Top 20+ Previsões de Especialistas sobre Perda de Empregos pela IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas:
- Como a IA afetará as funções? 90% de todas as funções de colarinho branco que já vi podem ser automatizadas hoje com o harness de agentes certo. Esta transformação pode levar uma década devido à complexidade dos processos.
- Como a IA afetará os empregos? A rápida mudança nas responsabilidades dos cargos pode aumentar o desemprego, pois nem todos os funcionários conseguem migrar para novas funções.
- O que os outros pensam? Alguns especialistas em IA preveem que metade dos empregos de colarinho branco de nível inicial serão perdidos 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 pela IA
Nota: O tamanho dos gráficos está correlacionado com a dimensão da previsão de perda de empregos.
As percentagens referenciadas em nossa análise são derivadas de pressupostos sobre o deslocamento geral de empregos. Em cenários específicos, esses pressupostos incluíam ganhos potenciais de emprego resultantes da adoção da IA. No entanto, para manter a consistência na avaliação da perda líquida de empregos, quaisquer ganhos estimados foram explicitamente excluídos do cálculo.
Como resultado, as percentagens finais apresentadas refletem perdas líquidas de empregos, garantindo uma interpretação mais conservadora e focada do impacto potencial 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 na perturbação do emprego.
Resultados dos mercados de previsão sobre perda de empregos pela IA
Os mercados de previsão mostram uma perturbação desigual, em vez de um desemprego em massa imediato. Os previsores geralmente esperam que o mercado de trabalho mais amplo permaneça funcional nos próximos anos, embora vejam um risco significativo de condições de emprego mais fracas para grupos específicos.
A maior preocupação está concentrada em trabalho de nível inicial e altamente automatizável. Os recém-formados podem ter dificuldades, pois a IA reduz a demanda por trabalhadores do conhecimento juniores, enquanto funcionários de call center, tradutores, profissionais de software e outros trabalhadores que realizam tarefas digitais rotineiras enfrentam maior risco de deslocamento.
No geral, as previsões sugerem que o primeiro grande efeito da IA no mercado de trabalho pode não ser um aumento súbito do desemprego nacional. Em vez disso, pode manifestar-se através de menos vagas de nível inicial, contratações mais lentas, redução da segurança no emprego e declínio do emprego em ocupações expostas.
Para mais detalhes, leia o que os mercados de previsão preveem 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 a remuneração média em 340 ocupações nos EUA. Cada ponto representa uma ocupação. O eixo horizontal mostra a pontuação de exposição à IA de Karpathy (0-10), o eixo vertical mostra a remuneração anual média (em escala logarítmica) e a cor indica o supergrupo ocupacional do BLS. O tamanho do gráfico 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 classifica 342 ocupações dos EUA numa escala de exposição à IA de 0 a 10, com base em dados do Occupational Outlook Handbook do Bureau of Labor Statistics, que abrange aproximadamente 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 grande (Gemini Flash) juntamente com uma rubrica de pontuação, que produziu uma pontuação de 0 a 10 e uma justificação escrita para cada emprego.
Cada ocupação foi classificada num único eixo de exposição à IA que capta dois efeitos:
- Automação direta: A quantidade de trabalho que a IA pode realizar por conta própria
- Produtividade indireta: A quantidade pela qual a IA aumenta a produção do trabalhador, reduzindo potencialmente o número de funcionários necessários.
A rubrica aplica uma heurística central: se um trabalho pode ser realizado inteiramente a partir de um escritório em casa, num computador (escrita, programação, análise, comunicação), a exposição é inerentemente alta (acima de 7). Empregos que exigem presença física, destreza manual ou navegação imprevisível no mundo real obtêm pontuações mais baixas.
Os resultados mostraram que a exposição média ponderada em todas as 342 ocupações é de 4,9 em 10. No entanto, a distribuição é desigual:
- Funções que pagam acima de $100.000 por ano têm exposição média de 6,7/10.
- Funções que pagam abaixo de $35.000 por ano têm exposição média de 3,4/10.
- As ocupações com pontuação mais alta são transcritores médicos (10/10), representantes de atendimento ao cliente (9/10), desenvolvedores de software (9/10), auxiliares de contabilidade (9/10) e paralegais (9/10).
- As pontuações mais baixas são de zeladores, telhadores, trabalhadores da construção civil e auxiliares de saúde domiciliar (todos 1–2/10).
Aproximadamente 42% dos trabalhadores dos EUA estão em ocupações com pontuação 7 ou superior, representando cerca de 59,9 milhões de empregos e $3,7 trilhões em salários anuais. No entanto, esses resultados devem ser vistos com cautela, uma vez que as definições de cargos 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, em média, cerca de 8/10 de exposição em todos os níveis, independentemente do salário ou cargo.
- Em contraste, a saúde mostra uma distribuição variada: funções práticas (auxiliares de enfermagem, higienistas dentários, fisioterapeutas) pontuam 2–3/10, enquanto funções de processamento de informações no mesmo setor (transcritores médicos, especialistas em registos médicos, tecnólogos de informação em saúde) pontuam 8–10/10.
- Médicos e cirurgiões (mediana de $239.200) pontuam 5/10, abaixo de advogados ($151.160; 8/10) e desenvolvedores de software ($131.450; 9/10) em níveis salariais semelhantes. O fator protetor é o componente físico e presencial do trabalho.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
O estudo “Forecasting the Economic Effects of IA, 2026” utiliza uma abordagem de previsão baseada em pesquisas em grande escala para recolher 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 económico
Espera-se que a IA aumente a produtividade e o crescimento económico, mas dentro de intervalos plausíveis. A produtividade total dos fatores (PTF) deverá subir 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, mas incremental, do desempenho económico, numa escala semelhante a mudanças tecnológicas passadas, e não como uma rutura económica 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 através de um declínio na participação na força de trabalho, em vez de um aumento do desemprego.
Projeta-se que a taxa de participação na força de trabalho (TPFT) caia de cerca de 62,6% em 2025 para cerca de 61% até 2030 e para um valor tão baixo quanto 55% até 2050.
