Você não ficou sabendo? Os empregos estão desaparecendo, dizimados pela Inteligência Artificial. Ondas de demissões no setor de tecnologia, mais recentemente na Coinbase, na Meta e na Cisco, são apontadas como um prenúncio do que, em breve, virá para todos nós, trabalhadores do conhecimento. Mas, antes de você pedir demissão do seu cargo como desenvolvedor de software, analista financeiro, ou jornalista de tecnologia, e pensar em se filiar ao sindicato dos encanadores, vale a pena considerar as pesquisas econômicas atuais sobre se a Inteligência Artificial de fato já começou a devorar o trabalho intelectual.
A resposta curta é: não.
Apesar do alerta de alguns sobre um apocalipse iminente de empregos que destruirá grande parte, se não a maior parte, desse tipo de ocupação, ou dos rumores sobre uma “subclasse permanente”, há poucas evidências de que a IA, até agora, tenha tido algum impacto em larga escala no mercado de trabalho dos Estados Unidos.
A análise para o Bureau of Labor Statistics, ou BLS, agência que coleta dados sobre trabalho e economia no país, mostra que a taxa de desemprego para os empregos potencialmente mais afetados pela IA é, na verdade, menor do que a de ocupações menos expostas à tecnologia. E, algo crucial na visão dos economistas, não há sinais de que grandes contingentes de pessoas estejam migrando de empregos ameaçados pela IA para outros supostamente mais seguros, como aqueles que envolvem principalmente trabalho manual.
No Brasil, uma pesquisa da FGV aponta que 29,8 milhões, ou 30% da população ocupada no Brasil tem exposição à IA generativa, comparado a 23,2 milhões, ou 27% da população ocupada, em 2012. Um crescimento lento.
Embora as estatísticas atuais do mercado de trabalho não descartem uma reviravolta repentina nos próximos anos, elas lançam dúvidas sobre a inevitabilidade dos cenários apocalípticos e sobre a velocidade com que eles se desenrolariam. Todo mundo na comunidade de IA, ao que parece, está prevendo que a tecnologia em breve vai eliminar empregos, e todo mundo, também ao que parece, conhece alguns jovens aspirantes a trabalhadores que não conseguem encontrar um. Talvez ainda não tenhamos visto nenhuma grande ruptura nas estatísticas do mercado de trabalho, as pessoas costumam dizer.
Mas talvez devêssemos prestar atenção ao que os dados estão nos mostrando. E, neste momento, os números traçam um retrato de um mercado de trabalho relativamente estável, no qual as disrupções causadas pela IA permanecem, em grande medida, especulativas.
“Todas as evidências disponíveis até o momento sugerem que o impacto da IA nas condições atuais do mercado de trabalho provavelmente é pequeno neste momento”, diz Erika McEntarfer, uma economista do trabalho que chefiou o BLS até o presidente Trump demiti-la, após um relatório de empregos que desagradou o governo. (Não surpreende que os relatórios do BLS sobre o crescimento lento do emprego tenham continuado desde sua demissão.)
McEntarfer, que agora é pesquisadora associada do Stanford Institute for Economic Policy Research, diz que o impacto relativamente pequeno que a IA tem tido até agora no mercado de trabalho atual “surpreende muitas pessoas, mas não deveria. O que sabemos pela história é que leva tempo para que inovações se difundam por meio de mudanças nas indústrias e nas ocupações. É improvável que a IA transforme os mercados de trabalho até que primeiro transforme os negócios”.
McEntarfer aponta dados do US Census Bureau, que coleta informações demográficas, que mostram que apenas uma em cada cinco empresas está usando IA em alguma função de negócio. “Os dados são uma ótima checagem diante do medo de que a IA seja enormemente disruptiva”, diz. “Pode ser. Provavelmente será disruptiva, mas os dados estão nos dizendo, neste momento, que a disrupção ainda não chegou e que temos tempo para planejar.”
