadores na AMD, até hoje a principal rival da NVIDIA e da Intel em chips. Passou à LSI Logic, fabricante de chips sob encomenda, e fez mestrado em Stanford à noite, concluído em 1992. Foi lá que conheceu Chris Malachowsky e Curtis Priem, engenheiros da Sun Microsystems, a fabricante de estações de trabalho que dominava a computação profissional nos anos 1980. Os três fundaram a NVIDIA em 5 de abril de 1993. Segundo o podcast Acquired, havia cerca de noventa startups de chips gráficos disputando o mercado naquele momento. A maioria desapareceu.Tóquio, 1996: a reunião com a Sega que salvou a NVIDIAO primeiro chip, o NV1, saiu em 1995 e desenhava imagens a partir de superfícies curvas. A indústria convergia para triângulos. Num podcast da Sequoia, o relato é de 250 mil unidades enviadas e 249 mil devolvidas. Em 1996, a Microsoft padronizou o Direct3D, baseado em triângulos, e a arquitetura da NVIDIA ficou na contramão de tudo.O único contrato relevante era o NV2, chip para o próximo console da Sega, a gigante japonesa que disputava o mercado de videogames com Nintendo e Sony. O NV2 usava a mesma arquitetura condenada. Jensen foi a Tóquio encontrar Shoichiro Irimajiri, então um dos principais executivos da Sega, disse que a escolha técnica estava errada, recomendou que a Sega buscasse outro fornecedor e pediu que os cinco milhões de dólares ficassem na empresa como investimento. Irimajiri pensou por alguns dias e respondeu que faziam. A Sega virou acionista de uma startup que tinha acabado de admitir a falha.No podcast de Joe Rogan, Jensen fez a conta: a Sega vendeu a participação por cerca de quinze milhões de dólares logo após a abertura de capital. Se tivesse mantido, valeria hoje perto de um trilhão. Em julho de 2026, ele voltou ao antigo fliperama da Sega em Akihabara para agradecer a Irimajiri pessoalmente.Com o dinheiro, veio a segunda decisão da crise: demissão de mais da metade da equipe, entre metade e setenta por cento conforme a fonte. Quem ficou recebeu uma missão, o RIVA 128, compatível com o padrão da Microsoft, em nove meses, num setor em que o ciclo normal era de dois anos. Para encurtar o prazo, ele gastou cerca de um milhão de dólares, entre um terço e metade do caixa, num emulador de hardware, máquina que simula o chip antes de ele existir. O RIVA 128 saiu em 25 de agosto de 1997, com cerca de um mês de folha de pagamento em caixa. Em quatro meses, vendeu mais de um milhão de unidades. Daí vem o lema que abriu apresentações internas por anos: estamos a trinta dias de fechar.O relato heroico costuma omitir uma parte. A NVIDIA não cumpriu o contrato original. O NV1 foi erro de engenharia e de leitura de mercado. E a virada foi paga, em parte, por quem foi demitido.GeForce 256 e o nascimento do termo GPUEm 22 de janeiro de 1999, a NVIDIA abriu capital na NASDAQ, código NVDA, a doze dólares por ação, captando cerca de 42 milhões de dólares. No segundo semestre veio a GeForce 256, vendida como a primeira GPU do mundo, sigla de Graphics Processing Unit. É preciso precisão: aceleradores gráficos já existiam. O que a NVIDIA fez foi cunhar e popularizar o termo para um chip que assumia sozinho cálculos antes feitos pelo processador principal. Engenharia e marketing na mesma jogada.O contraste está na 3dfx, líder de placas para games no fim dos anos 1990. Ela apostou num padrão próprio, o Glide, em vez do padrão da Microsoft. Quebrou. A NVIDIA, que tinha jogado fora a própria tecnologia para abraçar o padrão da indústria, ficou com o mercado.CUDA: uma década pagando por algo que ninguém pediaEm 2006, a NVIDIA lançou o CUDA, Compute Unified Device Architecture. A ideia: uma GPU, feita para desenhar milhões de triângulos ao mesmo tempo, é uma máquina de fazer muitas contas simples em paralelo, e o CUDA permitia a qualquer programador usar isso para qualquer cálculo. A decisão difícil foi colocar o CUDA em todas as placas, inclusive as de games. Cada adolescente