É importante notar que as próprias taxas de desemprego permanecem relativamente estáveis, sugerindo que as pessoas podem sair completamente da força de trabalho em vez de permanecerem desempregadas.2
AIMultiple
Com o lançamento do Claude Code e dos modelos mais recentes das famílias Anthropic e Gemini, observei:
- Melhorias contínuas nos benchmarks de modelos de IA
- Capacidade de automatizar processos como projetos de consultoria e agência. Não pensava neles como automatizáveis 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 de uma redução de 90+% nas atuais funções de colarinho branco até 2035. Essas funções são automatizáveis com os LLMs atuais e o harness de agentes certo, 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”, uma vez que o trabalho humano continuará a ser 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, uma vez que:
- Mudanças rápidas no trabalho a ser realizado levariam ao desemprego de trabalhadores que não são flexíveis o suficiente para fazer a transição para novas funções.
- Os benefícios da maioria dos aumentos de produtividade desde a década de 1980 foram capturados pelos principais gestores e acionistas.3 Podemos esperar que eles também se beneficiem desta vaga de automação e a usem como alavanca para despedimentos.
Níveis mais baixos de emprego podem limitar o consumo, levar à depressão económica e aumentar a instabilidade política.
A nossa situação atual é semelhante à das alterações climáticas, onde ações fragmentadas falharam até agora em adiar uma catástrofe futura. A competição entre grandes potências e entre empresas tem o potencial de limitar a cooperação e levar-nos ao subemprego.
Por que a automação da maioria do trabalho de colarinho branco levará tanto tempo?
Automatizar o trabalho automatizável nas empresas exigirá anos. Não se pode atribuir nada significativo a um recém-chegado à empresa e não se pode esperar que os LLMs funcionem como funcionários capazes. As empresas precisarão redesenhar o trabalho e investir em harnesses de modelos para implementar a automação. Trata-se de um trabalho específico da empresa, semelhante à transformação digital, que levará anos.
Goldman Sachs
O Goldman Sachs Research, em 2025, projeta que o impacto da IA no emprego geral será suave e de curta duração, em vez de causar perdas de emprego generalizadas e de longo prazo. Estimam que a taxa de desemprego poderá subir cerca de 0,5% durante a transição, à medida que os trabalhadores deslocados pela IA procuram novas funções, refletindo um atrito de curto prazo e não um desemprego estrutural.
Em termos de risco de deslocamento de empregos, cerca de 2,5% do emprego nos EUA estaria em risco de deslocamento devido a ganhos de eficiência da IA, com uma estimativa mais ampla, mas ainda limitada, de 6–7% de deslocamento se a IA for amplamente adotada.
O Goldman Sachs também prevê que a IA generativa poderá aumentar a produtividade do trabalho em aproximadamente 15% quando totalmente integrada nos mercados desenvolvidos, levando a pequenos aumentos de desemprego de curta duração 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, contabilistas 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
Pascual Restrepo
Embora o artigo de Restrepo de 2025 não preveja taxas de desemprego, ele prevê que a relação entre trabalho e produção económica se desvinculará num mundo pós-AGI e que a participação do trabalho no rendimento convergirá para zero. A AGI pode ocorrer já na década de 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, cientista da computação galardoado com o Prémio Nobel e conhecido como o “padrinho da IA”, alertou em 2025 que a inteligência artificial aumentará o desemprego enquanto impulsiona lucros mais elevados, um resultado que atribui ao capitalismo e não à tecnologia em si. Ele observou que, embora os despedimentos em massa ainda não se tenham materializado, a IA está a reduzir as oportunidades de nível inicial.
Hinton vê a saúde como um dos poucos setores que podem beneficiar, uma vez que os ganhos de eficiência para os médicos expandiriam o acesso aos cuidados. No entanto, rejeitou o rendimento básico universal como inadequado para lidar com a perda de dignidade e propósito associada ao trabalho.
Também alertou para os riscos a longo prazo, estimando uma probabilidade de 10–20% de a IA representar uma ameaça existencial através de superinteligência incontrolável ou uso indevido por agentes maliciosos, criticando ao mesmo tempo os fracos esforços regulatórios nos Estados Unidos.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
De acordo com a pesquisa da Microsoft, “Measuring the Occupational Implications of Generative IA”, de 2025, as ocupações variam amplamente na sua suscetibilidade à IA, sendo algumas significativamente mais propensas a serem afetadas do que outras.
O estudo classifica as funções com base numa pontuação de aplicabilidade da IA que combina:
- A quantidade do trabalho que a IA pode fazer (cobertura)
- Quão completamente pode realizar essas tarefas (completude).
- A variedade de tarefas que pode realizar (âmbito).
Empregos como intérpretes, tradutores, historiadores e representantes de atendimento ao cliente obtiveram a pontuação mais alta, o que significa que a IA pode realizar a maior parte do seu trabalho de forma eficaz, especialmente em tarefas pesadas de texto ou comunicação.
Por outro lado, ocupações como auxiliares de enfermagem, lavadores de louça, telhadores e assistentes cirúrgicos obtiveram pontuações próximas de zero, indicando que a IA atualmente não é capaz de assumir as suas responsabilidades principalmente físicas, manuais ou de interação humana intensa.
Isso sugere que, embora a IA esteja a avançar rapidamente na automatização do trabalho cognitivo e digital rotineiro, continua limitada na substituição de funções que exigem destreza, inteligência emocional ou adaptabilidade ao mundo real.7
Eric Schmidt
Dr. Schmidt (ex-CEO da Google) prevê que, dentro de um ano, a maior parte do trabalho de programação será feita por IA em 2025.
Ferramentas que usam aprendizagem por reforço e planeamento estão a evoluir rapidamente. Esses sistemas podem escrever, depurar e otimizar código melhor do que a maioria dos humanos, especialmente para tarefas rotineiras ou complexas mas repetitivas.
Espera-se também que a IA atinja o nível dos melhores matemáticos pós-graduados num futuro próximo.
Schmidt explica que os modelos de IA agora funcionam bem em raciocínio matemático porque a matemática tem uma linguagem mais simples e estruturada. Com ferramentas como a prova de teoremas Lean, a IA pode resolver e verificar problemas matemáticos complexos.8
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, podendo levar as taxas de desemprego nos EUA para 10–20%.9
Chamando-lhe um possível “banho de sangue de colarinho branco”, Amodei enfatizou que muitos ainda não têm consciência do poder disruptivo da IA a curto prazo. No entanto, recuou parcialmente recentemente ao mencionar o paradoxo de Jevons.10
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee ecoou a preocupação de Amodei em 2025, validando a projeção de que a IA poderia deslocar 50% dos empregos até 2027.
