A IA automatiza tarefas. Quem disse que empregos desaparecem na mesma proporção?

Desconfio quando vejo estudos sobre o impacto da IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → no trabalho serem imediatamente traduzidos em manchetes sobre milhões de empregos que desaparecerão.

Não porque a IA não possa reduzir postos de trabalho. Em determinadas funções, empresas já podem usar automação para diminuir a necessidade de trabalho humano, e esse efeito provavelmente se ampliará à medida que a tecnologia se torne mais capaz, confiável e economicamente viável.

Minha desconfiança está no salto entre exposição tecnológica e previsão de emprego. Exposição à IA, capacidade técnica de automatizar uma tarefa, adoção efetiva dessa automação e eliminação de postos de trabalho são fenômenos relacionados, mas diferentes. Uma ocupação raramente corresponde a uma única tarefa. Normalmente combina atividades técnicas e administrativas, interação, julgamento, conhecimento tácito, coordenação e responsabilidade.

A IA pode automatizar algumas dessas atividades, ampliar outras e ter pouco efeito sobre as demais. Em alguns casos, isso preservará a função com outra composição. Em outros, permitirá reduzir equipes. Algumas funções poderão efetivamente desaparecer, enquanto novas atividades e ocupações poderão surgir.

Por isso, percentuais de tarefas expostas à IA não podem ser convertidos mecanicamente em percentuais de empregos eliminados. Em desenvolvimento de software, por exemplo, a IA pode reduzir substancialmente o esforço necessário para determinadas atividades de implementação. Mas produzir código é apenas parte da engenharia de software. Especificação, arquitetura, integração, segurança, testes, revisão, operação e manutenção continuam existindo, embora elas próprias também possam ser parcialmente automatizadas.

No marketing, o custo marginal de produzir textos, imagens e variações de campanhas pode cair drasticamente. Isso não implica, por si só, eliminação proporcional de profissionais, porque posicionamento, alocação de orçamento, coordenação de canais e interpretação dos resultados continuam compondo o processo. Mas também não há garantia de preservação do emprego: se uma empresa conseguir produzir o mesmo resultado com menos trabalho, poderá reduzir sua demanda por pessoas.

No atendimento ocorre dinâmica semelhante. Sistemas podem absorver interações previsíveis e deixar para humanos exceções, negociações e situações de maior ambiguidade ou consequência. Dependendo do volume, da qualidade da automação e da resposta da demanda, isso pode resultar tanto em redução de equipes quanto em aumento da capacidade de atendimento sem crescimento proporcional do quadro.

Esse detalhe é importante porque automação de tarefas não determina sozinha o efeito sobre emprego.

Há ainda outro fenômeno. Quando a IA absorve justamente as tarefas mais rotineiras, o trabalho residual humano pode se tornar, em alguns contextos, proporcionalmente mais complexo. Se o sistema resolve os casos simples, as pessoas passam a receber uma concentração maior de exceções. Se produz dez alternativas em segundos, alguém pode continuar responsável por selecionar, validar ou responder pelas consequências.

Mas isso também não deve ser tratado como uma lei geral. A automação pode levar à valorização de determinadas competências, mas também à simplificação ou desqualificação de outras funções. Além disso, sistemas mais capazes podem avançar sobre partes das próprias atividades de supervisão e decisão. A fronteira é móvel e seus efeitos variam entre ocupações, empresas e setores.

Surge então outro problema frequentemente ignorado: o gargalo pode simplesmente migrar. Gerar código mais rapidamente não garante que testes, revisão e integração acelerem na mesma proporção. Produzir análises em segundos não significa que decisões, aprovações ou implementação ocorram na mesma velocidade. Automatizar uma etapa pode transferir a restrição para outra parte do processo. Por isso, produtividade de uma tarefa, produtividade individual e produtividade da organização não são equivalentes.

