As 20+ principais previsões de especialistas sobre perda de empregos com 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 vi podem ser automatizadas hoje com o harness de agentes correto. Essa transformação pode levar uma década devido à complexidade dos processos.
- Como a IA afetará os empregos? Responsabilidades de trabalho em rápida mudança podem aumentar o desemprego, pois nem todos os funcionários conseguem migrar para novas funções.
- O que outras pessoas pensam? Alguns especialistas em IA preveem que metade dos empregos de colarinho branco de nível inicial será perdida até 2030. Isso ainda não foi comprovado, exceto em áreas como tradução, onde o paradoxo de Jevons não aumentou o emprego.
Previsões de perda de empregos por IA
Nota: O tamanho dos gráficos está correlacionado com o tamanho da previsão de perda de empregos.
As porcentagens referenciadas em nossa análise são derivadas de premissas sobre o deslocamento geral de empregos. Em cenários específicos, essas premissas incluíram possíveis ganhos de empregos resultantes da adoção da IA. No entanto, para manter a consistência na avaliação da perda líquida de empregos, quaisquer ganhos estimados de empregos foram explicitamente excluídos do cálculo.
Como resultado, as porcentagens finais apresentadas refletem perdas líquidas de empregos, garantindo uma interpretação mais conservadora e focada do impacto potencial na força de trabalho da implementação de 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 no emprego afetado.
Resultados de mercados de previsão sobre perda de empregos por IA
Os mercados de previsão mostram uma disrupção desigual em vez de desemprego em massa imediato. Os previsores 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 no trabalho de nível inicial e altamente automatizável. Recém-formados podem ter dificuldades à medida que 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.
Para mais detalhes, leia o que os mercados de previsão projetam sobre a perda de empregos relacionada à IA.
Análise de Karpathy sobre exposição à IA e mercado de trabalho
Nota: O gráfico acima mostra a exposição à IA em comparação com o salário mediano em 340 ocupações dos EUA. Cada ponto é uma ocupação. O eixo horizontal mostra a pontuação de exposição à IA de Karpathy (0-10), o eixo vertical mostra o salário anual mediano (em escala logarítmica) e a cor indica o supergrupo ocupacional do BLS. O tamanho do ponto mostra o emprego em 2024.
Em março de 2026, o pesquisador de IA Andrej Karpathy (cofundador da OpenAI e ex-diretor de IA da Tesla) publicou um dataset que pontua 342 ocupações dos EUA em uma escala de exposição à IA de 0–10, com base em dados do Occupational Outlook Handbook do Bureau of Labor Statistics, que cobre cerca de 143 milhões de empregos nos EUA.1
Karpathy enquadrou o projeto como uma ferramenta de desenvolvimento para explorar visualmente os dados do BLS, em vez de um artigo de pesquisa formal. A metodologia mostrou que a descrição de cada ocupação no BLS era enviada a um large language model (Gemini Flash) junto com uma rubrica de pontuação, que produzia uma nota de 0–10 e uma justificativa escrita para cada emprego.
Cada ocupação foi classificada em um único eixo de exposição à IA que captura dois efeitos:
- Automação direta: A quantidade de trabalho que a IA pode realizar por conta própria
- Produtividade indireta: A quantidade de aumento na produção do trabalhador que a IA proporciona, reduzindo potencialmente o número de funcionários necessários.
A rubrica aplica uma heurística central: se um trabalho pode ser realizado inteiramente em um home office usando um computador (escrever, programar, analisar, comunicar), a exposição é inerentemente alta (acima de 7). Empregos que exigem presença física, destreza manual ou navegação imprevisível no mundo real pontuam menos.
Os resultados mostraram que a exposição média ponderada entre todas as 342 ocupações é de 4.9 de 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 maior pontuação 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 com menor pontuação são 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, essas conclusões devem ser vistas com cautela, pois as definições de emprego não são perfeitas e, historicamente, tem sido difícil estimar quais empregos seriam impactados pela tecnologia.
Quais são as implicações?
- Funções de escritório e administrativas têm exposição média de cerca de 8/10 em todos os níveis, independentemente de salário ou cargo.
- Em contraste, a saúde mostra uma distribuição variada: funções práticas (auxiliares de enfermagem, higienistas dentais, fisioterapeutas) pontuam 2–3/10, enquanto funções de processamento de informações no mesmo setor (transcritores médicos, especialistas em registros médicos, tecnólogos em informações de saúde) pontuam 8–10/10.
- Médicos e cirurgiões ($239,200 de mediana) 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” usa uma abordagem de previsão baseada em pesquisas em larga escala para coletar 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 econômico
Espera-se que a IA aumente a produtividade e o crescimento econômico, mas dentro de intervalos plausíveis. Projeta-se que a produtividade total dos fatores (PTF) suba 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 econômico, em uma escala semelhante às mudanças tecnológicas passadas, e não como uma ruptura econômica singular.
Efeitos no mercado de trabalho e na força de trabalho
Espera-se que o impacto mais significativo da IA ocorra no mercado de trabalho, particularmente por meio de uma queda na participação da força de trabalho, e não de um aumento no desemprego.
Projeta-se que a taxa de participação da força de trabalho (TPFT) caia de cerca de 62.6% em 2025 para aproximadamente 61% até 2030 e para até 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 permanecer desempregadas.2
AIMultiple
Com o lançamento do Claude Code e dos models mais recentes das famílias Anthropic e Gemini, tenho visto:
- Melhorias contínuas nos IA model benchmarks
- Capacidade de automatizar processos como projetos de agência e consultoria. Eu não os considerava automatizáveis antes dos LLMs.
A dinâmica competitiva e a melhoria dos models criarão uma corrida para automatizar e melhorar margens. Como resultado, minha previsão é uma redução de mais de 90% nas atuais funções de colarinho branco até 2035. Essas funções são automatizáveis com os LLMs atuais e o 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”, pois o trabalho humano continuará sendo o gargalo e, graças à automação, precisaremos de mais trabalhadores humanos em tarefas que não são automatizadas.
No entanto, isso pode levar a níveis mais baixos de emprego, pois:
- Mudanças rápidas no trabalho a ser feito levariam ao desemprego de trabalhadores que não são flexíveis o suficiente para fazer a transição para novas funções.
- Os benefícios da maioria das melhorias de produtividade desde a década de 1980 foram capturados pelos principais gestores e acionistas.3 Podemos esperar que eles também se beneficiem dessa onda de automação e a usem como alavanca para demissões.
Níveis mais baixos de emprego podem limitar o consumo, levar à depressão econômica e aumentar a instabilidade política.
Nossa situação atual é semelhante à das mudanças climáticas, em que ações fragmentadas até agora não conseguiram adiar uma catástrofe futura. A competição entre grandes potências e entre empresas tem potencial para limitar a cooperação e nos levar ao subemprego.