Como uma voz proeminente na área, o seu acordo acrescenta credibilidade à estimativa de que a perda de empregos pela IA poderá em breve afetar metade da força de trabalho global. Embora a sua declaração seja breve, sublinha o consenso crescente entre os especialistas de que a IA pode remodelar o emprego de forma muito mais agressiva do que as mudanças tecnológicas anteriores.11
Fundo Monetário Internacional (FMI)
O FMI estimou que 300 milhões de empregos a tempo inteiro em todo o mundo poderão ser afetados pela automação relacionada com a IA em 2024.
No entanto, enfatizou que a maioria passará por uma transformação ao nível das tarefas, em vez de uma perda total. Nos países de alto rendimento, as economias com forte peso dos 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 experimentem automação parcial. Enfatizou a complementaridade da IA e do trabalho humano, particularmente na tomada de decisão, reconhecimento de padrões e recuperação de conhecimento.
O relatório também destacou a necessidade urgente de requalificação, projetando que mais de 40% dos trabalhadores necessitarão de uma melhoria significativa das suas competências até 2030. Os setores jurídico, financeiro e de seguros sofrerão a transformação mais significativa; educação e saúde permanecerão relativamente resistentes devido à sua dependência da interação humana e de processos complexos.12
GPTs e a Força de Trabalho dos EUA (Eloundou et al.)
Um estudo de 2023 sobre os efeitos da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem concluiu que 80% da força de trabalho dos EUA poderia ter pelo menos 10% das suas tarefas afetadas.
Para cerca de 19% dos trabalhadores, pelo menos metade das suas tarefas diárias poderia ser perturbada.
As funções mais expostas incluem escritores, especialistas em relações públicas, secretários jurídicos, matemáticos e preparadores de impostos, todas exigindo um extenso trabalho linguístico ou lógico.
Ao contrário da automação passada, que visava principalmente o trabalho operário, os LLMs estão preparados para transformar profissões de salários mais altos e com elevado nível de formação em vários setores. O seu impacto é independente da infraestrutura física, ampliando a escala do deslocamento potencial.13
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 perceção pública foi significativamente inflacionada: aqueles que não foram afetados acreditavam que 29% tinham perdido seus empregos para a automação, enquanto aqueles que foram deslocados estimaram a taxa em 47%.
Essa lacuna entre perceção e experiência reflete uma profunda ansiedade sobre o impacto da IA, mesmo quando as taxas reais de perda de emprego permanecem mais baixas do que frequentemente se supõe.
A inclusão de robôs em contextos não industriais (aeroportos, bibliotecas, cuidados a idosos) destacou ainda mais o alcance da IA em diferentes setores da vida e do trabalho.
Figura 1: O gráfico ilustra que os inquiridos superestimaram significativamente a probabilidade de perda de emprego causada por robôs, com perceções variando de 29% a 47%, em comparação com a taxa real de aproximadamente 14%.14
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 perspetiva dividida.
As preocupações com a perda de empregos são mais altas na região Ásia-Pacífico, especialmente na China, onde 88% dos CEOs esperam deslocamento líquido de empregos. O relatório destaca uma lacuna persistente de competências, com 55% citando a incapacidade de inovar devido à falta de competências essenciais.
A maioria dos CEOs (46%) vê a reconversão e a melhoria de competências como a solução mais eficaz. Apesar de 85% concordarem que a IA mudará significativamente os negócios dentro de cinco anos, apenas 10% a adotaram em escala, impedidos pela escassez de talentos e desafios de dados.15
Estudo da OCDE
Um estudo da OCDE em 2016 concluiu que 9% dos empregos no Reino Unido estavam em alto risco de automação, mas que 35% sofreriam uma transformação radical nas próximas duas décadas.
Esta conclusão sugere que os receios de desemprego em massa podem ser exagerados e que é mais provável que ocorram mudanças significativas através da evolução do emprego e da requalificação, em vez da eliminação generalizada.16
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 para além das fronteiras dos EUA e levantou questões sobre como as diferenças regionais nas proteções laborais e nos sistemas educativos podem moldar os resultados da disrupção tecnológica.17
Frey & Osborne
Num dos primeiros grandes estudos académicos sobre perda de empregos pela IA, Frey e Osborne estimaram em 2013 que 47% dos empregos nos EUA estavam em risco de informatização. A sua pesquisa classificou as ocupações com base na sua suscetibilidade à aprendizagem automática e à automação.
Este trabalho inicial ajudou a enquadrar debates posteriores sobre o futuro do emprego, chamando a atenção para como as tarefas, em vez de empregos inteiros, são automatizadas, estimulando discussões matizadas sobre reestruturação de tarefas e transição de competências.18
O que os mercados de previsão preveem sobre a perda de empregos relacionada com a IA?
Manifold Market
Manifold é uma plataforma de previsão comunitária onde os participantes negociam os resultados de questões do mundo real. Em janeiro de 2026:
- Um mercado Manifold com 27 participantes resolveu “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 ao final de 2025.19
- 194 participantes previram se alguns engenheiros de software dos EUA sofreriam redução de rendimentos, segurança no emprego ou oportunidades de contratação devido à IA até ao final de 2025. O mercado resolveu “Sim”, com base no seu requisito de que pelo menos três reportagens de fontes reputadas documentassem tais efeitos.20
- 10 participantes resolveram “Não” sobre se uma empresa Fortune 500 substituiria total ou maioritariamente a sua força de trabalho de atendimento ao cliente por IA até 2026. O resultado não exclui a automação parcial, mas o limiar mais exigente do mercado de substituir a maioria ou toda a força de trabalho não foi atingido.21
Em julho de 2026:
- 174 participantes atribuíram uma probabilidade de 25% de a IA fazer com que a taxa de desemprego dos EUA excedesse 10% antes de 2030.22
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 19% de a IA causar desemprego em massa nos Estados Unidos até 2030.23
- 43 participantes atribuíram uma probabilidade de 61% de o mercado de trabalho permanecer “bem” em relação às perdas de emprego e desemprego relacionadas com a IA nos próximos anos.24
- 11 participantes previram uma probabilidade de 79% de a IA causar uma grande diminuição no emprego de tradutores e intérpretes até ao final de 2027. Isto sugere uma confiança relativamente forte da comunidade de que as ocupações relacionadas com a língua experimentarão um deslocamento mensurável mais cedo do que o mercado de trabalho em geral.25
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 81% de a IA substituir a maioria dos trabalhadores de call center até 2030. Esta foi uma das probabilidades mais altas nos mercados analisados.26
- 7 participantes previram qual a ocupação que teria a maior percentagem de funções substituídas pela IA até ao final de 2026. O mercado atribuiu 38% a “outras” ocupações, 34% a atendimento ao cliente, 10% a engenheiros de software, 8% a assistentes administrativos e 5% cada a motoristas de camião e investigadores.27
- 8 participantes previram que aproximadamente 34% das 11 ocupações selecionadas sofreriam uma quebra de emprego de pelo menos 15% que pudesse ser plausivelmente atribuída à IA até 2031.28
Kalshi Prediction Market
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 reportam o volume total de negociação em dólares, mas não fornecem o número de participantes únicos.
