Inteligencia artificial e mercado de trabalho no Brasil: o que os dados ja mostram sobre impacto aos jovens

O fenotipo do impacto: jovens no centro da substituicao

Um estudo conduzido pelo pesquisador Daniel Duque, do Instituto Brasileiro de Economia da Fundacao Getulio Vargas (FGV Ibre), revela que brasileiros de 18 a 29 anos que trabalhavam em ocupacoes mais expostas ao uso de inteligencia artificial generativa registraram probabilidade de emprego quase 5% menor do que grupos comparáveis em profissões menos expostas. A renda desses trabalhadores também foi quase 7% inferior no mesmo período. Os dados foram construidos a partir da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicilios (PNAD Continua), do IBGE, comparando grupos de perfil semelhante entre 2022, logo antes do lancamento do ChatGPT, e 2025.

O mecanismo por tras desses numeros e direto. A IA generativa e particularmente eficaz em executar tarefas de entrada, como funcoes administrativas, de apoio e de servicos basicos, que historicamente representam o primeiro degrau na carreira de um jovem que entra no mercado de trabalho. Sao tarefas repetitivas, baseadas em regras e padroes, exatamente o perfil que sistemas de aprendizado de maquina conseguem executar com custo marginal cada vez menor. A diferenca, contudo, e que esse processo de substituicao esta acontecendo em velocidade rapida e antes que a economia brasileira registre ganhos palpaveis de produtividade compensatorios.

Porque os jovens sao os mais vulneraveis

O trabalhador mais velho, em geral, acumula experiencia em funcoes que exigem tomada de decisao, gestao de pessoas ou negociacao complexa. Sao tarefas que, segundo a avaliacao do proprio Duque, ainda nao sao contempladas de forma confiavel pela IA generativa. Ja os jovens em inicio de carreira executam tarefas mais padronizadas e de menor valor agregado, o que as torna automaticamente mais suscetiveis a automacao. Esse padrao nao e exclusivo do Brasil. Pesquisa da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, mostrou que trabalhadores entre 22 e 25 anos em ocupacoes altamente expostas a IA, como desenvolvedores de software e atendentes de atendimento ao cliente, sofreram declinios substanciais no emprego a partir do final de 2022.

O nivel de desenvolvedores de software jovens, por exemplo, caiu quase 20% do final de 2022 ate setembro de 2025 nos Estados Unidos, enquanto o emprego total na economia norte-americana continuava a crescer de forma robusta. No Brasil, o fenomeno ainda nao atingiu essa magnitude, mas os dados da FGV Ibre indicam uma direcao consistente.

30 milhoes de trabalhadores expostos: o mapeamento da vulnerabilidade

Um levantamento anterior da FGV Ibre, conduzido pelos pesquisadores Fernando de Holanda Barbosa Filho, Janaina Feijo e Paulo Peruchetti, ja havia quantificado a dimensao potencial do problema. Com base em metodologia da Organizacao Internacional do Trabalho (OIT), o estudo conclui que quase 30 milhoes de trabalhadores no Brasil estavam em ocupacoes com algum grau de exposicao a IA generativa no terceiro trimestre de 2025, equivalente a 29,6% da populacao ocupada. Desse total, aproximadamente 5,2 milhoes estavam no nivel mais elevado de exposicao, concentrados em jovens, mais escolarizados, na regiao Sudeste e no setor de servicos, com destaque para informacao e comunicacao e servicos financeiros.

A exposicao tambem e elevada entre mulheres, segundo o mesmo levantamento. Isso sugere que a difusao da IA generativa pode ampliar desigualdades preexistentes no mercado de trabalho brasileiro, atingindo desproporcionalmente grupos que ja enfrentam barreiras de entrada.

Exposicao potencial nao e impacto realizado, mas o intervalo ja custa caro

E importante distinguir entre exposicao potencial e impacto efetivo. Um indice ocupacional baseado em tarefas informa onde a IA pode incidir, mas nao revela necessariamente como ela ja esta afetando o mercado de trabalho. O estudo de Duque da esse passo adicional ao comparar, ao longo do tempo, grupos ex ante mais expostos com grupos menos expostos, usando uma medida de exposicao congelada no escenario pre-IA, em 2022. Essa estrategia permite isolar o efeito causal da difusao tecnologica, evitando a confusao entre impacto real e reacao de mercado.

Os resultados, contudo, ainda devem ser interpretados com cautela. A janela de dados disponiveis e curta, e as medicoes de exposicao ocupacional dependem de classificacoes que evoluem rapidamente a medida que novas ferramentas sao lancadas. Mesmo assim, o tamanho dos coeficientes estimado por Duque e significativo o suficiente para despertar atencao. Se os jovens ja entram no mercado de trabalho com maiores dificuldades e salarios mais baixos, as consequencias de longo prazo podem ser severas. Eles accumulam menos experiencia, acumulam menos patrimonio e, quando substituirem a geracao anterior, podem apresentar produtividade menor do que seus antecessores ao mesmo nivel etario.

A discussao internacional e o paradoxo da produtividade

O debate sobre IA e emprego nao e novidade na literatura economica. Ha decadas economistas discutem o conceito de destruicao criativa, pelo qual tecnologias substituem funcoes antigas mas geram novas oportunidades. Porem, a velocidade e a escala da IA generativa diferenciam esse ciclo de ondas tecnologicas anteriores. Pesquisa da Harvard Business Review aponta que, ate agora, a IA nao reduziu a quantidade de trabalho necessaria, mas sim intensificou as exigencias sobre os trabalhadores que permanecem. Em outras palavras, a tecnologia permite fazer mais com a mesma forca de trabalho, o que nao se traduz automaticamente em mais empregos.

