Principais 20+ previsões de especialistas sobre perda de empregos por IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas:
- Como a IA impactará as funções? 90% de todas as funções de colarinho branco que já vi podem ser automatizadas hoje com o arcabouço de agentes adequado. Essa transformação pode levar uma década devido à complexidade dos processos.
- Como a IA impactará os empregos? A rápida mudança nas responsabilidades do trabalho pode aumentar o desemprego, pois nem todos os funcionários conseguem migrar para novas funções.
- O que os outros estão pensando? Alguns especialistas em IA preveem que metade dos empregos de colarinho branco de nível inicial será perdida até 2030. Isso ainda não foi comprovado, exceto em áreas como tradução, onde o paradoxo de Jevons não aumentou o emprego.
Previsões de perda de empregos por IA
Nota: O tamanho dos gráficos está correlacionado com o tamanho da previsão de perda de empregos.
As porcentagens referenciadas em nossa análise derivam de premissas sobre o deslocamento geral de empregos. Em cenários específicos, essas premissas incluíam possíveis ganhos de empregos resultantes da adoção de IA. No entanto, para manter a consistência na avaliação da perda líquida de empregos, quaisquer ganhos de empregos estimados foram explicitamente excluídos do cálculo.
Como resultado, as porcentagens finais apresentadas refletem perdas líquidas de empregos, garantindo uma interpretação mais conservadora e focada do possível impacto na força de trabalho da implementação da IA.
A maioria das previsões estima que milhões de empregos podem ser deslocados ou significativamente alterados. A maioria das funções evoluirá, e a força de trabalho deve se preparar para um aumento acentuado do emprego interrompido.
Resultados dos mercados de previsão sobre perda de empregos por IA
Os mercados de previsão mostram uma perturbação desigual em vez de desemprego em massa imediato. Os previsores esperam que o mercado de trabalho mais amplo continue funcional nos próximos anos, embora vejam um risco significativo de condições de emprego mais fracas para grupos específicos.
A preocupação está nos trabalhos de nível inicial e altamente automatizáveis. Recém-formados podem ter dificuldades à medida que a IA reduz a demanda por trabalhadores juniores do conhecimento, enquanto funcionários de call center, tradutores, profissionais de software e outros trabalhadores que executam tarefas digitais rotineiras enfrentam maior risco de deslocamento.
Para mais detalhes, leia o que os mercados de previsão projetam sobre a perda de empregos relacionada à IA.
Análise de exposição à IA e mercado de trabalho de Karpathy
Nota: O gráfico acima mostra a exposição à IA versus o salário mediano em 340 ocupações dos EUA. Cada ponto é uma ocupação. O eixo horizontal mostra a pontuação de exposição à IA de Karpathy (0-10), o eixo vertical mostra o salário mediano anual (em escala logarítmica) e a cor indica o supergrupo ocupacional do BLS. O tamanho do ponto mostra o emprego em 2024.
Em março de 2026, o pesquisador de IA Andrej Karpathy (OpenAI cofundador e ex-diretor de IA da Tesla) publicou um conjunto de dados que pontua 342 ocupações dos EUA em uma escala de exposição à IA de 0 a 10, com base em dados do Occupational Outlook Handbook do Bureau of Labor Statistics, que abrange cerca de 143 milhões de empregos nos EUA.1
Karpathy enquadrou o projeto como uma ferramenta de desenvolvimento para explorar visualmente os dados do BLS, em vez de um artigo de pesquisa formal. A metodologia mostrou que a descrição de cada ocupação do BLS foi passada a um modelo de linguagem de grande porte (Gemini Flash) juntamente com uma rubrica de pontuação, que produziu uma pontuação de 0 a 10 e uma justificativa escrita para cada emprego.
Cada ocupação foi avaliada em um único eixo de exposição à IA que captura dois efeitos:
- Automação direta: A quantidade de trabalho que a IA pode realizar por conta própria
- Produtividade indireta: O quanto a IA aumenta a produção do trabalhador, potencialmente reduzindo o número de funcionários necessários.
A rubrica aplica uma heurística central: se um trabalho pode ser executado inteiramente de um escritório doméstico em um computador (escrever, programar, analisar, comunicar-se), a exposição é inerentemente alta (acima de 7). Trabalhos que exigem presença física, destreza manual ou navegação imprevisível no mundo real pontuam menos.
Os resultados mostraram que a exposição média ponderada em todas as 342 ocupações é 4.9 de 10. No entanto, a distribuição é desigual:
- Funções com salário acima de US$ 100.000 por ano têm exposição média de 6.7/10.
- Funções com salário abaixo de US$ 35.000 por ano têm exposição média de 3.4/10.
- As ocupações com maior pontuação são transcritores médicos (10/10), representantes de atendimento ao cliente (9/10), desenvolvedores de software (9/10), escriturários contábeis (9/10) e paralegais (9/10).
- As pontuações mais baixas são de zeladores, telhadistas, operários da construção civil e auxiliares de saúde domiciliar (todos de 1 a 2/10).
Aproximadamente 42% dos trabalhadores dos EUA estão em ocupações com pontuação 7 ou superior, representando cerca de 59.9 milhões de empregos e US$ 3.7 trilhões em salários anuais. No entanto, esses resultados devem ser vistos com cautela, pois as definições de emprego não são perfeitas e, historicamente, tem sido difícil estimar quais empregos seriam impactados pela tecnologia.
Quais são as implicações?
- As funções administrativas e de escritório têm exposição média de cerca de 8/10 em todos os níveis, independentemente do salário ou cargo.
- Por outro lado, a saúde apresenta uma distribuição variada: funções práticas (auxiliares de enfermagem, higienistas dentais, fisioterapeutas) pontuam 2–3/10, enquanto funções de processamento de informações no mesmo setor (transcritores médicos, especialistas em registros médicos, tecnólogos em informação de saúde) pontuam 8–10/10.
- Médicos e cirurgiões (US$ 239.200 de mediana) pontuam 5/10, abaixo de advogados (US$ 151.160; 8/10) e desenvolvedores de software (US$ 131.450; 9/10) em níveis salariais semelhantes. O fator de proteção é o componente físico e presencial do trabalho.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
O estudo “Forecasting the Economic Effects of IA, 2026” usa uma abordagem de previsão baseada em pesquisa em larga escala para coletar previsões quantitativas de economistas, especialistas em IA, superprevisores e do público em geral.
Os participantes forneceram previsões probabilísticas (medianas e intervalos de incerteza), atribuíram probabilidades a cada cenário de IA e avaliaram o impacto de diferentes respostas políticas. Os resultados mostram que:
Produtividade e crescimento econômico
Espera-se que a IA aumente a produtividade e o crescimento econômico, mas dentro de faixas plausíveis. Projeta-se que a produtividade total dos fatores (PTF) aumente de cerca de 1-2% para aproximadamente 2-2,5%.
Mesmo em cenários otimistas, os especialistas não preveem resultados extremos, como crescimento exponencial do PIB. Em vez disso, a IA é vista como um acelerador significativo, porém incremental, do desempenho econômico, em uma escala semelhante a mudanças tecnológicas passadas, em vez de uma ruptura econômica singular.
Efeitos no mercado de trabalho e na força de trabalho
Espera-se que o impacto mais significativo da IA seja no mercado de trabalho, particularmente por meio de uma queda na participação da força de trabalho, e não de um aumento do desemprego.
Projeta-se que a taxa de participação da força de trabalho (TPFT) caia de cerca de 62,6% em 2025 para cerca de 61% até 2030 e para apenas 55% até 2050.