- Em junho de 2026, um mercado Kalshi que perguntava se a IA seria a razão número um declarada para os cortes de empregos nos EUA em maio resolveu “Sim”. O mercado registou aproximadamente $36.552 em volume de negociação e utilizou o relatório mensal de cortes de empregos da Challenger, Gray & Christmas como fonte de resolução.29
- Em julho de 2026, o mercado equivalente (foram negociados aproximadamente $2.919) para os cortes de empregos de junho também resolveu “Sim”.30
Em julho de 2026:
- O mercado em curso atribuiu uma probabilidade de 51% de a IA ser a principal razão declarada para os cortes de empregos nos EUA durante julho. O mercado registou aproximadamente $1.453 em volume de negociação.31
- Os traders da Kalshi atribuíram uma probabilidade de 20% de o “cenário Citrini” ocorrer até julho de 2028, com aproximadamente $25,9 milhões em volume de negociação. A aposta Citrini é uma aposta em que a rápida adoção da IA causará despedimentos em massa, desemprego e um declínio económico mais amplo até 2028.32
Previsões da Comunidade Metaculus
As previsões da comunidade Metaculus agregam estimativas de previsores individuais, enquanto o 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 julho de 2026:
- 26 previsores estimaram que os sistemas de IA capazes de realizar empregos do início ao fim substituiriam 17,8% dos trabalhadores atuais até 2030. O intervalo de previsão apresentado variou de aproximadamente 9,1% a 25,7%.33
- 49 previsores contribuíram para a previsão subjacente do emprego total nos EUA, após contabilizar o deslocamento relacionado com a IA e outros efeitos do mercado de trabalho. A comunidade previu que o emprego estaria 1,9% abaixo do seu nível de 2025 em 2030 e 4,4% abaixo em 2035.34
- 60 previsores atribuíram uma probabilidade de 31% de o desemprego entre recém-licenciados universitários dos EUA atingir pelo menos 20% durante três meses consecutivos antes de 2030.35
- O Metaculus Labor Automation Forecasting Hub previu que alguns dos maiores declínios de emprego até 2035 ocorreriam entre especialistas financeiros, queda de 15,2%; desenvolvedores de software, queda de 13,8%; advogados e funcionários judiciais, queda de 13,7%; trabalhadores e movimentadores de materiais, queda de 12,0%; e representantes de vendas e serviços, queda de 11,9%.36
Outras questões-chave sobre perdas de empregos
- E quanto ao Paradoxo de Jevons? À medida que o custo da inteligência da máquina diminui, mais inteligência de máquina será consumida. No entanto, a inteligência humana permanece dispendiosa e a procura por inteligência humana provavelmente estagnará se as máquinas puderem trabalhar de forma autónoma.
- As perdas de emprego atuais devem-se à IA? É provável que o excesso de contratações da era pandémica seja o culpado, uma vez que as empresas ainda estão nas fases iniciais da transformação da IA. Os especialistas estão a chamar a isto IA redundancy washing.37
Visões de que a IA levará à criação líquida de empregos
Sam Altman
O CEO da OpenAI, Sam Altman, adotou uma visão menos alarmista das perdas de emprego impulsionadas 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.38
A visão revista de Altman baseia-se em três observações:
- A adoção da IA ainda está nas suas fases iniciais: Embora os modelos de IA se tenham tornado altamente capazes, muitas empresas ainda estão a aprender como integrá-los nos fluxos de trabalho, medir ganhos de produtividade e gerir riscos relacionados com segurança e fiabilidade.
- Os adotantes mais agressivos de IA podem não estar a cortar mais empregos: Numa entrevista em 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 razão para despedimentos podem estar a usar a tecnologia como uma explicação conveniente para cortes que fariam de qualquer maneira, em vez de refletirem o impacto direto da adoção da IA.39
- A interação humana continua a ser importante: Altman observa que muitos empregos envolvem mais do que apenas completar tarefas. Também envolvem comunicação, confiança, julgamento e colaboração, que as pessoas podem não querer delegar totalmente à IA.40
No entanto, Altman não descarta o impacto da IA a longo prazo 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. A sua posição atual sugere que é provável que a IA remodele empregos e fluxos de trabalho, mas a transição pode 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 a despedir trabalhadores com base no potencial da IA, e não no seu desempenho demonstrado, uma vez que o desemprego geral nos EUA permanece relativamente baixo.41
Yale The Budget Lab
A análise de 2025 não encontrou um impacto material dos LLMs nos empregos, com base na taxa de perdas de emprego, contratações e transições nos EUA.42
Fórum Económico Mundial
O Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do FEM, que inquiriu 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, cibersegurança e sustentabilidade como as categorias de funções de crescimento mais rápido.43
Jensen Huang
No VivaTech 2025 em Paris, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, contestou o aviso 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 um grupo seleto a deve desenvolver, defendendo, em vez disso, um avanço aberto e responsável.