Esse padrao e particularmente problematico no contexto brasileiro, onde a produtividade do trabalho tem crescido de forma lenta. Artigo recentemente publicado por Samuel Pessoa na Folha de Sao Paulo apontou que o crescimento da produtividade do trabalho no Brasil tem sido muito baixo, o que indica que os potenciais ganhos da IA nao estao se materializando no nivel esperado. Se a tecnologia nao consegue elevar a produtividade agregada da economia, a questao do emprego jovem se torna ainda mais urgente, pois nao havera um colchao de crescimento economico para absorver os deslocados.

O que os economistas de mercado dizem

O economist Bruno Imaizumi, da consultoria 4intelligence, afirma que a inteligencia artificial esta automatizando rotinas mais repetitivas exercidas em posicoes iniciais no mercado de trabalho, e que esse fenomeno ja era observado principalmente nos Estados Unidos antes de chegar ao Brasil. Imaizumi estima que 30,5% da populacao ocupada com trabalho no pais possa ser afetada de alguma forma pela IA e que uma parcela de 5,3% esteja sujeita a exposicao elevada, com alto risco de ter todas as suas tarefas automatizadas. Nesse grupo mais ameaado, ha grande presenca de vagas no setor publico, que contam com protecao maior do que na iniciativa privada, pondera o economist.

A avaliacao de Imaizumi sobre o setor publico merece destaque. Por mais que a automacao de tarefas repetitivas possa gerar eficiencia nos servicos publicos, a protecao contratual dos servidores concursados significa que a transicao tecnologica ocorrera de forma mais lenta e potencialmente mais conflictiva do que no setor privado. Isso nao resolve o problema de fundo: as tarefas de entrada, que historicamente formaram profissionais jovens no servico publico, tambem poderao ser automatizadas.

Contrapontos e limites da analise

A literatura economica oferece pelo menos tres argumentos contrarios a leitura de que a IA generativa causara devastacao massiva no mercado de trabalho. O primeiro e o argumento da complementaridade: em muitas ocupacoes, a IA funciona como ferramenta que amplifica a produtividade do trabalhador, em vez de substitui-lo. Um advogado que usa IA para fazer pesquisas juridicas mais rapido pode atender mais clientes e cobrar mais, nao menos. Um engenheiro que emprega IA para simular diferentes cenarios de projeto pode ser mais produtivo e mais valorizado. Nesse cenario, a IA elevaria a produtividade e, atraves dela, os salarios em ocupacoes que exigem educacao superior ou habilidades tecnicas avancadas.

O segundo argumento e historico: cada onda de automacao desde a revolucao industrial desencadeou previsao de perda em massa de empregos, e cada vez a economia acabou gerando mais ocupacoes do que as que foram destruidas. A diferenca essencial, porem, e que o tempo de transicao pode ser longo o suficiente para causar danos permanentes a geracoes inteiras de trabalhadores. Pessoas que perdem o primeiro emprego aos 22 anos e nao conseguem reentrar no mercado formal podem nunca acumular a experiencia necessaria para competir por ocupacoes mais qualificadas.

O terceiro argumento e que a medicao atual de exposicao a IA e imperfeita. As classificacoes ocupacionais usadas nos estudos sao baseadas em descricoes de tarefas que podem nao capturar adequadamente a velocidade com que cada ocupacao esta sendo afetada. Uma ocupacao pode aparecer como altamente exposta, mas a substituicao efetiva pode levar anos, ou ate mesmo decadas, a depender de fatores regulatorios, culturais e de infraestrutura.

A questao da produtividade: argumento transversal

Todos os argumentos acima, porem, enfrentam um problema de fundo no caso brasileiro. A produtividade total dos fatores de producao no Brasil tem crescido de forma consistente abaixo do potencial estimado por instituicoes multilaterais. Se a IA generativa nao conseguer elevar significativamente a produtividade agregada da economia, os efeitos positivos sobre salarios e emprego nao se materializarao no horizonte relevante. Para o jovem que busca seu primeiro emprego em 2026, o argumento historico de que a tecnologia sempre criou mais empregos do que destruiu pode soar abstrato e irrelevante.

Cenarios e sintese: o que esperar nos proximos anos

O cenario mais provavel, segundo a leitura de especialistas ouvidos pela imprensa especializada, e de que a substituicao de tarefas de entrada continue a avancar nos proximos dois a tres anos, principalmente em ocupacoes do setor de servicos que dependem de processamento de informacao rotineira. Setores como atendimento ao cliente, entrada de dados, transacoes financeiras basicas e administrativo em geral deverao sentir o impacto de forma mais intensa. Isso nao significa que todos os trabalhadores dessas areas perderao seus empregos: muitos deverao se requalificar, muitas vezes em um ritmo mais rapido do que suas capacidades individuais permitem.

O governo brasileiro ja reconhece o problema. O pacote de politicas publicas em preparacao pelo Ministerio da Fazenda inclui referencias indiretas ao impacto da IA sobre o emprego jovem, embora a discussao ainda nao tenha se traduzido em programas especificos de requalificacao em escala. O desafio e duplo: oferecer formacao que seja realmente relevante para as ocupacoes do futuro e garantir que essa formacao alcance quem mais precisa, ou seja, jovens de baixa renda com acesso limitado a educacao de qualidade.

A curto prazo, os dados da FGV Ibre funcionam como um alerta. Nao se trata de panico, mas de urgencia. Quanto mais tempo o pais demorar para responder ao deslocamento tecnologico com politicas concretas de requalificacao e transicao, maior sera o risco de que uma geracao inteira de trabalhadores jovens entre no mercado de trabalho em desvantagem permanente. Para esses jovens, o argumento de que a IA tambem criara novos empregos e um consolo fragil se eles nao tiverem as habilidades necessarias para competir por essas vagas.