IA e o Futuro do Trabalho — 85 Milhões de Empregos Substituídos, 170 Milhões Criados, e o Vácuo de Governança

O Fórum Econômico Mundial projeta que 85 milhões de empregos serão substituídos por inteligência artificial até o final de 2026, enquanto 170 milhões de novas funções surgirão até 2030 — um ganho líquido de 78 milhões de postos. Mas números agregados escondem uma realidade mais complexa: setores inteiros estão sendo reestruturados, a gestão intermediária está sob ameaça existencial, e trabalhadores de colarinho branco que ganham até US$ 80 mil anuais são os mais vulneráveis. O Brasil, que ainda debate o PL 2338/2023, enfrenta o desafio de regulamentar essa transição antes que ela se torne socialmente ingovernável.

O paradoxo dos números: criação versus destruição de empregos

Quando o World Economic Forum (WEF) publicou seu relatório "Future of Jobs 2025", o número que dominou manchetes foi o de 85 milhões de empregos substituídos por IA e automação até 2026. A projeção mais ampla, para 2030, é ainda mais dramática: 22% de todos os empregos globais serão significativamente transformados, com 170 milhões de novas funções criadas e 92 milhões eliminadas — um saldo positivo de 78 milhões.

Esse saldo positivo, no entanto, é enganoso. Ele pressupõe que os trabalhadores deslocados conseguirão migrar para as novas funções — algo que exige requalificação massiva, políticas públicas de transição e tempo. Nenhuma dessas condições está garantida, especialmente em economias em desenvolvimento como o Brasil.

A realidade dos primeiros meses de 2026 já ilustra a tensão: 32 mil empregos foram cortados no setor de tecnologia apenas nos dois primeiros meses do ano, muitos deles atribuídos diretamente à adoção de ferramentas de IA que substituem funções antes consideradas criativas e analíticas.

Quem perde e quem ganha: o mapa setorial da disrupção

A distribuição dos impactos não é uniforme. Os dados do WEF e de pesquisas complementares permitem traçar um mapa setorial:

Setores com maior perda líquida de empregos:

• Serviços administrativos e back-office: processamento de dados, atendimento ao cliente, contabilidade operacional — funções altamente padronizáveis e já em processo de automação acelerada.
• Serviços financeiros (operações): análise de crédito automatizada, compliance algorítmico, processamento de transações. Bancos globais já eliminaram milhares de posições de analistas júnior.
• Manufatura de baixa complexidade: linhas de produção com robótica avançada e visão computacional reduziram a necessidade de operadores humanos.
• Mídia e conteúdo: redação automatizada, design generativo e produção audiovisual com IA estão comprimindo equipes criativas em agências e redações.
• Gestão intermediária: segundo a Gartner, 20% das organizações usarão IA para achatar suas estruturas organizacionais até 2026, eliminando mais de 50% dos cargos de gerência média.

Setores com maior criação líquida de empregos:

• Engenharia de IA e machine learning: desenvolvimento, treinamento e manutenção de modelos. A demanda por engenheiros de ML supera a oferta em praticamente todos os mercados.
• Cibersegurança: com o avanço de ameaças alimentadas por IA, a demanda por especialistas em segurança digital cresceu exponencialmente.
• Saúde digital: diagnóstico assistido por IA, telemedicina inteligente, gestão de dados clínicos — funções que combinam conhecimento médico com competência tecnológica.
• Energia renovável e sustentabilidade: otimização de redes elétricas, modelagem climática, monitoramento ambiental com sensores e IA.
• Governança, ética e compliance de IA: auditores de algoritmos, especialistas em IA responsável, consultores de conformidade regulatória — um setor que praticamente não existia há cinco anos.

O trabalhador de colarinho branco na linha de frente

Uma das descobertas mais contraintuitivas das pesquisas recentes é que os trabalhadores mais ameaçados não são os de menor qualificação, mas os de qualificação média-alta. Um estudo conjunto da Universidade da Pensilvânia com a OpenAI revelou que profissionais de colarinho branco com salários de até US$ 80.000 anuais (aproximadamente R$ 400 mil ao ano) são os mais expostos à substituição por IA.

A lógica é simples: muitas dessas funções envolvem processamento de informação, análise de dados, redação de relatórios e tomada de decisões baseada em padrões — exatamente o tipo de trabalho que modelos de linguagem de grande porte (LLMs) executam cada vez melhor. Analistas financeiros, advogados corporativos juniores, consultores de gestão, redatores técnicos e programadores em início de carreira estão entre os mais afetados.

