IBGIA - Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial
PB-2026-007

IA e Trabalho: Impactos no Mercado de Trabalho Brasileiro e o Papel da Regulação

Thiago Almeida, André NakamuraMarço 2026IBGIA Working Paper Series

IA e Trabalho: Impactos no Mercado de Trabalho Brasileiro e o Papel da Regulação

Série: IBGIA Policy Briefs Número: PB-2026-007 ISSN: Em processo de registro Data: Março de 2026

Autores: Thiago Almeida — Coordenador de Pesquisa, IBGIA; André Nakamura — Coordenador Técnico, IBGIA Contato: [email protected] | ibgia.org


Sumário Executivo

A automação impulsionada por IA está transformando o mercado de trabalho global com velocidade sem precedentes. No Brasil, um país com 104 milhões de trabalhadores formais e informais, desigualdades estruturais profundas e alta concentração de trabalho em setores automatizáveis, os impactos serão significativos. Este policy brief analisa os riscos e oportunidades da IA para o trabalho no Brasil e apresenta recomendações de política para governos, empresas e trabalhadores.

Achados principais:

  • 41% dos empregos formais brasileiros têm alta exposição a automação por IA (estimativa IBGE adaptada de metodologia OCDE)
  • Trabalhadores com escolaridade até ensino médio, em funções de rotina, são os mais vulneráveis
  • A automação pode aumentar a produtividade nacional em 1,5-2,5 pp do PIB ao ano, mas sem redistribuição, ampliará a desigualdade
  • O PL 2338/2023 não trata adequadamente das dimensões trabalhistas da IA

Principais recomendações:

  1. Incluir direitos trabalhistas específicos no Marco Legal da IA: transparência sobre vigilância algorítmica, proteção contra discriminação por IA em contratação e demissão
  2. Criar fundo de transição para trabalhadores deslocados por automação, financiado por contribuição do setor de tecnologia
  3. Reformar o sistema de educação profissional para preparar trabalhadores para trabalhos aumentados por IA
  4. Regulamentar o trabalho em plataformas digitais com componentes de IA (Uber, iFood, Rappi, etc.)

1. O Impacto da IA no Trabalho: O que os Dados Dizem

1.1 Estimativas de Exposição à Automação no Brasil

Estudos sobre automação e trabalho seguem duas metodologias principais:

Metodologia de Substituição (Frey e Osborne, 2013): Analisa a probabilidade de automatização completa de uma ocupação. Aplicada ao Brasil, estima que 54% dos empregos têm alta probabilidade de automatização nas próximas décadas.

Metodologia de Tarefas (Arntz, Gregory e Zierahn, 2016/OCDE): Analisa as tarefas dentro de cada ocupação, reconhecendo que a maioria das ocupações tem uma mistura de tarefas automatizáveis e não automatizáveis. Essa metodologia gera estimativas menores: aproximadamente 9-12% dos empregos no Brasil estariam em risco iminente, com outros 25-30% sujeitos a transformação significativa.

IA Generativa muda o cálculo: Estudos recentes (Goldman Sachs, McKinsey, OpenAI/UPenn) mostram que a IA generativa expõe ao risco de automação funções cognitivas de nível médio e alto que a automação anterior não alcançava — análise de dados, redação, código, design, atendimento ao cliente qualificado. O perfil de risco no Brasil mudou.

1.2 Setores Mais Afetados no Brasil

Alta exposição:

  • Serviços financeiros: analistas de crédito, caixas de banco, processamento de seguros (já em transformação avançada)
  • Serviços jurídicos de rotina: análise de contratos, pesquisa de jurisprudência, elaboração de peças padrão
  • Contabilidade e tributação: rotinas de lançamento, conciliação, declarações padronizadas
  • Logística e transporte: motoristas de longa distância (impacto de médio prazo com veículos autônomos), operadores de armazém
  • Atendimento ao cliente: call centers, suporte de primeiro nível

Exposição média com transformação significativa:

  • Saúde: médicos radiologistas, patologistas, parte da farmácia clínica
  • Educação: tutoria personalizada, correção, parte da criação de material
  • Jornalismo: reportagem de dados, cobertura de rotina, edição básica
  • Serviços públicos: análise de processos administrativos, triagem de benefícios

Baixa exposição:

