Mais de 20 Previsões de Especialistas sobre Perda de Empregos pela IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias durante uma década. As minhas respostas rápidas:
- Como irá a IA impactar as funções? 90% de todas as funções de colarinho branco que já vi podem ser automatizadas hoje com o agente harness certo. Esta transformação pode levar uma década devido à complexidade dos processos.
- Como irá a IA impactar os empregos? A rápida mudança das responsabilidades profissionais pode aumentar o desemprego, pois nem todos os trabalhadores conseguem transitar para novas funções.
- O que pensam os outros? Alguns especialistas em IA preveem que metade dos empregos de colarinho branco de nível inicial serão perdidos até 2030. Isto ainda não está provado, exceto em áreas como a 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 na nossa análise derivam de pressupostos sobre a deslocação geral de empregos. Em cenários específicos, estes pressupostos incluíam potenciais ganhos de emprego resultantes da adoção da IA. No entanto, para manter a consistência na avaliação da perda líquida de empregos, quaisquer ganhos de emprego 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 potencial impacto na força de trabalho da implementação da IA.
A maioria das previsões estima que milhões de empregos poderão ser deslocados ou significativamente alterados. A maioria das funções evoluirá e a força de trabalho deve preparar-se para um aumento acentuado do emprego interrompido.
Resultados dos mercados de previsão sobre a perda de empregos pela IA
Os mercados de previsão mostram uma disrupção desigual em vez de um desemprego em massa imediato. Os prognosticadores 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 preocupação está nos trabalhos de nível inicial e altamente automatizáveis. Os recém-licenciados podem ter dificuldades, pois a IA reduz a procura por trabalhadores do conhecimento juniores, enquanto os trabalhadores de call centers, tradutores, profissionais de software e outros trabalhadores que realizam tarefas digitais rotineiras enfrentam um maior risco de deslocação.
Para mais detalhes, leia o que os mercados de previsão preveem sobre a perda de empregos relacionada com a IA.
Análise de exposição à IA e mercado de trabalho de Karpathy
Nota: O gráfico acima mostra a exposição à IA vs. salário mediano em 340 ocupações nos 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 anual mediano (numa 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 investigador de IA Andrej Karpathy (OpenAI cofundador e antigo diretor de IA da Tesla) publicou um conjunto de dados que classifica 342 ocupações dos EUA numa escala de exposição à IA de 0–10, 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 investigação formal. A metodologia mostrou que a descrição de cada ocupação do BLS foi passada para um large language model (Gemini Flash) juntamente com uma grelha de pontuação, que produziu uma pontuação de 0–10 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 si mesma
- Produtividade indireta: A quantidade de aumento da produção do trabalhador pela IA, potencialmente reduzindo o número de funcionários necessários.
A grelha aplica uma heurística central: se um trabalho pode ser realizado inteiramente a partir de um escritório em casa num computador (escrever, programar, analisar, comunicar), a exposição é inerentemente alta (acima de 7). Os trabalhos que exigem presença física, destreza manual ou navegação imprevisível no mundo real têm 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:
- As funções que pagam acima de $100.000 por ano têm uma exposição média de 6,7/10.
- As funções que pagam abaixo de $35.000 por ano têm uma exposição média de 3,4/10.
- As ocupações com pontuação mais alta são transcriptores médicos (10/10), representantes de serviço ao cliente (9/10), programadores de software (9/10), escriturários de contabilidade (9/10) e paralegais (9/10).
- As pontuações mais baixas são de zeladores, telhadores, trabalhadores da construção civil e auxiliares de saúde ao domicílio (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 biliões em salários anuais. No entanto, estes resultados devem ser tomados com cautela, uma vez que as definições de emprego não são perfeitas e, historicamente, tem sido difícil estimar quais os empregos que seriam impactados pela tecnologia.
Quais são as implicações?
- As funções administrativas e de escritório têm uma exposição média de cerca de 8/10 em todos os níveis, independentemente do salário ou cargo.
- Em contraste, os cuidados de saúde mostram uma distribuição variada: as funções práticas (auxiliares de enfermagem, higienistas dentários, fisioterapeutas) pontuam 2–3/10, enquanto as funções de processamento de informação no mesmo setor (transcriptores médicos, especialistas em registos médicos, tecnólogos de informação em saúde) pontuam 8–10/10.