É importante ressaltar que as próprias taxas de desemprego permanecem relativamente estáveis, o que sugere que as pessoas podem sair completamente da força de trabalho em vez de permanecer desempregadas.2
AIMultiple
Com o lançamento do Claude Code e dos modelos mais recentes das famílias Anthropic e Gemini, tenho visto:
- Melhorias contínuas nos benchmarks de modelos de IA
- Capacidade de automatizar processos como projetos de agência e consultoria. Eu não considerava isso automatizável antes dos LLMs.
A dinâmica competitiva e a melhoria dos modelos criarão uma corrida para automatizar e melhorar as margens. Como resultado, minha previsão é uma redução de mais de 90% nas atuais funções de colarinho branco até 2035. Essas funções são automatizáveis com os LLMs atuais e o arcabouço de agentes adequado, mas, como os processos empresariais são complexos, pode levar uma década para redesenhar e automatizar os processos.
Isso pode não levar a um “apocalipse de empregos”, pois o trabalho humano continuará sendo o gargalo e, graças à automação, precisaremos de mais trabalhadores humanos em tarefas que não são automatizadas.
No entanto, isso pode levar a níveis de emprego mais baixos, pois:
- Mudanças rápidas no trabalho a ser feito levariam ao desemprego de trabalhadores que não são flexíveis o suficiente para fazer a transição para novas funções.
- Os benefícios da maioria dos ganhos de produtividade desde a década de 1980 foram capturados pelos principais gestores e acionistas.3 Podemos esperar que eles se beneficiem também dessa onda de automação e a usem como alavanca para demissões.
Níveis de emprego mais baixos podem limitar o consumo, levar à depressão econômica e aumentar a instabilidade política.
Nossa situação atual é semelhante à das mudanças climáticas, em que ações fragmentadas até agora não conseguiram adiar uma catástrofe futura. A competição entre grandes potências e entre empresas tem o potencial de limitar a cooperação e nos levar ao subemprego.
Por que automatizar a maior parte do trabalho de colarinho branco levará tanto tempo?
Automatizar o trabalho automatizável em todas as empresas levará anos. Você não pode atribuir nada significativo a um recém-chegado à empresa e não pode esperar que os LLMs trabalhem como funcionários capazes. As empresas precisarão redesenhar o trabalho e investir em modelos de harness para implementar a automação. Esse é um trabalho específico de cada empresa, semelhante à transformação digital, que levará anos.
Goldman Sachs
A Goldman Sachs Research projeta, em 2025, que o impacto da IA no emprego geral será leve e de curta duração, em vez de causar perdas de empregos generalizadas e de longo prazo. Eles estimam que a taxa de desemprego pode subir cerca de 0,5% durante a transição, à medida que os trabalhadores deslocados pela IA buscam novas funções, refletindo atrito de curto prazo em vez de desemprego estrutural.
Em termos de risco de deslocamento de empregos, cerca de 2,5% do emprego nos EUA estaria em risco de deslocamento devido aos ganhos de eficiência da IA, com uma estimativa mais ampla, mas ainda limitada, de 6–7% de deslocamento se a IA for amplamente adotada.
A Goldman Sachs também prevê que a IA generativa poderá aumentar a produtividade do trabalho em aproximadamente 15% quando totalmente integrada nos mercados desenvolvidos, gerando pequenos aumentos temporários do desemprego durante os períodos de adoção.
Além disso, a análise avaliou mais de 800 ocupações e identificou as mais vulneráveis à IA. Essas funções incluem programadores de computador, contadores e auditores, assistentes jurídicos e administrativos e representantes de atendimento ao cliente, enquanto funções como controladores de tráfego aéreo, CEOs, radiologistas, farmacêuticos e clérigos são identificadas como as de menor risco.4
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, cientista da computação ganhador do Prêmio Nobel e conhecido como o “padrinho da IA”, alertou que a inteligência artificial aumentará o desemprego ao mesmo tempo em que impulsiona lucros maiores, resultado que ele atribui ao capitalismo, e não à tecnologia em si, em 2025. Ele observou que, embora as demissões em massa ainda não tenham se materializado, a IA está reduzindo as oportunidades de nível inicial.
Hinton vê a saúde como um dos poucos setores que podem se beneficiar, pois os ganhos de eficiência para os médicos ampliariam o acesso ao atendimento. No entanto, ele descartou a renda básica universal como inadequada para lidar com a perda de dignidade e propósito ligada ao trabalho.
Ele também alertou sobre riscos de longo prazo, estimando uma chance de 10–20% de que a IA possa representar uma ameaça existencial por meio de superinteligência incontrolável ou uso indevido por agentes mal-intencionados, ao mesmo tempo em que criticou os fracos esforços regulatórios nos Estados Unidos.5
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
De acordo com a pesquisa “Measuring the Occupational Implications of Generative IA” da Microsoft em 2025, as ocupações variam amplamente em sua suscetibilidade à IA, com alguns empregos significativamente mais propensos a serem afetados do que outros.
O estudo classifica as funções com base em uma pontuação de aplicabilidade da IA que combina:
- A quantidade do trabalho que a IA pode fazer (cobertura)
- O quão completamente ela pode executar essas tarefas (completude).
- A variedade de tarefas que ela pode lidar (escopo).
Empregos como intérpretes, tradutores, historiadores e representantes de atendimento ao cliente obtiveram pontuação mais alta, o que significa que a IA pode executar a maior parte do trabalho deles de forma eficaz, especialmente em tarefas com muita comunicação ou texto.
Por outro lado, ocupações como auxiliares de enfermagem, lavadores de louça, telhadistas e auxiliares cirúrgicos pontuaram próximo de zero, indicando que a IA atualmente não é capaz de assumir suas responsabilidades principalmente físicas, práticas ou com forte interação humana.
Isso sugere que, embora a IA esteja avançando rapidamente na automação do trabalho cognitivo e digital rotineiro, ela continua limitada na substituição de funções que exigem destreza, inteligência emocional ou adaptabilidade ao mundo real.6
Eric Schmidt
Dr. Schmidt (ex-CEO do Google) previu que a IA fará a maior parte do trabalho de programação em 2025.
Ferramentas que usam aprendizado por reforço e planejamento estão evoluindo rapidamente. Esses sistemas podem escrever, depurar e otimizar código melhor do que a maioria dos humanos, especialmente para tarefas rotineiras ou complexas, porém repetitivas.
Também se espera que a IA atinja o nível dos melhores matemáticos pós-graduados em um futuro próximo. Schmidt explica que os modelos de IA agora operam bem no raciocínio matemático porque a matemática tem uma linguagem estruturada mais simples. Com ferramentas como a prova de teoremas Lean, a IA pode resolver e verificar problemas matemáticos complexos.7
Dario Amodei
Dario Amodei (CEO da Anthropic) alertou em 2025 que a IA poderia eliminar 50% de todos os empregos de colarinho branco de nível inicial nos próximos cinco anos, potencialmente elevando as taxas de desemprego dos EUA para 10–20%.8
Chamando-o de possível “banho de sangue no colarinho branco”, Amodei enfatizou que muitos ainda desconhecem o poder disruptivo de curto prazo da IA. No entanto, ele recuou parcialmente recentemente ao mencionar o paradoxo de Jevons.9
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee ecoou a preocupação de Amodei em 2025 ao validar a projeção de que a IA poderia deslocar 50% dos empregos até 2027.