Embora tenha reconhecido que a IA transformará o local de trabalho, tornando alguns empregos obsoletos, enfatizou que uma maior produtividade normalmente leva a mais contratações, não menos, e criticou a narrativa baseada no medo em torno do impacto da IA no emprego.44
Dilan Eren
Embora não focada em percentagens, a Professora 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 posições de nível inicial para poupança de custos é uma “medida exponencialmente má” que ameaça o pipeline interno de talentos.
Sem juniores, as organizações arriscam a escassez de pessoal experiente nos próximos anos, especialmente à medida que a mentoria e a aprendizagem no trabalho diminuem. Eren instou as empresas a desenvolver estratégias que apoiem o desenvolvimento duplo: os juniores devem construir experiência no domínio, enquanto os seniores devem melhorar as suas competências em IA.
Delegar todas as tarefas às máquinas, argumentou Eren, corre o risco de minar o julgamento e enfraquecer a aprendizagem colaborativa dentro das empresas.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, CEO da Cognizant, argumentou em 2025 que a IA criará mais oportunidades de emprego, especialmente para recém-licenciados.
À medida que mais empresas adotam software avançado, ele espera um aumento na procura de mão de obra qualificada.
De acordo com Kumar, a IA pode atuar como um multiplicador de força, permitindo que os trabalhadores alcancem “mais por menos”, ao mesmo tempo que eleva as expectativas, em vez de as reduzir.45
A IA levou realmente à perda de empregos?
Quatro estudos recentes, utilizando diferentes dados e métodos, chegam a conclusões notavelmente diferentes sobre a causa raiz das recentes perturbações no mercado de trabalho:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinam registos de seguro-desemprego dos EUA, 10,6 milhões de perfis do LinkedIn e 3 milhões de programas de cursos. Eles mostram que o risco de desemprego em ocupações altamente expostas a LLMs, especialmente funções de computação e matemática, começou a aumentar no início de 2022, vários trimestres antes do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022.
A tendência estabilizou após o lançamento, em vez de acelerar. Os dados do LinkedIn mostram o mesmo timing: os licenciados da coorte de 2021 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas do que as coortes anteriores.
Os autores apontam para o aperto monetário, a correção das contratações tecnológicas pós-pandemia e a alteração do imposto de I&D como prováveis impulsionadores. Eles também descobriram que os licenciados com currículos mais expostos à IA ganharam salários mais altos e encontraram emprego mais rapidamente após o ChatGPT, pelo que a educação relevante para LLMs manteve o seu valor.46
Dominski & Lee (2025) argumentam que os estudos existentes utilizam pontuações de exposição à IA estáticas, enquanto a capacidade continua a evoluir. Eles constroem um quadro de exposição de cinco estágios (ML pré-ChatGPT, primeiros LLMs, multimodal, modelos de raciocínio, IA agêntica) e pedem ao GPT-4o e ao Claude 3.5 Sonnet para reavaliar cada tarefa O*NET em cada estágio.
Ao vincular estas pontuações dinâmicas aos dados do CPS, eles descobrem que uma maior exposição à IA se correlaciona com menor emprego, maior desemprego e menos horas de trabalho.
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 componente de raciocínio são as mais afetadas, enquanto as ocupações físicas manuais são pouco afetadas.47
Brynjolfsson, Chandar & Chen (novembro de 2025), “Canaries in the Coal Mine,” usaram dados da folha de pagamento da ADP que abrangem milhões de trabalhadores mensalmente. De acordo com os resultados, os trabalhadores com idades entre 22 e 25 anos nas ocupações mais expostas à IA registaram quedas acentuadas no emprego: os desenvolvedores de software nessa faixa etária caíram quase 20% em relação ao seu pico no final de 2022.
Após controlar os efeitos fixos de empresa e tempo, o mesmo grupo mostrou um declínio relativo de 16% no emprego no quintil mais exposto em comparação com o menos exposto.
Os resultados mantiveram-se quando os autores excluíram ocupações tecnológicas, excluíram empresas de TI e dividiram a amostra por capacidade de teletrabalho, proporção de licenciados e exposição às taxas de juro. A sua explicação é que a IA substitui o conhecimento codificado que os jovens trabalhadores e a educação formal fornecem, ao mesmo tempo que complementa o conhecimento tácito que vem com a experiência.48
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (setembro de 2025), utilizaram Diferenças-em-Diferenças Sintéticas em dados do CPS de janeiro de 2010 a agosto de 2025. Eles relatam o resultado oposto: as ocupações de alta exposição ganharam cerca de $89 por semana em ganhos reais de janeiro de 2010 após o ChatGPT, enquanto o efeito no desemprego foi de cerca de 0,2 pontos percentuais.
A sua interpretação é que os LLMs funcionam como complementos de curto prazo que aumentam a produtividade, e que o ajuste ocorre através dos salários e não do emprego.49
Então, a IA causou perdas de empregos?
Uma resposta razoável no início de 2026 é que, para a força de trabalho em geral, ainda não há um sinal agregado claro. Dois dos quatro estudos não encontram praticamente nenhum efeito de desemprego ao nível da ocupação. Para os trabalhadores com idades entre 22 e 25 anos em ocupações altamente expostas, a resposta é muito provavelmente sim, pelo menos em parte, porque as evidências da ADP sobrevivem aos controlos de empresa-tempo, à exclusão de empresas de tecnologia e à subamostra não teletrabalhável.
Em relação aos salários, as evidências são mistas e podem refletir ganhos para trabalhadores experientes juntamente com uma redução na contratação de juniores. Em relação ao timing, Frank e coautores mostram que parte da deterioração nas ocupações expostas à IA já estava em curso no início de 2022, pelo que atribuir todo o enfraquecimento de 2022 a 2025 aos LLMs exagera a situação.
Em suma, a IA começou plausivelmente a deprimir a contratação de nível inicial em ocupações altamente expostas, mas ainda não produziu perdas agregadas visíveis de desemprego ou salários. Uma parte significativa do que parece ser deslocamento pela IA reflete o aperto monetário, correções de excesso de contratação da era pandémica e uma fraqueza mais ampla no mercado de nível inicial. A questão de saber se esse cenário muda à medida que as capacidades agênticas chegam é a preocupação substantiva que anima a maioria das previsões que mencionámos anteriormente, e continua a ser uma questão empírica em aberto.