Economizar uma hora em determinada atividade representa capacidade liberada. Transformar essa capacidade em valor depende do que acontece depois. Ela pode permitir produzir mais, reduzir custos, melhorar qualidade, aumentar receita, diminuir riscos ou acelerar ciclos. Também pode ser simplesmente absorvida por novas demandas sem produzir efeito econômico proporcional.

Existe inclusive a possibilidade de intensificação do trabalho. Uma pessoa equipada com IA pode receber mais tarefas, administrar mais exceções, supervisionar mais processos e assumir escopo maior. Nesse caso, o ganho tecnológico existe, mas sua distribuição entre produtividade empresarial, carga de trabalho, emprego e remuneração passa a ser uma questão organizacional e econômica, não apenas tecnológica.

Há outro efeito que considero particularmente importante: a formação profissional. Algumas atividades estruturadas e repetitivas também podem funcionar como mecanismos de aprendizagem para profissionais em início de carreira. Revisar documentos, escrever código mais simples, preparar análises iniciais ou atender casos rotineiros contribui, em determinadas profissões, para formar repertório e reconhecer padrões.

Não sabemos ainda qual será a magnitude desse efeito, e não faria sentido preservar artificialmente tarefas ineficientes apenas para ensinar pessoas. Mas, se parte desse aprendizado incidental desaparecer, organizações poderão precisar criar mecanismos deliberados para substituí-lo.

Julgamento profissional não resulta apenas de conhecimento teórico. Ele também pode se desenvolver pela exposição a casos, feedback, erros, exceções e consequências. Automatizar parte das atividades de entrada sem repensar a formação pode criar um problema curioso: reduzir justamente algumas das experiências que ajudavam a formar os profissionais que posteriormente serão responsáveis pelos casos mais complexos.

Por tudo isso, considero limitado discutir IA e trabalho apenas pelo número de empregos potencialmente eliminados. A unidade de análise precisa descer do emprego para as tarefas, mas depois precisa voltar das tarefas para a organização e para a economia.

É necessário entender quais atividades podem ser automatizadas, quais podem ser ampliadas, quais novas atividades surgem, como elas serão recombinadas em funções, onde aparecem novos gargalos, quem mantém autoridade e responsabilidade e como mudam competências e trajetórias profissionais.

E ainda falta uma variável decisiva: a demanda. Se a IA reduz o custo de produzir determinado bem ou serviço, preços podem cair e a demanda pode crescer. Empresas podem produzir a mesma quantidade com menos pessoas, produzir muito mais com equipes semelhantes ou oferecer produtos e serviços que anteriormente não eram economicamente viáveis. Em outros casos, ganhos de produtividade podem permitir redução significativa de emprego mesmo quando a produção cresce.

O resultado líquido dependerá, portanto, não apenas do que a IA consegue fazer, mas de preços, elasticidade da demanda, velocidade de adoção, custos de implementação, investimentos complementares, regulação, concorrência, criação de novas tarefas e decisões das próprias empresas.

É por isso que não existe uma relação mecânica entre percentual de tarefas expostas ou potencialmente automatizáveis e percentual de empregos eliminados.

O impacto sobre emprego, salários e composição ocupacional emerge da interação entre mudanças no custo das tarefas, reorganização das funções, adoção empresarial, criação de novas atividades, comportamento da demanda e respostas de trabalhadores e empresas.

A IA está alterando progressivamente a fronteira entre execução, supervisão, julgamento e responsabilidade, embora a velocidade e a direção dessa mudança variem significativamente entre ocupações, empresas e setores.

O desafio não será apenas descobrir até onde essa fronteira tecnologicamente pode avançar. Será compreender como organizações, trabalhadores e mercados reorganizarão o trabalho à medida que ela se mover.

Por isso continuo desconfiando das grandes manchetes construídas a partir de percentuais de “empregos expostos à IA”. Entre “a IA consegue fazer esta tarefa” e “este emprego desaparecerá” existe uma organização inteira, e uma economia, no meio.