- Médicos e cirurgiões ($239.200 mediana) pontuam 5/10, abaixo de advogados ($151.160; 8/10) e programadores de software ($131.450; 9/10) com níveis salariais semelhantes. O fator protetor é a componente física e presencial do trabalho.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
O estudo "Forecasting the Economic Effects of IA, 2026" utiliza uma abordagem de previsão baseada em inquéritos em grande escala para recolher previsões quantitativas de economistas, especialistas em IA, superprevisores e do público em geral.
Os participantes deram 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 cerca de 2-2,5%.
Mesmo em cenários otimistas, os especialistas não preveem resultados extremos, como o crescimento exponencial do PIB. Em vez disso, a IA é vista como um acelerador significativo mas incremental do desempenho económico, numa escala semelhante às mudanças tecnológicas passadas, em vez de uma rutura económica singular.
Mercado de trabalho e efeitos 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.
Prevê-se que a taxa de participação na força de trabalho caia de cerca de 62,6% em 2025 para cerca de 61% até 2030 e 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, tenho visto:
- Melhorias contínuas nos benchmarks de modelos de IA
- Capacidade de automatizar processos como projetos de agência e consultoria. Eu não pensava nestes como automatizáveis antes dos LLMs.
A dinâmica competitiva e a melhoria dos modelos criarão uma corrida para automatizar e melhorar as margens. Como resultado, a minha previsão é uma redução de 90+% nas atuais funções de colarinho branco até 2035. Estas funções são automatizáveis com os atuais LLMs e o agente harness certo, mas como os processos empresariais são complexos, pode levar uma década a redesenhar e automatizar os processos.
Isto 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, isto pode levar a níveis de emprego mais baixos porque:
- Mudanças rápidas no trabalho a ser feito levariam ao desemprego de trabalhadores que não são suficientemente flexíveis para transitar para novas funções.
- Os benefícios da maioria das melhorias de produtividade desde os anos 80 foram capturados pelos gestores de topo e acionistas.3 Podemos esperar que eles também beneficiem desta vaga de automação e a usem como alavanca para despedimentos.
Níveis de emprego mais baixos podem limitar o consumo, levar à depressão económica e aumentar a instabilidade política.
A nossa situação atual é semelhante às alterações climáticas, onde ações fragmentadas falharam até agora em adiar uma catástrofe futura. A competição entre grandes potências e a competição entre empresas têm o potencial de limitar a cooperação e levar-nos ao subemprego.
Porque demorará tanto a automatizar a maior parte do trabalho de colarinho branco?
Automatizar o trabalho automatizável que abrange as empresas exigirá anos. Não se pode atribuir nada de significativo a um recém-chegado à empresa e não se pode esperar que os LLMs funcionem como trabalhadores capazes. As empresas precisarão de redesenhar o trabalho e investir em harnesses de modelos para implementar a automação. Este é um trabalho específico da empresa, semelhante à transformação digital, que levará anos.
Goldman Sachs
A Goldman Sachs Research em 2025 projeta que o impacto da IA no emprego global será suave e de curta duração, em vez de causar perdas de emprego generalizadas e de longo prazo. Estimam que a taxa de desemprego pode subir cerca de 0,5% durante a transição, à medida que os trabalhadores deslocados pela IA procuram novas funções, refletindo fricção de curto prazo em vez de desemprego estrutural.
Em termos de risco de deslocação de empregos, cerca de 2,5% do emprego nos EUA estaria em risco de deslocação devido aos ganhos de eficiência da IA, com uma estimativa mais ampla mas ainda limitada de 6–7% de deslocação 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, levando a pequenos aumentos de curta duração no desemprego durante os períodos de adoção.
Além disso, a análise avaliou mais de 800 ocupações e identificou as mais vulneráveis à IA. Estas funções incluem programadores de computadores, contabilistas e auditores, assistentes jurídicos e administrativos e representantes de serviço 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 desacoplará num mundo pós-AGI e que a participação do trabalho no rendimento convergirá para zero. A AGI poderá ocorrer já na década de 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, um cientista da computação vencedor do Prémio Nobel conhecido como o "padrinho da IA", alertou que a inteligência artificial aumentará o desemprego enquanto impulsiona lucros mais elevados, um resultado que ele atribui ao capitalismo e não à própria tecnologia, em 2025. 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 os cuidados de saúde como um dos poucos setores que poderiam beneficiar, uma vez que os ganhos de eficiência para os médicos expandiriam o acesso aos cuidados. No entanto, ele rejeitou o rendimento básico universal como inadequado para lidar com a perda de dignidade e propósito ligados ao trabalho.
