A máxima do “tempo livre” sempre nos acompanhou. As pessoas perseguem o desejo de evitar trabalhos operacionais e repetitivos não só porque são tediosos, mas porque querem, de fato, ter tempo livre. E a inteligência artificial parece, enfim, a candidata perfeita: ela faz a rotina, você fica com o tempo.
Interessante em tese. Pouco realista na prática. Pense em um contrato de trabalho. Na sua essência, é uma transação de tempo: “estou comprando as suas horas, quero vê-las sendo usadas para mim”. E é justamente nessa transação que mora a pergunta que originou o artigo: se a IA está fazendo uma parte do seu trabalho, o que você está fazendo com o tempo que resta?
Resta mesmo? Sejamos honestos: você começou a trabalhar menos desde que a sua empresa liberou as licenças corporativas de IA?
Os dados sugerem que não. Em 2024, o Upwork Research Institute ouviu 2,5 mil pessoas, do c-level ao freelancer, e encontrou uma conta que não fecha: no topo, 96% dos executivos esperam ganho de produtividade com a IA; na ponta, 77% de quem usa a ferramenta no dia a dia responde que a carga de trabalho cresceu. E quase metade admite não saber como entregar o ganho que a liderança espera.
Como isso é possível? Um estudo conduzido por pesquisadores de Berkeley, publicado na Harvard Business Review, acompanhou durante oito meses a rotina de uma empresa de tecnologia e descreveu o mecanismo: a IA acelerou tarefas, o que elevou as expectativas de velocidade; a velocidade ampliou o escopo do que cada pessoa assume; e o escopo ampliado expandiu ainda mais a quantidade e a densidade do trabalho.
Um ciclo de autorreforço, que os pesquisadores associam diretamente ao aumento do risco de burnout. Ninguém precisou exigir formalmente mais metas no primeiro dia. As pessoas, percebendo que as ferramentas tornavam tudo mais rápido, passaram espontaneamente a assumir mais; e as organizações, percebendo o novo ritmo, o converteram em expectativa. O que começou voluntário virou o novo padrão de velocidade e de cobrança. A IA não esvaziou as 8 horas de trabalho. Ela as adensou.
E então aparece um estranhamento que ninguém previu. Durante décadas, fizemos trabalho operacional porque não havia alternativa. No máximo, aprendemos a terceirizar: mudava o crachá, nunca o serviço, e do outro lado sempre havia alguém. A IA rompeu essa constante: a tarefa pode até continuar a mesma, mas não tem mais alguém executando.
E o estranhamento não é psicológico; é contratual. Vendemos horas, não resultados. Quando a tecnologia devolve uma hora, é quase que natural o chefe pedir que ela seja preenchida de novo: afinal, foi o tempo que se comprou. Por isso, em vez de repensar se realmente precisamos trabalhar as 8 (ou mais) horas, pensamos em como ocupá-las com mais trabalho. Will Stronge e Kyle Lewis, do think tank britânico Autonomy, sugerem um caminho diferente. No livro Overtime, a provocação é direta: os ganhos da tecnologia poderiam se converter em jornadas menores. O debate é longo e a constatação, curta: hoje, na prática, a conversão está indo para o outro lado.
E o mercado jurídico está no epicentro dessa discussão. O estudo Labor Market Impacts of AI, publicado em março de 2026 pela Anthropic, criou uma métrica de “exposição observada”, que separa duas coisas normalmente confundidas: o que os modelos conseguiriam fazer e o que as pessoas de fato pedem que eles façam. A advocacia aparece entre as profissões com maior exposição teórica à automação. No Brasil, levantamento recente sobre o impacto da IA no mercado de trabalho colocou juízes, profissionais de serviços legais e agentes tributários no topo do ranking de exposição, pela natureza documental, normativa e regulatória dessas atividades.
E há uma dimensão que pouco se discute ainda: a eficiência dos escritórios de advocacia — e digo eficiência, não economia, de maneira intencional. Historicamente sempre pagamos os serviços jurídicos e de consultoria por hora-homem. Se a IA comprime o tempo de execução, para quem fica o benefício dessa produtividade: para quem contrata ou para quem fatura? E não caia na tentação de tratar a adoção de IA como commodity: há investimento alto em gestão do conhecimento, curadoria de dados e tecnologia, por parte das firmas, para que a eficiência prometida seja real. A resposta para essa equação não está escrita. Ela será negociada, contrato a contrato, nos próximos anos. E quem entender disso primeiro terá vantagem.
