A IA vai acabar com os empregos? A história recomenda cautela com essa previsão.

De tempos em tempos, uma nova tecnologia aparece acompanhada da mesma profecia: desta vez, as máquinas eliminarão tantos empregos que não haverá trabalho suficiente para as pessoas.

A inteligência artificial↳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 → é o capítulo mais recente dessa história. Mas a questão é bem mais complexa do que lemos nas manchetes.

Em 1930, John Maynard Keynes escreveu sobre o chamado “desemprego tecnológico”: a possibilidade de economizarmos trabalho mais rapidamente do que conseguimos encontrar novas utilizações para ele. No mesmo ensaio, imaginou que, em aproximadamente cem anos, o progresso econômico poderia permitir jornadas próximas de 15 horas semanais.

Estamos quase lá no calendário. Não na jornada. Seria simplista, entretanto, concluir que Keynes apenas errou. Sua reflexão tratava da possibilidade de sociedades mais prósperas satisfazerem suas necessidades econômicas com muito menos trabalho. O que ele não antecipou plenamente foi como essas necessidades, as expectativas de consumo e a própria organização econômica continuariam se transformando.

A produtividade cresceu enormemente, mas seus benefícios não foram convertidos em tempo livre. Também se traduziram em maior produção, novos produtos, serviços, padrões de consumo e, de maneira desigual, renda e riqueza.

Ao longo da história, tecnologias eliminaram inúmeras tarefas. Planilhas reduziram drasticamente o cálculo manual. Sistemas de gestão automatizaram rotinas administrativas. Robôs industriais assumiram atividades repetitivas. Caixas eletrônicos modificaram o trabalho bancário. Ao mesmo tempo, surgiram ocupações e setores inteiros, muitos deles difíceis de imaginar algumas décadas antes.

Mas seria um erro transformar essa experiência histórica em uma lei segundo a qual toda tecnologia necessariamente cria tantos empregos quanto destrói. Os efeitos dependem da natureza da inovação, da expansão da demanda, dos investimentos, das competências disponíveis e das condições econômicas.

A história não garante que a IA será neutra para o emprego. Tampouco autoriza concluir que provocará desemprego permanente em massa. Algumas ocupações poderão encolher significativamente. Outras serão redesenhadas. E novas atividades poderão surgir. A intensidade e a velocidade dessas mudanças ainda são incertas.

Há, inclusive, uma possibilidade frequentemente negligenciada: uma profissão não precisa ser integralmente automatizada para que a demanda por seus profissionais diminua. Se menos pessoas conseguirem produzir o mesmo volume de trabalho, uma empresa poderá reduzir contratações ou deixar de repor vagas, mesmo mantendo profissionais humanos responsáveis pelo processo.

Por isso, considero ingênua a afirmação de que basta aprender a utilizar IA para garantir o próprio emprego. Dominar a tecnologia pode ampliar oportunidades, mas não elimina os efeitos econômicos e organizacionais da automação.

O exagero oposto é igualmente problemático: transformar demonstrações impressionantes de modelos em previsões de substituição generalizada de profissionais. Um LLM escrever código não significa que assumiu integralmente a engenharia de software. Produzir uma minuta jurídica não equivale a exercer a advocacia. Interpretar uma imagem médica não significa substituir automaticamente o radiologista.  Profissões envolvem combinações de tarefas, conhecimento tácito, responsabilidade, julgamento, interação humana e capacidade de lidar com situações imprevistas.

Além disso, existe uma distância considerável entre demonstrar uma capacidade técnica e implantá-la economicamente em escala. Uma aplicação precisa funcionar com confiabilidade suficiente, integrar-se aos processos, tratar exceções, respeitar requisitos legais e operacionais e produzir resultados cujo benefício justifique seus custos e riscos.

Isso não impede a substituição de trabalho. Apenas mostra que ela depende de condições mais amplas do que a capacidade isolada de um modelo.

Existe ainda outro mecanismo importante: quando uma atividade fica mais barata, sua demanda pode aumentar. Se desenvolver software custar menos, organizações poderão criar aplicações que antes não compensavam economicamente. Se analisar documentos ficar mais barato, poderão realizar análises antes inviáveis. Se personalizar serviços exigir menos recursos, novos mercados poderão surgir.

Esse efeito pode ampliar a produção e, em determinadas circunstâncias, sustentar ou criar empregos. Mas não é automático. Se a demanda não crescer suficientemente, os ganhos de produtividade poderão resultar em menor necessidade de trabalhadores.

É justamente por isso que devemos desconfiar de estudos ou manchetes que confundem percentuais de tarefas expostas à IA com percentuais de empregos que desaparecerão.

Exposição não é automação. Automação de tarefas não equivale necessariamente à eliminação de ocupações. E a redução de empregos em determinados setores não determina, por si só, o nível de emprego de toda a economia.

O debate mais importante, na minha avaliação, está nas consequências distributivas dessa transformação. A IA poderá ampliar a produtividade e criar riqueza, mas isso não significa que os benefícios serão compartilhados de maneira equilibrada. Algumas competências poderão se valorizar, enquanto outras perderão relevância. Certas empresas e profissionais poderão capturar ganhos expressivos, enquanto outros enfrentarão dificuldades de adaptação.

A eventual criação de novas ocupações daqui a dez anos não resolve o problema de quem perde o emprego hoje. Novas oportunidades podem exigir outras competências, surgir em regiões diferentes ou simplesmente não estar acessíveis às pessoas deslocadas.

Há também uma preocupação que considero particularmente relevante: a formação das próximas gerações profissionais. Se automatizarmos indiscriminadamente atividades tradicionalmente executadas por iniciantes, poderemos enfraquecer os mecanismos pelos quais eles desenvolvem experiência e julgamento.

A IA pode acelerar a aprendizagem quando bem utilizada. Mas, se a utilizarmos apenas para eliminar posições de entrada, corremos o risco de comprometer a formação dos profissionais experientes de amanhã. Se deixarmos de formar juniores, em algum momento faltará quem se torne sênior.

Depois de mais de quatro décadas acompanhando transformações tecnológicas, aprendi a desconfiar tanto das promessas de abundância automática quanto das profecias de desemprego inevitável.

A IA certamente modificará o trabalho. Algumas tarefas desaparecerão, outras serão automatizadas parcialmente e novas atividades surgirão. A demanda por determinadas profissões poderá cair, enquanto outras ganharão importância.

Mas o resultado agregado não está predeterminado. Ele dependerá também de como empresas reorganizarem seus processos, de como a educação responder às mudanças, de como os ganhos de produtividade forem distribuídos e das escolhas econômicas e institucionais que fizermos.

O futuro poderá ter mais trabalho, menos trabalho ou jornadas diferentes, dependendo dessas condições. Não há fundamento para tratar qualquer um desses cenários como inevitável. O verdadeiro desafio não é descobrir se a IA vai substituir o ser humano. É decidir como utilizaremos uma tecnologia capaz de substituir parcelas crescentes do trabalho humano sem transformar seus ganhos de produtividade em exclusão econômica. É decidir quem ficará com os benefícios, quem suportará os custos da transição e quais oportunidades estaremos construindo para as próximas gerações.