As coisas não estão boas, mas a questão é por quê
O mercado de trabalho norte-americano, é claro, está ruim para muita gente, especialmente para jovens aspirantes a trabalhadores. As taxas de desemprego para recém-formados na faculdade estão em torno de 5,6%, bem acima do nível geral. É um número que não se via desde a pandemia e os anos imediatamente após a recessão de 2008. Ainda mais preocupante é que as taxas de contratação têm sido particularmente fracas na economia pós-Covid-19, uma tendência que pesa muito sobre os jovens que tentam entrar no mercado de trabalho. Se você é um recém-formado e está procurando um emprego em tecnologia, pode parecer que ninguém está contratando.
Há indícios de que a IA está contribuindo para o sofrimento dos jovens de 22 a 25 anos que buscam empregos em desenvolvimento de software e em outras ocupações que estão sentindo um grande impacto dessa tecnologia. Mas essas profissões representam apenas uma fração do mercado de trabalho como um todo. Além disso, não está claro quanta culpa ela deve levar pelos problemas de emprego. Da mesma forma, não se sabe se a perda de vagas de nível inicial em ocupações expostas à IA é um prenúncio do que está por vir para outras pessoas, ou apenas um sintoma isolado do que economistas chamam de um mercado de trabalho de “baixa rotatividade e baixa contratação”, causado por uma variedade de forças macroeconômicas.
Compreender incertezas nos dirá muito sobre nosso destino profissional na transição para uma economia de IA. Não faltam afirmações e previsões confiantes sobre o que está prestes a acontecer. Enquanto algumas pessoas preveem o fim do trabalho, outras dizem que a história econômica nos ensina que os avanços tecnológicos sempre acabam levando a mais e melhores empregos.
A resposta honesta é que ninguém sabe ao certo o que a IA trará e se, desta vez, será diferente. Para ajudar a descobrir, precisamos de dados melhores e muito mais abrangentes.
As estatísticas obtidas a partir da pesquisa mensal do governo federal com 60 mil domicílios para o BLS fornecem uma visão geral ampla das mudanças no mercado de trabalho, enquanto acadêmicos, e até algumas empresas de IA, começaram a tentar obter uma visão mais detalhada de empregos específicos que estão sendo afetados. Mas as ferramentas atuais de coleta de dados não explicam adequadamente como a IA está afetando o enorme e diverso mercado de trabalho norte-americano.
Há uma longa lista de perguntas que não temos dados para responder plenamente. Como ela está sendo usada no local de trabalho? O seu uso crescente significa que a tecnologia substituirá trabalhadores ou os tornará mais produtivos e valiosos? Quais ocupações e habilidades são mais afetadas? Quem está em maior risco com as mudanças? Como coloca David Deming, professor de economia da Harvard University: “Estamos, em certa medida, voando às cegas.”
Para obter mais clareza sobre algumas dessas questões, Deming e seus colegas vêm entrevistando milhares de pessoas, a cada três meses desde 2024, fazendo perguntas básicas: você usa IA generativa e com que frequência? Ela economiza tempo no seu trabalho? Acompanhar as respostas ao longo do tempo dá aos economistas pistas importantes (ela é usada por pouco mais de 40% dos trabalhadores, mas a adoção varia por setores) e permite estimar ganhos de produtividade (eles encontraram alguns, mas nada que sacuda a economia). Isso também ajuda a documentar a rapidez com que a IA foi adotada no local de trabalho e como isso se compara a tecnologias anteriores, como o PC e a Internet (o ritmo tem sido mais rápido, mas, a grosso modo, na mesma ordem de grandeza).
Está longe de ser um retrato completo de como essa tecnologia está mudando o trabalho. Mas traz alguns resultados instigantes, por exemplo, um número considerável de trabalhadores na manufatura e em outros setores industriais experimentou a IA. Os resultados de Deming mostram que, embora as empresas, em geral, possam ser relativamente lentas para adotar formalmente a tecnologia, muitos de seus funcionários a estão usando.
Obter um retrato desses primeiros adotantes e de como eles estão usando a IA oferece uma “bola de cristal para o futuro do mercado de trabalho”, diz Deming. “Isso dá pistas importantes sobre como ela vai ser usada amanhã, e quem vai ser afetado, e quem vai ser prejudicado, e como precisamos nos preparar para isso. É um diagnóstico do que vem pela frente.”
Mas o que isso não diz é qual será o destino de vários empregos.