Como uma voz proeminente na área, sua concordância acrescenta credibilidade à estimativa de que a perda de empregos causada pela IA poderá em breve impactar metade da força de trabalho global. Embora sua declaração seja breve, ela ressalta o crescente consenso entre os especialistas de que a IA pode remodelar o emprego de forma muito mais agressiva do que as mudanças tecnológicas anteriores.10
Fundo Monetário Internacional (FMI)
O FMI estimou que 300 milhões de empregos em tempo integral em todo o mundo poderiam ser afetados pela automação relacionada à IA em 2024.
No entanto, enfatizou que a maioria passará por transformação em nível de tarefas, em vez de perda total. Em países de alta renda, economias com forte peso de serviços tornam a força de trabalho especialmente exposta.
O relatório classificou os efeitos da IA em três categorias: tarefas automatizáveis (rotineiras, baseadas em regras), aumentáveis (orientadas por julgamento) e não afetadas. Espera-se que dois terços dos empregos passem por automação parcial. Ele enfatizou a complementaridade entre IA e trabalho humano, particularmente na tomada de decisão, no reconhecimento de padrões e na recuperação de conhecimento.
O relatório também destacou a necessidade urgente de requalificação, projetando que mais de 40% dos trabalhadores precisarão de atualização significativa de habilidades até 2030. Os setores jurídico, financeiro e de seguros passarão pela transformação mais significativa; educação e saúde permanecerão relativamente resistentes devido à dependência de interação humana e processos complexos.11
GPTs e a força de trabalho dos EUA (Eloundou et al.)
Um estudo de 2023 sobre os efeitos da IA generativa e dos large language models concluiu que 80% da força de trabalho dos EUA poderia ter pelo menos 10% de suas tarefas afetadas.
Para cerca de 19% dos trabalhadores, pelo menos metade de suas tarefas diárias poderá ser interrompida.
As funções mais expostas incluem redatores, especialistas em relações públicas, secretários jurídicos, matemáticos e preparadores de impostos, todas exigindo extenso trabalho baseado em linguagem ou lógica.
Diferentemente da automação passada, que visava principalmente o trabalho de colarinho azul, os LLMs estão prestes a transformar profissões mais bem remuneradas e com alto nível educacional em vários setores. Seu impacto é independente da infraestrutura física, ampliando a escala do deslocamento potencial.12
Eric Dahlin
Uma pesquisa de 2021 do sociólogo Eric Dahlin descobriu que aproximadamente 14% dos americanos relataram ter perdido seus empregos para robôs.
Apesar dessa taxa real modesta, a percepção pública estava significativamente inflada: aqueles não afetados acreditavam que 29% tinham perdido seus empregos para a automação, enquanto os deslocados estimavam a taxa em 47%.
Essa lacuna entre percepção e experiência reflete profunda ansiedade em relação ao impacto da IA, mesmo quando as taxas reais de perda de empregos permanecem mais baixas do que muitas vezes se supõe.
A inclusão de robôs em contextos não industriais (aeroportos, bibliotecas, cuidados com idosos) no estudo destacou ainda mais o alcance da IA em diferentes setores da vida e do trabalho.
Figura 1: O gráfico ilustra que os entrevistados superestimaram significativamente a probabilidade de perda de empregos causada por robôs, com percepções variando de 29% a 47%, em comparação com a taxa real de aproximadamente 14%.13
PwC
A pesquisa global de CEOs da PwC em 2019 descobriu que 42% dos CEOs acreditam que a IA deslocará mais empregos do que criará, enquanto 39% discordam, refletindo uma perspectiva dividida.
As preocupações com perda de empregos são maiores na região Ásia-Pacífico, especialmente na China, onde 88% dos CEOs esperam deslocamento líquido de empregos. O relatório destaca uma lacuna persistente de habilidades, com 55% citando a incapacidade de inovar devido à falta de habilidades essenciais.
A maioria dos CEOs (46%) considera a requalificação e o aprimoramento de habilidades a solução mais eficaz. Apesar de 85% concordarem que a IA mudará significativamente os negócios em cinco anos, 10% a adotaram em escala, impedidos pela escassez de talentos e pelos desafios de dados.14
OECD Study
Um estudo da OCDE em 2016 descobriu que 9% dos empregos do Reino Unido estavam em alto risco de automação, mas que 35% passariam por uma transformação radical nas duas décadas seguintes.
Essa conclusão sugere que os temores de desemprego em massa podem ser exagerados e que mudanças significativas têm mais probabilidade de ocorrer por meio da evolução dos empregos e da requalificação, em vez da eliminação generalizada.15
Bowles
Com base na metodologia de Frey e Osborne, Bowles estimou no estudo “EU Jobs Risk” que 54% dos empregos na União Europeia estavam em risco de informatização em 2014.
Isso enfatizou como o impacto da IA se estende além das fronteiras dos EUA e levantou questões sobre como as diferenças regionais nas proteções trabalhistas e nos sistemas educacionais podem moldar os resultados da disrupção tecnológica.16
Frey & Osborne
Em um dos primeiros grandes estudos acadêmicos sobre perda de empregos por IA, Frey e Osborne estimaram em 2013 que 47% dos empregos dos EUA estavam em risco de informatização. Sua pesquisa classificou as ocupações com base em sua suscetibilidade ao aprendizado de máquina e à automação.
Esse trabalho inicial ajudou a enquadrar debates posteriores sobre o futuro do emprego, chamando a atenção para como as tarefas, e não empregos inteiros, são automatizadas, suscitando discussões matizadas sobre reestruturação de tarefas e transição de habilidades.17
Outras questões-chave sobre perdas de empregos
- E quanto ao Paradoxo de Jevons? À medida que o custo da inteligência de máquina diminui, mais inteligência de máquina será consumida. No entanto, a inteligência humana continua cara e a demanda por inteligência humana provavelmente estagnará se as máquinas puderem trabalhar de forma autônoma.
- As perdas atuais de empregos se devem à IA? O excesso de contratações da era da pandemia provavelmente é o culpado, pois as empresas ainda estão nos estágios iniciais da transformação por IA. Especialistas estão chamando isso de lavagem de redundância por IA.18
Visões de que a IA levará à criação líquida de empregos
Sam Altman
O CEO da OpenAI, Sam Altman, adotou uma visão menos alarmista sobre as perdas de empregos causadas pela IA em 2026. Embora tenha alertado anteriormente que a IA poderia substituir muitos empregos existentes e eliminar algumas categorias de emprego, ele agora argumenta que um “apocalipse de empregos” em larga escala é improvável no curto prazo.19
A visão revisada de Altman baseia-se em três observações:
- A adoção da IA ainda está em seus estágios iniciais: Embora os modelos de IA tenham se tornado altamente capazes, muitas empresas ainda estão aprendendo a integrá-los aos fluxos de trabalho, medir ganhos de produtividade e gerenciar riscos relacionados à segurança e à confiabilidade.
- Os adotantes mais agressivos de IA podem não estar cortando mais empregos: Em uma entrevista de junho de 2026, Altman argumentou que as empresas que adotaram a IA mais profundamente também estão entre as que mais contratam. Ele sugeriu que algumas empresas que citam a IA como motivo para demissões podem estar usando a tecnologia como uma explicação conveniente para cortes que fariam de qualquer maneira, em vez de refletir o impacto direto da adoção da IA.20
- A interação humana continua importante: Altman observa que muitos empregos envolvem mais do que apenas concluir tarefas. Eles também envolvem comunicação, confiança, julgamento e colaboração, que as pessoas podem não querer terceirizar totalmente para a IA.21
No entanto, Altman não descarta o impacto de longo prazo da IA no trabalho. Ele espera que as empresas sejam reorganizadas em torno da IA, especialmente à medida que os agentes de IA se tornam mais capazes e as empresas se adaptam a ciclos tecnológicos mais rápidos. Sua posição atual sugere que a IA provavelmente remodelará empregos e fluxos de trabalho, mas a transição poderá ser mais gradual e complexa do que as previsões anteriores sugeriam.
