Inteligência artificial redefine mercado de trabalho: quem ganha, quem perde e o que os dados mostram

O que a inteligência artificial já está fazendo com o mercado de trabalho

A inteligência artificial generativa deixou de ser uma ameaça distante e passou a produzir efeitos mensuráveis sobre o mercado de trabalho global. Um levantamento do banco Goldman Sachs, divulgado em abril de 2026, estimou que desde o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, o avanço da IA tenha reduzido o crescimento mensal da folha de pagamento dos Estados Unidos em cerca de 16 mil vagas. O estudo também aponta um aumento de 0,1 ponto percentual na taxa de desemprego associado a esse processo, segundo dados reportados pelo G1 com base na análise de Elsie Peng, analista do Goldman Sachs.

Para chegar às conclusões, a equipe do banco criou um sistema de pontuação que mede dois efeitos distintos da inteligência artificial sobre o emprego: o efeito substituição, em que a tecnologia ocupa o lugar de trabalhadores humanos, e o efeito complementação, em que a IA atua como ferramenta de apoio que amplia a produtividade humana. A separação entre esses dois movimentos é essencial para entender por que o impacto total da IA sobre o emprego não é uniforme entre setores e categorias profissionais.

O Goldman Sachs reconhece que as estimativas podem subestimar o impacto total, porque não consideram totalmente novos postos criados pelo desenvolvimento da própria tecnologia, como vagas em construção de centros de dados, manutenção de infraestrutura de IA e funções associadas à cadeia de suprimentos de semicondutores. Isso significa que o saldo líquido entre empregos perdidos e criados pode ser mais positivo do que os números sugerem — embora a distribuição dos ganhos e perdas seja desigual entre categorias de trabalhadores.

Efeito substituição: quem está perdendo vagas agora

Nos casos de substituição, tarefas antes realizadas por profissionais humanos passaram a ser executadas por sistemas automatizados. De acordo com o levantamento, esse movimento tem sido mais evidente em áreas como atendimento telefônico, análise de sinistros de seguros e cobrança de contas. Nesses setores, o estudo aponta redução do número de empregados e elevação das taxas de desemprego. São atividades que combinam tarefas repetitivas, padronizáveis e de volume alto — exatamente o perfil mais vulnerável à automação via IA generativa e automação robótica de processos.

O ponto mais crítico identificado pelo Goldman Sachs é que grande parte do custo de transição está recaindo sobre trabalhadores menos experientes. “Grande parte do custo está recaindo sobre os trabalhadores menos experientes”, escreveu a analista Elsie Peng no relatório. Essa constatação é particularmente relevante porque sugere que a IA pode funcionar como um amplificador de desigualdades já existentes no mercado de trabalho. Trabalhadores em início de carreira costumam ocupar exatamente as posições mais vulneráveis à automação — atendimento básico, suporte padronizado, entrada de dados —, e a substituição nessas funções elimina a porta de entrada para gainhar experiências que permitiriam progressão profissional.

A pressão sobre iniciantes foi objeto de um estudo separado, mencionado pela CNBC e reportado por veículos brasileiros, segundo o qual a IA deve impactar 89% dos empregos em 2026. O levantamento destaca que a tecnologia redefine habilidades exigidas e amplia debates sobre eficiência, inovação e cortes de custos nas empresas. Para profissionais em início de carreira, isso significa que a formação tradicional pode não ser suficiente para garantir empregabilidade — é necessário desenvolver competências que complementem a IA em vez de serem substituídas por ela.

O caso da programação: demanda cresce apesar da IA

Um setor que merece atenção especial é o de desenvolvimento de software. Dados do Microsoft AI Economy Institute, apresentados no relatório de difusão de IA do primeiro trimestre de 2026, mostram que a adoção de ferramentas de IA para programação aumentou significativamente a produção de código. Os Git pushes — meio pelo qual desenvolvedores colocam mudanças de código online — aumentaram 78% em base anual globalmente, impulsionados por ferramentas como Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI) e GitHub Copilot (Microsoft).

Curiosamente, o trimestre trouxe evidências de que, pelo menos por enquanto, as capacidades de codificação por IA podem estar aumentando a demanda por desenvolvedores. Em 2025, o total de empregos entre desenvolvedores de software nos EUA atingiu aproximadamente 2,2 milhões, crescendo 8,5% em base anual e marcando um recorde para a profissão. Dados iniciais do primeiro trimestre de 2026 indicam que o emprego de desenvolvedores em março foi cerca de 4% maior do que em março de 2025. Isso sugere que, quando a produtividade dos desenvolvedores aumenta, o custo de desenvolver software diminui e, se a demanda por software for elástica, as organizações podem responder desenvolvendo mais soluções para uma gama maior de casos de uso — o que gera, paradoxalmente, mais demanda por profissionais.

Esse fenômeno é relevante para o debate mais amplo sobre o impacto da IA no mercado de trabalho: a automação de tarefas não necessariamente elimina a profissão, mas pode transformá-la de forma que privilegie habilidades diferentes das que eram valorizadas anteriormente. Para programadores, a capacidade de utilizar IA como ferramenta, entender limites e Outputs de sistemas automatizados e resolver problemas complexos que exigem julgamento humano pode se tornar mais valorizada do que a habilidade técnica pura de escrever código.