Ele também alertou sobre os riscos a longo prazo, estimando uma probabilidade de 10–20% de que a IA possa representar uma ameaça existencial através de superinteligência incontrolável ou uso indevido por atores maliciosos, ao mesmo tempo que criticou os fracos esforços regulatórios nos Estados Unidos.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
De acordo com a investigação da Microsoft "Measuring the Occupational Implications of Generative IA" em 2025, as ocupações variam amplamente na sua suscetibilidade à IA, com alguns empregos a serem significativamente mais propensos a serem afetados do que outros.
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 fazer essas tarefas (completude).
- A variedade de tarefas que pode realizar (âmbito).
Empregos como intérpretes, tradutores, historiadores e representantes de serviço ao cliente pontuaram mais alto, o que significa que a IA pode realizar a maior parte do seu trabalho de forma eficaz, especialmente em tarefas intensivas em texto ou comunicação.
Por outro lado, ocupações como auxiliares de enfermagem, lavadores de louça, telhadores e assistentes cirúrgicos pontuaram perto de zero, indicando que a IA atualmente não é capaz de assumir as suas responsabilidades principalmente físicas, práticas ou de interação humana intensa.
Isto sugere que, embora a IA esteja a avançar rapidamente na automatização do trabalho cognitivo e digital rotineiro, permanece limitada na substituição de funções que exigem destreza, inteligência emocional ou adaptabilidade ao mundo real.7
Eric Schmidt
O Dr. Schmidt (antigo CEO da Google) prevê que, dentro de um ano, a maior parte do trabalho de programação será feito por IA em 2025.
As ferramentas que usam aprendizagem por reforço e planeamento estão a evoluir rapidamente. Estes 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 licenciados num futuro próximo.
Schmidt explica que os modelos de IA agora operam 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, potencialmente elevando as taxas de desemprego nos EUA para 10–20%.9
Chamando-lhe um possível "banho de sangue de colarinho branco", Amodei enfatizou que muitos permanecem inconscientes do poder disruptivo de curto prazo da IA. No entanto, ele recuou parcialmente recentemente ao mencionar o paradoxo de Jevons.10
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee fez eco da 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, o seu acordo acrescenta credibilidade à estimativa de que a perda de empregos pela IA poderá em breve impactar metade da força de trabalho global. Embora a sua declaração seja breve, sublinha 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.11
Fundo Monetário Internacional (FMI)
O FMI estimou que 300 milhões de empregos a tempo inteiro em todo o mundo poderiam ser afetados pela automação relacionada com a IA em 2024.
No entanto, enfatizou que a maioria passará por transformação ao nível das tarefas, em vez de 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 decisões, 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 atualização significativa de competências até 2030. Os setores jurídico, financeiro e de seguros sofrerão a transformação mais significativa; a educação e os cuidados de 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 large language models 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 poderiam ser interrompidas.
As funções mais expostas incluem escritores, especialistas em relações públicas, secretários jurídicos, matemáticos e preparadores de impostos, todos exigindo trabalho extensivo baseado em linguagem ou lógica.
Ao contrário da automação passada, que visava principalmente o trabalho operário, os LLMs estão preparados para transformar profissões de salários mais elevados e altamente qualificadas em vários setores. O seu impacto é independente da infraestrutura física, ampliando a escala da potencial deslocação.13
Eric Dahlin
Um inquérito de 2021 do sociólogo Eric Dahlin descobriu que aproximadamente 14% dos americanos relataram ter perdido os seus empregos para robôs.
Apesar desta taxa real modesta, a perceção pública foi significativamente inflacionada: aqueles não afetados acreditavam que 29% tinham perdido os seus empregos para a automação, enquanto aqueles que foram deslocados estimavam a taxa em 47%.
Esta lacuna entre a perceção e a experiência reflete uma profunda ansiedade sobre o impacto da IA, mesmo quando as taxas reais de perda de emprego permanecem mais baixas do que muitas vezes 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 sobrestimaram significativamente a probabilidade de perda de emprego impulsionada por robôs, com perceções a variar de 29% a 47%, em comparação com a taxa real de aproximadamente 14%.14
PwC
O inquérito global a CEOs da PwC em 2019 concluiu que 42% dos CEOs acreditam que a IA deslocará mais empregos do que cria, enquanto 39% discordam, refletindo uma perspetiva dividida.