Por que a automação da maior parte do trabalho de colarinho branco levará tanto tempo?
Automatizar o trabalho automatizável em todas as empresas exigirá anos. Você não pode atribuir nada significativo a um recém-chegado à empresa e não pode esperar que os LLMs trabalhem como funcionários capazes. As empresas precisarão redesenhar o trabalho e investir em model harnesses para implementar a automação. Trata-se de um trabalho específico de cada empresa, semelhante à transformação digital, que levará anos.
Goldman Sachs
A Goldman Sachs Research projeta, em 2025, que o impacto da IA no emprego geral será leve e de curta duração, em vez de causar perdas de empregos generalizadas e de longo prazo. Eles estimam que a taxa de desemprego pode subir cerca de 0.5% durante a transição, à medida que os trabalhadores deslocados pela IA buscam novas funções, refletindo atrito de curto prazo em vez de desemprego estrutural.
Em termos de risco de deslocamento de empregos, cerca de 2.5% do emprego nos EUA estaria em risco de deslocamento devido aos ganhos de eficiência da IA, com uma estimativa mais ampla, mas ainda limitada, de 6–7% de deslocamento se a IA for amplamente adotada.
A Goldman Sachs também prevê que a IA generativa pode aumentar a produtividade do trabalho em aproximadamente 15% quando totalmente integrada nos mercados desenvolvidos, gerando aumentos passageiros do desemprego durante os períodos de adoção.
Além disso, a análise avaliou mais de 800 ocupações e identificou as mais vulneráveis à IA. Essas funções incluem programadores de computador, contadores e auditores, assistentes jurídicos e administrativos e representantes de atendimento ao cliente, enquanto funções como controladores de tráfego aéreo, CEOs, radiologistas, farmacêuticos e clérigos são identificadas como as de menor risco.4
Pascual Restrepo
Embora o artigo de Restrepo de 2025 não faça previsões sobre taxas de desemprego, ele prevê que a relação entre trabalho e produção econômica se dissociará em um mundo pós-AGI e que a participação do trabalho na renda convergirá para zero. A AGI pode ocorrer já na década de 2030.5
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton, cientista da computação ganhador do Prêmio Nobel e conhecido como o “padrinho da IA”, alertou que a inteligência artificial aumentará o desemprego e, ao mesmo tempo, impulsionará lucros mais altos — resultado que ele atribui ao capitalismo, e não à tecnologia em si, em 2025. Ele observou que, embora as demissões em massa ainda não tenham se concretizado, a IA está reduzindo as oportunidades de nível inicial.
Hinton vê a saúde como um dos poucos setores que podem se beneficiar, pois os ganhos de eficiência para os médicos ampliariam o acesso ao cuidado. No entanto, ele descartou a renda básica universal como inadequada para lidar com a perda de dignidade e propósito ligada ao trabalho.
Ele também alertou sobre riscos de longo prazo, estimando uma chance de 10–20% de que a IA possa representar uma ameaça existencial por meio de superinteligência incontrolável ou uso indevido por agentes mal-intencionados, criticando os fracos esforços regulatórios nos Estados Unidos.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
De acordo com a pesquisa “Measuring the Occupational Implications of Generative IA” da Microsoft em 2025, as ocupações variam amplamente em sua suscetibilidade à IA, com alguns empregos significativamente mais propensos a serem afetados do que outros.
O estudo classifica as funções com base em uma pontuação de aplicabilidade de IA que combina:
- A quantidade do trabalho que a IA pode realizar (cobertura)
- O quão completamente ela pode realizar essas tarefas (completude).
- A variedade de tarefas que ela pode executar (escopo).
Empregos como intérpretes, tradutores, historiadores e representantes de atendimento ao cliente pontuaram mais alto, o que significa que a IA pode executar a maior parte do trabalho deles com eficácia, especialmente em tarefas com muito 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 suas responsabilidades predominantemente físicas, manuais ou com forte interação humana.
Isso sugere que, embora a IA esteja avançando rapidamente na automação do trabalho cognitivo e digital rotineiro, ela ainda é 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 aprendizado por reforço e planejamento estão evoluindo rapidamente. Esses sistemas podem escrever, depurar e otimizar código melhor do que a maioria dos humanos, especialmente para tarefas rotineiras ou complexas, mas repetitivas.
Também se espera que a IA alcance o nível dos melhores matemáticos pós-graduados em um futuro próximo.
Schmidt explica que os IA models agora operam bem no raciocínio matemático porque a matemática tem uma linguagem mais simples e estruturada. Com ferramentas como Lean theorem proving, a IA pode resolver e verificar problemas matemáticos complexos.8
Dario Amodei
Dario Amodei (CEO da Anthropic) alertou em 2025 que a IA pode eliminar 50% de todos os empregos de colarinho branco de nível inicial nos próximos cinco anos, podendo levar as taxas de desemprego dos EUA a 10–20%.9
Chamando isso de possível “banho de sangue no colarinho branco”, Amodei enfatizou que muitos ainda não percebem o 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 ecoou a preocupação de Amodei em 2025 ao validar a projeção de que a IA pode deslocar 50% dos empregos até 2027.
Como uma voz proeminente na área, sua concordância acrescenta credibilidade à estimativa de que a perda de empregos pela IA pode em breve impactar metade da força de trabalho global. Embora sua declaração seja breve, ela destaca 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 de tempo integral em todo o mundo podem ser afetados pela automação relacionada à IA em 2024.
No entanto, enfatizou que a maioria passará por transformação no nível das tarefas, em vez de perda total. Em países de alta renda, economias com forte peso em 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. Dois terços dos empregos devem sofrer automação parcial. Ele enfatizou a complementaridade entre IA e trabalho humano, particularmente na tomada de decisões, no reconhecimento de padrões e na recuperação de conhecimento.
O relatório também destacou a necessidade urgente de requalificação, projetando que mais de 40% dos trabalhadores precisarão de atualização significativa de habilidades até 2030. Os setores jurídico, financeiro e de seguros passarão pela transformação mais significativa; educação e saúde permanecerão relativamente resistentes devido à dependência de interação humana e processos complexos.12
GPTs e a força de trabalho dos EUA (Eloundou et al.)
Um estudo de 2023 sobre os efeitos da IA generativa e dos large language models concluiu que 80% da força de trabalho dos EUA pode ter pelo menos 10% de suas tarefas afetadas.
Para cerca de 19% dos trabalhadores, pelo menos metade de suas tarefas diárias pode ser afetada.
As funções mais expostas incluem redatores, especialistas em relações públicas, secretários jurídicos, matemáticos e preparadores de impostos, todos exigindo amplo trabalho baseado em linguagem ou lógica.
