A IA ainda não tira empregos. Mas já muda quem entra

Durante anos, as previsões sobre inteligência artificial e emprego concentraram-se nos trabalhadores que poderiam ser substituídos, nos despedimentos que poderiam seguir-se e nas profissões ameaçadas de desaparecer.

Essa vaga generalizada de desemprego não apareceu. Nos dados mais recentes sobre inteligência artificial e emprego há, porém, uma diferença entre gerações profissionais. Trabalhadores experientes mantêm-se empregados, empresas continuam a contratar e algumas aumentam os seus quadros. Nas profissões mais expostas à IA, os trabalhadores mais jovens apresentam uma evolução diferente.

Uma profissão pode conservar grande parte dos trabalhadores que já possui enquanto recebe menos pessoas no início da carreira. Durante algum tempo, uma alteração destas quase não se vê nos números agregados do emprego.

Inteligência artificial e emprego: o que os estudos medem

Em março de 2026, a Anthropic tentou medir a exposição do mercado de trabalho à inteligência artificial distinguindo aquilo que os modelos de linguagem são teoricamente capazes de executar daquilo que já aparece na utilização do Claude.

Em Informática e Matemática, os modelos poderiam teoricamente intervir em tarefas correspondentes a 94% da atividade. A cobertura observada era de 33%. A unidade medida é a tarefa, não o posto de trabalho: os 94% não correspondem à proporção de trabalhadores que poderiam ser dispensados.

Quando procurou consequências laborais, a Anthropic não encontrou um aumento sistemático do desemprego entre trabalhadores das profissões altamente expostas desde finais de 2022. Entre os 22 e os 25 anos surgiu outro resultado: a entrada em novos empregos nas profissões mais expostas tinha diminuído cerca de 14% relativamente a 2022. O resultado estava no limiar da significância estatística. Os autores assinalaram também que aqueles jovens poderiam ter permanecido nos empregos anteriores, escolhido outras profissões ou regressado aos estudos. Os dados não estabeleciam, por si, que a IA tivesse causado a redução.

O Stanford Digital Economy Lab utilizou dados administrativos da ADP relativos a milhões de trabalhadores norte-americanos e, numa atualização com informação até junho de 2026, também não encontrou uma deslocação generalizada do emprego associável à inteligência artificial.

Entre os 22 e os 25 anos, contudo, o emprego nas profissões altamente expostas estava cerca de 19% abaixo do nível que teria atingido caso acompanhasse a evolução dos trabalhadores da mesma idade em profissões menos expostas. Entre os trabalhadores mais experientes não aparecia uma diferença comparável. A divergência estava sobretudo nas contratações, não nos despedimentos.

A mudança está na contratação

É possível alterar a composição de uma equipa sem dispensar os profissionais que já lá estão. Se parte do trabalho for absorvida por sistemas de IA, uma empresa pode conservar os trabalhadores experientes e reduzir as entradas necessárias para obter determinada quantidade de trabalho. Na China, a redução da população em idade ativa coloca a automação num problema laboral diferente: há também menos trabalhadores a chegar.

Bharat Chandar e Bouke Klein Teeselink analisaram 1,25 mil milhões de anúncios de emprego e 154 milhões de registos profissionais em 41 países, num estudo sobre inteligência artificial e emprego publicado a 21 de setembro. Compararam também filiais estrangeiras de empresas que adotaram IA generativa com empresas semelhantes.

Nas filiais das empresas adotantes, a proporção de trabalhadores juniores diminuiu. A descida resultou sobretudo do crescimento do emprego sénior, e não de uma redução absoluta dos postos juniores. Os investigadores encontraram ainda indícios de crescimento modesto do emprego total.

Não houve, portanto, uma simples transferência de lugares dos jovens para a máquina. Cresceu sobretudo outra parte da estrutura laboral. A adoção da tecnologia coincidiu com maior procura relativa de experiência nas empresas estudadas.

Essa experiência contém trabalho difícil de decompor numa sucessão de tarefas padronizadas. Com os anos acumulam-se conhecimento do contexto, responsabilidade por decisões, relações profissionais e familiaridade com exceções que aparecem pouco numa descrição formal de funções.

Num inquérito da Anthropic, pessoas com pelo menos 15 anos de experiência estimaram que a IA conseguiria executar uma proporção do seu trabalho aproximadamente dez pontos percentuais inferior à indicada por pessoas no primeiro ano de atividade. Entre aquilo que os mais experientes consideravam difícil de substituir apareciam julgamento, conhecimento contextual, raciocínio situacional, construção de confiança e gestão de pessoas.