As preocupações com a perda de emprego são mais elevadas na região Ásia-Pacífico, especialmente na China, onde 88% dos CEOs esperam uma deslocação líquida de empregos. O relatório destaca uma lacuna persistente de competências, com 55% a citar a incapacidade de inovar devido à falta de competências-chave.
A maioria dos CEOs (46%) vê a reconversão e a atualização de competências como a solução mais eficaz. Apesar de 85% concordarem que a IA mudará significativamente os negócios dentro de cinco anos, 10% adotaram-na 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.
Isto 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 de educação poderiam moldar os resultados da disrupção tecnológica.17
Frey & Osborne
Num dos primeiros grandes estudos académicos sobre a perda de empregos pela IA, Frey e Osborne estimaram em 2013 que 47% dos empregos nos EUA estavam em risco de informatização. A sua investigação 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, provocando discussões matizadas sobre a reestruturação de tarefas e a transição de competências.18
Outras questões-chave sobre perdas de emprego
- 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 a ser dispendiosa e a procura de inteligência humana provavelmente estagnará se as máquinas puderem trabalhar de forma autónoma.
- As atuais perdas de emprego devem-se à IA? O excesso de contratações da era pandémica é provavelmente o culpado, uma vez que as empresas ainda estão nas fases iniciais da transformação da IA. Os comentadores estão a chamar a isto lavagem de redundância pela IA.19
Opiniões de que a IA levará à criação líquida de emprego
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 argumenta agora que um "apocalipse de empregos" em larga escala é improvável a curto prazo.20
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 os ganhos de produtividade e gerir os riscos relacionados com a segurança e a fiabilidade.
- Os adotantes mais agressivos da IA podem não estar a cortar mais empregos: Numa entrevista de junho de 2026, Altman argumentou que as empresas que adotaram a IA mais profundamente estão também 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 teriam feito de qualquer forma, em vez de refletir o impacto direto da adoção da IA.21
- 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 externalizar totalmente para a IA.22
No entanto, Altman não descarta o impacto a 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. A sua posição atual sugere que a IA provavelmente remodelará empregos e fluxos de trabalho, mas a transição pode ser mais gradual e complexa do que as previsões anteriores implicavam.
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.23
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.24
Fórum Económico Mundial
O Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do WEF, 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 informação 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.25
Jensen Huang
Na VivaTech 2025 em Paris, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, rejeitou 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 alguns selecionados a devem 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, ele 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.26
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 "decisão 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 local de trabalho diminuem. Eren instou as empresas a desenvolver estratégias que apoiem o desenvolvimento duplo: os juniores devem construir competências de domínio, enquanto o pessoal sénior deve atualizar-se em IA.
Delegar todas as tarefas às máquinas, argumentou Eren, arrisca 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, não as reduz. 27
A IA levou realmente à perda de emprego?
Quatro estudos recentes, usando dados e métodos diferentes, chegam a conclusões notavelmente diferentes sobre a causa raiz das recentes disrupções no mercado de trabalho:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinam registos de seguro de 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 LLM, 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 depois 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 mudança fiscal de I&D como prováveis impulsionadores. Eles também descobrem que os licenciados com currículos mais expostos à IA ganharam salários mais elevados e encontraram emprego mais rapidamente após o ChatGPT, pelo que a educação relevante para LLM manteve o seu valor.28
Dominski & Lee (2025) argumentam que os estudos existentes usam pontuações de exposição à IA estáticas, enquanto a capacidade continua a evoluir. Eles constroem uma estrutura de exposição de cinco fases (ML pré-ChatGPT, primeiros LLMs, multimodal, modelos de raciocínio, IA agêntica) e pedem ao GPT-4o e ao Claude 3.5 Sonnet para re-pontuar cada tarefa O*NET em cada fase.
Ligando 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.