No entanto, há uma nuance crucial: a IA tende a substituir trabalhadores iniciantes, mas a aumentar a produtividade de trabalhadores experientes. Profissionais seniores que dominam IA como ferramenta — não como ameaça — relatam ganhos de produtividade de 30% a 50%. A questão é que esse efeito agrava a desigualdade: quem já está bem posicionado no mercado se beneficia; quem está tentando entrar, encontra portas fechadas.

O prêmio salarial da competência em IA

Dados da PwC confirmam essa polarização: trabalhadores com habilidades comprovadas em IA recebem prêmios salariais de até 56% em relação a pares sem essas competências. Isso não se limita a engenheiros — inclui profissionais de marketing que dominam ferramentas de IA generativa, contadores que automatizaram processos com machine learning, e advogados que usam IA para análise jurisprudencial.

Simultaneamente, o FMI identificou que 1 em cada 10 vagas publicadas em economias avançadas já exige pelo menos uma competência que não existia há dois anos — frequentemente relacionada a IA, automação ou análise de dados avançada. O mercado de trabalho está se reconfigurando mais rápido do que os sistemas educacionais conseguem acompanhar.

A ameaça à gestão intermediária: organizações mais planas, decisões mais algorítmicas

Uma das previsões mais disruptivas para o ambiente corporativo vem da Gartner: até 2026, 20% das organizações usarão IA para achatar significativamente suas estruturas hierárquicas, eliminando mais de 50% dos cargos de gestão intermediária.

A lógica por trás dessa previsão é estrutural. Gerentes médios desempenham três funções principais: (1) transmitir informações entre a alta gestão e as equipes operacionais, (2) monitorar desempenho e (3) tomar decisões operacionais rotineiras. Todas essas funções são cada vez mais executáveis por sistemas de IA:

• Comunicação: dashboards em tempo real e ferramentas de IA conversacional eliminam a necessidade de gerentes como "tradutores" de informação entre camadas hierárquicas.
• Monitoramento: sistemas de analytics preditivo avaliam desempenho de equipes, identificam gargalos e sugerem intervenções com mais rapidez e precisão que supervisores humanos.
• Decisões operacionais: alocação de recursos, aprovação de orçamentos, priorização de projetos — decisões que seguem padrões identificáveis são candidatas naturais à automação.

O resultado é uma organização "mais plana" — com menos camadas hierárquicas, equipes mais autônomas apoiadas por IA, e liderança concentrada em funções estratégicas que exigem julgamento humano complexo. Para os milhões de profissionais que ocupam posições de gestão intermediária globalmente, essa transição é existencial.

O vácuo de governança: quem protege o trabalhador na transição?

A velocidade da transformação contrasta com a lentidão das respostas regulatórias. A maioria dos países — incluindo o Brasil — ainda não possui marcos específicos para proteger trabalhadores afetados pela automação por IA. O resultado é um vácuo de governança que expõe milhões de pessoas a riscos sem rede de proteção adequada.

O que a Europa já faz: EU AI Act e sistemas de alto risco no trabalho

A União Europeia, por meio do EU AI Act, classificou explicitamente os sistemas de IA aplicados a relações de trabalho como "alto risco". Isso inclui:

• Recrutamento e seleção: algoritmos que filtram currículos, ranqueiam candidatos ou conduzem entrevistas automatizadas devem atender a requisitos rigorosos de transparência, supervisão humana e avaliação de impacto.
• Avaliação de desempenho: sistemas que monitoram produtividade, avaliam qualidade do trabalho ou recomendam promoções/demissões são classificados como alto risco e sujeitos a auditoria.
• Decisões sobre remuneração e condições de trabalho: algoritmos que determinam salários variáveis, turnos de trabalho ou benefícios também se enquadram na categoria de alto risco.

Na prática, isso significa que empresas que operam na Europa precisam demonstrar que seus sistemas de IA no ambiente de trabalho são transparentes, auditáveis, não discriminatórios e sujeitos a supervisão humana efetiva. É o marco regulatório mais avançado do mundo para IA no trabalho.

O cenário brasileiro: PL 2338 e a lacuna trabalhista

No Brasil, o PL 2338/2023 estabelece princípios gerais para a regulação de IA, mas seu foco principal não é a proteção do trabalhador. O projeto aborda sistemas de alto risco e direitos fundamentais de forma ampla, sem criar mecanismos específicos para a transição do mercado de trabalho.