que comprava uma placa para jogar passou a pagar por engenharia que não pediu. Wall Street viu uma fabricante de placas de vídeo gastando em pesquisa científica. Entre 2007 e 2008, com a crise financeira no meio, o valor de mercado caiu cerca de oitenta por cento.Ele não previu a inteligência artificial em 2006. Construiu uma ferramenta geral e esperou alguém achar o uso. Em 2012, na Universidade de Toronto, Geoffrey Hinton, que ganharia o Nobel de Física em 2024, orientava Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, futuro cofundador da OpenAI. A rede neural AlexNet, escrita em CUDA e treinada em duas placas GeForce GTX 580, placas de game de loja, venceu a competição ImageNet com vantagem inesperada. Segundo uma fonte, a equipe de Hinton pediu apoio à NVIDIA antes e ouviu não.O que veio depois é o que analistas chamam de fosso. Quando o aprendizado profundo explodiu, os pesquisadores do mundo já programavam em CUDA. Um concorrente podia fazer um chip tão bom. Não podia fazer os pesquisadores desaprenderem a plataforma.Cripto, ChatGPT e os cinco trilhõesA subida não foi linear. Em 2018, mineradores de criptomoedas compraram GPUs em volume. Em março, no Mad Money da CNBC, Jensen disse que a cripto tinha vindo para ficar. Quando os preços caíram, as placas encalharam, e em novembro de 2018 a ação caiu cerca de dezoito por cento no pós-mercado. Em 2022, a SEC multou a NVIDIA em 5,5 milhões de dólares por não informar adequadamente quanto da receita de games vinha de mineração.Em novembro de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, e cada modelo precisava ser treinado em milhares de GPUs que os engenheiros já sabiam usar. Os marcos têm data: um trilhão de dólares em 30 de maio de 2023, três trilhões em 5 de junho de 2024, quatro trilhões em julho de 2025 e cinco trilhões no fim de outubro de 2025. Jensen detém cerca de 3,5% da empresa e a Forbes o colocou entre as dez maiores fortunas do mundo em 2025. Quase todos os chips são fabricados pela TSMC, em Taiwan, a ilha onde ele nasceu, o que transformou a empresa numa peça entre Estados Unidos e China, com restrições de exportação desde outubro de 2022.O que essa história ensinaEu leio a história em três contas. A primeira é sobre timing da verdade. Jensen avisou a Sega enquanto o cliente ainda podia se proteger, e por isso saiu da sala com um investidor, não com um processo. A mesma conversa depois do prazo acaba com a relação.A segunda é sobre padrão de mercado. Quando o padrão muda contra você, migrar rápido vale mais que defender o que você construiu. A NVIDIA abandonou a tecnologia que a fundou em meses. A 3dfx defendeu a dela e quebrou com o melhor produto do padrão errado.A terceira é a mais citada e a mais mal aplicada. Apostar cedo no que o mercado ainda não paga só funciona quando outra linha de receita banca a espera. O CUDA foi financiado por uma década de placas de game. O Nubank, fundado em 2013, só sustentou quase dez anos de prejuízo até o primeiro ano lucrativo, em 2023, porque captou bilhões de investidores pacientes. Sem esse caixa, não é aposta cedo. É aposta total.Para quem quer ir além, vale ler A Máquina que Pensa, de Stephen Witt (2025), porque cobre a infância no Kentucky, a crise da Sega e a construção do CUDA com entrevistas diretas, e porque mostra o custo humano que o relato heroico deixa de fora.Fontes• Stephen Witt, A Máquina que Pensa (2025)• Podcast Acquired, episódio com Jensen Huang (2023)• Podcast da Sequoia Capital sobre a NVIDIA• Entrevista de Jensen Huang ao 60 Minutes, CBS• Entrevista de Jensen Huang ao podcast de Joe Rogan• Mad Money, CNBC, março de 2018• SEC, acordo com a NVIDIA sobre divulgação de receita de mineração (2022)• Palestra de Jensen Huang na escola de negócios de Stanford (2024)• Forbes, lista de maiores fortunas (2025)Este texto faz parte do OCDF, O Conselho do Futuro, uma biblioteca do saber. O episódio em vídeo está em ocdf.com.br.