Ao contrário da automação passada, voltada principalmente para o trabalho de colarinho azul, os LLMs estão prontos para transformar profissões de salários mais altos e alta escolaridade em vários setores. Seu impacto é independente de infraestrutura física, ampliando a escala do possível deslocamento.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 percepção pública estava significativamente inflada: os não afetados acreditavam que 29% haviam perdido seus empregos para a automação, enquanto os deslocados estimavam a taxa em 47%.
Essa lacuna entre percepção e experiência reflete profunda ansiedade sobre o impacto da IA, mesmo quando as taxas reais de perda de empregos permanecem mais baixas do que muitas vezes se supõe.
A inclusão de robôs em contextos não industriais (aeroportos, bibliotecas, cuidados com idosos) no estudo destacou ainda mais o alcance da IA em diferentes setores da vida e do trabalho.
Figura 1: O gráfico ilustra que os entrevistados superestimaram significativamente a probabilidade de perda de empregos causada por robôs, com percepções variando de 29% a 47%, em comparação com a taxa real de aproximadamente 14%.14
PwC
A pesquisa global de CEOs da PwC em 2019 constatou que 42% dos CEOs acreditam que a IA deslocará mais empregos do que criará, enquanto 39% discordam, refletindo uma visão dividida.
As preocupações com perda de empregos são maiores na região Ásia-Pacífico, especialmente na China, onde 88% dos CEOs esperam deslocamento líquido de empregos. O relatório destaca uma lacuna persistente de habilidades, com 55% citando a incapacidade de inovar devido à falta de competências essenciais.
A maioria dos CEOs (46%) considera a requalificação e a atualização de habilidades a solução mais eficaz. Apesar de 85% concordarem que a IA mudará significativamente os negócios em cinco anos, 10% a adotaram em escala, prejudicados pela escassez de talentos e pelos desafios de dados.15
Estudo da OCDE
Um estudo da OCDE em 2016 constatou que 9% dos empregos no Reino Unido estavam em alto risco de automação, mas que 35% passariam por transformação radical nas duas décadas seguintes.
Essa conclusão sugere que os temores de desemprego em massa podem ser exagerados e que mudanças significativas têm mais probabilidade de ocorrer por meio da evolução dos empregos e da requalificação, em vez da eliminação generalizada.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 além das fronteiras dos EUA e levantou questões sobre como as diferenças regionais em proteções trabalhistas e sistemas educacionais podem moldar os resultados da disrupção tecnológica.17
Frey & Osborne
Em um dos primeiros grandes estudos acadêmicos sobre perda de empregos pela IA, Frey e Osborne estimaram em 2013 que 47% dos empregos nos EUA estavam em risco de informatização. Sua pesquisa classificou as ocupações com base em sua suscetibilidade ao aprendizado de máquina e à automação.
Esse trabalho inicial ajudou a enquadrar debates posteriores sobre o futuro do emprego, chamando atenção para como tarefas, e não empregos inteiros, são automatizadas, estimulando discussões matizadas sobre reestruturação de tarefas e transição de habilidades.18
Outras perguntas importantes sobre perdas de empregos
- E quanto ao Paradoxo de Jevons? À medida que o custo da inteligência de máquina diminui, mais inteligência de máquina será consumida. No entanto, a inteligência humana continua cara, e a demanda por inteligência humana provavelmente estagnará se as máquinas puderem trabalhar de forma autônoma.
- As perdas atuais de empregos se devem à IA? O excesso de contratações da era da pandemia provavelmente é o culpado, pois as empresas ainda estão nos estágios iniciais da transformação por IA. Especialistas estão chamando isso de IA redundancy washing.19
Visões de que a IA levará à criação líquida de empregos
Sam Altman
O CEO da OpenAI, Sam Altman, adotou uma visão menos alarmista sobre as perdas de empregos causadas pela IA em 2026. Embora tenha alertado anteriormente que a IA pode substituir muitos empregos existentes e eliminar algumas categorias de trabalho, ele agora argumenta que um “apocalipse de empregos” em larga escala é improvável no curto prazo.20
A visão revisada de Altman baseia-se em três observações:
- A adoção da IA ainda está nos estágios iniciais: Embora os IA models tenham se tornado altamente capazes, muitas empresas ainda estão aprendendo a integrá-los em fluxos de trabalho, medir ganhos de produtividade e gerenciar riscos relacionados à segurança e confiabilidade.
- Os adotantes mais agressivos de IA podem não estar cortando mais empregos: Em uma 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 motivo para demissões podem estar usando a tecnologia como uma explicação conveniente para cortes que fariam de qualquer maneira, em vez de refletir o impacto direto da adoção da IA.21
- A interação humana continua importante: Altman observa que muitos empregos envolvem mais do que apenas concluir tarefas. Envolvem também comunicação, confiança, julgamento e colaboração, que as pessoas podem não querer terceirizar totalmente para a IA.22
No entanto, Altman não descarta o impacto de longo prazo da IA no trabalho. Ele espera que as empresas sejam reorganizadas em torno da IA, especialmente à medida que os agentes de IA se tornam mais capazes e as empresas se adaptam a ciclos tecnológicos mais rápidos. Sua posição atual sugere que a IA provavelmente remodelará empregos e fluxos de trabalho, mas a transição 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 demitindo trabalhadores com base no potencial da IA, e não em seu desempenho demonstrado, uma vez que o desemprego geral nos EUA permanece relativamente baixo.23
Yale The Budget Lab
A análise de 2025 não encontrou impacto material dos LLMs nos empregos com base na taxa de perdas de empregos, contratações e transições nos EUA.24
Fórum Econômico Mundial
O Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do Fórum Econômico Mundial, que pesquisou mais de 1.000 empregadores representando 14 milhões de trabalhadores em 55 economias, projetou que 92 milhões de empregos serão deslocados até 2030, enquanto 170 milhões de novos serão criados, um ganho líquido de 78 milhões de empregos. Espera-se que a IA e o processamento de informações afetem 86% das empresas até 2030. O relatório identificou o desenvolvimento de IA, a cibersegurança e a sustentabilidade como as categorias de funções com crescimento mais rápido.25
Jensen Huang
Na VivaTech 2025, em Paris, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, reagiu ao alerta do CEO da Anthropic, Dario Amodei, de que a IA pode substituir até metade dos empregos de escritório de nível inicial em cinco anos.
Huang rejeitou a ideia de que a IA seja tão perigosa ou poderosa a ponto de apenas alguns selecionados deverem desenvolvê-la, defendendo em vez disso um avanço aberto e responsável.