Desenvolvimentos recentes: Impacto da IA nos empregos
Reunimos dados de 2023, após o lançamento do ChatGPT, para mostrar como a IA afetou os despedimentos no setor tecnológico. O gráfico acima acompanha o número acumulado de empregos afetados por despedimentos em que as empresas citaram diretamente a IA, a automação ou a reestruturação impulsionada pela IA, ou em que reportagens credíveis ligaram os cortes a mudanças relacionadas com a IA.
A tendência mostra um aumento modesto em 2023 e 2024, seguido de uma aceleração acentuada em 2025 e 2026, à medida que mais empresas reorganizaram equipas, reduziram funções de suporte ou operacionais e redirecionaram recursos para prioridades focadas na IA.
Várias grandes empresas citaram explicitamente a IA ao anunciar cortes de empregos:
- O GitLab começou a reestruturar-se para achatar a gestão, reduzir a sua pegada geográfica em até 30% e reconfigurar processos internos com agentes de IA, com a maior parte das poupanças reinvestidas na sua estratégia de “era agêntica”.50
- A Intuit cortou 17% da sua força de trabalho (cerca de 3.000 funcionários) para reorientar recursos em apostas-chave, incluindo IA.51
- A Cisco cortou quase 4.000 empregos (cerca de 5% da sua força de trabalho) para transferir investimentos para IA, cibersegurança, silício e ótica.52
- A Cloudflare reduziu a sua força de trabalho em mais de 1.100 funcionários, afirmando que a IA tornou funções obsoletas.53
No entanto, alguns especialistas argumentam que a IA está a ser usada como uma justificação conveniente. Fabian Stephany, do Oxford Internet Institute, observou que muitas empresas contrataram em excesso durante a pandemia, e os despedimentos atuais podem refletir uma correção do mercado e não um deslocamento real impulsionado pela IA.54
O futuro dos empregos de nível inicial
Embora a ansiedade dos recém-licenciados em relação à IA seja compreensível, a queda dramática de 67% nas ofertas de emprego para recém-licenciados no Reino Unido desde 2022 (43% nos EUA) parece ser impulsionada principalmente pela incerteza económica, normalização pós-COVID e aceleração da deslocalização, em vez do deslocamento pela IA.
Para trabalhadores com idades entre 22 e 25 anos, a pesquisa de impacto no mercado de trabalho da Anthropic conclui que menos jovens estão a começar empregos em ocupações altamente expostas à IA em comparação com ocupações de baixa exposição. A taxa de obtenção de emprego para essas funções caiu cerca de 14% em comparação com 2022 (estimativa pós-agrupada −14,3, EP = 7,2), embora os autores afirmem que o resultado é apenas marginalmente significativo do ponto de vista estatístico. Também não encontraram um declínio semelhante para trabalhadores com mais de 25 anos.55
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 económicos mais amplos estão em jogo.
David Autor, do MIT, aponta a turbulência política e os cortes governamentais como impulsionadores mais significativos, enquanto o economista-chefe do LinkedIn enfatiza a incerteza macroeconómica como a principal causa.
Embora seja provável que a IA 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 a registar crescimento no emprego jovem.
Os verdadeiros desafios parecem ser as pressões económicas tradicionais: inflação, taxas de juro mais altas, incerteza empresarial e aceleração da deslocalização possibilitada pelas capacidades de trabalho remoto. Isto torna a narrativa de que “a IA está a matar os empregos dos recém-licenciados” prematura, apesar das legítimas preocupações futuras sobre a disrupção tecnológica.56
Iniciativas de investigação para compreender o impacto da perda de empregos pela IA
Anthropic lança o Programa Economic Futures para abordar o impacto da IA na força de trabalho
A Anthropic lançou o Economic Futures Program, uma nova iniciativa destinada a explorar os efeitos económicos da inteligência artificial, particularmente o seu impacto nos empregos, na produtividade e na criação de valor a longo prazo. O programa visa fornecer perceções baseadas em dados e desenvolver propostas de políticas que abordem tanto os riscos como as oportunidades que a IA apresenta para a economia global.
Resposta aos riscos de deslocamento de empregos
Como resposta às recentes previsões do CEO Dario Amodei, o programa concentra-se em compreender estas 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 investigação: A Anthropic está a oferecer bolsas rápidas de até $50.000 para estudos empíricos de curto prazo sobre o impacto económico da IA. A investigação pode focar-se 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 organizará simpósios em Washington, D.C., e na Europa para recolher ideias de políticas de diversas perspetivas. Os tópicos incluem estratégias de requalificação, criação de emprego em economias impulsionadas pela IA e transições de fluxos de trabalho.
- Infraestrutura de dados: Com base no seu Economic Index, lançado no início deste ano, a Anthropic expandirá os seus conjuntos de dados para acompanhar o uso da IA e os seus efeitos a longo prazo nas estruturas económicas e nas tendências de emprego.
O programa da Anthropic concentra-se mais na potencial 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 para apoiar um crescimento económico inclusivo.
Esta iniciativa coloca uma ênfase especial na compreensão das transições do mercado de trabalho, na identificação de áreas para requalificação e na criação de um quadro para gerir o papel económico em evolução da IA.57
Adicionar como fonte preferencialImplicações da IA em diferentes setores
A análise dos dados administrativos de desemprego mostra que as ocupações expostas à IA enfrentaram historicamente um risco de desemprego menor 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.
As evidências dos perfis do LinkedIn reforçam este padrão para os trabalhadores em início de carreira: os licenciados das coortes de 2021–2023 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas e demoraram mais tempo a encontrar o primeiro emprego do que as coortes anteriores, com lacunas a surgirem antes do final de 2022.
Desacelerações semelhantes também aparecem quando se comparam empregos com 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 realizadas rotineiramente por humanos enfrentam o maior risco. As funções administrativas, jurídicas, financeiras e de processamento de dados estão entre as mais vulneráveis.
De acordo com a pesquisa de impacto no mercado de trabalho da Anthropic, as ocupações individuais mais expostas incluem programadores de computador (74,5%), representantes de atendimento ao cliente (70,1%), operadores de entrada de dados (67,1%), especialistas em registos médicos (66,7%) e analistas de pesquisa de mercado (64,8%).
