Certamente, você já deve ter lido por aí que a Inteligência Artificial (IA) vai ocupar os empregos. Ou, se você é das redes sociais, pode ser que já tenha visto — ou até mesmo dito — que está “esperando a IA te substituir”. Não faltam memes sobre o assunto. No entanto, será que é realmente possível que isso aconteça, ou é mais uma daquelas histórias hollywoodianas? 

A resposta curta é que não é bem assim. A resposta longa é todo este texto.

Fontes: Imagem tirada do Instagram. Autoria desconhecida.

Não é de hoje que uma invenção inovadora ganha grandes proporções a ponto de parecer ameaçadora. Olhando para a história, veremos a Revolução Agrícola (séculos XVI e XVII) trazendo ferramentas mais eficientes, como o arado de ferro e o moinho de vento, que reduziram a necessidade de mão de obra no campo; a invenção da imprensa (século XV), que substituiu o trabalho de escribas e copistas por máquinas de impressão; e a Revolução Industrial (século XVIII), marcada pelo uso de máquinas a vapor e pela criação de fábricas. Enfim, poderia citar diversas invenções que moldaram a forma de realizar determinado tipo de trabalho — e, com o novo, vieram também adaptações, medos e inseguranças. 

Em paralelo, o mundo do audiovisual já trabalhava o tema de maneira crítica ou ficcional, apontando para o que poderia acontecer ao longo dos anos. De filmes como Eu, Robô e Her a séries como Black Mirror e Love, Death & Robots, a ideia de máquinas assumindo papéis humanos desperta fascínio e medo. A realidade, porém, é mais complexa — por mais que a tecnologia avance.

Chegando a este século, a IA deixa de ser um tema restrito à ficção científica e passa a fazer parte do nosso cotidiano. Assistentes virtuais que respondem a comandos de voz, algoritmos que escolhem o que vemos nas redes sociais, ferramentas que carros autônomos — tudo isso parece apontar para um futuro em que as máquinas farão tudo melhor do que nós, como se estivéssemos vivendo uma “profecia dos Simpsons” em pleno cumprimento.

No Brasil, mais de 4 mil empresas já estão incorporando IA em suas atividades, resultando em um aumento de 163% nos últimos dois anos. Estima-se que, até 2030, 92 milhões de empregos existentes — que representam 8% da força de trabalho global atual — serão eliminados, enquanto 170 milhões de novos tipos de trabalho serão criados, segundo previsão do Fórum Econômico Mundial. Aqui aparece um dos primeiros pontos: a IA está desempenhando um papel significativo na transformação dos empregos existentes. Isso porque, se olharmos para essa tecnologia sob a ótica correta — a de ferramenta —, veremos que ela está auxiliando em diversas tarefas.

O estudo Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations [1], realizado pela Microsoft, analisou 20 mil conversas anonimizadas entre usuários e a ferramenta Copilot. Foi identificado que as profissões com maior potencial de substituição são intérpretes e tradutores, historiadores, comissários de bordo, representantes de vendas, redatores e autores. O estudo não leva em consideração se essas atividades já estão em processo de substituição, nem considera outras tecnologias além das LLMs, como robôs, que poderiam apontar outras profissões passíveis de automação.

Os autores trazem uma distinção muito interessante entre o que a IA executa e o que ela apenas auxilia — ponto relevante, dado que ainda há muita confusão entre a capacidade de uma nova tecnologia e as decisões empresariais subsequentes tomadas com base nela. Um exemplo disso: se a IA tornar os desenvolvedores de software 50% mais produtivos, as empresas podem aumentar suas ambições e contratar mais desenvolvedores, já que estarão obtendo mais resultado por pessoa — ou podem contratar menos, porque conseguem alcançar o mesmo resultado com uma equipe menor. O que tem ocorrido, na maioria dos casos, é essa segunda opção: demissões em massa e equipes reduzidas, enquanto a IA assume tarefas antes executadas por determinados cargos — especialmente com o objetivo de reduzir custos trabalhistas. Mas, nessas substituições, ela está realmente desempenhando um bom papel?