Embora tenha reconhecido que a IA transformará o local de trabalho, tornando alguns empregos obsoletos, ele enfatizou que maior produtividade normalmente leva a mais contratações, não menos, e criticou a narrativa baseada no medo em torno do impacto da IA no emprego.26
Dilan Eren
Embora não se concentre em porcentagens, o professor Dilan Eren, da Ivey Business School, fez uma crítica estrutural às empresas que, em 2025, respondem à IA eliminando funções juniores. Eren alertou que cortar cargos de nível inicial para economizar custos é uma “jogada exponencialmente ruim” que ameaça o pipeline interno de talentos.
Sem juniores, as organizações correm o risco de escassez de funcionários experientes nos próximos anos, especialmente com o declínio da mentoria e do aprendizado no trabalho. Eren instou as empresas a desenvolver estratégias que apoiem o desenvolvimento duplo: os juniores devem construir conhecimento de domínio, enquanto os funcionários seniores devem se atualizar em IA.
Delegar todas as tarefas às máquinas, argumentou Eren, arrisca minar o julgamento e enfraquecer o aprendizado colaborativo dentro das empresas.
Ravi Kumar
Ravi Kumar, CEO da Cognizant, argumentou em 2025 que a IA criará mais oportunidades de emprego, especialmente para recém-formados.
À medida que mais empresas adotam software avançado, ele espera um aumento na demanda por mão de obra qualificada.
De acordo com Kumar, a IA pode atuar como um multiplicador de força, permitindo que os trabalhadores alcancem “mais por menos”, ao mesmo tempo que aumenta as expectativas, e não as reduz. 27
A IA realmente levou à perda de empregos?
Quatro estudos recentes, usando dados e métodos diferentes, chegam a conclusões visivelmente diferentes sobre a causa raiz das recentes disrupções no mercado de trabalho:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) combinam registros de seguro-desemprego dos EUA, 10.6 milhões de perfis do LinkedIn e 3 milhões de ementas de cursos. Eles mostram que o risco de desemprego em ocupações altamente expostas a LLMs, especialmente funções de computação e matemática, começou a subir no início de 2022, vários trimestres antes do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022.
A tendência então se estabilizou após o lançamento, em vez de acelerar. Os dados do LinkedIn mostram o mesmo timing: os formandos da coorte de 2021 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas do que as coortes anteriores.
Os autores apontam o aperto monetário, a correção pós-pandemia nas contratações de tecnologia e a mudança no imposto de P&D como prováveis fatores. Eles também descobrem que formandos com currículos mais expostos à IA ganharam salários mais altos e encontraram empregos mais rapidamente após o ChatGPT, de modo que a educação relevante para LLMs manteve seu valor.28
Dominski & Lee (2025) argumentam que os estudos existentes usam pontuações estáticas de exposição à IA, enquanto a capacidade continua evoluindo. Eles constroem um framework de exposição em cinco estágios (ML pré-ChatGPT, LLMs iniciais, multimodal, reasoning models, IA agêntica) e pedem ao GPT-4o e ao Claude 3.5 Sonnet para repontuar cada tarefa da O*NET em cada estágio.
Vinculando essas pontuações dinâmicas aos dados da CPS, eles descobrem que maior exposição à IA está correlacionada com menor emprego, maior desemprego e jornadas mais curtas.
Os efeitos são maiores para trabalhadores com menos de 30 e mais de 50 anos, bem como para trabalhadores com educação superior. As ocupações intensivas em raciocínio são as mais atingidas, enquanto as ocupações físicas manuais são pouco afetadas.29
Brynjolfsson, Chandar & Chen (nov. 2025), “Canaries in the Coal Mine,” usaram dados de folha de pagamento da ADP cobrindo milhões de trabalhadores mensalmente. De acordo com os resultados, trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas à IA tiveram quedas acentuadas de emprego: desenvolvedores de software nessa faixa etária caíram quase 20% em relação ao pico do final de 2022.
Após controlar por efeitos fixos de empresa e tempo, o mesmo grupo mostrou declínio relativo de 16% no emprego no quintil mais exposto em comparação com o menos exposto.
Os resultados se mantiveram quando os autores excluíram ocupações de tecnologia, excluíram empresas de TI e dividiram a amostra por possibilidade de teletrabalho, proporção de formação superior e exposição a taxas de juros. A explicação deles é que a IA substitui o conhecimento codificado que trabalhadores jovens e a educação formal fornecem, enquanto complementa o conhecimento tácito que vem com a experiência.30
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (set. 2025), usaram Diferenças-em-Diferenças Sintéticas em dados da CPS de janeiro de 2010 a agosto de 2025. Eles relatam o resultado oposto: 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 interpretação deles é que os LLMs funcionam como complementos de curto prazo que aumentam a produtividade, e que o ajuste ocorre por meio dos salários, e não do emprego.31
Então, a IA causou perdas de empregos?
Uma resposta razoável no início de 2026 é que, para a força de trabalho como um todo, ainda não há um sinal agregado claro. Dois dos quatro estudos encontram efeito de desemprego essencialmente zero no nível das ocupações. Para trabalhadores de 22 a 25 anos em ocupações altamente expostas, a resposta é muito provavelmente sim, pelo menos em parte, porque as evidências da ADP sobrevivem aos controles de empresa-tempo, à exclusão de empresas de tecnologia e à subamostra não teletrabalhável.
Quanto aos salários, as evidências são mistas e podem refletir ganhos para trabalhadores experientes ao lado de contratações reduzidas de juniores. Quanto ao timing, Frank e coautores mostram que parte da deterioração em ocupações expostas à IA já estava em curso no início de 2022, portanto atribuir todo o enfraquecimento de 2022 a 2025 aos LLMs exagera o argumento.
Em resumo, a IA provavelmente começou a deprimir as contratações de nível inicial em ocupações altamente expostas, mas ainda não produziu desemprego agregado ou perdas salariais visíveis. Uma parcela significativa do que parece ser deslocamento por IA reflete aperto monetário, correções de excesso de contratações da era pandêmica e uma fraqueza mais ampla no mercado de nível inicial. Se esse quadro mudará com a chegada das capacidades agênticas é a preocupação substantiva que anima a maioria das previsões que mencionamos anteriormente, e continua sendo uma questão empírica em aberto.
O que os mercados de previsão projetam sobre a perda de empregos relacionada à IA
Manifold Market
Manifold é uma plataforma comunitária de previsão onde os participantes negociam os resultados de questões do mundo real.