HBR / Davenport & Srinivasan
Uma análise da Harvard Business Review de 2026 especulou que as empresas estão demitindo trabalhadores com base no potencial da IA, e não em seu desempenho demonstrado, uma vez que o desemprego geral nos EUA permanece relativamente baixo.22
Yale The Budget Lab
A análise de 2025 não encontrou um impacto material dos LLMs sobre os empregos com base na taxa de perdas de empregos, contratações e transições nos EUA.23
Fórum Econômico Mundial
O Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do Fórum Econômico Mundial, que pesquisou mais de 1.000 empregadores representando 14 milhões de trabalhadores em 55 economias, projetou que 92 milhões de empregos serão deslocados até 2030, enquanto 170 milhões de novos serão criados, um ganho líquido de 78 milhões de empregos. Espera-se que a IA e o processamento de informações afetem 86% das empresas até 2030. O relatório identificou o desenvolvimento de IA, a cibersegurança e a sustentabilidade como as categorias de funções de crescimento mais rápido.24
Jensen Huang
Na VivaTech 2025 em Paris, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, rebateu o alerta do CEO da Anthropic, Dario Amodei, de que a IA poderia substituir até metade dos empregos de escritório de nível inicial em cinco anos.
Huang rejeitou a ideia de que a IA é tão perigosa ou poderosa que apenas alguns selecionados deveriam desenvolvê-la, defendendo, em vez disso, um avanço aberto e responsável.
Embora tenha reconhecido que a IA transformará o local de trabalho, tornando alguns empregos obsoletos, ele enfatizou que maior produtividade normalmente leva a mais contratações, não menos, e criticou a narrativa movida pelo medo em torno do impacto da IA no emprego.25
Dilan Eren
Embora não tenha se concentrado em porcentagens, o professor Dilan Eren, da Ivey Business School, ofereceu uma crítica estrutural às empresas que, em 2025, respondem à IA eliminando funções juniores. Eren alertou que cortar cargos de nível inicial para economizar custos é uma “jogada exponencialmente ruim” que ameaça o pipeline interno de talentos.
Sem juniores, as organizações correm o risco de escassez de pessoal experiente nos próximos anos, especialmente com o declínio da mentoria e do aprendizado no local de trabalho. Eren instou as empresas a desenvolver estratégias que apoiem o desenvolvimento duplo: os juniores devem desenvolver experiência de domínio, enquanto os seniores devem se aperfeiçoar em IA.
Delegar todas as tarefas às máquinas, argumentou Eren, arrisca minar o julgamento e enfraquecer o aprendizado colaborativo dentro das empresas.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, CEO da Cognizant, argumentou em 2025 que a IA criará mais oportunidades de emprego, especialmente para recém-formados.
À medida que mais empresas adotam software avançado, ele espera um aumento na demanda por mão de obra qualificada.
De acordo com Kumar, a IA pode atuar como um multiplicador de forças, permitindo que os trabalhadores alcancem “mais por menos” enquanto eleva as expectativas, em vez de reduzi-las. 26
A IA realmente levou à perda de empregos?
Quatro estudos recentes, usando dados e métodos diferentes, chegam a conclusões visivelmente diferentes sobre a causa raiz das recentes perturbações no mercado de trabalho:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinam registros de seguro-desemprego dos EUA, 10.6 milhões de perfis do LinkedIn e 3 milhões de planos de curso. Eles mostram que o risco de desemprego em ocupações altamente expostas a LLMs, especialmente funções de computação e matemática, começou a subir no início de 2022, vários trimestres antes do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022.
A tendência, então, estabilizou-se após o lançamento em vez de acelerar. Os dados do LinkedIn mostram o mesmo timing: os formandos da coorte de 2021 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas do que as coortes anteriores.
Os autores apontam o aperto monetário, a correção das contratações de tecnologia pós-pandemia e a mudança no imposto de P&D como prováveis fatores. Eles também constatam que os formandos com currículos mais expostos à IA ganharam salários mais altos e encontraram empregos mais rapidamente após o ChatGPT, de modo que a educação relevante para LLMs manteve seu valor.27
Dominski & Lee (2025) argumentam que os estudos existentes usam pontuações estáticas de exposição à IA, enquanto a capacidade continua a evoluir. Eles constroem um framework de exposição em cinco estágios (ML pré-ChatGPT, primeiros LLMs, multimodal, reasoning models, IA agêntica) e pedem ao GPT-4o e ao Claude 3.5 Sonnet para pontuar novamente cada tarefa do O*NET em cada estágio.
Ao vincular essas pontuações dinâmicas aos dados da CPS, eles constatam que maior exposição à IA se correlaciona com menor emprego, maior desemprego e jornadas mais curtas.
Os efeitos são maiores para trabalhadores com menos de 30 e mais de 50 anos, bem como para trabalhadores com formação universitária. As ocupações com forte raciocínio são as mais atingidas, enquanto as ocupações físicas manuais são pouco afetadas.28
Brynjolfsson, Chandar & Chen (nov. de 2025), “Canaries in the Coal Mine”, usaram dados de folha de pagamento da ADP que cobrem milhões de trabalhadores mensalmente. De acordo com os resultados, os trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas à IA tiveram quedas acentuadas de emprego: os desenvolvedores de software dessa faixa etária caíram quase 20% em relação ao pico do final de 2022.
Depois de controlar por efeitos fixos de empresa e tempo, o mesmo grupo apresentou um declínio relativo de 16% no emprego no quintil mais exposto em comparação com o menos exposto.
Os resultados se mantiveram quando os autores excluíram ocupações de tecnologia, excluíram empresas de TI e dividiram a amostra por viabilidade de teletrabalho, proporção de formação universitária e exposição à taxa de juros. A explicação deles é que a IA substitui o conhecimento codificado que os trabalhadores jovens e a educação formal fornecem, ao mesmo tempo em que complementa o conhecimento tácito que vem com a experiência.29
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (set. de 2025), utilizaram diferenças em diferenças sintéticas em dados da CPS de janeiro de 2010 a agosto de 2025. Eles relatam o resultado oposto: as ocupações de alta exposição ganharam cerca de US$ 89 por semana em rendimentos reais de janeiro de 2010 após o ChatGPT, enquanto o efeito no desemprego foi de cerca de 0,2% pontos percentuais.
A interpretação deles é que os LLMs funcionam como complementos de curto prazo que aumentam a produtividade, e que o ajuste ocorre por meio dos salários, e não do emprego.30
Então, a IA causou perdas de empregos?
Uma resposta razoável no início de 2026 é que, para a força de trabalho como um todo, ainda não há um sinal agregado claro. Dois dos quatro estudos encontram essencialmente zero efeito no desemprego em nível de ocupação. Para trabalhadores de 22 a 25 anos em ocupações altamente expostas, a resposta provavelmente é sim, pelo menos em parte, porque as evidências da ADP sobrevivem aos controles de empresa-tempo, à exclusão de empresas de tecnologia e à subamostra não teletrabalhável.