Os jovens são os mais vulneráveis
A análise de como a IA afetará os empregos normalmente começa com a identificação da chamada exposição de diferentes ocupações à tecnologia. Essa abordagem se baseia na ideia de que qualquer emprego é um conjunto de tarefas. Ao avaliar quais tarefas podem ser realizadas por, digamos, o mais recente grande modelo de linguagem (Large Language Model, ou LLM), os pesquisadores medem a exposição geral de uma ocupação. Um pequeno exército de economistas produziu uma enxurrada de estudos desse tipo, classificando meticulosamente centenas de empregos e correndo para atualizar os resultados à medida que as capacidades da IA generativa continuam explodindo.
Os resultados muitas vezes provocaram pânico, com gráficos mostrando a vulnerabilidade crescente de diferentes empregos à IA.
A pesquisa da FGV mostra que, no Brasil, a exposição à IA é decrescente com a idade, sendo maior entre jovens de 14 a 29 anos (35,9%) e menor nas faixas de idade de 45-59 (24,5%) e 60 anos ou mais (25,7%).
Mas, por si só, os resultados de exposição não são um verdadeiro preditor de quais empregos serão perdidos para a IA. Isso depende dos tipos de tarefas executadas pela tecnologia, do grau em que ela é adotada, de vários cálculos empresariais sobre o valor dos trabalhadores e até dos custos de implantação. Ainda assim, as conclusões sobre exposição são um ponto de partida valioso.
Em um artigo chamado “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence” (Canários na Mina de Carvão? Seis Fatos sobre os Recentes Efeitos da Inteligência Artificial no Emprego, em tradução livre), pesquisadores do Stanford Digital Economy Lab, da Stanford University, nos Estados Unidos, analisaram 950 empregos, colocando as ocupações em cinco categorias, da menos à mais exposta. Em seguida, usaram um vasto conjunto de dados da ADP, a maior empresa de folha de pagamento do mundo, para observar o crescimento do emprego em cada uma das categorias. O acesso exclusivo deles a esse conjunto de dados, que é muito maior do que o disponível por meio do BLS, permite que os pesquisadores identifiquem melhor impactos por perfil demográfico. Quando examinaram o que estava acontecendo com diferentes faixas etárias, diz Erik Brynjolfsson, diretor do laboratório que liderou o esforço, “foi extremamente marcante”.
Eles identificaram a queda no número de empregados entre pessoas de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas, como desenvolvimento de software e atendimento ao cliente, a partir do fim de 2022, quando o ChatGPT foi lançado publicamente pela primeira vez. Outros pesquisadores relataram evidências de que o declínio nesses empregos começou bem antes do ChatGPT e questionaram se o mercado de trabalho poderia reagir tão rapidamente à introdução de uma tecnologia de IA.
Mas, embora os pesquisadores de Stanford reconheçam que outros fatores, além da IA, provavelmente contribuíram para os declínios iniciais, eles dizem que, após controlar esses fatores, viram evidências convincentes de um efeito significativo da IA depois de 2024, que cresceu em 2025, chegando a uma queda de 16% nos empregos de nível inicial em ocupações expostas à IA. Em contraste, o número de empregados aumentou entre trabalhadores mais velhos nessas mesmas ocupações, assim como cresceu o número de vagas em ocupações menos expostas.
Ao se aprofundar nos dados, os pesquisadores encontraram outra pista importante, embora não totalmente inesperada. O impacto sobre os contingentes de empregados dependia de como a IA estava sendo usada. Foram especificamente os empregos em que as tarefas podiam ser automatizadas, isto é, a IA podia realizá-las “com envolvimento humano mínimo”, que responderam pela queda no emprego, em vagas para pessoas como desenvolvedores de software. Já nos empregos em que a IA era usada principalmente para ampliar o trabalho humano, o número de empregados cresceu mais rápido do que a média entre trabalhadores de nível inicial.
Isso é consistente com uma explicação para os problemas de muitos jovens que gostariam de entrar no mercado de trabalho. Pode ser, segundo o artigo de Stanford, que os empregos de nível inicial dependam mais de tipos de conhecimento que as pessoas adquirem por meio da educação, mas que podem ser facilmente imitados pela IA. Os autores chamam isso de conhecimento codificado. Pode ser especialmente fácil automatizar tarefas como programação de nível inicial. Em contraste, trabalhadores mais velhos têm mais o chamado conhecimento tácito, o tipo baseado em sua experiência. Esse tipo de sabedoria é mais difícil de a IA substituir.