Efeito complementação: onde a IA está criando vagas

Em contraste com os setores em perda, a pesquisa do Goldman Sachs identificou áreas onde a inteligência artificial atua como ferramenta de apoio e contribui para o crescimento do emprego. Entre esses setores estão educação, direito e gerenciamento de obras. Nesses casos, a IA não substitui o profissional, mas permite que ele atenda mais clientes, produza mais ou entregue resultados com mais qualidade no mesmo tempo de trabalho.

“Os setores mais expostos ao uso da IA como ferramenta registraram aumento no emprego e leve redução nas taxas de desemprego, o que compensou parte das perdas observadas em outras áreas”, afirmou o banco. Esse efeito de compensação parcial é um ponto importante no debate sobre o impacto líquido da IA: mesmo que alguns setores percam vagas, os ganhos em outros podem amortecer o impacto agregado sobre o emprego total. A questão crucial é se a velocidade de criação de vagas nos setores complementares será suficiente para absorver os trabalhadores deslocados dos setores de substituição.

A pesquisa da FGV, mencionada em artigo sobre impactos da IA no mercado de trabalho, complementa essa análise ao destacar que a assistência da IA melhora a satisfação do cliente, aumenta a retenção de funcionários e pode levar ao aprendizado por parte dos trabalhadores. Isso sugere que o efeito complementação não é apenas quantitativo (mais vagas) mas também qualitativo (melhor qualidade do trabalho), desde que implementado de forma que valorize a interação humano-máquina em vez de simplesmente monitorar ou substituir o trabalhador.

Perspectivas para o mercado brasileiro

Os dados do Goldman Sachs se referem primariamente ao mercado estadounidense, mas as tendências identificadas são relevantes para o Brasil. A economia brasileira, com forte presença de serviços e uma base industrial em modernização, está exposta tanto ao efeito substituição quanto ao complementação. Setores como atendimento ao cliente, processamento de dados e serviços financeiros de alto volume enfrentam riscos de automação, enquanto áreas que exigem julgamento clínico, criatividade, relação interpessoal complexa ou tomada de decisão em contextos de incerteza tendem a se beneficiar da IA como ferramenta.

O desafio específico para o Brasil está na formação profissional. Pesquisas indicam que 89% dos líderes empresariais acreditam que a IA redefinirá habilidades exigidas em 2026. Se o sistema educacional e de formação profissional não se adaptar a essa realidade, o país arrisca criar uma lacuna entre a demanda do mercado e a oferta de trabalhadores qualificados. Isso pode resultar em desemprego estrutural em determinadas categorias, mesmo com vagas disponíveis em outras — uma dinâmica já observada em transições tecnológicas anteriores, como a informatização da indústria.

Dados da Microsoft sobre adoção global de IA mostram que o uso de IA generativa passou de 16,3% para 17,8% da população mundial em idade ativa no primeiro trimestre de 2026 — um aumento de 1,5 ponto percentual em um trimestre. Entre as economias com maior difusão, 26 já ultrapassam 30% da população em idade ativa usando IA. Esses números revelam que a transformação está em curso e tende a se acelerar, independentemente de políticas específicas de regulação ou formação. A questão para países como o Brasil não é se a IA vai transformar o mercado de trabalho, mas como preparar trabalhadores e empresas para essa transição.

Contrapontos, limitações e o que ainda não se sabe

É importante destacar as limitações das estimativas disponíveis. Os dados do Goldman Sachs se referem ao mercado estadounidense, que tem características próprias: menor regulação trabalhista, maior flexibilidade de contratação e demissão, e uma estrutura econômica mais orientada para serviços digitais do que a média brasileira. Extrapolar diretamente esses números para o Brasil seria um erro analítico. Além disso, o próprio banco reconhece que as métricas não captam plenamente novos empregos associados ao desenvolvimento e manutenção de infraestrutura de IA.

Outra limitação relevante diz respeito à velocidade e profundidade da transformação. As estimativas de impacto foram construídas com dados do primeiro trimestre de 2026, num momento em que a adoção de IA generativa ainda está em curso. A curva de adoção pode se acelerar ou desacelerar dependendo de fatores como regulação, custo de soluções de IA, disponibilidade de energia para datacenters e aceitação social da tecnologia. Cenários alternativos precisam ser construídos para informing políticas públicas e estratégias empresariais.

Por fim, há uma dimensão de distribuição que os dados agregados tendem a obscurecer. Os efeitos da IA sobre o emprego não são uniformes entre regiões, setores, níveis de qualificação, gêneros e faixas etárias. Mulheres, jovens, trabalhadores de baixa qualificação e pessoas em regiões com menor infraestrutura digital podem ser desproporcionalmente afetados pela automação. Polpubs e empresas que ignorem essa dimensão de distribuição arriscam implementar a IA de forma que amplie inequalities existentes em vez de reduzi-las. A transição tecnológica pode ser tanto equalitária quanto excludente, dependendo das escolhas institutionais feitas no caminho.

Este artigo foi elaborado com apoio de inteligência artificial generativa como ferramenta de assistência à redação e de forma automatizada. As análises e opiniões expressas não constituem aconselhamento jurídico.