Quanto aos salários, as evidências são mistas e podem refletir ganhos para trabalhadores experientes ao lado da redução na contratação de juniores. Quanto ao timing, Frank e coautores mostram que parte da deterioração em ocupações expostas à IA já estava em andamento no início de 2022, de modo que atribuir todo o enfraquecimento de 2022 a 2025 aos LLMs exagera o argumento.
Em resumo, é plausível que a IA tenha começado a deprimir a contratação de nível inicial em ocupações altamente expostas, mas ainda não produziu perdas agregadas visíveis de emprego ou salários. Uma parcela significativa do que parece ser deslocamento por IA reflete aperto monetário, correções de excesso de contratações da era da pandemia e fraqueza mais ampla no mercado de nível inicial. Se esse quadro mudará à medida que as capacidades agênticas chegarem é a preocupação substantiva que anima a maioria das previsões que mencionamos anteriormente, e continua sendo uma questão empírica em aberto.
O que os mercados de previsão projetam sobre a perda de empregos relacionada à IA
Manifold Market
Manifold é uma plataforma comunitária de previsão onde os participantes negociam com base nos resultados de perguntas do mundo real.
- Um mercado da Manifold com 27 participantes foi resolvido como “Não” sobre se a inteligência artificial estaria diretamente ligada a um aumento de pelo menos 5 pontos percentuais na taxa de desemprego dos EUA até o final de 2025.31
- 194 participantes previram se alguns engenheiros de software dos EUA sofreriam redução de renda, segurança no emprego ou oportunidades de contratação por causa da IA até o final de 2025. O mercado foi resolvido como “Sim”, com base na exigência de que pelo menos três reportagens de veículos respeitáveis documentassem tais efeitos.32
- 10 participantes resolveram “Não” sobre se uma empresa da Fortune 500 substituiria a maior parte ou toda a sua força de trabalho de atendimento ao cliente por IA até 2026. O resultado não descarta a automação parcial, mas o limiar mais exigente do mercado de substituir a maior parte ou toda a força de trabalho não foi atingido.33
Em agosto de 2026:
- 174 participantes atribuíram uma probabilidade de 25% de que a IA fizesse a taxa de desemprego dos EUA ultrapassar 10% antes de 2030.34
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 19% de que a IA causasse desemprego em massa nos Estados Unidos até 2030.35
- 43 participantes atribuíram uma probabilidade de 61% de que o mercado de trabalho permanecesse “bem” em relação às perdas de empregos relacionadas à IA e ao desemprego nos próximos anos.36
- 11 participantes previram uma probabilidade de 79% de que a IA causasse uma grande redução no emprego de tradutores e intérpretes até o final de 2027. Isso sugere uma confiança relativamente forte da comunidade de que as ocupações relacionadas a idiomas sofrerão deslocamento mensurável antes do mercado de trabalho geral.37
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 81% de que a IA substituísse a maioria dos trabalhadores de call center até 2030. Essa estava entre as probabilidades mais altas nos mercados revisados.38
- 7 participantes previram qual ocupação teria a maior porcentagem de funções substituídas pela IA até o final de 2026. O mercado atribuiu 38% para ocupações “outras”, 34% para atendimento ao cliente, 10% para engenheiros de software, 8% para assistentes administrativos e 5% cada para motoristas de caminhão e pesquisadores.39
- 8 participantes previram que aproximadamente 34% de 11 ocupações selecionadas sofreriam um déficit de emprego de pelo menos 15% que poderia plausivelmente ser atribuído à IA até 2031.40
Mercado de Previsões Kalshi
Kalshi é uma bolsa de contratos de eventos regulada nos EUA, onde os participantes negociam contratos vinculados a resultados especificados. As páginas públicas de mercado da Kalshi informam o volume total de negociação em dólares, mas não fornecem o número de participantes únicos.
- Em junho de 2026, um mercado da Kalshi que perguntava se a IA seria o principal motivo declarado para os cortes de empregos nos EUA em maio foi resolvido como “Sim”. O mercado registrou aproximadamente US$ 36.552 em volume de negociação e usou o relatório mensal de cortes de empregos da Challenger, Gray & Christmas como fonte de resolução.41
- Em julho de 2026, o mercado equivalente (aproximadamente US$ 2.919 foram negociados) para cortes de empregos em junho também foi resolvido como “Sim”.42
Em agosto de 2026:
- O mercado em andamento atribuiu uma probabilidade de 58% de que a IA fosse o principal motivo declarado para os cortes de empregos nos EUA durante julho. O mercado registrou aproximadamente US$ 1.453 em volume de negociação.43
- Os traders da Kalshi atribuíram uma probabilidade de 15% de que o “cenário Citrini” ocorreria até julho de 2028, com aproximadamente US$ 25.9 milhões em volume de negociação. A aposta Citrini é uma aposta de que a rápida adoção da IA causará demissões em massa, desemprego e declínio econômico mais amplo até 2028.44
Previsões da comunidade Metaculus
As previsões da comunidade Metaculus agregam estimativas de previsores individuais, enquanto seu Labor Automation Forecasting Hub se concentra especificamente em como a IA pode afetar o emprego, as ocupações e os indicadores do mercado de trabalho.
Em agosto de 2026:
- 26 previsores estimaram que sistemas de IA capazes de executar empregos do início ao fim substituiriam 17,8% dos trabalhadores atuais até 2030. O intervalo de previsão exibido variou de aproximadamente 9,1% a 25,7%.45
- 49 previsores contribuíram para a previsão subjacente do emprego geral nos EUA após considerar o deslocamento relacionado à IA e outros efeitos no mercado de trabalho. A comunidade previu que o emprego estaria 1,9% abaixo do nível de 2025 em 2030 e 4,4% abaixo em 2035.46
- 61 previsores atribuíram uma probabilidade de 24% de que o desemprego entre os recém-formados universitários dos EUA atingisse pelo menos 20% por três meses consecutivos antes de 2030.47
- O Labor Automation Forecasting Hub da Metaculus previu que alguns dos maiores declínios de emprego até 2035 ocorreriam entre especialistas financeiros, desenvolvedores de software e advogados e auxiliares jurídicos, com queda de 14,1%.46
Desenvolvimentos recentes: impacto da IA nos empregos
Coletamos dados de 2023, após o lançamento do ChatGPT, para mostrar como a IA afetou as demissões no setor de tecnologia. O gráfico acima acompanha o número cumulativo de empregos afetados por demissões em que as empresas citaram diretamente a IA, a automação ou a reestruturação impulsionada pela IA, ou em que reportagens confiáveis vincularam os cortes a mudanças relacionadas à IA.
A tendência mostra um aumento modesto até 2023 e 2024, seguido por uma forte aceleração em 2025 e 2026, à medida que mais empresas reorganizaram equipes, reduziram funções de suporte ou operacionais e redirecionaram recursos para prioridades voltadas à IA.