Um estudo [2] conduzido em um call center de uma empresa de rede de energia na China entrevistou 13 funcionários para entender se a IA estava ajudando no dia a dia do trabalho. O resultado mostrou que o sistema apresentou falhas ao lidar com sotaques regionais (no caso, o cantonês), chamadas fragmentadas (áudios com falhas ou falas picotadas) e sequências numéricas complexas — algo frequente na digitação de códigos, CPFs ou telefones. Em algumas situações, havia interrupções abruptas nas transcrições, comprometendo o entendimento e exigindo intervenção manual. Além dos desafios técnicos, a IA trouxe ao time novas formas de carga de trabalho. O estudo identificou três tipos principais de cargas adicionais: (1) aprendizado técnico — domínio de interfaces e correção de erros; (2) esforço de conformidade — adequação de relatórios e formulários a padrões internos; e (3) impactos psicológicos — como confiança na ferramenta, mas também insegurança e temor de perda de autonomia. O que nasceu para facilitar acabou dificultando o trabalho.

No que a IA é realmente boa

Hoje, algoritmos processam milhões de dados em segundos, aprendem padrões e realizam tarefas com certo nível de precisão. A utilização dessa tecnologia em atividades que levariam horas para serem executadas — ou na automatização de processos antes realizados estritamente de forma manual — pode apoiar significativamente o trabalho e gerar ganhos relevantes tanto para o empregador quanto para quem a utiliza. Seja na medicina, auxiliando na análise de diagnósticos; na indústria, otimizando a produção; ou no entretenimento, personalizando experiências — nota-se o quanto sua aplicabilidade é versátil e o quanto tem ganhado espaço nas atividades de trabalho.

Em todas essas atividades, a intervenção humana continua sendo primordial para garantir que as inferências feitas por essa tecnologia sejam realmente coerentes. É importante compreender que a IA não tem capacidade de criar algo do absoluto nada: tudo o que ela desenvolve resulta de um “aprendizado” obtido a partir de um grande conjunto de dados, estruturados ou não. Tornar isso claro ajuda a perceber que sua capacidade criativa não deve ser comparada à de um ser humano. A IA não pode executar uma tarefa sem antes ter minimamente aprendido sobre ela. Essa é uma questão constantemente discutida, especialmente em atividades como a criação de músicas, desenhos e obras de arte, por exemplo [3].

Num estudo recente da Microsoft [1], observou-se que a IA atuava muito melhor como assistente em determinadas tarefas do que como executora principal. No contexto da pesquisa — que considerou uma LLM —, suas melhores habilidades estiveram voltadas a prover informação, oferecer assistência, produzir textos, ensinar e recomendar. Assim, é possível afirmar que a IA é uma ferramenta poderosa — mas, ainda assim, uma ferramenta: projetada para resolver problemas específicos dentro de limites pré-estabelecidos.

Onde a IA encontra seu limite

As limitações da IA não se restringem apenas ao contexto do desenvolvimento do modelo, mas também ao próprio processo de hospedagem e ao desempenho das tarefas. A velocidade de criação e utilização não acompanha o desenvolvimento do hardware necessário para o avanço do seu desempenho [4], nem produzimos, a nível planetário, recursos ilimitadamente disponíveis para sua hospedagem [5][6]. Esses são limites suficientes para entender que a IA não pode avançar como uma supermáquina a ponto de ter autonomia e se voltar contra o ser humano, nem existir por si só a ponto de substituir integralmente uma pessoa sem qualquer supervisão. E isso sem mencionar o fator de erro, bastante comum. A rapidez com que essa tecnologia está sendo adotada, enquanto a regulação ainda está em processo de aprovação, levanta alertas. Sua adesão desenfreada em diversas áreas da sociedade — principalmente na segurança pública, com autoridade semelhante à de um agente público, ou no governo, como o caso de uma ministra gerada por IA — demonstra o quanto ainda não estamos sendo críticos quanto à confiança cega depositada nessa tecnologia.

O Brasil já tem percebido os rumos que o uso da IA no mundo do trabalho pode tomar a curto e longo prazo, e as discussões em torno do novo Estatuto do Trabalho já foram iniciadas. Preocupações incluem o uso da tecnologia para identificar se um funcionário tem probabilidade de desenvolver alguma doença ocupacional e demiti-lo preventivamente, ou ainda que, diante de tamanha automatização, pessoas sujeitas ao desemprego acabem em cargos que não garantam todos os direitos sociais ou não ofereçam suporte em momentos de necessidade. Já existe um grande número de microempreendedores individuais (MEIs), que pode aumentar ainda mais diante da lacuna de oportunidades causada pelo fato de empresas não precisarem pagar exatamente o que é de direito ao trabalhador.