Apesar das conclusões sobre o impacto nos jovens, Bharat Chandar, economista de Stanford e um dos autores, junto com Brynjolfsson e Ruyu Chen, ressalta que ainda é cedo quando se trata de entender como essa tecnologia afetará os empregos no futuro. Pode ser que a perda de empregos se espalhe para mais velhos e ocupações menos expostas à IA, diz. Mas Chandar afirma que também é possível que empresas e trabalhadores se ajustem às mudanças na demanda por trabalho, e os efeitos se estabilizem ou até desapareçam.
Para acompanhar como isso se desenrola, o Stanford Digital Economy Lab está prestes a lançar um projeto atualizado regularmente, que fornecerá dados sobre como a IA está transformando a economia.
A pesquisa de Stanford e outros trabalhos deram destaque especial à programação, uma tarefa na qual a IA está se tornando extremamente competente.
Um artigo recente de economistas do Conselho de Governadores do Federal Reserve constatou, sem surpresa, que o crescimento anual do emprego para programadores desacelerou significativamente, em cerca de 3%, desde a introdução do ChatGPT. Mas aqui vai um detalhe crucial: as vagas totais para a profissão continuam a crescer. O emprego em cargos de programação ainda está aumentando, observaram eles, apenas mais lentamente do que antes de 2022.
Em suma, eles não vão desaparecer, pelo menos não tão cedo. Mas é uma ocupação que claramente está sendo transformada pela IA.
Uma das reviravoltas um tanto surpreendentes reveladas por pesquisas recentes é que os salários em setores altamente expostos à IA subiram de forma relativamente rápida desde a introdução do ChatGPT. Uma explicação é que os empregadores ainda estão dispostos a pagar pelos tipos de conhecimento e experiência que, ao menos por enquanto, são difíceis de substituir por IA. Se isso for verdade, isso sugere não o fim do trabalho em empregos expostos à IA, e sim, mais especificamente, o fim do modelo típico de carreira em que jovens recém-formados são contratados para realizar tarefas de software que podem ser automatizadas e são treinados lentamente para adquirir essa valiosa experiência tácita. O modelo de ganhar enquanto aprende pode finalmente ter sido quebrado, ao menos para algumas ocupações.
A verdade simples pode ser que habilidades de programação já não sejam uma garantia de emprego. Isso pode ajudar a explicar a queda no número de estudantes de ciência da computação em escolas por todo o país. Os futuros canários nos cubículos estão farejando os perigos de procurar emprego quando suas habilidades podem ser equiparadas pela IA.
Mas uma análise mais atenta dos dados mostra que os estudantes não estão necessariamente se afastando de carreiras relacionadas à IA. Em vez disso, eles parecem estar ajustando suas habilidades às mudanças que veem em curso, à medida que a IA se torna cada vez mais importante para várias disciplinas. O interesse está aumentando em áreas adjacentes à IA, como ciência de dados e cibersegurança. Um curso que cresce rapidamente: Inteligência Artificial em si, uma adição recente às ofertas de muitas faculdades.
Isso é diferente desta vez?
A ansiedade sobre o potencial da IA para substituir trabalhadores não é novidade. Eu escrevi a matéria “Como a Tecnologia Está Destruindo Empregos” em 2013, descrevendo como uma série de novidades digitais, incluindo a IA, estava começando a ameaçar o trabalho intelectual. Eu não estava sozinho. Era um tema popular em uma época em que o mercado estava lento e os empregos eram escassos.
Em um de seus últimos dias no cargo, no fim de 2016, o presidente Obama emitiu um relatório escrito por seus principais assessores econômicos e científicos alertando que a IA estava ameaçando os trabalhadores. Entre as conclusões estava que veículos automatizados, especialmente caminhões sem motorista, poderiam eliminar de 2,2 a 3,1 milhões de empregos existentes nos Estados Unidos. Por volta da mesma época, um dos pioneiros da Inteligência Artificial, Geoffrey Hinton, disse que “as pessoas deveriam parar de treinar radiologistas” porque era “completamente óbvio” que a ocupação em breve seria substituída pela tecnologia.
