Modelagem da transição dos empregos com a IA
A maioria das discussões sobre IA e emprego começa com uma pergunta simples: quais trabalhos a IA pode realizar?
Essa pergunta é importante, mas não basta para prever o que acontecerá com os trabalhadores. Uma tecnologia pode ser capaz de executar muitas das tarefas de uma ocupação sem eliminar a ocupação em si. Isso pode ocorrer por vários motivos. As pessoas podem continuar sendo essenciais em certas funções porque os clientes querem interação humana, as instituições exigem que alguém se responsabilize pelo trabalho, ou as atividades envolvem presença física e discernimento. Ou a redução de custos pode aumentar a demanda o suficiente para que o emprego em um setor cresça em vez de diminuir, mesmo com a IA tornando os trabalhadores mais produtivos.
O Modelo de Transição dos Empregos com a IA, da OpenAI, oferece uma nova forma de pensar sobre essas possibilidades. Em vez de tratar a exposição técnica à IA como uma previsão de substituição de trabalhadores, o modelo propõe três perguntas:
A IA consegue realizar uma parcela significativa das tarefas da ocupação?
Uma pessoa ainda é fundamental para executar, supervisionar ou assumir a responsabilidade pelo trabalho?
Se a IA reduzir o custo do serviço, a demanda crescerá o suficiente para absorver os ganhos de produtividade?
Aplicado a 921 ocupações que abrangem aproximadamente 148 milhões de empregos nos EUA, o modelo revela um cenário mais diversificado da transição no mercado de trabalho. Cerca de 18% dos empregos enfrentam um risco relativamente alto de automação, 24% provavelmente passarão por uma reorganização, 12% podem crescer com a IA e 46% apresentam mudanças menos imediatas.
Essas categorias não são previsões de que determinada porcentagem dos empregos desaparecerá. Elas mapeiam onde diferentes tipos de mudança podem surgir primeiro.
Empregos com maior risco de automação: esse grupo pode incluir ocupações como digitadores, operadores de telemarketing, revisores de texto e algumas funções de escrituração contábil ou administrativas. Grande parte do trabalho envolve processar, conferir ou comunicar informações padronizadas — tarefas que a IA é cada vez mais capaz de realizar sem que uma pessoa preste diretamente o serviço final. A demanda por essas atividades pode não crescer o suficiente para compensar os ganhos de produtividade resultantes.
Esses empregos merecem acompanhamento atento, sobretudo onde há concentração geográfica de postos de trabalho ou poucas possibilidades de migração para funções afins. Mas, mesmo nesses casos, a capacidade técnica não se traduz automática ou imediatamente em substituição de trabalhadores. Os empregadores ainda precisam redesenhar fluxos de trabalho, integrar a IA aos sistemas existentes, gerenciar erros e riscos regulatórios e determinar se a automação é de fato mais barata do que continuar empregando pessoas.
Empregos que passarão por uma reorganização: um segundo grupo, maior, provavelmente passará por uma reorganização em vez de desaparecer. Advogados, contadores, desenvolvedores de software, analistas financeiros e professores são exemplos plausíveis. A IA já consegue redigir contratos, resumir provas, elaborar análises financeiras, escrever código e criar materiais didáticos. Mas clientes e instituições ainda precisam de pessoas para exercer discernimento, assumir a responsabilidade por decisões, compreender casos incomuns e construir relações com colegas, alunos ou clientes.
A IA pode permitir que cada advogado revise mais documentos, cada desenvolvedor produza mais código ou cada professor prepare materiais mais personalizados. Isso pode reduzir a quantidade de mão de obra necessária para algumas atividades, mas as ocupações em si continuam tendo um caráter nitidamente humano. A questão central passa a ser como os empregos são redesenhados: quais tarefas são delegadas à IA, quais permanecem com os trabalhadores e se os cargos de entrada e as trajetórias de carreira continuam oferecendo oportunidades de aprendizado.