Os efeitos são maiores para trabalhadores com menos de 30 e mais de 50 anos, bem como para trabalhadores com formação universitária. As ocupações intensivas em raciocínio são as mais atingidas, enquanto as ocupações físicas manuais são pouco afetadas.29
Brynjolfsson, Chandar & Chen (novembro de 2025), "Canários na Mina de Carvão", usaram dados de folhas de pagamento da ADP cobrindo 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 programadores 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 teletrabalhabilidade, proporção de licenciados e exposição à taxa 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.30
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 rendimentos reais de janeiro de 2010 após o ChatGPT, enquanto o efeito no desemprego foi de cerca de 0,2% pontos.
A sua interpretação é que os LLMs funcionam como complementos de curto prazo que aumentam a produtividade, e que o ajustamento ocorre através dos salários e não do emprego.31
Então, a IA causou perdas de emprego?
Uma resposta razoável no início de 2026 é que, para a força de trabalho no geral, ainda não há um sinal agregado claro. Dois dos quatro estudos encontram essencialmente zero efeito no desemprego ao nível da ocupação. Para trabalhadores com idades entre 22 e 25 anos em ocupações altamente expostas, a resposta é muito provavelmente sim, pelo menos em parte, porque a evidência da ADP sobrevive aos controlos de empresa-tempo, à exclusão de empresas tecnológicas e à subamostra não teletrabalhável.
Quanto aos salários, a evidência é mista e pode refletir ganhos para trabalhadores experientes juntamente com a redução da contratação de juniores. Quanto ao timing, Frank e coautores mostram que parte da deterioração nas ocupações expostas à IA estava em curso no início de 2022, pelo que atribuir todo o enfraquecimento de 2022 a 2025 aos LLMs sobrestima o caso.
Em resumo, a IA começou plausivelmente a diminuir a contratação de nível inicial em ocupações altamente expostas, mas ainda não produziu desemprego agregado visível ou perdas salariais. Uma parte significativa do que parece ser deslocação pela IA reflete o aperto monetário, as correções do excesso de contratações da era pandémica e a fraqueza mais ampla no mercado de nível inicial. Se esse quadro muda à medida que as capacidades agênticas chegam é a preocupação substantiva que anima a maioria das previsões que mencionámos anteriormente, e permanece uma questão empírica em aberto.
O que os mercados de previsão preveem sobre a perda de emprego relacionada com a IA
Manifold Market
O Manifold é uma plataforma de previsão comunitária onde os participantes negociam sobre 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 2025.32
- 194 participantes previram se alguns engenheiros de software dos EUA sofreriam redução de rendimento, segurança no emprego ou oportunidades de contratação por causa da IA até ao final de 2025. O mercado resolveu "Sim", com base no seu requisito de que pelo menos três reportagens de notícias respeitáveis documentassem tais efeitos.33
- 10 participantes resolveram "Não" sobre se uma empresa Fortune 500 substituiria maioritariamente ou totalmente a sua força de trabalho de serviço 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.34
A partir de julho de 2026:
- 174 participantes atribuíram uma probabilidade de 25% de que a IA fizesse a taxa de desemprego dos EUA exceder 10% antes de 2030.35
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 19% de que a IA causasse desemprego em massa nos Estados Unidos até 2030.36
- 43 participantes atribuíram uma probabilidade de 61% de que o mercado de trabalho permanecesse "bem" em relação às perdas de emprego e desemprego relacionadas com a IA nos próximos anos.37
- 11 participantes previram uma probabilidade de 79% de que a IA causasse uma grande diminuição no emprego de tradutores e intérpretes até ao final de 2027. Isto sugere uma confiança comunitária relativamente forte de que as ocupações relacionadas com a língua experimentarão uma deslocação mensurável mais cedo do que o mercado de trabalho em geral.38
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 81% de que a IA substituísse a maioria dos trabalhadores de call centers até 2030. Esta foi uma das probabilidades mais altas nos mercados revistos.39
- 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% ao serviço ao cliente, 10% a engenheiros de software, 8% a assistentes administrativos e 5% cada a motoristas de camião e investigadores.40
- 8 participantes previram que aproximadamente 34% de 11 ocupações selecionadas experimentariam um défice de emprego de pelo menos 15% que poderia plausivelmente ser atribuído à IA até 2031.41
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 de mercado público 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 perguntando se a IA seria a razão número um declarada para cortes de empregos nos EUA em maio resolveu "Sim". O mercado registou aproximadamente $36.552 em volume de negociação e usou o relatório mensal de cortes de empregos da Challenger, Gray & Christmas como sua fonte de resolução.42
- Em julho de 2026, o mercado equivalente (aproximadamente $2.919 foram negociados) para cortes de empregos em junho também resolveu "Sim".43
A partir de julho de 2026:
- O mercado em curso atribuiu uma probabilidade de 51% de que a IA fosse a principal razão declarada para cortes de empregos nos EUA durante julho. O mercado registou aproximadamente $1.453 em volume de negociação.44
- Os traders da Kalshi atribuíram uma probabilidade de 20% de que o "cenário Citrini" ocorresse até julho de 2028, com aproximadamente $25,9 milhões em volume de negociação. A aposta Citrini é uma aposta de que a rápida adoção da IA causará despedimentos em massa, desemprego e declínio económico mais amplo até 2028.45
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.