Nenhuma dessas previsões se concretizou, é claro, assim como o chamado desemprego tecnológico não ocorreu durante vários momentos de pânico anteriores. As previsões muitas vezes erravam sobre o ritmo dos avanços. Ainda estamos esperando frotas de caminhões sem motorista nas rodovias, e não conseguiam entender o portfólio complexo de tarefas que compõe muitos empregos. A IA de fato se tornou uma ferramenta para triagem de imagens de radiologia, mas há mais radiologistas do que nunca. Acontece que radiologistas humanos desempenham uma multiplicidade de tarefas valiosas, incluindo interpretar resultados e interagir com pacientes, que não podem ser realizadas por IA, ainda.
Talvez desta vez seja diferente, e possamos deixar de lado as lições da história econômica. Certamente, a IA ganhou poderes inimagináveis para realizar tarefas semelhantes às humanas. Talvez ela devore empregos de maneiras que nunca vimos antes. E talvez isso aconteça de forma abrupta, sem um aviso escondido nas estatísticas do trabalho. Mas os episódios anteriores de ansiedade sobre empregos e IA ainda trazem uma lição presciente: nosso foco real precisa ser menos nos temores distópicos e mais nas transições muito reais no local de trabalho que provavelmente afetarão milhões de pessoas.
“Mesmo que não haja desemprego em massa ou mesmo um aumento do desemprego, a transição ainda pode ser muito difícil”, diz Jed Kolko, pesquisador sênior do Peterson Institute for International Economics e ex-subsecretário de comércio no governo Biden. “E o que significa um período de transição difícil? Significa pessoas perdendo empregos, ou os empregos das pessoas sendo redefinidos de maneiras que fazem esses empregos pagar pior ou serem menos significativos. E algumas pessoas cujos empregos estão ameaçados talvez não consigam se adaptar.”
Quanto mais entendermos essa transição, mais bem preparados estaremos para lidar com ela. E, para isso, precisaremos de dados melhores e mais completos.
Para McEntarfer, a ex-comissária do BLS, a verdadeira questão é a velocidade de qualquer ruptura. “Se isso acontecer no ritmo normal da mudança tecnológica, os mercados de trabalho terão tempo para se adaptar. Se houver uma ruptura repentina e severa, então isso será um grande desafio para formuladores de políticas”, diz ela. “Essa é realmente a questão mais importante que enfrentamos agora: quão rápida essa transformação vai ser.” E, acrescenta ela, “vamos saber observando os dados.”
Duas décadas atrás, o país foi pego desprevenido pelo chamado choque da China, quando políticas de livre comércio levaram a um influxo de importações e à devastação de empregos na manufatura em muitas partes do país. Levou anos para pesquisadores entenderem os dados que mostravam como as políticas comerciais, em geral bem recebidas por economistas, estavam destruindo comunidades. Hoje, a ameaça de uma transformação econômica provocada pela IA é muito maior e aponta para um potencial de danos muito maior para enormes grupos de trabalhadores.
Para evitar outra transição trabalhista devastadora, precisaremos de políticas bem temporizadas do governo e das empresas, especialmente programas para treinar e requalificar trabalhadores. Se McEntarfer e outros economistas do trabalho estiverem certos, provavelmente temos tempo para elaborar estratégias deliberadas e eficazes para administrar a transição. Mas, primeiro, precisamos entender melhor o que está acontecendo e com que rapidez.
É difícil encontrar um economista mais entusiasmado com o futuro da IA do que Brynjolfsson, de Stanford, que acredita que provavelmente estamos à beira de um grande impulso que transformará a economia. “Talvez o melhor crescimento de produtividade da minha vida esteja por vir”, diz ele.
Mas Brynjolfsson também alerta que a falta de dados está limitando severamente nossa visibilidade sobre os impactos econômicos e sociais que estão chegando. Em um momento em que centenas de bilhões estão sendo gastos para implementar a tecnologia, ele diz, “não estamos investindo nem 1% disso para entender a transição.”
David Rotman