Estes empregos são tipicamente fáceis de automatizar usando sistemas e ferramentas de IA. As tarefas que envolvem padrões previsíveis ou seguem regras fixas são as mais suscetíveis a erros. As posições de nível inicial, particularmente para jovens trabalhadores, estão em alto risco de serem eliminadas.
Por exemplo, um estudo investigou a adoção do Google Translate em diferentes regiões entre 2010 e 2023. Os resultados indicam que as áreas com maior utilização registaram um crescimento mais lento nos empregos de tradutores e intérpretes, com o crescimento do emprego a cair cerca de 0,7 pontos percentuais por cada aumento de um ponto percentual na adoção.58
Figura 2: O gráfico mostra o interesse mensal do Google Trends por dois termos de pesquisa: “translator” e “Google Translate”.59
Os efeitos estendem-se para além da profissão de tradução, uma vez que as ofertas de emprego que exigem conhecimentos de línguas estrangeiras cresceram mais lentamente nas regiões de alta adoção, particularmente para línguas amplamente utilizadas como espanhol, chinês e alemão.
Embora as competências linguísticas continuem mais relevantes em áreas técnicas como TI e engenharia, as evidências gerais sugerem que a melhoria da tradução automática está gradualmente a reduzir a dependência dos empregadores em trabalhadores bilingues, com implicações para a educação, mercados de trabalho e comércio global de serviços.
Impacto desigual entre setores
Os setores da saúde e da educação estão menos expostos devido à complexidade da interação humana exigida. Estes setores são mais resistentes à automação e aos grandes modelos de linguagem.
Automação parcial vs. deslocamento total
Nem todas as perdas de emprego resultarão em desemprego total. Em muitos casos, a IA automatizará tarefas dentro das funções, em vez de eliminar empregos inteiros.
Cerca de dois terços das funções atuais deverão sofrer mudanças ao nível das tarefas. Os trabalhadores precisarão de se ajustar a novas responsabilidades que exigem tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade. Esta automação parcial ainda cria pressão para que os trabalhadores se adaptem rapidamente.
Variação económica e geográfica
O impacto da inteligência artificial variará conforme a região. As economias de alto rendimento com mercados de trabalho fortemente baseados em serviços estão mais expostas. Os 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 a forma como o impacto da IA se desenrola em todo o mundo.
Quais são as perceções dos próprios trabalhadores?
Desfasamento entre perceção e realidade
A perceção pública das perdas de emprego é superior aos números reais reportados. Embora o deslocamento real permaneça abaixo de 15% nos últimos anos, os trabalhadores acreditam que uma percentagem maior da força de trabalho foi afetada.
Isso reflete uma ansiedade crescente sobre o impacto da IA e o 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 com a IA, apresentada pelos senadores Mark Warner e Josh Hawley, exigiria que as empresas e agências federais reportassem o número de despedimentos diretamente atribuíveis à inteligência artificial.
Embora a proposta vise aumentar a transparência em torno do papel da IA nas mudanças de emprego, a 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, em vez de melhorias regulares de produtividade ou pressões empresariais mais amplas.
Os sistemas de acompanhamento laboral existentes monitorizam a dinâmica do emprego, o que significa que a lei acrescenta burocracia desnecessária, ao mesmo tempo que corre o risco de estigmatizar a adoção da IA e desencorajar as empresas de usar ferramentas que poderiam aumentar a produtividade. Em vez disso, os decisores políticos devem concentrar-se em melhorar a forma como a adoção da IA é medida, estudando os impactos no mundo real nos fluxos de trabalho e na produtividade, e apoiando a reconversão dos trabalhadores.60
Que tipos de empregos a IA criará?
Apesar do papel da IA na diminuição de certos setores de emprego, espera-se também que 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 procuradas, à medida que as organizações procuram apoio para integrar e otimizar sistemas de IA.
O conselho que afirma que “a ciência da computação é desnecessária porque a IA escreverá todo o código” é fundamentalmente falacioso. Embora os LLMs possam automatizar tarefas específicas de codificação, a abstração sempre foi central na engenharia de software. O valor central não reside em escrever código, mas em determinar o que construir e arquitetar sistemas que sejam eficientes, seguros e economicamente valiosos.
Para 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 procura por funções como vendas e sucesso do cliente.
Implicações éticas e sociais do deslocamento de empregos pela IA
Desafios éticos centrais
A implementação da IA no local de trabalho levanta questões éticas fundamentais que vão além de simples considerações económicas. Estes desafios centram-se na justiça, na dignidade humana e nas obrigações morais das organizações que implementam tecnologias transformadoras que afetam meios de subsistência e comunidades.
Justiça distributiva e desigualdade: O deslocamento pela IA afeta desproporcionalmente os trabalhadores menos qualificados e as comunidades marginalizadas, aumentando as disparidades socioeconómicas existentes.
Isso cria o potencial para uma força de trabalho dividida, onde os funcionários aumentados pela IA ganham vantagens, enquanto os trabalhadores deslocados enfrentam perspetivas diminuídas.
A concentração dos benefícios da IA entre os proprietários da tecnologia, enquanto os custos recaem sobre as 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 treino, potencialmente amplificando práticas discriminatórias na contratação, avaliação e alocação de tarefas.
Estas decisões automatizadas afetam os resultados do emprego em escala, sem mecanismos de supervisão adequados. Abordar o viés requer conjuntos de dados diversificados, protocolos de deteção e auditoria regular dos sistemas de IA usados em contextos de emprego.
Autonomia humana: A adoção generalizada da IA desafia os conceitos tradicionais de valor e propósito do trabalho. Os trabalhadores enfrentam riscos de degradação de competências e perda de identidade profissional à medida que as tarefas cognitivas se tornam automatizadas.
Preservar uma agência humana significativa nos processos de trabalho continua a ser essencial para manter a dignidade do trabalhador e garantir que a tecnologia melhora, em vez de substituir, as capacidades humanas.
Transparência e responsabilização: Muitos sistemas de IA operam como “caixas negras”, obscurecendo os processos de tomada de decisão que afetam o emprego.
Esta opacidade complica a atribuição de responsabilidade quando os sistemas de IA produzem resultados prejudiciais. Quadros de responsabilização claros e sistemas de IA explicáveis são necessários para manter a justiça e a confiança nas aplicações relacionadas com o emprego.