O papel real da inteligência artificial

São muitas as nuances problemáticas quando colocamos a IA como a solução para tudo e como o melhor caminho para a ampliação de lucros. No mundo ideal, a IA deveria ser encarada como uma ferramenta que apoia as demandas do trabalho, diminuindo atividades repetitivas e dando mais tempo ao usuário para focar em outros contextos. Mas ao invés disso o que temos é a alta adesão em busca de cortar custos, controlar o trabalho, buscar monopólios e a contínua expectativa futurista de crescimento da produtividade e a criação de novas tarefas, em um contexto de competição geopolítica, ou seja, isso sua implementação se sem limites se dá pelos parâmetros econômicos e políticos que exigem a sua adoção como uma ferramenta de poder e lucro[7].
É possível que a IA continue ganhando adesão desenfreada por um tempo e, nesse período, siga moldando a forma como trabalhamos e o próprio trabalho. Contudo, as consequências dessa decisão sem filtros dificilmente serão positivas. O que de fato sabemos é que a evolução dessa tecnologia não irá tão longe quanto se prevê, nem tampouco ela conseguirá dominar o mundo. Pode ficar em paz: esse universo apocalíptico [8] continuará sendo apenas em Hollywood.

Notas de rodapé

[1] TOMLINSON, Kiran; JAFFE, Sonia; WANG, Will; COUNTS, Scott; SURI, Siddharth. Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations. 2025. Disponível em: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/working-with-ai-measuring-the-occupational-implications-of-generative-ai/ 

[2] QIN, Kai; DU, Kexin; CHEN, Yimeng; LIU, Yueyan; CAI, Jie; NIE, Zhiqiang; GAO, Nan; WEI, Guohui; WANG, Shengzhu; YU, Chun. Customer Service Representative’s Perception of the AI Assistant in an Organization’s Call Center. ACM CSCW Poster, 2025. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2507.00513 

[3] FERNANDES, A. L.; LEYENDECKER, H.; MENDES, C.; VALOIS, R; SARAIVA, R. IA e Direitos Autorais: expropriação de direitos e a exploração da criação. Instituto de Pesquisa de Direito & Tecnologia de Recife, 2025. Disponível em: https://ip.rec.br/publicacoes/ia-e-direitos-autorais-expropriacao-de-direitos-e-exploracao-da-criacao/ 

[4] WU, Carole-Jean; RAGHAVENDRA, Ramya; GUPTA, Udit; ACUN, Bilge; ARDALANI, Newsha; MAENG, Kiwan; CHANG, Gloria; BEHRAM, Fiona Aga; HUANG, James; BAI, Charles; GSCHWIND, Michael; GUPTA, Anurag; OTT, Myle; MELNIKOV, Anastasia; CANDIDO, Salvatore; BROOKS, David; CHAUHAN, Geeta; LEE, Benjamin; LEE, Hsien-Hsin S.; AKYILDIZ, Bugra; BALANDAT, Maximilian; SPISAK, Joe; JAIN, Ravi; RABBAT, Mike; HAZELWOOD, Kim. Sustainable AI: Environmental Implications, Challenges and Opportunities. 2022. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2111.00364 

[5] FERNANDES, André, et al. OPACIDADE AMBIENTAL NA DISCUSSÃO SOBRE TRANSPARÊNCIA DA ECONOMIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL. Instituto de Pesquisa em Direito e Tecnologia do Recife – IP.rec, junho de 2025. Disponível em: https://ip.rec.br/publicacoes/opacidade-ambiental-na-discussao-sobre-transparencia-daeconomia-da-inteligencia-artificial/ 

[6] FERNANDES, A. L.; MENDES, C.; SANTOS, Anicely; LEYENDECKER, H.; Branco, C.; D’BARSSOLES, R.; VALOIS, R. IA, data centers e os impactos ambientais. Instituto de Pesquisa de Direito & Tecnologia de Recife, 2025. Disponível em: https://ip.rec.br/wp-content/uploads/2025/05/Policy-Paper-Data-Centers.pdf 

[7] DERANTY, JP., CORBIN, T.ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND WORK: A CRITICAL REVIEW OF RECENT RESEARCH FROM THE SOCIAL SCIENCES. AI & Soc 39, 675–691 (2024). https://doi.org/10.1007/s00146-022-01496-x

[8] Love, Death & Robots –  Temporada 1 Episódio 6

Anicely Santos

Mestranda no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Computação pela Universidade de Pernambuco (UPE). Formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas com especialização em Ciência de Dados e Analytics. Presidenta da Associação Python Brasil (2024-2025).