  • Trabalho manual não rotineiro: encanadores, eletricistas, técnicos de manutenção
  • Trabalho de cuidado: enfermagem presencial, educação de primeira infância, assistência social
  • Trabalho criativo de alta complexidade: design estratégico, direção artística, jornalismo investigativo
  • Liderança e gestão: tomada de decisão em contextos de alta ambiguidade

1.3 A Dimensão da Informalidade Brasileira

38% da força de trabalho brasileira é informal. Trabalhadores informais têm:

  • Menor proteção trabalhista (sem acesso a programas de requalificação do SINE, por exemplo)
  • Maior vulnerabilidade a plataformas de trabalho mediadas por IA (onde o algoritmo substitui a gestão humana)
  • Menor capacidade de negociar coletivamente condições de trabalho algoritmicamente gerenciadas

2. Trabalho em Plataformas e Gestão Algorítmica

2.1 O Contexto Brasileiro

O Brasil tem o maior mercado de aplicativos de entrega da América Latina (iFood, Rappi, Loggi) e uma das maiores bases de motoristas de plataformas (Uber, 99, inDrive). Estima-se que mais de 1,5 milhão de trabalhadores dependam de plataformas como fonte principal de renda.

Nesses contextos, a IA não apenas automatiza tarefas — ela gerencia trabalhadores. Algoritmos definem:

  • Quais pedidos o entregador recebe
  • Qual avaliação (rating) ele tem e como isso afeta sua visibilidade
  • Quando e como ele é desativado da plataforma
  • Quanto receberá por cada entrega (pricing dinâmico)
  • Em que áreas trabalhar e quando a demanda será alta (incentivos)

2.2 Problemas de Governança na Gestão Algorítmica

Opacidade: Trabalhadores não sabem como o algoritmo os avalia ou quais regras determinam desativações. Isso impede defesa adequada quando são penalizados.

Ausência de devido processo: Desativações algorítmicas são comunicadas via notificação de aplicativo, sem explicação de motivo, sem prazo para resposta, sem instância recursal.

Vigilância intensiva: Plataformas coletam dados geoespaciais, de velocidade, comportamentais e de avaliação em escala e granularidade que nenhum empregador tradicional poderia exercer. Isso cria assimetria de poder sem precedente.

Discriminação algorítmica: Estudos em mercados similares mostram que avaliações de clientes têm viés racial — entregadores negros recebem avaliações menores em média, o que reduz sua visibilidade e renda via algoritmo.

2.3 O PL de Plataformas Digitais

O PL 2630/2024 (Lei das Plataformas, em tramitação) endereça aspectos do trabalho em plataformas, mas com foco em classificação trabalhista. A dimensão da gestão algorítmica — como o algoritmo funciona, quais são os critérios de desativação, como contestar — fica em grande parte não endereçada.


3. Direitos Trabalhistas na Era da IA

3.1 Lacunas no Marco Atual

A CLT e a legislação trabalhista brasileira não foram desenhadas para:

  • Decisões de contratação e demissão por IA
  • Vigilância algorítmica de trabalhadores
  • Avaliação de desempenho por sistemas automatizados
  • Gestão de jornada e distribuição de tarefas por algoritmos

O PL 2338/2023 cita o emprego como domínio de alto risco, mas não desenvolve direitos específicos para trabalhadores nem obrigações específicas para empregadores.

3.2 Direitos que Devem ser Garantidos

Direito à Explicação em Decisões de Emprego: Candidatos rejeitados e empregados demitidos com base em sistemas de IA têm direito a explicação sobre os critérios utilizados. Isso é especialmente relevante em processos seletivos onde triagem por IA é cada vez mais comum.

Direito à Contestação: Trabalhadores devem poder questionar avaliações, pontuações e decisões tomadas por sistemas de IA que afetem seu emprego, salário ou posição.

Direito à Transparência sobre Vigilância: Empregados devem ser informados sobre quais dados são coletados sobre eles no trabalho, como são utilizados e quais decisões derivam desses dados.

Direito à Negociação Coletiva sobre IA: Sindicatos devem ter direito de negociar os critérios e limites da gestão algorítmica, inclusive de acessar documentação técnica sobre sistemas que impactam trabalhadores.

Proteção contra Discriminação Algorítmica: Sistemas de triagem, avaliação e demissão que produzem resultados discriminatórios baseados em gênero, raça, idade ou outros atributos protegidos configuram violação do direito ao trabalho sem discriminação.