Jensen Huang, o engenheiro que criou a GPU e o CUDA: as três decisões que fizeram a NVIDIA valer US$ 5 trilhões

Por Edson De PaulaA cultura organizacional ganha credibilidade quando os valores declarados ajudam a orientar decisões concretas. O desafio aparece quando a pressão por resultados torna certas incoerências aceitáveis: o desrespeito de um profissional é relativizado, um alerta é ignorado ou a colaboração perde espaço nos critérios de reconhecimento.Para quem lidera, observar esses episódios é uma forma de compreender o que a equipe está aprendendo sobre o funcionamento da organização.No livro Conectando Pessoas com as Organizações, examino como recompensas e reações da liderança podem favorecer a participação ou incentivar a autoproteção. Se uma contribuição responsável produz constrangimento, o profissional pode se tornar mais cauteloso ao se posicionar.Isso não significa que toda equipe silenciosa esteja com medo. Significa que a liderança precisa investigar as condições em que a participação acontece.Em pesquisa com 51 equipes, publicada em 1999, Amy Edmondson encontrou associação entre segurança psicológica e comportamentos de aprendizagem. É uma referência importante para compreender a disposição de perguntar, discutir falhas e compartilhar preocupações.Um dado recente ajuda a dimensionar a relevância da experiência no trabalho: segundo a Gallup, 20% dos trabalhadores no mundo estavam engajados em 2025, conforme o relatório de 2026. Esse indicador global não diagnostica uma organização específica nem prova que a cultura seja sua causa.O caminho mais útil é relacionar essas discussões a práticas observáveis.1. Definir o que cada valor exige na rotina. Colaboração precisa ser traduzida em compartilhamento de informações, responsabilidades combinadas e reconhecimento das contribuições.2. Avaliar como os resultados foram alcançados. Qualidade, respeito e impactos sobre outras áreas precisam entrar na conversa sobre desempenho.3. Tratar exceções com critérios claros. Uma entrega expressiva não elimina a necessidade de enfrentar comportamentos inadequados.4. Responder às contribuições da equipe. Mesmo quando uma sugestão não é adotada, explicar o motivo e o encaminhamento ajuda a sustentar a confiança.5. Rever a própria conduta. Reconhecer uma reação inadequada e reparar seus efeitos dá concretude à responsabilidade cobrada dos demais.Essas decisões dependem também de apoio institucional. Um líder não corrige sozinho problemas de estrutura, recursos ou incentivos. A organização precisa examinar se suas políticas sustentam os comportamentos que pede.Uma experiência de aprendizagem pode ajudar líderes e equipes a identificar contradições e construir acordos. Sua utilidade aumenta quando trabalha situações reconhecíveis e produz compromissos acompanhados depois do encontro.Esse princípio orienta minhas palestras, treinamentos, workshops corporativos e projetos personalizados com palestra e talk show. O conteúdo precisa encontrar a realidade do trabalho para que a reflexão possa orientar novas escolhas.A cultura que uma equipe aprende depende, em parte, do que acontece depois que alguém entrega um resultado, comete um erro ou levanta uma preocupação. São momentos que merecem mais atenção da liderança.Sobre o autor: Edson De Paula é doutor e mestre em Psicologia, escritor e palestrante, com mais de 30 anos de atuação em comportamento humano no trabalho. Autor de Conectando Pessoas com as Organizações.Referências:Edmondson, A. (1999). Gallup (2026).&nbsp;De Paula, E. Conectando Pessoas com as Organizações.