Implicações sociais
Para além dos impactos individuais no local de trabalho, o deslocamento de empregos impulsionado pela IA representa ameaças mais amplas à coesão social, estabilidade económica e governação democrática.
Estabilidade política e social: O deslocamento em larga escala cria potencial para volatilidade política e agitação social, particularmente quando as comunidades percebem uma distribuição desigual dos benefícios tecnológicos.
Abordar estas preocupações requer políticas que distribuam amplamente os benefícios da IA pela sociedade. Essas políticas podem funcionar no contexto global, uma vez que a distribuição de riqueza num único país leva os ricos a emigrar desse país.
Impacto intergeracional: O deslocamento de posições de nível inicial perturba as vias tradicionais de entrada na carreira para os trabalhadores mais jovens. Isto afeta os modelos padrão de desenvolvimento profissional e pode criar barreiras ao avanço na carreira para os novos entrantes na força de trabalho.
É necessário desenvolver vias alternativas para o desenvolvimento e avanço profissional para acomodar o papel da IA no local de trabalho.
Quadro de implementação
Abordar os desafios éticos da IA requer abordagens estruturadas que equilibrem o avanço tecnológico com a responsabilidade social. Aqui estão alguns dos princípios para as organizações e decisores políticos orientarem a implementação da IA, protegendo ao mesmo tempo as comunidades e os trabalhadores afetados:
Envolvimento das partes interessadas: As decisões de implementação da IA devem incorporar a contribuição dos trabalhadores afetados, sindicatos, comunidades e organizações da sociedade civil.
As estruturas de governação devem incluir perspetivas diversas e manter um 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 ser alargados aos trabalhadores através de aumentos salariais, reduções de horas ou melhores condições, em vez de reverterem apenas para os proprietários do capital.
Mecanismos como a participação nos lucros ou modelos de propriedade dos trabalhadores podem ajudar a garantir uma 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 de desenvolver novas competências para se manterem empregados. De acordo com o FMI, 1 em cada 10 ofertas de emprego nas economias avançadas exige pelo menos uma nova competência, com as TI a liderar mais de metade desta procura.61
A requalificação é especialmente importante para os jovens que entram no mercado de trabalho, onde as oportunidades de nível inicial estão a diminuir. Os empregadores devem desenvolver estratégias que alinhem humanos com máquinas, em vez de os substituírem totalmente.
Riscos organizacionais de cortar funções juniores
As empresas que eliminam funções juniores para reduzir custos enfrentam riscos a longo prazo. Sem pessoal de nível inicial, as organizações perdem talentos futuros e enfraquecem as estruturas de formação interna.
A mentoria e a aprendizagem no trabalho diminuem, o que afeta a tomada de decisão e o conhecimento institucional. Embora a IA possa automatizar tarefas, depender apenas de sistemas cria lacunas no desenvolvimento da força de trabalho.
Potencial para crescimento económico
Apesar da preocupação generalizada, a inteligência artificial poderá levar a ganhos económicos a longo prazo. As estimativas sugerem que a IA poderá impulsionar o PIB global em 7%, compensando parcialmente as perdas de empregos.
Isto reflete tecnologias de uso geral do passado que inicialmente deslocaram trabalhadores, mas acabaram por criar novos empregos. No entanto, o desafio reside em gerir 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 a adoção aumenta, a procura pode mudar para funções que envolvam desenvolvimento de IA, cibersegurança e sustentabilidade.
Estes empregos exigem novas competências e alinham-se com o crescimento da IA, que continua a afetar a forma como as empresas operam. Por outro lado, muitos gestores ainda esperam cortes de empregos no curto prazo, indicando que as perspetivas permanecem divididas.
Perguntas frequentes
Com base na gama de previsões de especialistas e nos seus pressupostos subjacentes, uma projeção realista sugere:
15-25% dos empregos sofrerão uma disrupção significativa até 2025-2027, 5-10% de deslocamento líquido de empregos após contabilizar a criação de novos empregos, deslocamento máximo de 60.000-275.000 empregos anualmente em países como o Reino Unido, e as posições de nível inicial enfrentam o maior risco imediato, particularmente nos setores de colarinho branco.
O FMI enfatizou a complementaridade da IA e do trabalho humano, particularmente na tomada de decisão, reconhecimento de padrões e recuperação de conhecimento. Os trabalhadores precisarão de competências em tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade, à medida que a IA automatiza mais tarefas rotineiras.
Mais de 40% dos trabalhadores necessitarão de uma requalificação significativa até 2030, com ênfase em competências que complementem, em vez de competir com, as capacidades da IA.
Sim, várias novas funções estão a surgir. O Fórum Económico Mundial projetou que as funções que envolvem desenvolvimento de IA, inteligência de negócios, cibersegurança e sustentabilidade devem crescer.
O Goldman Sachs previu que a inteligência artificial poderá aumentar o PIB global em 7%, criando assim novas oportunidades de emprego e campos, sugerindo que categorias de trabalho inteiramente novas surgirão juntamente com a implementação da IA.
As pesquisas indicam que a IA está a afetar 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 pesquisa do Google Translate.62
À medida que as ferramentas de IA melhoram, os tradutores precisam cada vez mais de se concentrar em desafios linguísticos mais complexos, onde os grandes modelos de linguagem (LLMs) ainda apresentam 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 diminuiu aproximadamente 80.000 posições entre 2022 e 2024.63 Os benchmarks da IA no atendimento ao cliente mostram consistentemente melhorias rápidas na capacidade, contribuindo para esta mudança.
A automação impulsionada pela IA desempenha um papel em algumas reduções de força de trabalho, mas não é o único fator. As empresas de todos os setores estão a cortar empregos devido a múltiplas pressões, incluindo:
1. Excesso de contratações na era pandémica.
2. O uso da “automação de IA” como uma narrativa conveniente para justificar despedimentos, evitando reconhecer erros de julgamento nas contratações.
3. Preparação para potenciais desacelerações económicas, uma vez que entrar numa recessão com taxas de queima elevadas pode tornar a angariação de fundos significativamente mais dispendiosa.
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.64
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Top 20+ Previsões de Especialistas sobre Perda de Empregos pela IA}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Acessado em 24 Julho 2026}
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Comentários 1
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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.