A inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa tecnológica e passou a influenciar decisões de contratação, produtividade e organização das empresas. A dúvida é saber até onde essa transformação pode chegar.

Algumas funções tendem a ser automatizadas, enquanto outras devem ganhar ferramentas capazes de acelerar tarefas. O resultado pode ser uma combinação de redução de postos, aumento de produtividade e exigência de novas competências.

Os dados disponíveis ainda não permitem afirmar que a tecnologia esteja provocando uma onda global de demissões. Mesmo assim, há sinais de pressão sobre trabalhadores mais jovens e ocupações expostas a sistemas generativos, conforme a análise reunida nas fontes desta reportagem.

Quais cargos estão mais expostos à inteligência artificial

As funções que envolvem texto, análise, atendimento e programação estão entre as mais observadas. Desenvolvedores de software, profissionais de atendimento ao cliente, analistas financeiros, advogados em atividades preliminares e trabalhadores da indústria criativa aparecem nesse grupo.

Isso não significa que essas profissões desaparecerão imediatamente. Em muitos casos, a inteligência artificial assume partes do trabalho, como a produção de rascunhos, a revisão de documentos, a classificação de informações e a criação de códigos.

O risco é maior quando as tarefas são repetitivas, realizadas em ambiente digital e avaliadas por padrões relativamente previsíveis. Nessas situações, uma empresa pode usar agentes virtuais para executar atividades que antes exigiam equipes inteiras.

Entre os setores menos expostos, aparecem profissionais de saúde, cuidadores de crianças, cabeleireiros, trabalhadores da construção civil, equipes de limpeza e funcionários da preparação de alimentos.

Essas ocupações também podem receber ferramentas de inteligência artificial, mas dependem mais de presença física, interação humana, adaptação ao ambiente e habilidades manuais. Por isso, a substituição tende a ser mais difícil.

Modelos de IA já executam tarefas mais complexas

Uma métrica usada no setor acompanha o tempo necessário para que uma pessoa realize uma tarefa e compara esse desempenho com a capacidade dos grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs.

Há cerca de três anos, esses sistemas conseguiam executar com confiabilidade atividades que humanos concluíam em segundos ou poucos minutos. Atualmente, alguns modelos realizam tarefas que podem levar aproximadamente uma hora.

Entre os exemplos estão a identificação de falhas em contratos de criptomoedas, além do desenvolvimento e da otimização de modelos de inteligência artificial. São atividades que podem exigir várias horas de trabalho humano.

A geração mais recente de sistemas poderá começar a desenvolver partes de si mesma de forma integral no próximo ano ou pouco depois, segundo a projeção apresentada na fonte. Essa previsão, porém, ainda depende de avanços técnicos e de custos viáveis.

O avanço é mais evidente na programação, mas sinais semelhantes surgem em análise financeira, trabalhos jurídicos preliminares e funções de entrada na indústria criativa.

O aumento da capacidade não elimina a necessidade de supervisão. Sistemas generativos podem cometer erros, inventar informações e interpretar documentos de maneira equivocada, o que mantém a responsabilidade humana em muitas decisões.

Jovens enfrentam maior pressão no mercado de trabalho

Uma análise da Universidade de Stanford, na Califórnia, avaliou quatro anos de resultados de emprego por faixa etária em ocupações com diferentes níveis de exposição à inteligência artificial.

O estudo apontou uma queda de 2,7% no nível de emprego entre jovens de 22 a 25 anos desde a popularização do ChatGPT. Nos setores mais expostos, o recuo chegou a 12,8%.

Finanças, software e indústrias criativas estão entre as áreas citadas como mais afetadas. Os profissionais em início de carreira podem ser especialmente vulneráveis porque muitas empresas usam essas funções para tarefas de apoio e treinamento.

A conclusão, no entanto, não é consenso entre os economistas. Outros fatores, como o aumento das taxas de juros, podem ter influenciado as contratações e dificultado a separação entre o efeito da inteligência artificial e o impacto do cenário econômico.

As ofertas de emprego online também mudaram após o lançamento do ChatGPT e de outros LLMs. Uma análise da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, a OCDE, encontrou diferenças entre setores altamente expostos e áreas menos afetadas.

No Reino Unido, essa diferença foi significativa em um período no qual as taxas de juros estavam estáveis ou em queda. O fenômeno também ocorreu antes do aumento da contribuição previdenciária, conhecido como National Insurance.

Como a economia britânica é concentrada no setor de serviços, o país aparece mais vulnerável a possíveis perdas de empregos provocadas pela automação de tarefas digitais.

Agentes virtuais podem reduzir custos, mas também gerar despesas

As empresas de tecnologia defendem que agentes de inteligência artificial podem assumir funções específicas, inclusive atividades que exigem qualificação. A promessa atrai investimentos porque a automação pode reduzir despesas com pessoal.

Entre investidores e executivos, passou a circular a ideia de que “estabilidade é a nova tendência de crescimento”, em referência a equipes que deixam de aumentar mesmo quando os negócios continuam avançando.

Na prática, muitas companhias estão comparando a contratação de novos funcionários com o uso de sistemas capazes de executar tarefas automaticamente. Essa escolha dependerá da qualidade, da velocidade e do preço de cada solução.

O uso desses sistemas é medido em tokens, pequenos fragmentos de texto que os modelos utilizam para compreender e gerar linguagem. Em inglês, um token equivale, em média, a cerca de três quartos de uma palavra.

Segundo os dados apresentados, o consumo de tokens cresceu de forma impressionante em 2026, superando com folga a redução do preço cobrado por unidade. Grandes empresas passaram a criar rankings internos para estimular o uso dos modelos.

Trilhões e, em alguns casos, quadrilhões de tokens foram consumidos nos últimos meses, principalmente em atividades realizadas por agentes. O aumento, porém, produziu contas elevadas e levou algumas empresas a racionar o acesso.

Esse movimento sugere que a automação não é automaticamente mais barata. Dependendo da tarefa, um trabalhador virtual pode custar mais do que um funcionário humano, especialmente quando exige processamento intenso, revisão e correção de erros.

Outro fator é a migração para sistemas de menor custo, incluindo modelos chineses distribuídos gratuitamente ou com preços reduzidos. Essa concorrência pode ampliar o uso da tecnologia, mas também torna o mercado mais difícil de prever.

Economistas vencedores do Prêmio Nobel afirmaram que o mundo “precisa agir agora” para garantir que a inteligência artificial aumente os padrões de vida, em vez de provocar o deslocamento de trabalhadores em larga escala.

O cenário, portanto, não aponta apenas para empregos perdidos. A tecnologia também pode criar novas funções, elevar a produtividade e ajudar profissionais a concluir tarefas complexas. O principal desafio será preparar trabalhadores, empresas e governos para essa transição.