Empregos que crescem com a IA: são aqueles em que a IA pode reduzir custos o suficiente para gerar mais demanda. Os exemplos incluem professores particulares, profissionais de aconselhamento em saúde mental, consultores de finanças pessoais e alguns profissionais de saúde. Atualmente, esses serviços são caros ou de difícil acesso para muitas pessoas. Nessas áreas, maior produtividade não significa necessariamente menos trabalhadores. Aulas particulares mais acessíveis poderiam levar mais famílias a contratá-las. Consultoria financeira de menor custo poderia tornar a orientação personalizada acessível a famílias que hoje não têm condições de pagar por um consultor. Profissionais de saúde com apoio da IA poderiam oferecer mais acompanhamento e cuidados contínuos. Se a demanda crescer o suficiente, o total de empregos poderá aumentar mesmo com cada trabalhador se tornando mais produtivo.
Empregos com mudanças menos imediatas: esse grupo inclui muitos empregos cujas tarefas centrais continuam sendo físicas e precisam ser realizadas em um local específico, como eletricistas, encanadores, instaladores de telhados, operários da construção civil e muitos trabalhadores de serviços de alimentação. A IA ainda pode ajudar com agendamento, orçamentos, treinamento, estoque ou comunicação com clientes, mas atualmente não consegue instalar fiação, consertar um cano, trocar um telhado ou preparar e servir uma refeição.
Essas ocupações não ficarão imunes à IA. Suas tarefas administrativas e gerenciais podem mudar, e avanços na robótica podem, no futuro, ampliar a automação. Mas, por enquanto, suas atividades centrais têm exposição relativamente baixa à IA baseada em linguagem, o que torna grandes mudanças menos prováveis no curto prazo.
Os primeiros efeitos da IA provavelmente se manifestarão em mudanças nas tarefas, nos fluxos de trabalho e nas competências exigidas antes de aparecerem como o desaparecimento completo de ocupações. De fato, o uso efetivo da IA já é maior nas ocupações identificadas como as que enfrentam maior risco de automação. O uso do ChatGPT é cerca de três vezes mais comum nas ocupações de maior risco do que na força de trabalho em geral.
Ainda assim, as mudanças recentes no desemprego não correspondem de forma clara à exposição técnica à IA. Desde o primeiro trimestre de 2024, o desemprego aumentou mais em algumas ocupações menos expostas do que naquelas que o modelo classifica como as de maior risco diante da IA. Isso, porém, não prova que a IA não esteja afetando o mercado de trabalho. O desemprego por ocupação reflete muitas influências, e algumas mudanças podem aparecer primeiro nas contratações, nas oportunidades de entrada, nos salários ou na composição do trabalho, e não nas demissões.
A IA não determina um único futuro inevitável para o trabalho. A capacidade técnica importa, mas também importam as instituições, a demanda dos consumidores, as decisões empresariais, a regulação e o valor duradouro da participação humana. O modelo de transição proposto neste estudo sugere que diferentes ocupações exigirão diferentes intervenções de políticas públicas.
Empregos com alto risco de automação podem exigir sistemas de alerta precoce, assistência direcionada à adaptação e planos de transição elaborados localmente.
Empregos com maior probabilidade de reorganização podem exigir a atualização da formação, das normas profissionais e das regras de composição das equipes, além de expectativas mais claras sobre a supervisão humana.
Empregos com potencial de crescimento podem se beneficiar de políticas que incentivem a adoção da IA, ampliem o acesso e preparem mais trabalhadores para ingressar na área.
Em todas as categorias, os formuladores de políticas públicas precisam de informações melhores em tempo real. As estatísticas tradicionais do trabalho são valiosas, mas muitas vezes são atualizadas devagar demais para captar mudanças nas tarefas, nas expectativas dos empregadores e no uso da tecnologia. Combinar dados de emprego com medidas da capacidade da IA e de sua adoção efetiva pode oferecer um retrato mais atualizado de onde as pressões estão se acumulando.