- 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 o final de 2025.32
- 194 participantes previram se alguns engenheiros de software dos EUA sofreriam redução de renda, segurança no emprego ou oportunidades de contratação por causa da IA até o final de 2025. O mercado resolveu “Sim”, com base no requisito de que pelo menos três reportagens de veículos respeitáveis documentassem tais efeitos.33
- 10 participantes resolveram “Não” sobre se uma empresa Fortune 500 substituiria majoritária ou totalmente sua força de trabalho de atendimento ao cliente por IA até 2026. O resultado não descarta automação parcial, mas o limiar mais exigente do mercado de substituir a maior parte ou toda a força de trabalho não foi atingido.34
Em agosto de 2026:
- 174 participantes atribuíram uma probabilidade de 25% de que a IA faça a taxa de desemprego dos EUA ultrapassar 10% antes de 2030.35
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 19% de que a IA cause desemprego em massa nos Estados Unidos até 2030.36
- 43 participantes atribuíram uma probabilidade de 61% de que o mercado de trabalho permaneça “bem” em relação às perdas de empregos relacionadas à IA e ao desemprego nos próximos anos.37
- 11 participantes previram uma probabilidade de 79% de que a IA cause uma grande redução no emprego de tradutores e intérpretes até o final de 2027. Isso sugere uma confiança relativamente forte da comunidade de que as ocupações relacionadas a idiomas sofrerão deslocamento mensurável antes do mercado de trabalho geral.38
- 54 participantes estimaram uma probabilidade de 81% de que a IA substitua a maioria dos trabalhadores de call center até 2030. Essa estava entre as probabilidades mais altas nos mercados analisados.39
- 7 participantes previram qual ocupação teria a maior porcentagem de funções substituídas pela IA até o final de 2026. O mercado atribuiu 38% a ocupações “outras”, 34% a atendimento ao cliente, 10% a engenheiros de software, 8% a assistentes administrativos e 5% cada a motoristas de caminhão e pesquisadores.40
- 8 participantes previram que aproximadamente 34% de 11 ocupações selecionadas sofreriam um déficit de emprego de pelo menos 15% que poderia plausivelmente ser atribuído à IA até 2031.41
Mercado de previsão Kalshi
Kalshi é uma bolsa de contratos de eventos regulamentada nos EUA, onde os participantes negociam contratos vinculados a resultados específicos. As páginas públicas do mercado da Kalshi informam o volume total de negociação em dólares, mas não fornecem o número de participantes únicos.
- Em junho de 2026, um mercado da Kalshi que perguntava se a IA seria o principal motivo declarado para os cortes de empregos nos EUA em maio resolveu “Sim”. O mercado registrou aproximadamente $36,552 em volume de negociação e usou o relatório mensal de cortes de empregos da Challenger, Gray & Christmas como fonte de resolução.42
- Em julho de 2026, o mercado equivalente (aproximadamente $2,919 foram negociados) para os cortes de empregos de junho também resolveu “Sim”.43
Em agosto de 2026:
- O mercado em andamento atribuiu uma probabilidade de 58% de que a IA seja o principal motivo declarado para os cortes de empregos nos EUA durante julho. O mercado registrou aproximadamente $1,453 em volume de negociação.44
- Os traders da Kalshi atribuíram uma probabilidade de 15% de que o “cenário Citrini” ocorra até julho de 2028, com aproximadamente $25,9 milhões em volume de negociação. A operação Citrini é uma aposta de que a rápida adoção da IA causará demissões em massa, desemprego e declínio econômico mais amplo até 2028.45
Previsões da comunidade Metaculus
As previsões da comunidade Metaculus agregam estimativas de previsores individuais, enquanto seu Labor Automation Forecasting Hub se concentra especificamente em como a IA pode afetar o emprego, as ocupações e os indicadores do mercado de trabalho.
Em agosto de 2026:
- 26 previsores estimaram que sistemas de IA capazes de executar empregos do início ao fim substituiriam 17.8% dos trabalhadores atuais até 2030. O intervalo de previsão exibido variou de aproximadamente 9.1% a 25.7%.46
- 49 previsores contribuíram para a previsão subjacente do emprego geral nos EUA após contabilizar o deslocamento relacionado à IA e outros efeitos no mercado de trabalho. A comunidade previu que o emprego estaria 1.9% abaixo do nível de 2025 em 2030 e 4.4% abaixo dele em 2035.47
- 61 previsores atribuíram uma probabilidade de 24% de que o desemprego entre recém-formados universitários nos EUA atinja pelo menos 20% por três meses consecutivos antes de 2030.48
- O Metaculus Labor Automation Forecasting Hub previu que algumas das maiores quedas de emprego até 2035 ocorreriam entre especialistas financeiros, desenvolvedores de software e advogados e auxiliares jurídicos, com queda de 14.1%.47
Desenvolvimentos recentes: impacto da IA nos empregos
Coletamos dados a partir de 2023, após o lançamento do ChatGPT, para mostrar como a IA afetou as demissões em tecnologia. O gráfico acima acompanha o número acumulado de empregos afetados por demissões em que as empresas citaram diretamente IA, automação ou reestruturação impulsionada por IA, ou reportagens confiáveis ligaram os cortes a mudanças relacionadas à IA.
A tendência mostra um aumento modesto ao longo de 2023 e 2024, seguido por uma forte aceleração em 2025 e 2026, à medida que mais empresas reorganizaram equipes, reduziram funções de suporte ou operacionais e redirecionaram recursos para prioridades focadas em IA.
Várias grandes empresas citaram explicitamente a IA ao anunciar cortes de empregos:
- O GitLab começou uma reestruturação para achatar a gestão, reduzir sua presença no país em até 30% e reconfigurar processos internos com agentes de IA, com a maior parte da economia reinvestida em sua estratégia de “era agêntica”.49
- A Intuit cortou 17% de sua força de trabalho (cerca de 3.000 funcionários) para redirecionar recursos para apostas-chave, incluindo IA.50
- A Cisco cortou quase 4.000 empregos (cerca de 5% de sua força de trabalho) para transferir investimentos para IA, cibersegurança, silício e óptica.51
- Cloudflare reduziu 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 sendo usada como uma justificativa conveniente. Fabian Stephany, do Oxford Internet Institute, observou que muitas empresas contrataram em excesso durante a pandemia, e as demissões atuais podem refletir uma correção de mercado, e não um deslocamento real causado pela IA.53
O futuro dos empregos de nível inicial
Embora a ansiedade dos recém-formados em relação à IA seja compreensível, a queda acentuada de 67% nas vagas para formados no Reino Unido desde 2022 (43% nos EUA) parece ser impulsionada principalmente pela incerteza econômica, pela normalização pós-COVID e pela aceleração do offshoring, e não pelo deslocamento por IA.
Para trabalhadores entre 22 e 25 anos, a pesquisa de impactos no mercado de trabalho da Anthropic constata que menos jovens estão começando empregos em ocupações altamente expostas à IA em comparação com ocupações de baixa exposição. A taxa de obtenção de emprego nessas funções caiu cerca de 14% em comparação com 2022 (estimativa post agrupada −14.3, EP = 7.2), embora os autores afirmem que o resultado é apenas marginalmente significativo do ponto de vista estatístico. Eles também não encontraram 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 econômicos mais amplos estão em jogo.