As lacunas mais críticas no contexto brasileiro incluem:

• Ausência de obrigação de aviso prévio: não há exigência legal de que empresas notifiquem trabalhadores ou sindicatos antes de implementar IA que substitua funções humanas.
• Sem direito a requalificação: diferentemente de legislações trabalhistas em alguns países europeus, o Brasil não prevê direito a requalificação custeada pelo empregador em caso de substituição por automação.
• LGPD e dados do trabalhador: embora a LGPD proteja dados pessoais, sua aplicação a dados de monitoramento no trabalho (keystroke logging, análise de produtividade, reconhecimento facial em fábricas) ainda carece de regulamentação específica.
• Negociação coletiva: não há previsão de que a adoção de IA em processos de trabalho deva ser objeto de negociação com representantes dos trabalhadores.

Essa lacuna regulatória não é apenas técnica — ela é politicamente significativa. O Brasil tem mais de 100 milhões de pessoas na força de trabalho, muitas delas em funções administrativas, de serviços e de gestão intermediária que estão diretamente na linha de impacto da automação por IA.

O que deveria existir: elementos de uma governança de IA centrada no trabalhador

Com base nas melhores práticas internacionais e nas lacunas identificadas no marco brasileiro, o IBGIA propõe que uma governança de IA centrada no trabalhador deveria incluir:

• Avaliação de impacto obrigatória: antes de implementar sistemas de IA que afetem postos de trabalho, empresas deveriam ser obrigadas a realizar e publicar avaliações de impacto que incluam número de trabalhadores afetados, funções impactadas e plano de mitigação.
• Direito a requalificação: trabalhadores cujas funções sejam significativamente alteradas ou eliminadas por IA deveriam ter direito a programas de requalificação, financiados pelo empregador ou por fundos setoriais.
• Transparência algorítmica no trabalho: decisões automatizadas que afetem contratação, avaliação, remuneração ou demissão devem ser explicáveis e auditáveis, com direito a revisão humana.
• Participação dos trabalhadores: a implementação de IA em processos de trabalho deveria ser objeto de consulta prévia a representantes dos trabalhadores, seguindo o modelo europeu de informação e consulta.
• Monitoramento contínuo: criação de um observatório do impacto da IA no mercado de trabalho brasileiro, com dados setoriais atualizados e análises prospectivas que informem políticas públicas.

2026: o ano em que a IA deixa de ser ferramenta e começa a substituir

Há um consenso crescente na comunidade de venture capital do Vale do Silício: 2026 é o ano em que a IA deixará de ser primariamente uma ferramenta de produtividade para se tornar uma força de substituição direta de trabalho humano. A diferença é qualitativa, não quantitativa.

Até 2025, a narrativa dominante era de "copiloto" — a IA ajuda o trabalhador a fazer melhor e mais rápido o que ele já fazia. A partir de 2026, a narrativa muda para "agente" — sistemas de IA que executam tarefas completas de forma autônoma, sem necessidade de supervisão humana contínua. Agentes de IA que escrevem código, agentes que fazem pesquisa jurídica, agentes que gerenciam campanhas de marketing, agentes que fazem diagnósticos preliminares em saúde.

Essa mudança de paradigma — de copiloto para agente — é o que torna a questão da governança tão urgente. Quando a IA era ferramenta, a responsabilidade era clara: do humano que a operava. Quando a IA é agente autônomo, a responsabilidade se dilui — e é exatamente nesse vácuo que trabalhadores, consumidores e cidadãos ficam desprotegidos.

O que o Brasil pode fazer agora

A janela para ação regulatória e institucional está se fechando. Enquanto a Europa já implementa o EU AI Act com classificação de risco específica para IA no trabalho, e os Estados Unidos debatem executive orders sobre o tema, o Brasil precisa:

• Acelerar a tramitação do PL 2338 e incluir disposições específicas sobre IA e trabalho — avaliação de impacto, transparência, direito a requalificação.
• Fortalecer a ANPD como reguladora com capacidade técnica para supervisionar sistemas de IA no ambiente laboral, em coordenação com o Ministério do Trabalho.
• Criar programas nacionais de requalificação focados em competências de IA — não apenas para engenheiros, mas para todas as profissões impactadas.
• Fomentar pesquisa nacional sobre o impacto da IA no mercado de trabalho brasileiro, com dados setoriais específicos que informem políticas baseadas em evidências.
• Engajar o setor privado na construção de práticas de transição responsável, com incentivos para empresas que implementem programas de requalificação e transição assistida.

A IA não é uma ameaça abstrata ao futuro do trabalho — ela é uma transformação concreta que já está em curso. A questão não é se ela vai mudar o mercado de trabalho, mas se essa mudança será governada de forma justa ou se acontecerá em um vácuo regulatório onde os mais vulneráveis absorvem os custos da transição enquanto os mais preparados capturam os benefícios.

O IBGIA defende que governança de IA não é obstáculo à inovação — é condição para que a inovação beneficie toda a sociedade, não apenas os que já estão do lado certo da transformação digital.