4. Transição Justa: Políticas de Adaptação

4.1 O Que Funciona Internacionalmente

Países escandinavos desenvolveram modelos robustos de transição: seguro-desemprego generoso, requalificação financiada publicamente, parceria tripartite (governo-empresa-sindicato) para gestão da transição. O modelo dinamarquês de "flexisegurança" — flexibilidade para empresas demitir combinada com segurança de renda e requalificação para trabalhadores — é amplamente citado como referência.

4.2 Recomendações para o Brasil

Recomendação 1 — Fundo de Transição Tecnológica Criar fundo específico para requalificação de trabalhadores deslocados por automação, financiado por contribuição de empresas de tecnologia e usuárias intensivas de IA. O modelo poderia ser inspirado no FAT (Fundo de Amparo ao Trabalhador), com gestão tripartite e foco em requalificação digital.

Recomendação 2 — Reforma do SINE e Sistema de Requalificação O SINE (Sistema Nacional de Emprego) e o PRONATEC precisam de reforma profunda para incorporar requalificação para trabalhos aumentados por IA. Currículos de educação profissional devem ser atualizados para incluir: letramento digital avançado, colaboração com ferramentas de IA, habilidades sociocognitivas (pensamento crítico, comunicação complexa, empatia) que complementam a IA.

Recomendação 3 — Regulação da Gestão Algorítmica em Plataformas Legislar obrigações mínimas para plataformas que utilizam algoritmos para gestão de trabalhadores: transparência sobre critérios de avaliação e desativação, processo de contestação com prazo definido, acesso de sindicatos à documentação técnica dos sistemas de IA.

Recomendação 4 — Inclusão de Direitos Trabalhistas no PL 2338/2023 Incluir artigo específico sobre direitos de trabalhadores em relação a sistemas de IA: direito à explicação em decisões de emprego, proteção contra vigilância excessiva, direito de negociação coletiva sobre IA.

Recomendação 5 — Investimento em Educação para a Era da IA Reformar a BNCC (Base Nacional Comum Curricular) para incorporar competências para a era da IA: pensamento computacional, letramento em dados, ética tecnológica, criatividade e resolução de problemas complexos. Esses investimentos têm retorno de longo prazo que supera o custo fiscal.


5. O Papel das Empresas

5.1 Responsabilidade Corporativa

Empresas que adotam IA com impacto sobre trabalhadores têm responsabilidade de:

  1. Comunicar antecipadamente quando sistemas de IA serão introduzidos que afetam rotinas de trabalho
  2. Investir em requalificação interna antes de deslocar trabalhadores por automação
  3. Incluir representantes de trabalhadores em comitês de governança de IA
  4. Auditar sistemas de IA para discriminação antes de usar em decisões de emprego

5.2 Boas Práticas Emergentes

Algumas empresas globais têm adotado compromissos voluntários relevantes:

  • Comunicação de 90 dias de antecedência sobre implantação de IA com impacto em funções
  • Compromisso de requalificação antes de demissão por automação
  • Participação de sindicatos em auditorias de sistemas de IA de gestão de trabalhadores

No Brasil, acordos coletivos que endereçam IA ainda são raros — apenas setores como bancários têm historicamente negociado cláusulas de inovação tecnológica.


6. Conclusão

A questão não é se a IA vai transformar o trabalho no Brasil — é certo que vai. A questão é se essa transformação será gerida de forma a distribuir seus benefícios e proteger os mais vulneráveis, ou se ampliará as profundas desigualdades já existentes no mercado de trabalho brasileiro.

O Brasil tem a vantagem de poder aprender com países que enfrentaram ondas anteriores de automação. Mas tem a desvantagem da informalidade alta, da fragilidade do sistema de proteção social e de uma tradição regulatória que frequentemente chega tarde.

O momento de agir é antes que os impactos sejam irreversíveis. Isso requer ação coordenada em três frentes: direitos trabalhistas atualizados para a era da IA, investimento em transição justa e regulação específica da gestão algorítmica de trabalhadores.


Sobre o IBGIA

O Instituto Brasileiro de Governança em Inteligência Artificial (IBGIA) é uma associação civil sem fins lucrativos dedicada a promover práticas responsáveis de desenvolvimento e uso de IA no Brasil. Saiba mais em ibgia.org.

Este documento é fornecido para fins informativos e não constitui assessoria trabalhista ou jurídica.

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