David Autor, do MIT, aponta a turbulência política e os cortes governamentais como fatores mais significativos, enquanto a economista-chefe do LinkedIn enfatiza a incerteza macroeconômica como a causa primária.
Embora a IA provavelmente transforme o trabalho nos próximos anos, as evidências atuais mostram correlações fracas entre ocupações vulneráveis à IA e perdas reais de empregos; alguns campos expostos à IA, como contabilidade, estão experimentando crescimento no emprego de jovens.
Os verdadeiros desafios parecem ser pressões econômicas tradicionais: inflação, taxas de juros mais altas, incerteza nos negócios e offshoring acelerado possibilitado pelas capacidades de trabalho remoto. Isso torna prematura a narrativa de que “a IA está matando os empregos de recém-formados”, apesar das legítimas preocupações futuras com a disrupção tecnológica.55
Iniciativas de pesquisa para entender o impacto da perda de empregos por IA
Anthropic lança Programa Economic Futures para abordar o impacto da IA na força de trabalho
A Anthropic apresentou o Economic Futures Program, uma nova iniciativa criada para explorar os efeitos econômicos da inteligência artificial, particularmente seu impacto sobre empregos, produtividade e criação de valor de longo prazo. O programa visa fornecer insights baseados em dados e desenvolver propostas de políticas que abordem tanto os riscos quanto as oportunidades que a IA apresenta para a economia global.
Respondendo aos riscos de deslocamento de empregos
Como resposta às previsões recentes do CEO Dario Amodei, o programa se concentra em entender essas mudanças e se preparar para um impacto significativo na força de trabalho, incluindo a necessidade de requalificação nos setores afetados.
Os principais componentes do programa incluem:
- Bolsas de pesquisa: a Anthropic está oferecendo bolsas rápidas de até $50,000 para estudos empíricos de curto prazo sobre o impacto econômico da IA. A pesquisa pode se concentrar nos efeitos no mercado de trabalho, nas mudanças de produtividade ou na criação de novas formas de valor.
- Fóruns de desenvolvimento de políticas: a Anthropic organizará simpósios em Washington, D.C., e na Europa para reunir ideias de políticas de diversas perspectivas. Os tópicos incluem estratégias de requalificação, criação de empregos em economias impulsionadas por IA e transições de fluxo de trabalho.
- Infraestrutura de dados: Com base em seu Economic Index, lançado no início deste ano, a Anthropic expandirá seus datasets para acompanhar o uso da IA e seus efeitos de longo prazo nas estruturas econômicas e nas tendências de emprego.
O programa da Anthropic se concentra mais na possível perda de empregos e nas estratégias de mitigação. O Economic Futures Program reflete um esforço crescente entre as empresas de tecnologia para assumir a responsabilidade pela disrupção que ajudam a criar e apoiar o crescimento econômico inclusivo.
Esta iniciativa dá ênfase especial à compreensão das transições no mercado de trabalho, à identificação de áreas para requalificação e à criação de um framework para gerenciar o papel econômico em evolução da IA.56
Adicionar como fonte preferencialImplicações da IA em diferentes setores
A análise de dados administrativos de desemprego mostra que ocupações expostas à IA historicamente enfrentavam 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 de forma perceptível após o lançamento do ChatGPT.
Evidências de perfis do LinkedIn reforçam esse padrão para trabalhadores em início de carreira: formandos das coortes de 2021–2023 entraram em empregos expostos à IA a taxas mais baixas e levaram mais tempo para encontrar o primeiro emprego do que as coortes anteriores, com lacunas surgindo antes do final de 2022.
Desacelerações semelhantes também aparecem ao comparar empregos de salários altos e médios, apontando para um aperto geral no mercado de trabalho de nível inicial, e não para uma mudança exclusiva das funções expostas à IA.
Funções e setores mais expostos
Os setores que dependem de tarefas estruturadas executadas rotineiramente por humanos enfrentam o maior risco. Funções administrativas, jurídicas, financeiras e de processamento de dados estão entre as mais vulneráveis.
De acordo com a pesquisa de impactos no mercado de trabalho da Anthropic, as ocupações individuais mais expostas incluem programadores de computador (74.5%), representantes de atendimento ao cliente (70.1%), digitadores de entrada de dados (67.1%), especialistas em registros médicos (66.7%) e analistas de pesquisa de mercado (64.8%).
Esses empregos são normalmente fáceis de automatizar usando sistemas e ferramentas de IA. Tarefas que envolvem padrões previsíveis ou seguem regras fixas são as mais suscetíveis a erros. Cargos de nível inicial, principalmente para trabalhadores jovens, correm alto risco de eliminação.
Por exemplo, um estudo investigou a adoção do Google Translate em várias regiões entre 2010 e 2023. Os resultados indicam que áreas com maior uso tiveram crescimento mais lento nos empregos de tradutores e intérpretes, com o crescimento do emprego caindo cerca de 0.7 ponto percentual para cada aumento de um ponto percentual na adoção.57
Figura 2: O gráfico mostra o interesse mensal do Google Trends para dois termos de pesquisa: “translator” e “Google Translate”.58
Os efeitos vão além da profissão de tradução, pois as vagas que exigem habilidades em idiomas estrangeiros cresceram mais lentamente em regiões de alta adoção, particularmente para idiomas amplamente usados, como espanhol, chinês e alemão.
Embora as habilidades linguísticas continuem mais relevantes em áreas técnicas como TI e engenharia, as evidências gerais sugerem que a melhoria da tradução automática está reduzindo gradualmente a dependência dos empregadores de trabalhadores bilíngues, com implicações para a educação, os mercados de trabalho e o comércio global de serviços.
Impacto desigual entre os setores
Saúde e educação estão menos expostas devido à complexidade da interação humana necessária. Esses setores são mais resistentes à automação e aos large language models.
Automação parcial vs. deslocamento total
Nem todas as perdas de empregos resultarão em desemprego total. Em muitos casos, a IA automatizará tarefas dentro das funções, em vez de eliminar empregos inteiros.
Espera-se que cerca de dois terços das funções atuais passem por mudanças no nível das tarefas. Os trabalhadores precisarão se ajustar a novas responsabilidades que exigem tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade. Essa automação parcial ainda gera pressão para que os trabalhadores se adaptem rapidamente.