Várias grandes empresas citaram explicitamente a IA ao anunciar cortes de empregos:
- A GitLab começou uma reestruturação para achatar a gestão, reduzir sua presença geográfica em até 30% e reconfigurar processos internos com agentes de IA, com a maior parte das economias reinvestida em sua estratégia de “era agêntica”.48
- A Intuit cortou 17% de sua força de trabalho (cerca de 3.000 funcionários) para redirecionar recursos para apostas essenciais, incluindo IA.49
- A Cisco cortou quase 4.000 empregos (cerca de 5% de sua força de trabalho) para transferir investimentos para IA, cibersegurança, silício e óptica.50
- A Cloudflare reduziu sua força de trabalho em mais de 1.100 funcionários, afirmando que a IA tornou funções obsoletas.51
No entanto, alguns especialistas argumentam que a IA está sendo usada como uma justificativa conveniente. Fabian Stephany, do Oxford Internet Institute, observou que muitas empresas contrataram em excesso durante a pandemia, e as demissões atuais podem refletir uma correção do mercado, em vez de um deslocamento real impulsionado pela IA.52
O futuro dos empregos de nível inicial
Embora a ansiedade dos recém-formados em relação à IA seja compreensível, a queda drástica de 67% nas vagas para recém-formados no Reino Unido desde 2022 (43% nos EUA) parece ser impulsionada principalmente pela incerteza econômica, normalização pós-COVID e aceleração da terceirização no exterior, e não pelo deslocamento causado pela IA.
Para trabalhadores de 22–25 anos, a pesquisa de impactos no mercado de trabalho da Anthropic constata que menos jovens estão começando empregos em ocupações altamente expostas à IA em comparação com ocupações de baixa exposição. A taxa de obtenção de emprego nessas funções caiu cerca de 14% em comparação com 2022 (estimativa conjunta pós: −14.3, EP = 7.2), embora os autores afirmem que o resultado é apenas marginalmente estatisticamente significativo. Eles também não encontraram declínio semelhante para trabalhadores com mais de 25 anos.53
De acordo com um artigo recente do Financial Times, os empregos caíram acentuadamente mesmo em setores de baixa exposição à IA, como RH (77%) e engenharia civil (55%), sugerindo que fatores econômicos mais amplos estão em jogo.
David Autor, do MIT, aponta a turbulência política e os cortes governamentais como fatores mais significativos, enquanto o economista-chefe do LinkedIn enfatiza a incerteza macroeconômica como a causa principal.
Embora a IA provavelmente transforme o trabalho nos próximos anos, as evidências atuais mostram correlações fracas entre ocupações vulneráveis à IA e perdas reais de empregos; alguns campos expostos à IA, como a contabilidade, estão experimentando crescimento no emprego jovem.
Os verdadeiros desafios parecem ser as pressões econômicas tradicionais: inflação, taxas de juros mais altas, incerteza empresarial e offshoring acelerado viabilizado pelos recursos de trabalho remoto. Isso torna prematura a narrativa de que “a IA está matando os empregos de recém-formados”, apesar das legítimas preocupações futuras com a disrupção tecnológica.54
Iniciativas de pesquisa para entender o impacto da perda de empregos por IA
Anthropic lança o Economic Futures Program para tratar do impacto da IA na força de trabalho
A Anthropic lançou o Economic Futures Program, uma nova iniciativa criada para explorar os efeitos econômicos da inteligência artificial, particularmente seu impacto sobre empregos, produtividade e criação de valor de longo prazo. O programa visa fornecer insights baseados em dados e desenvolver propostas de políticas que tratem tanto dos riscos quanto das oportunidades que a IA apresenta para a economia global.
Respondendo aos riscos de deslocamento de empregos
Como resposta às previsões recentes do CEO Dario Amodei, o programa se concentra em entender essas mudanças e preparar-se para um impacto significativo na força de trabalho, incluindo a necessidade de requalificação nos setores afetados.
Os principais componentes do programa incluem:
- Bolsas de pesquisa: A Anthropic está oferecendo bolsas rápidas de até US$ 50.000 para estudos empíricos de curto prazo sobre o impacto econômico da IA. A pesquisa pode se concentrar nos efeitos no mercado de trabalho, nas mudanças de produtividade ou na criação de novas formas de valor.
- Fóruns de desenvolvimento de políticas: A Anthropic realizará simpósios em Washington, D.C., e na Europa para reunir ideias políticas de perspectivas diversas. Os tópicos incluem estratégias de requalificação, criação de empregos em economias impulsionadas pela IA e transições de fluxos de trabalho.
- Infraestrutura de dados: Com base em seu Economic Index, lançado no início deste ano, a Anthropic expandirá seus datasets para acompanhar o uso da IA e os efeitos de longo prazo nas estruturas econômicas e nas tendências de emprego.
O programa da Anthropic se concentra mais na possível perda de empregos e nas estratégias de mitigação. O Economic Futures Program reflete um esforço crescente entre as empresas de tecnologia para assumir a responsabilidade pela disrupção que ajudam a criar e apoiar um crescimento econômico inclusivo.
Esta iniciativa dá ênfase especial a entender as transições do mercado de trabalho, identificar áreas de requalificação e criar um framework para gerenciar o papel econômico em evolução da IA.55
Adicionar como fonte preferencialImplicações da IA em diferentes setores
A análise de dados administrativos de desemprego mostra que ocupações expostas à IA historicamente enfrentaram menor risco de desemprego do que as menos expostas. Essa vantagem diminuiu acentuadamente a partir do início de 2022, especialmente nas funções de computação e matemática, e não piorou visivelmente após o lançamento do ChatGPT.
Evidências de perfis do LinkedIn reforçam esse padrão para trabalhadores em início de carreira: os formandos das coortes de 2021–2023 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas e levaram mais tempo para encontrar o primeiro emprego do que as coortes anteriores, com lacunas surgindo antes do final de 2022.
Desacelerações semelhantes também aparecem ao comparar empregos de salários altos e médios, apontando para um aperto geral do mercado de trabalho de nível inicial, em vez de uma mudança exclusiva das funções expostas à IA.
Funções e setores mais expostos
Os setores que dependem de tarefas estruturadas executadas rotineiramente por humanos enfrentam o maior risco. Funções administrativas, jurídicas, financeiras e de processamento de dados estão entre as mais vulneráveis.
De acordo com a pesquisa de impactos no mercado de trabalho da Anthropic, as ocupações individuais mais expostas incluem programadores de computador (74,5%), representantes de atendimento ao cliente (70,1%), digitadores de entrada de dados (67,1%), especialistas em registros médicos (66,7%) e analistas de pesquisa de mercado (64,8%).
Esses empregos normalmente são fáceis de automatizar usando sistemas e ferramentas de IA. Tarefas que envolvem padrões previsíveis ou seguem regras fixas são as mais suscetíveis a erros. Os cargos de nível inicial, particularmente para trabalhadores jovens, correm alto risco de serem eliminados.
Por exemplo, um estudo investigou a adoção do Google Translate em várias regiões entre 2010 e 2023. Os resultados indicam que áreas com maior uso tiveram crescimento mais lento nos empregos de tradutores e intérpretes, com o crescimento do emprego caindo cerca de 0.7 pontos percentuais para cada aumento de um ponto percentual na adoção.56
Figura 2: O gráfico mostra o interesse mensal no Google Trends para dois termos de busca: “translator” e “Google Translate”.57
Os efeitos vão além da profissão de tradução, pois as vagas que exigem habilidades em idiomas estrangeiros cresceram mais lentamente em regiões de alta adoção, especialmente para idiomas amplamente usados, como espanhol, chinês e alemão.
Embora as habilidades linguísticas continuem mais relevantes em áreas técnicas como TI e engenharia, as evidências gerais sugerem que a melhoria da tradução automática está gradualmente reduzindo a dependência dos empregadores de trabalhadores bilíngues, com implicações para a educação, os mercados de trabalho e o comércio global de serviços.
Impacto desigual entre os setores
Saúde e educação estão menos expostas devido à complexidade da interação humana exigida. Esses setores são mais resistentes à automação e aos large language models.