A amostra tinha cerca de 9.700 utilizadores do Claude ligados aos respetivos dados de utilização e não representa a população trabalhadora em geral. Profissões informáticas e de gestão estavam fortemente representadas. A limitação impede, sobretudo, que aqueles dez pontos percentuais sejam transportados diretamente para outras profissões.

Onde se adquire a experiência

Um trabalhador no início da carreira pesquisa, organiza informação, produz primeiras versões, prepara documentação, confere dados ou escreve código relativamente simples. Outro trabalhador revê o resultado. Nem todas as profissões distribuem assim o trabalho e nem todos os empregos juniores assentam neste tipo de tarefas. Mas uma parte da experiência é adquirida precisamente durante a sua execução.

Algumas dessas atividades estão entre as que os modelos de linguagem conseguem executar ou acelerar. Uma empresa que passe a precisar de menos trabalho desse tipo pode também deixar de abrir algumas das posições que anteriormente o absorviam.

É neste ponto que os efeitos deixam de caber inteiramente numa medição do emprego presente. As empresas podem reorganizar carreiras. A formação pode aproximar-se da prática profissional. Podem surgir novas funções e a própria IA pode permitir que um trabalhador aprenda mais depressa. Os estudos disponíveis ainda não mostram qual destes mecanismos terá dimensão suficiente para compensar uma eventual redução das oportunidades tradicionais de entrada.

Os profissionais experientes disponíveis em 2026 começaram as suas carreiras antes da atual vaga de IA generativa. As empresas podem recorrer a essa reserva enquanto automatizam tarefas e entregam mais trabalho a equipas experientes. O estudo internacional de Stanford encontra crescimento relativo do emprego sénior nas empresas adotantes.

Não há ainda evidência que permita concluir que daí resultará uma futura escassez de profissionais experientes. Para existir experiência acumulada, porém, alguém teve de passar pelos anos anteriores da profissão. Se parte desse percurso perder valor económico para o empregador, será necessário perceber onde será adquirido o conhecimento que continua a ser procurado mais tarde.

Os números de exposição da Anthropic medem outra parte do debate sobre inteligência artificial e emprego.

Os 94% de capacidade teórica em Informática e Matemática referem-se a tarefas que um modelo poderia acelerar. A cobertura observada ficava nos 33%. Entre uma coisa e outra estão a adoção pelas empresas, a organização do trabalho, a supervisão humana e as tarefas que permanecem fora da utilização efetiva dos modelos.

Nos dados de Stanford surge ainda uma diferença dentro das próprias profissões expostas. Entre trabalhadores jovens, os resultados são piores onde a IA tende a automatizar tarefas. Onde a tecnologia é utilizada sobretudo para complementar o trabalho humano, a evolução do emprego é diferente.

Um profissional experiente que passa a produzir mais com IA pode tornar-se mais útil à empresa. Quando o sistema absorve trabalho anteriormente entregue a alguém em formação, a alteração pode aparecer numa vaga que não chega a ser aberta.

O que ainda não se sabe sobre inteligência artificial e emprego

Na relação entre inteligência artificial e emprego, ainda é cedo para determinar a dimensão deste movimento. A Anthropic não demonstrou que a IA causou a desaceleração observada na entrada dos jovens. O estudo norte-americano de Stanford encontra uma divergência importante nas profissões expostas, mas outras alterações económicas podem influenciar os mesmos trabalhadores. No estudo internacional, parte dos resultados sobre produtividade e emprego total permanece sugestiva.

Ainda assim, os três conjuntos de dados sobre inteligência artificial e emprego, obtidos por métodos diferentes, deixam uma configuração concreta. Não há, até agora, destruição generalizada de emprego associada à IA. Há sinais desfavoráveis entre trabalhadores jovens em profissões expostas, uma evolução diferente entre profissionais mais experientes e empresas adotantes nas quais o emprego sénior cresce mais depressa do que o júnior.

Não é evidência suficiente para anunciar uma geração excluída do mercado de trabalho. É suficiente para procurar a transformação num lugar menos visível do que os despedimentos: a contratação.

Se esta diferença persistir, haverá uma questão que os números do emprego atual ainda não respondem: onde irão adquirir experiência os profissionais que ainda não a têm.