Variação econômica e geográfica
O impacto da inteligência artificial variará conforme a região. Economias de alta renda com mercados de trabalho fortemente baseados em serviços estão mais expostas. Mercados emergentes podem enfrentar desafios devido ao acesso limitado à infraestrutura digital e a menos recursos para requalificar a força de trabalho. As diferenças nas respostas políticas locais influenciarão como o impacto da IA se desenrolará em todo o mundo.
Quais são as percepções dos próprios trabalhadores?
Divergência entre percepção e realidade
A percepção pública das perdas de empregos é maior do que os números reais relatados. Embora o deslocamento real permaneça abaixo de 15% nos últimos anos, os trabalhadores acreditam que uma parcela maior da força de trabalho foi afetada.
Isso reflete uma ansiedade crescente sobre o impacto da IA e o futuro do emprego, apesar de os dados reais mostrarem um ritmo mais lento de mudança.
Respostas regulatórias e equívocos sobre as perdas de empregos causadas pela IA
A IA-Related Job Impacts Clarity Act, apresentada pelos senadores Mark Warner e Josh Hawley, exigiria que empresas e agências federais relatassem o número de demissões diretamente atribuíveis à inteligência artificial.
Embora a proposta vise aumentar a transparência sobre o papel da IA nas mudanças de emprego, sua premissa central pode ser equivocada: a maioria das ferramentas de IA está incorporada em fluxos de trabalho mais amplos, tornando extremamente difícil determinar se uma perda de emprego foi causada explicitamente pela IA, e não por melhorias regulares de produtividade ou pressões comerciais mais amplas.
Os sistemas existentes de monitoramento do trabalho acompanham a dinâmica do emprego, o que significa que o projeto adiciona burocracia desnecessária, ao mesmo tempo que arrisca estigmatizar a adoção da IA e desestimular as empresas a usar ferramentas que poderiam aumentar a produtividade. Em vez disso, os formuladores de políticas deveriam se concentrar em melhorar a medição da adoção da IA, estudar os impactos reais nos fluxos de trabalho e na produtividade e apoiar a requalificação dos trabalhadores.59
Que tipos de empregos a IA criará?
Apesar do papel da IA na redução de certos setores de emprego, também se espera que ela gere oportunidades substanciais em áreas técnicas e adjacentes. Funções como engenheiros, engenheiros forward-deployed, engenheiros de soluções e engenheiros de campo estão cada vez mais em demanda, à medida que as organizações buscam suporte 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 não está em digitar código, mas em determinar o que construir e arquitetar sistemas eficientes, seguros e economicamente valiosos.
Além da engenharia, funções que não são automatizáveis também estão posicionadas para crescer. À medida que a automação reduz os custos operacionais, as empresas podem entrar em novos mercados ou expandir os existentes, aumentando a demanda por funções como vendas e sucesso do cliente.
Implicações éticas e sociais do deslocamento de empregos pela IA
Principais desafios éticos
A implementação da IA no local de trabalho levanta questões éticas fundamentais que vão além de simples considerações econômicas. Esses desafios se concentram em justiça, dignidade humana e nas obrigações morais das organizações que implantam tecnologias transformadoras que afetam meios de subsistência e comunidades.
Justiça distributiva e desigualdade: o deslocamento por IA afeta desproporcionalmente trabalhadores menos qualificados e comunidades marginalizadas, aumentando as disparidades socioeconômicas existentes.
Isso cria o potencial de uma força de trabalho dividida, em que funcionários ampliados pela IA obtêm vantagens, enquanto trabalhadores deslocados enfrentam perspectivas reduzidas.
A concentração dos benefícios da IA entre os proprietários de tecnologia, enquanto os custos recaem sobre populações vulneráveis, levanta questões fundamentais sobre a distribuição justa do progresso tecnológico.
Viés algorítmico e discriminação: os sistemas de IA herdam vieses dos dados de treinamento, ampliando potencialmente práticas discriminatórias em contratação, avaliação e alocação de tarefas.
Essas decisões automatizadas afetam os resultados de emprego em escala sem mecanismos adequados de supervisão. Enfrentar o viés exige datasets diversos, protocolos de detecção e auditoria regular dos sistemas de IA usados em contextos de emprego.
Autonomia humana: a adoção generalizada da IA desafia conceitos tradicionais de valor e propósito do trabalho. Os trabalhadores enfrentam riscos de degradação de habilidades e perda de identidade profissional à medida que tarefas cognitivas são automatizadas.
Preservar uma agência humana significativa nos processos de trabalho continua essencial para manter a dignidade do trabalhador e garantir que a tecnologia melhore, e não substitua, as capacidades humanas.
Transparência e responsabilização: muitos sistemas de IA operam como “caixas-pretas”, obscurecendo os processos de tomada de decisão que afetam o emprego.
Essa opacidade complica a atribuição de responsabilidade quando os sistemas de IA produzem resultados prejudiciais. Frameworks claros de responsabilização e sistemas de IA explicáveis são necessários para manter a justiça e a confiança em aplicações relacionadas ao emprego.
Implicações sociais
Além dos impactos individuais no local de trabalho, o deslocamento de empregos impulsionado pela IA representa ameaças mais amplas à coesão social, à estabilidade econômica e à governança democrática.
Estabilidade política e social: o deslocamento em larga escala cria potencial para volatilidade política e agitação social, particularmente quando as comunidades percebem uma distribuição desigual dos benefícios tecnológicos.
Enfrentar essas preocupações exige políticas que distribuam amplamente os benefícios da IA pela sociedade. Essas políticas podem funcionar no contexto global, pois a distribuição de riqueza em um único país leva os ricos a migrar desse país.
Impacto intergeracional: o deslocamento de cargos de nível inicial interrompe as vias tradicionais de entrada na carreira para trabalhadores mais jovens. Isso afeta modelos padrão de desenvolvimento profissional e pode criar barreiras ao avanço na carreira para novos entrantes na força de trabalho.
É preciso desenvolver vias alternativas de desenvolvimento e progressão profissional para acomodar o papel da IA no local de trabalho.
Framework de implementação
Enfrentar os desafios éticos da IA exige abordagens estruturadas que equilibrem o avanço tecnológico com a responsabilidade social. Aqui estão alguns princípios para organizações e formuladores de políticas orientarem a implantação da IA e, ao mesmo tempo, protegerem comunidades e trabalhadores afetados:
Engajamento das partes interessadas: as decisões de implantação da IA devem incorporar contribuições de trabalhadores afetados, sindicatos, comunidades e organizações da sociedade civil.
As estruturas de governança devem incluir perspectivas diversas e manter diálogo contínuo sobre impactos e 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 estendidos aos trabalhadores por meio de aumentos salariais, redução de jornada ou melhores condições, em vez de beneficiar apenas os donos do capital.
Mecanismos como participação nos lucros ou modelos de propriedade dos trabalhadores podem ajudar a garantir a distribuição equitativa do valor gerado pela IA entre as partes interessadas.