Automação parcial vs. deslocamento total
Nem todas as perdas de empregos resultarão em desemprego total. Em muitos casos, a IA automatizará tarefas dentro das funções, em vez de eliminar empregos inteiros.
Espera-se que cerca de dois terços das funções atuais passem por mudanças no nível das tarefas. Os trabalhadores precisarão se ajustar a novas responsabilidades que exigem tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade. Essa automação parcial ainda cria pressão para que os trabalhadores se adaptem rapidamente.
Variação econômica e geográfica
O impacto da inteligência artificial variará conforme a região. Economias de alta renda com mercados de trabalho voltados a serviços estão mais expostas. Mercados emergentes podem enfrentar desafios devido ao acesso limitado à infraestrutura digital e a menos recursos para requalificar a força de trabalho. As diferenças nas respostas políticas locais influenciarão como o impacto da IA se desdobrará no mundo.
Quais são as percepções dos próprios trabalhadores?
Divergência entre percepção e realidade
A percepção pública das perdas de empregos é maior do que os números reais relatados. Embora o deslocamento real permaneça abaixo de 15% nos últimos anos, os trabalhadores acreditam que uma parcela maior da força de trabalho foi afetada.
Isso reflete uma ansiedade crescente em relação ao impacto da IA e ao futuro do emprego, apesar de os dados reais mostrarem um ritmo de mudança mais lento.
Respostas regulatórias e equívocos sobre perdas de empregos impulsionadas pela IA
A Lei de Clareza sobre Impactos de Empregos Relacionados à IA, apresentada pelos senadores Mark Warner e Josh Hawley, exigiria que empresas e agências federais relatassem o número de demissões diretamente atribuíveis à inteligência artificial.
Embora a proposta vise aumentar a transparência sobre o papel da IA nas mudanças de emprego, sua premissa central pode ser equivocada: a maioria das ferramentas de IA está incorporada em fluxos de trabalho mais amplos, tornando extremamente difícil determinar se uma perda de emprego foi causada explicitamente pela IA ou por melhorias regulares de produtividade ou pressões empresariais mais amplas.
Os sistemas existentes de acompanhamento do trabalho monitoram a dinâmica do emprego, o que significa que o projeto de lei adiciona burocracia desnecessária, ao mesmo tempo em que corre o risco de estigmatizar a adoção da IA e desencorajar as empresas a usar ferramentas que poderiam aumentar a produtividade. Em vez disso, os formuladores de políticas devem se concentrar em melhorar a medição da adoção da IA, estudar os impactos reais nos fluxos de trabalho e na produtividade e apoiar a requalificação dos trabalhadores.58
Que tipos de empregos a IA criará?
Apesar do papel da IA na redução de certos setores de emprego, também se espera que ela gere oportunidades substanciais em campos técnicos e adjacentes. Funções como engenheiros, engenheiros forward-deployed, engenheiros de soluções e engenheiros de campo estão cada vez mais em demanda, à medida que as organizações buscam apoio para integrar e otimizar sistemas de IA.
O conselho que afirma que “ciência da computação é desnecessária porque a IA escreverá todo o código” é fundamentalmente falho. Embora os LLMs possam automatizar tarefas específicas de codificação, a abstração sempre foi central na engenharia de software. O valor central não está em digitar código, mas em determinar o que construir e arquitetar sistemas que sejam eficientes, seguros e economicamente valiosos.
Além da engenharia, as funções que não são automatizáveis também estão posicionadas para crescer. À medida que a automação reduz os custos operacionais, as empresas podem entrar em novos mercados ou expandir os existentes, aumentando a demanda por funções como vendas e sucesso do cliente.
Implicações éticas e sociais do deslocamento de empregos pela IA
Principais desafios éticos
A implementação da IA no local de trabalho levanta questões éticas fundamentais que vão além de simples considerações econômicas. Esses desafios se concentram na justiça, na dignidade humana e nas obrigações morais das organizações que implantam tecnologias transformadoras que afetam meios de subsistência e comunidades.
Justiça distributiva e desigualdade: O deslocamento por IA afeta desproporcionalmente trabalhadores menos qualificados e comunidades marginalizadas, aumentando as disparidades socioeconômicas existentes.
Isso cria o potencial de uma força de trabalho dividida, em que funcionários ampliados pela IA ganham vantagens enquanto trabalhadores deslocados enfrentam perspectivas reduzidas.
A concentração dos benefícios da IA entre os proprietários de tecnologia, enquanto os custos recaem sobre populações vulneráveis, levanta questões fundamentais sobre a distribuição justa do progresso tecnológico.
Viés algorítmico e discriminação: Os sistemas de IA herdam vieses dos dados de treinamento, potencialmente ampliando práticas discriminatórias na contratação, avaliação e alocação de tarefas.
Essas decisões automatizadas afetam os resultados de emprego em escala sem mecanismos adequados de supervisão. Enfrentar o viés exige datasets diversificados, protocolos de detecção e auditoria regular dos sistemas de IA usados em contextos de emprego.
Autonomia humana: A adoção generalizada da IA desafia conceitos tradicionais de valor e propósito do trabalho. Os trabalhadores enfrentam riscos de degradação de habilidades e perda de identidade profissional à medida que tarefas cognitivas são automatizadas.
Preservar a agência humana significativa nos processos de trabalho continua essencial para manter a dignidade do trabalhador e garantir que a tecnologia aprimore, em vez de substituir, as capacidades humanas.
Transparência e responsabilização: Muitos sistemas de IA operam como “caixas-pretas”, obscurecendo os processos de tomada de decisão que afetam o emprego.
Essa opacidade complica a atribuição de responsabilidade quando os sistemas de IA produzem resultados prejudiciais. Frameworks claros de responsabilização e sistemas de IA explicáveis são necessários para manter a justiça e a confiança em aplicações relacionadas ao emprego.
Implicações sociais
Além dos impactos individuais no local de trabalho, o deslocamento de empregos impulsionado pela IA representa ameaças mais amplas à coesão social, à estabilidade econômica e à governança democrática.
Estabilidade política e social: O deslocamento em larga escala cria potencial de volatilidade política e agitação social, particularmente quando as comunidades percebem uma distribuição desigual dos benefícios tecnológicos.
Enfrentar essas preocupações exige políticas que distribuam amplamente os benefícios da IA pela sociedade. Essas políticas podem funcionar no contexto global, pois a distribuição de riqueza em um único país leva os ricos a migrar desse país.
Impacto intergeracional: O deslocamento de cargos de nível inicial interrompe os caminhos tradicionais de entrada na carreira para trabalhadores mais jovens. Isso afeta os modelos padrão de desenvolvimento profissional e pode criar barreiras ao avanço na carreira para novos entrantes na força de trabalho.
Caminhos alternativos para o desenvolvimento e avanço profissional precisam ser desenvolvidos para acomodar o papel da IA no local de trabalho.
Framework de implementação
Enfrentar os desafios éticos da IA exige abordagens estruturadas que equilibrem o avanço tecnológico com a responsabilidade social. Aqui estão alguns princípios para organizações e formuladores de políticas orientarem a implantação da IA e, ao mesmo tempo, proteger as comunidades e os trabalhadores afetados:
Engajamento das partes interessadas: As decisões de implantação da IA devem incorporar contribuições dos trabalhadores afetados, sindicatos, comunidades e organizações da sociedade civil.
As estruturas de governança devem incluir perspectivas diversas e manter diálogo contínuo sobre os impactos e os ajustes necessários.
Mitigação de danos: As organizações devem priorizar o aumento em vez da substituição quando viável, implementando transições graduais em vez de abruptas.