A partir de julho de 2026:
- 26 previsores estimaram que os sistemas de IA capazes de realizar empregos do início ao fim substituiriam 17,8% dos trabalhadores de hoje até 2030. O intervalo de previsão exibido variou de aproximadamente 9,1% a 25,7%.46
- 49 previsores contribuíram para a previsão subjacente do emprego geral nos EUA após contabilizar a deslocação relacionada 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 dele em 2035.47
- 60 previsores atribuíram uma probabilidade de 31% de que o desemprego entre recém-licenciados universitários dos EUA atingisse pelo menos 20% durante três meses consecutivos antes de 2030.48
- O Metaculus Labor Automation Forecasting Hub previu que alguns dos maiores declínios de emprego até 2035 ocorreriam entre especialistas financeiros, queda de 15,2%; programadores de software, queda de 13,8%; advogados e escriturários jurídicos, queda de 13,7%; trabalhadores e movimentadores de materiais, queda de 12,0%; e representantes de vendas de serviços, queda de 11,9%.47
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 cumulativo de empregos afetados por despedimentos em que as empresas citaram diretamente a IA, a automação ou a reestruturação impulsionada pela IA, ou reportagens credíveis ligaram os cortes a mudanças relacionadas com a IA.
A tendência mostra um aumento modesto ao longo de 2023 e 2024, seguido por 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 de países em até 30% e reconectar processos internos com agentes de IA, com a maioria das poupanças reinvestidas na sua estratégia de "era agêntica".49
- A Intuit cortou 17% da sua força de trabalho (cerca de 3.000 funcionários) para reorientar recursos em apostas-chave, incluindo IA.50
- A Cisco cortou quase 4.000 empregos (cerca de 5% da sua força de trabalho) para transferir investimento para IA, cibersegurança, silício e ótica.51
- A Cloudflare reduziu a sua força de trabalho em mais de 1.100 funcionários, afirmando que a IA tornou funções obsoletas.52
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 excessivamente durante a pandemia, e os despedimentos atuais podem refletir uma correção do mercado em vez de uma deslocação real impulsionada pela IA.53
O futuro dos empregos de nível inicial
Embora a ansiedade dos licenciados sobre a IA seja compreensível, a queda dramática de 67% nas ofertas de emprego para 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 da deslocação pela IA.
Para trabalhadores com idades entre 22–25 anos, a investigação da Anthropic sobre impactos no mercado de trabalho 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 estas funções caiu cerca de 14% em comparação com 2022 (estimativa agregada pós −14,3, EP = 7,2), embora os autores afirmem que o resultado é pouco significativo estatisticamente. Também não encontraram nenhum declínio semelhante para trabalhadores com mais de 25 anos.54
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 para a turbulência política e os cortes governamentais como impulsionadores mais significativos, enquanto o economista-chefe do LinkedIn enfatiza a incerteza macroeconómica 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 emprego; alguns campos expostos à IA, como a contabilidade, estão a experimentar 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 licenciados" prematura, apesar das legítimas preocupações futuras sobre a disrupção tecnológica.55
Iniciativas de investigação para compreender o impacto da perda de empregos pela IA
Anthropic lança Programa de Futuros Económicos para abordar o impacto da IA na força de trabalho
A Anthropic introduziu o Programa de Futuros Económicos, uma nova iniciativa concebida para explorar os efeitos económicos da inteligência artificial, particularmente o seu impacto nos empregos, produtividade e 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.