Como aproveitar a IA para obter vantagem na força de trabalho?
Importância da requalificação
Até 2030, mais de 40% dos trabalhadores precisarão desenvolver novas habilidades para permanecer empregados. Segundo o FMI, 1 em cada 10 vagas de emprego nas economias avançadas exige pelo menos uma nova habilidade, com a TI respondendo por mais da metade dessa demanda.60
A requalificação é especialmente importante para os jovens que entram no mercado de trabalho, onde as oportunidades de nível inicial estão encolhendo. Os empregadores devem desenvolver estratégias que alinhem humanos e máquinas, em vez de substituí-los totalmente.
Riscos organizacionais de cortar funções juniores
Empresas que eliminam funções juniores para reduzir custos enfrentam risco de longo prazo. Sem funcionários de nível inicial, as organizações perdem talentos futuros e enfraquecem as estruturas internas de treinamento.
A mentoria e o aprendizado no trabalho diminuem, o que afeta a tomada de decisões e o conhecimento institucional. Embora a IA possa automatizar tarefas, depender exclusivamente de sistemas cria lacunas no desenvolvimento da força de trabalho.
Potencial de crescimento econômico
Apesar da preocupação generalizada, a inteligência artificial pode levar a ganhos econômicos de longo prazo. Estimativas sugerem que a IA pode aumentar o PIB global em 7%, compensando parcialmente as perdas de empregos.
Isso reflete tecnologias de uso geral do passado que inicialmente deslocaram trabalhadores, mas acabaram criando novos empregos. No entanto, o desafio está em gerenciar a disrupção de curto prazo sem causar desemprego e instabilidade social.
Expectativas divergentes sobre o futuro
Alguns executivos esperam que a inteligência artificial crie mais oportunidades de emprego. À medida que as empresas aumentam a adoção, a demanda pode migrar para funções que envolvem desenvolvimento de IA, cibersegurança e sustentabilidade.
Esses empregos exigem novas habilidades e se alinham ao crescimento da IA, que continua a impactar a forma como as empresas operam. Por outro lado, muitos gestores ainda esperam cortes de empregos no curto prazo, indicando que as perspectivas permanecem divididas.
Perguntas frequentes
Com base na variedade de previsões de especialistas e em suas premissas subjacentes, uma projeção realista sugere:
15-25% dos empregos sofrerão disrupção significativa até 2027, 5-10% de deslocamento líquido de empregos após contabilizar a criação de novos empregos, deslocamento de pico de 60.000-275.000 empregos anuais em países como o Reino Unido, e cargos de nível inicial enfrentam o maior risco imediato, particularmente nos setores de colarinho branco.
O FMI enfatizou a complementaridade entre IA e trabalho humano, particularmente na tomada de decisões, no reconhecimento de padrões e na recuperação de conhecimento. Os trabalhadores precisarão de habilidades em tomada de decisão humana, raciocínio e criatividade à medida que a IA automatiza tarefas mais rotineiras.
Mais de 40% dos trabalhadores precisarão de atualização significativa de habilidades até 2030, com ênfase em habilidades que complementem, em vez de competir com, as capacidades da IA.
Sim, várias novas funções estão surgindo. O Fórum Econômico Mundial projetou que funções envolvendo desenvolvimento de IA, inteligência de negócios, cibersegurança e sustentabilidade devem crescer.
A Goldman Sachs previu que a inteligência artificial pode aumentar o PIB global em 7%, criando assim novas oportunidades e campos de trabalho, sugerindo que categorias totalmente novas de trabalho surgirão junto com a implementação da IA.
Pesquisas indicam que a IA está afetando 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 de emprego de tradutores e os volumes de busca do Google Translate.58
À medida que as ferramentas de IA melhoram, os tradutores precisam cada vez mais se concentrar em desafios linguísticos mais complexos, nos quais os large language models (LLMs) ainda têm desempenho inferior.
As funções de atendimento ao cliente também foram afetadas. De acordo com o Site Selection Group, o emprego em atendimento ao cliente nos Estados Unidos caiu aproximadamente 80.000 posições entre 2022 e 2024.61Benchmarks para IA em atendimento ao cliente mostram melhorias rápidas e consistentes de capacidade, contribuindo para essa mudança.
A automação impulsionada por IA desempenha um papel em algumas reduções de força de trabalho, mas não é o único fator. Empresas de todos os setores estão cortando empregos devido a múltiplas pressões, incluindo:
1. Excesso de contratações da era da pandemia.
2. O uso da “automação por IA” como uma narrativa conveniente para justificar demissões, evitando reconhecer erros de contratação.
3. Preparação para possíveis desacelerações econômicas, já que entrar em uma recessão com altas taxas de queima de caixa pode tornar a captação de recursos significativamente mais cara.
Por exemplo, a Amazon declarou publicamente que as reduções recentes foram motivadas por prioridades culturais, especificamente manter a eficiência organizacional, e não apenas pela adoção de IA.62
Cite esta pesquisa
Escolha o formato adequado ao local onde você vai publicar. Colar a versão com link no seu CMS preserva o backlink.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{As 20+ principais previsões de especialistas sobre perda de empregos com IA}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Acessado em 2 Setembro 2026}
}Registro de alterações
14 atualizações- 2026
Substituído o número de demissões em tecnologia de 2026 nos Desenvolvimentos recentes por cerca de 200.000 empregos perdidos.
Adicionada uma seção sobre o conjunto de dados de exposição à IA de Karpathy, que pontua 342 ocupações dos EUA, com um gráfico de salário versus exposição.
Adicionada uma seção "A IA realmente causou perda de empregos?" que compara quatro estudos recentes.
Adicionado o estudo de previsão de Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan 2026 e os resultados da Anthropic sobre ocupações expostas à IA.
Removida uma frase da introdução.
Adicionado AIMultiple, 2026 à seção AI job loss predictions according to experts.
Adicionado um novo estudo de Frank, Sabet, Simon, Bana e Yu à seção 'Previsões de Perda de Empregos por IA'.
- 2025
Adicionados Pascual Restrepo e Geoffrey Hinton à seção de previsões de perda de empregos por IA.
Adicionada uma previsão de Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen.
Expandida a seção "Implicações éticas e sociais do deslocamento de empregos pela IA".
Removida a palavra "apenas" dos resultados do estudo da Microsoft.
Adicionado um estudo da Microsoft às previsões de perda de empregos por IA.
Adicionadas iniciativas de pesquisa para entender o impacto da perda de empregos por IA.
Adicionada uma nota sobre a metodologia para calcular as percentagens de perda de emprego.
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
Ela trabalhou anteriormente como recrutadora em empresas de gerenciamento de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.
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.