Distribuição de benefícios: Os ganhos de produtividade da IA devem se estender aos trabalhadores por meio de aumentos salariais, redução de jornada ou melhores condições, em vez de beneficiar apenas os donos do capital.
Mecanismos como participação nos lucros ou participação acionária dos trabalhadores podem ajudar a garantir a distribuição equitativa do valor gerado pela IA entre as partes interessadas.
Como aproveitar a IA para obter vantagem na força de trabalho?
Importância da requalificação
Até 2030, mais de 40% dos trabalhadores precisarão desenvolver novas habilidades para permanecer empregados. Segundo o FMI, 1 em cada 10 vagas em economias avançadas exige pelo menos uma nova habilidade, com a TI respondendo por mais da metade dessa demanda.59
A requalificação é especialmente importante para os jovens que estão entrando no mercado de trabalho, onde as oportunidades de nível inicial estão encolhendo. Os empregadores devem desenvolver estratégias que alinhem humanos e máquinas, em vez de substituí-los totalmente.
Riscos organizacionais de cortar funções juniores
As empresas que eliminam funções juniores para reduzir custos enfrentam riscos de longo prazo. Sem funcionários de nível inicial, as organizações perdem talentos futuros e enfraquecem as estruturas internas de treinamento.
A mentoria e o aprendizado no local de trabalho declinam, o que afeta a tomada de decisões e o conhecimento institucional. Embora a IA possa automatizar tarefas, depender exclusivamente de sistemas cria lacunas no desenvolvimento da força de trabalho.
Potencial de crescimento econômico
Apesar da preocupação generalizada, a inteligência artificial pode levar a ganhos econômicos de longo prazo. Estimativas sugerem que a IA pode aumentar o PIB global em 7%, compensando parcialmente as perdas de empregos.
Isso espelha tecnologias de propósito geral do passado que inicialmente deslocaram trabalhadores, mas acabaram criando novos empregos. No entanto, o desafio está em gerenciar a disrupção de curto prazo sem causar desemprego e instabilidade social.
Expectativas divergentes sobre o futuro
Alguns executivos esperam que a inteligência artificial crie mais oportunidades de emprego. À medida que as empresas aumentam a adoção, a demanda pode migrar para funções que envolvem desenvolvimento de IA, cibersegurança e sustentabilidade.
Esses empregos exigem novas habilidades e se alinham ao crescimento da IA, que continua a impactar a forma como as empresas operam. Por outro lado, muitos gestores ainda esperam cortes de empregos no curto prazo, indicando que as perspectivas permanecem divididas.
Perguntas frequentes
Com base na variedade de previsões de especialistas e em suas premissas subjacentes, uma projeção realista sugere:
15-25% dos empregos sofrerão disrupção significativa até 2027, 5-10% de deslocamento líquido de empregos após contabilizar a criação de novos empregos, deslocamento máximo de 60.000-275.000 empregos por ano em países como o Reino Unido, e as posições de nível inicial enfrentam o maior risco imediato, principalmente nos setores de colarinho branco.
O FMI enfatizou a complementaridade entre IA e trabalho humano, particularmente na tomada de decisão, no reconhecimento de padrões e na recuperação de conhecimento. Os trabalhadores precisarão de habilidades em tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade à medida que a IA automatiza mais tarefas rotineiras.
Mais de 40% dos trabalhadores precisarão de atualização significativa de habilidades até 2030, com ênfase em habilidades que complementam, em vez de competir com, as capacidades da IA.
Sim, várias novas funções estão surgindo. O Fórum Econômico Mundial projetou que as funções envolvendo desenvolvimento de IA, business intelligence, cibersegurança e sustentabilidade devem crescer.
A Goldman Sachs previu que a inteligência artificial poderá aumentar o PIB global em 7%, criando assim novas oportunidades e campos de trabalho, o que sugere que categorias totalmente novas de trabalho surgirão junto com a implementação da IA.
Pesquisas indicam que a IA está impactando categorias específicas de empregos mais do que outras. Por exemplo, o estudo “Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills” relata uma correlação significativa entre as tendências no emprego de tradutores e os volumes de busca do Google Translate.57
À medida que as ferramentas de IA melhoram, os tradutores precisam se concentrar cada vez mais em desafios linguísticos mais complexos, onde os large language models (LLMs) ainda têm desempenho inferior.
As funções de atendimento ao cliente também foram afetadas. De acordo com o Site Selection Group, o emprego em atendimento ao cliente nos Estados Unidos caiu aproximadamente 80.000 posições entre 2022 e 2024.60Benchmarks para IA no atendimento ao cliente mostram consistentemente rápidas melhorias na capacidade, contribuindo para essa mudança.
A automação impulsionada pela IA desempenha um papel em algumas reduções de força de trabalho, mas não é o único fator. Empresas de todos os setores estão cortando empregos devido a múltiplas pressões, incluindo:
1. Excesso de contratações da era da pandemia.
2. O uso da “automação por IA” como narrativa conveniente para justificar demissões, evitando reconhecer erros de contratação.
3. Preparação para possíveis desacelerações econômicas, uma vez que entrar em uma recessão com altas taxas de queima pode tornar a captação de recursos significativamente mais cara.
Por exemplo, a Amazon declarou publicamente que as reduções recentes foram motivadas por prioridades culturais, especificamente manter a eficiência organizacional, e não apenas pela adoção da IA.61
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Principais 20+ previsões de especialistas sobre perda de empregos por IA}},
year = {2026},
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note = {AIMultiple. Acessado em 2 setembro 2026}
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Registro de alterações
17 atualizaçõesAdicionado resumo das previsões de mercados de previsão sobre perda de empregos por IA na seção de análise de Karpathy.
Adicionada seção de mercados de previsão com projeções da Manifold, Kalshi e Metaculus sobre perda de empregos por IA.
Adicionada uma seção sobre Sam Altman nas opiniões de que a IA criará empregos líquidos.
Substituído o número de demissões em tecnologia de 2026 nos Desenvolvimentos recentes por cerca de 200.000 empregos perdidos.
Adicionada uma seção sobre o conjunto de dados de exposição à IA de Karpathy, que pontua 342 ocupações dos EUA, com um gráfico de salário versus exposição.
Adicionada uma seção "A IA realmente causou perda de empregos?" que compara quatro estudos recentes.
Adicionado o estudo de previsão de Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan 2026 e os resultados da Anthropic sobre ocupações expostas à IA.
Removida uma frase da introdução.
Adicionado AIMultiple, 2026 à seção AI job loss predictions according to experts.
Adicionado um novo estudo de Frank, Sabet, Simon, Bana e Yu à seção 'Previsões de Perda de Empregos por IA'.
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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Comentários 3
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AI and his "bros" acting directly to cause a society collapse, just to eliminate jobs and increase profits...how this can be so normalized? I hope the collapse of society devore them firstly
Predictions regarding job losses due to AI may appear alarming; however, experts concur on a singular point: adaptability is key to success. As certain roles evolve, new opportunities arise at an equally rapid pace. The true strategic advantage lies in maintaining a sense of curiosity, embracing learning with confidence, and transforming each disruption into a new opportunity. https://boarddeveloper.com/
In these sorts of articles I see little if any concern that large reductions in wages/salaries will reduce demand for products and services. Aren't those analyzing the impacts of AI, as well as corporate leaders, taking that into consideration?
You are right. Reduced demand can lead to economic stagnation or depression but unfortunately, most corporate leaders are far more focused on their compensation and business profitability than long term economic or societal impact.