Respondendo aos riscos de deslocação de emprego
Como resposta às previsões recentes do CEO Dario Amodei, o programa concentra-se na compreensão destas mudanças e na preparação 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, 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 Índice Económico, lançado no início deste ano, a Anthropic expandirá os seus conjuntos de dados para acompanhar o uso da IA e os efeitos a longo prazo nas estruturas económicas e tendências de emprego.
O programa da Anthropic concentra-se mais na potencial perda de emprego e estratégias de mitigação. O Programa de Futuros Económicos reflete um esforço crescente entre as empresas de tecnologia para assumir a responsabilidade pela disrupção que ajudam a criar e para apoiar o crescimento económico inclusivo.
Esta iniciativa coloca especial ênfase 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.56
Adicionar como fonte preferencialImplicações da IA em diferentes indústrias
A análise dos dados administrativos de desemprego mostra que as 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 em funções de computação e matemática, e não piorou notavelmente após o lançamento do ChatGPT.
As evidências dos perfis do LinkedIn reforçam este padrão para 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 seu primeiro emprego do que as coortes anteriores, com lacunas a surgir antes do final de 2022.
Abrandamentos semelhantes também aparecem quando se comparam empregos com salários altos e salários médios, apontando para um aperto geral do mercado de trabalho de nível inicial em vez de uma mudança única para funções expostas à IA.
Funções e indústrias mais expostas
As indústrias que dependem de tarefas estruturadas realizadas rotineiramente por humanos enfrentam o risco mais elevado. As funções administrativas, jurídicas, financeiras e de processamento de dados estão entre as mais vulneráveis.
De acordo com a investigação da Anthropic sobre impactos no mercado de trabalho, as ocupações individuais mais expostas incluem programadores de computadores (74,5%), representantes de serviço 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 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 todas as 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 ponto percentual na adoção.57
Figura 2: O gráfico mostra o interesse mensal do Google Trends por dois termos de pesquisa: "translator" e "Google Translate".58
Os efeitos estendem-se para além da profissão de tradução, uma vez que as ofertas de emprego que exigem competências em línguas estrangeiras cresceram mais lentamente em regiões de alta adoção, particularmente para línguas amplamente utilizadas como espanhol, chinês e alemão.
Embora as competências linguísticas permaneçam mais relevantes em campos técnicos como TI e engenharia, a evidência geral sugere 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 cuidados de saúde e a educação estão menos expostos devido à complexidade da interação humana exigida. Estes setores são mais resistentes à automação e aos large language models.
Automação parcial vs. deslocação 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 adaptar a novas responsabilidades que exigem tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade. Esta automação parcial ainda cria pressão sobre os trabalhadores para se adaptarem rapidamente.
Variação económica e geográfica
O impacto da inteligência artificial variará por região. As economias de alto rendimento com mercados de trabalho intensivos em serviços estão mais expostas. Os mercados emergentes podem enfrentar desafios devido ao acesso limitado à infraestrutura digital e 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 mais elevada do que os números reais reportados. Embora a deslocação real permaneça abaixo de 15% nos últimos anos, os trabalhadores acreditam que uma parte maior da força de trabalho foi afetada.
Isto reflete uma ansiedade crescente sobre o impacto da IA e o futuro do emprego, apesar dos dados reais mostrarem um ritmo mais lento de mudança.
Respostas regulatórias e equívocos sobre perdas de emprego 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 existentes de monitorização do trabalho acompanham a dinâmica do emprego, o que significa que o projeto de lei acrescenta burocracia desnecessária ao mesmo tempo que arrisca 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.59
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 de implementação avançada, engenheiros de soluções e engenheiros de campo estão cada vez mais em procura, 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 falho. Embora os LLMs possam automatizar tarefas específicas de codificação, a abstração sempre foi central para a engenharia de software. O valor central reside não em escrever 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 crescimento. 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 da deslocação de empregos pela IA
Desafios éticos fundamentais
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, dignidade humana e nas obrigações morais das organizações que implementam tecnologias transformadoras que afetam meios de subsistência e comunidades.
Justiça distributiva e desigualdade: A deslocação pela IA afeta trabalhadores menos qualificados e comunidades marginalizadas de forma desproporcional, aumentando as disparidades socioeconómicas existentes.
Isto 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.
Vieses algorítmicos 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 diversos, 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 permanece 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 claros de responsabilização e sistemas de IA explicáveis são necessários para manter a justiça e a confiança em aplicações relacionadas com o emprego.