Cultura organizacional: cinco decisões da liderança que aproximam valores e prática

A transformação digital da contabilidade e da gestão empresarial ampliou extraordinariamente a capacidade de mensurar pessoas, atividades, resultados e riscos. Algoritmos classificam desempenhos, sistemas identificam desvios, indicadores estabelecem prioridades e modelos automatizados influenciam decisões administrativas. Entretanto, existe uma questão que permanece insuficientemente enfrentada: até que ponto aquilo que uma organização consegue mensurar corresponde àquilo que efetivamente consegue compreender sobre as pessoas?Na contabilidade gerencial, a transformação da experiência humana em indicadores pode produzir eficiência operacional, mas também criar zonas de invisibilidade. O trabalhador aparece como custo, produtividade, disponibilidade e desempenho. Sua identidade, suas circunstâncias e suas limitações frequentemente permanecem fora do modelo decisório.O problema não é a utilização de algoritmos. É a possibilidade de transformar a representação matemática de uma pessoa na própria definição institucional de quem ela é.A contabilidade como instrumento de reconhecimento e poderA contabilidade não é apenas um sistema de registro patrimonial. É também um mecanismo de produção de informações que influencia a distribuição de recursos, a avaliação de desempenho, a identificação de riscos e a tomada de decisões estratégicas.Quando uma empresa utiliza indicadores para avaliar seus profissionais, estabelece critérios sobre o que considera relevante. O que pode ser quantificado ganha visibilidade administrativa; aquilo que não encontra uma variável correspondente tende a perder influência sobre as decisões.Essa seleção possui consequências econômicas e comportamentais.Um algoritmo de produtividade pode identificar quantas tarefas determinado empregado concluiu, mas não necessariamente consegue avaliar a complexidade dos casos, a qualidade das relações profissionais, o conhecimento informal transmitido aos colegas ou o desgaste acumulado durante a execução do trabalho.A métrica é verdadeira dentro dos limites de sua construção. O problema surge quando a organização confunde validade matemática com completude humana.A economia comportamental ajuda a compreender esse fenômeno. Indicadores funcionam como incentivos e modificam comportamentos. Quando determinada variável se transforma em objetivo institucional, os indivíduos passam a organizar suas atividades para satisfazê-la, mesmo que isso comprometa dimensões importantes do trabalho que não estão sendo contabilizadas.A organização pode, assim, melhorar seus números enquanto deteriora silenciosamente as condições que sustentam seus resultados.O algoritmo, a dignidade e os limites jurídicos da decisão automatizadaA Constituição Federal estabelece a dignidade da pessoa humana como fundamento da República, no artigo 1º, III, e reconhece os valores sociais do trabalho e da livre iniciativa no mesmo dispositivo constitucional.Essa estrutura normativa impõe uma reflexão sobre os limites da gestão orientada exclusivamente por desempenho mensurável.A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018) também oferece parâmetros importantes. Seus princípios de finalidade, adequação, necessidade, transparência, prevenção e não discriminação, previstos no artigo 6º, alcançam o tratamento de informações pessoais utilizado em processos organizacionais.O artigo 20, por sua vez, disciplina o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem os interesses do titular, inclusive decisões destinadas a definir seu perfil profissional.A norma não proíbe genericamente decisões algorítmicas. Ela estabelece limites e garantias para que a automação não se converta em mecanismo opaco de poder.Para administradores e dirigentes, a consequência é concreta: não basta adquirir uma ferramenta tecnologicamente sofisticada. É necessário compreender quais informações alimentam o sistema, quais critérios orientam suas classificações, quais distorções podem ocorrer e como decisões relevantes podem ser contestadas.A governança algorítmica exige responsabilidade humana identificável.O reconhecimento que não cabe nos indicadoresÉ nesse ponto que O Prédio que Aprendeu a Escutar (2026), de Northon Salomão de Oliveira, oferece uma perspectiva literária particularmente interessante.Ambientado principalmente no oitavo andar de uma Vara Cível, o romance desenvolve uma reflexão sobre a distância entre os procedimentos institucionais e as experiências humanas que atravessam os processos. O edifício assume uma dimensão de memória institucional, enquanto