Empresas de inteligência artificial (IA) estão fazendo grandes promessas sobre a capacidade de suas ferramentas de substituir a mão de obra humana. A questão central é saber se a IA vai ajudar você no trabalho ou roubar seu emprego. Líderes das maiores empresas do mundo destinam quantias vultosas a essas ferramentas, em parte por saberem que podem economizar com custos de pessoal. Como se diz: "Estabilidade é a nova tendência de crescimento" – o tamanho das equipes é questionado por investidores, que avaliam se tarefas devem ser realizadas por novos contratados ou por exércitos de "agentes de IA", trabalhadores virtuais encarregados de funções específicas, algumas das quais exigem qualificações consideráveis.
Alertas de economistas e a realidade dos dados
Economistas ganhadores do Prêmio Nobel alertaram recentemente que o mundo "precisa agir agora" para garantir que a IA promova a elevação dos padrões de vida, em vez de causar o deslocamento de trabalhadores em larga escala. No mês passado, empresas de Londres relataram dificuldades em encontrar as competências necessárias, à medida que a IA transforma o mercado de trabalho. Embora ainda seja cedo para conclusões definitivas, alguns padrões notáveis já emergem dos dados.
O avanço dos modelos de IA na execução de tarefas
Um gráfico de referência no setor avalia como diversos modelos de IA conseguem realizar tarefas antes executadas por humanos, especialmente no uso e desenvolvimento de software. Há três anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) só conseguiam realizar com confiabilidade tarefas que humanos completavam em segundos ou minutos. Atualmente, eles executam tarefas bastante complexas que levam cerca de uma hora. Alguns LLMs já identificam falhas em contratos de criptomoedas e até desenvolvem e otimizam o próprio modelo, atividades que exigiriam várias horas de trabalho humano. A geração mais recente de modelos poderá começar a desenvolver a si mesma integralmente no próximo ano ou pouco depois. Embora isso se restrinja à programação de software, observa-se padrão semelhante – ainda em estágio inicial – em áreas como análise financeira, trabalhos jurídicos preliminares e funções de nível inicial na indústria criativa.
Impacto no mercado de trabalho: números e controvérsias
As análises mais abrangentes disponíveis vêm dos Estados Unidos e utilizam dados de quatro anos sobre resultados de emprego por faixa etária em diversas ocupações – tanto nas mais expostas à IA (desenvolvedores de software, profissionais de atendimento ao cliente) quanto nas menos expostas (profissionais de saúde, cuidadores de crianças e cabeleireiros). Uma análise da Universidade de Stanford, na Califórnia, aponta queda de 2,7% no nível de emprego entre jovens de 22 a 25 anos desde a popularização do ChatGPT. Esse índice chega a 12,8% nos setores mais expostos à IA, como finanças, software e indústrias criativas. No entanto, nem todos os economistas concordam com essa conclusão, argumentando que outros fatores, como a alta das taxas de juros, podem explicar o fenômeno.
Ofertas de emprego online e a exposição setorial
As ofertas de emprego online também foram afetadas desde o lançamento do ChatGPT e de outros LLMs. Uma análise recente da OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico) examinou a diferença nas ofertas de emprego entre setores considerados altamente expostos (telemarketing, serviços jurídicos) e setores menos expostos (construção civil, limpeza e preparação de alimentos). O Reino Unido foi significativamente afetado nessa métrica em um momento em que as taxas de juros estavam estáveis ou sendo reduzidas, e o fenômeno antecede o aumento da contribuição previdenciária (National Insurance) ocorrido no ano passado. Segundo a maioria dos indicadores internacionais, a concentração do setor de serviços no Reino Unido deixa o país exposto a possíveis perdas de empregos decorrentes da IA.
Consumo de tokens e a economia da automação
O uso de IA é medido em tokens, pequenos fragmentos de texto utilizados pelos sistemas para compreender e gerar linguagem. Em média, um token equivale aproximadamente a três quartos de uma palavra em inglês. Observou-se aumento impressionante no uso de IA em 2026, e o crescimento no consumo de tokens superou amplamente a redução do custo por token. As principais empresas do mundo implementaram "rankings de consumo de tokens" para maximizar o ganho de produtividade a partir dos modelos mais avançados. Trilhões – e por vezes quadrilhões – de tokens foram consumidos nos últimos meses, principalmente em "uso de agentes", ou seja, por sistemas capazes de realizar tarefas automaticamente. O problema é que isso gerou contas astronômicas, a ponto de muitas empresas começarem a racionar o uso desses modelos. Isso indica que podem existir limites para a quantidade de trabalho que pode ser automatizada. Os trabalhadores virtuais podem acabar saindo mais caros do que os humanos, dependendo da tarefa. Um fator a ser observado é que muitas empresas – inclusive as ocidentais – estão migrando para formas de IA muito mais baratas, derivadas de modelos chineses disponibilizados gratuitamente no mercado.
Perspectivas futuras
Há muita incerteza nesse cenário, mas algumas tendências já são claras. A automação avança rapidamente, mas o custo e a viabilidade técnica impõem limites. O debate entre ajudar ou substituir o trabalhador humano continuará, exigindo monitoramento constante dos dados e das políticas públicas.