Se a IA ainda não está eliminando empregos em massa, ela já está fazendo algo mais sutil. No Stanford Digital Economy Lab, pesquisadores acompanharam a folha de pagamento de milhões de trabalhadores americanos e encontraram uma tesoura etária nas ocupações mais expostas à IA: entre 2022 e 2025, o emprego dos jovens de 22 a 25 anos caiu 6%, enquanto o dos profissionais de 35 a 49 anos cresceu mais de 8%. Na estimativa mais rigorosa do estudo, com controles estatísticos, a desvantagem relativa dos mais jovens chega a 13%. Economistas de Harvard chegaram a uma conclusão complementar, e reveladora do mecanismo: nas empresas que adotaram IA generativa, o emprego júnior recuou cerca de 9% em relação ao sênior após seis trimestres, num declínio que começa exatamente em 2023, e o ajuste veio principalmente da desaceleração das contratações de entrada, não de demissões.
Ou seja: talvez as pessoas não estejam sendo demitidas. Talvez as vagas simplesmente não estejam mais abrindo.
O Brasil, olhado pelo retrovisor macroeconômico, parece imune: registramos em 2025 a menor taxa anual de desocupação da série histórica do IBGE, 5,6%, com população ocupada recorde de 103 milhões de pessoas. Mas é exatamente isso que torna o fenômeno traiçoeiro. Antes de eliminar vagas, a IA parece comprimir remunerações: os economistas Sania Edlich e Torsten Slok, da gestora Apollo, compararam 11 ocupações de alta exposição à IA com outras de baixa exposição, usando dados do Departamento do Trabalho americano, e viram os salários reais do primeiro grupo crescerem 6,7 pontos percentuais mais devagar depois de 2023, sem que o nível de emprego se mexesse. E, por aqui, o pesquisador Daniel Duque, do FGV Ibre, cruzou os microdados da PNAD Contínua entre 2022 e 2025 e encontrou o mesmo padrão: entre os jovens de 18 a 29 anos, os perfis mais expostos à IA generativa passaram a apresentar queda diferencial tanto na probabilidade de estar ocupado quanto na renda, um efeito que se aprofunda ao longo de 2024 e 2025, enquanto nas faixas de 30 a 44 e de 45 a 59 anos os efeitos ficam próximos de zero. O impacto da IA não aparece na taxa de desemprego agregada, aparece no salário e no funil de entrada. E esses são os indicadores que só viram manchete quando já é tarde.
No Jurídico, isso tem um endereço muito específico. Historicamente, as carreiras jurídicas começam por pesquisa, revisão documental e produção textual, exatamente as tarefas que a IA mais acelera. Ainda gastamos energia discutindo se os futuros juniores terão discernimento para supervisionar a máquina. Mas essa é uma preocupação operacional, endereçável com governança e método. A pergunta estrutural é anterior e muito mais desconfortável: se a porta de entrada estreitar, que júnior será esse? Onde ele terá aprendido?
A aposta que se desenha nas conversas com departamentos jurídicos e escritórios é uma só: o júnior do futuro não começará executando — começará supervisionando. O primeiro emprego deixa de ser redigir a minuta e passa a ser questionar a minuta: conferir a fonte, testar o argumento, medir a qualidade do que a máquina entrega. Pesquisa, revisão e produção não saem da formação, sobem de andar. O problema: isso exige do iniciante o que hoje só se aprende com anos de estrada, o critério. E o critério, que sempre foi subproduto do volume, terá de virar projeto deliberado. Isso muda o encargo de três instituições ao mesmo tempo. A faculdade de Direito, que forma para conhecer a regra, precisará também formar para auditar respostas prontas. O escritório e o departamento jurídico, que ensinavam pela repetição supervisionada, terão de ensinar sem o volume que servia de treino. E o próprio júnior, que antes aprendia fazendo, terá de aprender revisando. Ninguém desenhou esse currículo ainda.
A densidade, o funil de entrada, a supervisão. Tudo o que discutimos até aqui parte de uma mesma premissa: a IA ainda precisa de nós. É essa premissa que a AGI (sigla em inglês para Artificial General Intelligence) promete derrubar: uma IA capaz de executar o trabalho de ponta a ponta, sem supervisão humana. Ela pode chegar em cinco anos, em dez, ou nunca. Hoje, qualquer resposta é aposta.
Mas perceba a ironia do momento em que vivemos: é justamente o fato de a IA ainda exigir que você trabalhe com ela — e não executar o trabalho sozinha — que produz, ao mesmo tempo, a sua sobrecarga de hoje e a sua ansiedade sobre o amanhã.
Trabalhar menos nunca foi uma consequência automática da tecnologia. É uma decisão de desenho, de carreiras, de organizações e de sociedade. Até agora, temos usado a solução mais poderosa já criada para caber mais trabalho dentro das mesmas 8 horas. A pergunta que fica é se teremos a coragem de usá-la para redesenhar o modelo de trabalho. Essa decisão não será da IA. Será nossa.
Guilherme Tocci