arquivos, documentos e situações burocráticas revelam a permanência de acontecimentos que não se esgotam em seus registros formais.Os cadernos de Augusto e a reflexão sobre arquivos vivos e mortos permitem estabelecer uma conexão relevante com a contabilidade contemporânea: registrar uma informação não significa necessariamente reconhecer sua importância.Uma organização pode possuir sistemas sofisticados de informação e, ainda assim, não compreender adequadamente as pessoas que aparecem em seus relatórios.A aproximação não significa atribuir ao romance uma crítica específica à inteligência artificial. Sua contribuição está em uma questão mais ampla: a insuficiência dos procedimentos institucionais quando a experiência humana é reduzida às categorias que a burocracia consegue processar.Na administração empresarial, essa insuficiência aparece quando o trabalhador se transforma em uma unidade estatística. O sistema conhece sua matrícula, seu custo, seu histórico de produtividade e seus indicadores. Entretanto, pode permanecer incapaz de perceber a dimensão humana que não foi convertida em dado.O risco de uma gestão que mede tudo, mas reconhece poucoExiste uma categoria analítica que merece atenção: a assimetria de reconhecimento organizacional.Ela ocorre quando a capacidade institucional de coletar e processar informações sobre indivíduos cresce mais rapidamente do que a capacidade de interpretar essas informações com responsabilidade, contextualização e respeito à dignidade humana.Essa assimetria produz riscos administrativos, contábeis e jurídicos.No campo econômico, pode provocar decisões inadequadas de alocação de pessoal, subestimação dos custos de rotatividade e perda de conhecimento organizacional. Na gestão de pessoas, pode estimular comportamentos defensivos, competição improdutiva e ocultação de dificuldades. Na esfera jurídica, pode comprometer a transparência, a proteção de dados e a legitimidade dos critérios utilizados em decisões automatizadas.A psicologia organizacional também oferece uma advertência: ambientes nos quais os indivíduos percebem que sua contribuição é reduzida a números podem enfraquecer a confiança, a autonomia e o sentimento de pertencimento.A solução não consiste em abandonar indicadores ou rejeitar a automação. Consiste em construir mecanismos de governança capazes de impedir que a mensuração substitua o julgamento responsável.Isso exige auditoria dos modelos utilizados, revisão periódica dos critérios de avaliação, documentação das decisões relevantes, canais efetivos de contestação e participação das áreas de contabilidade, tecnologia, jurídico e recursos humanos.Os conselhos de administração e as diretorias precisam avaliar não apenas a eficiência dos sistemas, mas também seus efeitos sobre pessoas, riscos institucionais e continuidade operacional.Como bem aponta Northon Salomão de Oliveira: “Uma organização pode conhecer todos os números de uma pessoa e continuar ignorando aquilo que efetivamente a torna humana.”Governar também significa reconhecerA maturidade administrativa não será determinada pela quantidade de informações que uma empresa consegue armazenar, mas pela qualidade das decisões que consegue produzir a partir delas.O algoritmo pode identificar padrões, calcular probabilidades e antecipar determinados comportamentos. Não deve, entretanto, receber autoridade ilimitada para definir o significado de uma trajetória profissional ou substituir a responsabilidade de quem decide.A contabilidade precisa continuar mensurando resultados, mas a governança deve reconhecer os limites da mensuração. Afinal, aquilo que não aparece nos demonstrativos também pode produzir consequências patrimoniais, econômicas e institucionais.É precisamente essa tensão entre registro e reconhecimento, procedimento e experiência, instituição e pessoa que torna O Prédio que Aprendeu a Escutar, de Northon Salomão de Oliveira, uma obra pertinente para quem deseja compreender as dimensões humanas da administração.Sobre a inspiração literária: Este artigo estabelece um diálogo entre contabilidade, governança algorítmica e a perspectiva institucional desenvolvida em O Prédio que Aprendeu a Escutar (2026). Ao explorar arquivos, memória institucional, burocracia e sofrimento humano, o romance permite ampliar uma pergunta essencial para a gestão contemporânea: quantas informações uma organização pode acumular sem efetivamente aprender a reconhecer as pessoas que estão por trás delas?

Os Magnatas: quem conhece o próprio custo decide o próprio preço, segundo Charles R. Morris

Heitor Castro

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