Implicações sociais
Além dos impactos individuais no local de trabalho, a deslocação de empregos impulsionada pela IA representa ameaças mais amplas à coesão social, estabilidade económica e governação democrática.
Estabilidade política e social: A deslocação 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 os benefícios da IA amplamente pela sociedade. Essas políticas podem funcionar no contexto global, uma vez que a distribuição de riqueza num único país leva os mais ricos a migrar desse país.
Impacto intergeracional: A deslocação 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.
Vias alternativas para o desenvolvimento e avanço profissional precisam de ser desenvolvidas 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 organizações e decisores políticos orientarem a implementação da IA enquanto protegem as comunidades e 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 estender-se aos trabalhadores através de aumentos salariais, reduções de horas ou melhores condições, em vez de reverterem apenas para os proprietários do capital.
Mecanismos como 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 alavancar a IA para vantagem da força de trabalho?
Importância da requalificação
Até 2030, mais de 40% dos trabalhadores precisarão de desenvolver novas competências para permanecerem 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.60
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 os humanos com as máquinas, em vez de os substituir 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 internas de formação.
A mentoria e a aprendizagem no local de trabalho diminuem, o que impacta a tomada de decisões e o conhecimento institucional. Embora a IA possa automatizar tarefas, confiar apenas em sistemas cria lacunas no desenvolvimento da força de trabalho.
Potencial de crescimento económico
Apesar da preocupação generalizada, a inteligência artificial pode levar a ganhos económicos a longo prazo. As estimativas sugerem que a IA pode aumentar o PIB global em 7%, compensando parcialmente as perdas de emprego.
Isto reflete tecnologias de propósito geral passadas que inicialmente deslocaram trabalhadores, mas eventualmente criaram 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 as empresas aumentam a adoção, a procura pode mudar para funções envolvendo desenvolvimento de IA, cibersegurança e sustentabilidade.
Estes empregos exigem novas competências e alinham-se com o 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 perspetivas permanecem divididas.
Perguntas frequentes
Com base na gama de previsões de especialistas e seus pressupostos subjacentes, uma projeção realista sugere:
15-25% dos empregos experimentarão uma disrupção significativa até 2025-2027, 5-10% de deslocação líquida de empregos após contabilizar a criação de novos empregos, pico de deslocação 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 em setores de colarinho branco.
O FMI enfatizou a complementaridade da IA e do trabalho humano, particularmente na tomada de decisões, 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 atualização significativa de competências até 2030, com ênfase em competências que complementam em vez de competir com as capacidades da IA.
Sim, várias novas funções estão a emergir. O Fórum Económico Mundial projetou que as funções envolvendo desenvolvimento de IA, inteligência empresarial, cibersegurança e sustentabilidade deverão crescer.
A Goldman Sachs previu que a inteligência artificial poderia aumentar o PIB global em 7%, criando assim novas oportunidades de emprego e campos, sugerindo que categorias totalmente novas de trabalho emergirão juntamente com a implementação da IA.
A investigação indica que a IA está a impactar categorias específicas de emprego mais do que outras. Por exemplo, o estudo "Perdidos na Tradução: Inteligência Artificial e a Procura de Competências em Línguas Estrangeiras" relata uma correlação significativa entre as tendências no emprego de tradutores e os volumes de pesquisa do Google Translate.58
À medida que as ferramentas de IA melhoram, os tradutores precisam cada vez mais de se concentrar em desafios linguísticos mais complexos, onde os large language models (LLMs) ainda têm um desempenho inferior.
As funções de serviço ao cliente também foram afetadas. De acordo com o Site Selection Group, o emprego em serviço ao cliente nos Estados Unidos diminuiu em aproximadamente 80.000 posições entre 2022 e 2024.61 Os benchmarks para IA no serviço ao cliente mostram consistentemente melhorias rápidas na capacidade, contribuindo para esta mudança.
A automação impulsionada pela IA desempenha um papel em algumas reduções da 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 da era pandémica.
2. O uso da "automação pela IA" como uma narrativa conveniente para justificar despedimentos, evitando reconhecer erros de julgamento nas contratações.
3. Preparação para potenciais recessões económicas, uma vez que entrar numa recessão com altas taxas de consumo 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, em vez de serem exclusivamente devidas à adoção da IA.62
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Mais de 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 27 Julho 2026}
}Links de referência
O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em 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 aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou 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 de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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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.