Desde o surgimento do ChatGPT em novembro de 2022, as previsões de um apocalipse de empregos impulsionado pela IA têm dominado as manchetes. Especialmente alarmante para muitos tem sido o efeito da IA em empregos de nível inicial. Um estudo impactante de Stanford em agosto foi particularmente preocupante, pois alegou ter encontrado um “impacto significativo e desproporcional” em empregos de nível inicial mais expostos à automação por IA — como desenvolvimento de software e atendimento ao cliente — que viram declínios relativos acentuados no emprego. Isso surgiu logo após o estudo do MIT ter dito que 95% dos pilotos de IA generativa estavam falhando e a percepção um tanto repentina de que a IA poderia estar caminhando para uma bolha. Até mesmo o presidente do Federal Reserve, Jerome Powell, vê algo acontecendo, comentando que “crianças saindo da faculdade e pessoas mais jovens, minorias, estão tendo dificuldades para encontrar empregos”.
Mas, de acordo com um novo estudo de pesquisadores de Yale e Brookings, essas instâncias são “raios”, em oposição a “incêndios em casas”. O mercado de trabalho dos EUA simplesmente não está mostrando nenhum sinal de disrupção ampla e impulsionada pela IA, pelo menos não ainda.
Martha Gimbel, economista de Yale e autora principal do artigo, espera que a compreensão desses dados ajude as pessoas a relaxar. “Dê um passo para trás. Respire fundo. Tente responder à IA com dados, não com emoção.”
Ainda não há apocalipse
O novo estudo examinou várias medidas de disrupção do mercado de trabalho, contando com dados do Bureau of Labor Statistics (BLS) sobre perdas de empregos, períodos de desemprego e mudanças na composição ocupacional mais ampla. A conclusão: há movimento, mas nada fora do comum.
Embora a mistura de ocupações tenha mudado ligeiramente nos últimos anos, os autores enfatizam que essa mudança ainda está bem dentro das normas históricas. No momento, as forças que impulsionam essas mudanças parecem ser macroeconômicas em vez de tecnológicas.
“As maiores forças que atingem o mercado de trabalho neste momento são uma economia em desaceleração, uma população envelhecendo e um declínio na imigração — não a IA”, disse Gimbel.
É fácil confundir ruídos na economia com o impacto da IA, especialmente para trabalhadores mais jovens, que já podem estar sentindo o aperto de um mercado de trabalho esfriando. Mas Gimbel enfatizou que esses efeitos são “impactos muito específicos em populações muito direcionadas”, mas não há impactos amplos da IA para jovens trabalhadores, que são mais consistentes com uma desaceleração macroeconômica.
Economistas — incluindo o presidente do Fed, Jerome Powell — descreveram as atuais condições do mercado de trabalho como um ambiente de “baixa contratação, baixa demissão”, onde demissões são raras, mas novas oportunidades também são. Recém-formados têm sido os mais afetados: eles estão lutando para encontrar cargos de nível inicial em setores de colarinho branco, como tecnologia e serviços profissionais, e a taxa de desemprego juvenil subiu para 10,5%, a mais alta desde 2016. Mas o efeito atingiu trabalhadores mais velhos também, mais de um quarto dos americanos desempregados estão sem trabalho há mais de seis meses, a maior taxa desde meados de 2010, fora os anos da pandemia.
Exposição à IA não significa perda de emprego
Não é surpreendente, então, que muitos trabalhadores assumam que a IA já deve ser a responsável. Mas Gimbel argumenta que um dos maiores equívocos é confundir exposição à IA com deslocamento. Radiologistas ilustram o ponto. Uma vez vistos como vítimas primárias da automação, eles são mais numerosos e melhor pagos do que nunca, mesmo com seus fluxos de trabalho dependendo fortemente de ferramentas de imagem alimentadas por IA.
“Exposição à IA não significa que seu emprego desapareça”, disse ela. “Pode significar que seu trabalho muda.”
O mesmo se aplica a programadores e escritores, que dominam as taxas de adoção de IA em plataformas como Claude, descobriram os pesquisadores. Usar as ferramentas não elimina automaticamente sua subsistência — pode simplesmente remodelar a forma como o trabalho é feito.
Molly Kinder, coautora de Gimbel no Brookings, adicionou outra camada: a geografia. Os americanos estão acostumados a pensar na automação como algo que devasta cidades industriais no coração do país. Com a IA generativa, disse Kinder, a geografia é invertida.
“Esta não é a automação dos seus avós”, disse Kinder à Fortune. “A GenAI é mais provável de perturbar — positiva ou negativamente — grandes cidades com aglomerados de empregos de conhecimento e tecnologia, não o coração industrial.”
Em sua opinião, cidades como São Francisco, Boston e Nova York, densas em programadores, analistas, pesquisadores e criativos, estão muito mais expostas à IA generativa do que cidades menores. Mas se essa exposição se transformará em devastação ou crescimento depende do futuro.
“Se os humanos permanecerem no processo, essas cidades poderão colher os maiores benefícios”, disse Kinder. “Se não, elas sentirão a pior dor.”
A chave, ela enfatiza, é que a exposição não nos diz se os empregos serão realmente eliminados, mas apenas quais tarefas podem mudar. A história real dependerá se as empresas tratam a IA como um auxílio ou como um substituto.
Raios, não incêndio em casa
Kinder, assim como Gimbel, enfatizou que a difusão leva tempo. Mesmo com os sistemas de IA melhorando rapidamente, a maioria das organizações ainda não redesenhou seus fluxos de trabalho em torno deles.
“Mesmo que pareça que a IA está ficando tão boa, transformar isso em mudança no local de trabalho é demorado”, disse ela. “É confuso. É desigual.”
É por isso que a análise Yale-Brookings é deliberadamente ampla. “Pode dizer se a casa está pegando fogo”, explicou Kinder. “Não pode pegar um fogo de fogão na cozinha. E, no momento, o mercado de trabalho como uma casa não está pegando fogo.”
Isso não significa que não há nada para se ver, no entanto.
Kinder chamou as mudanças de hoje, como as que o estudo de Stanford detectou, de “raios” em indústrias específicas como desenvolvimento de software, atendimento ao cliente e trabalho criativo. Esses primeiros choques servem como canários na mina de carvão. Mas eles não se agregaram ao tipo de disrupção que remodela as estatísticas oficiais de emprego.
“Nosso artigo não diz que não houve impacto”, disse ela. “Um tradutor pode estar desempregado, um criativo pode estar lutando, um representante de atendimento ao cliente pode ser deslocado. Isso é real. Mas não é grande o suficiente para somar o apocalipse em toda a economia que as pessoas imaginam.”
Tanto Kinder quanto Gimbel disseram que esperam que os primeiros efeitos claros e sistêmicos apareçam em anos, e não em meses.
O que vem a seguir
Se e quando o deslocamento real chegar, ambos os autores acreditam que ele virá da IA embutida nos fluxos de trabalho corporativos, e não de trabalhadores individuais usando casualmente chatbots.
“É aí que você verá o deslocamento”, disse Kinder. “Não quando um trabalhador recorre a um chatbot, mas quando a empresa redesenha o fluxo de trabalho com IA.”
Esse processo está começando, à medida que mais empresas integram APIs de IA em seus sistemas principais. Mas a mudança organizacional é lenta.
“Três anos não é nada para uma tecnologia de uso geral”, disse Kinder. “A GenAI não desafiou a gravidade. Leva tempo para redesenhar fluxos de trabalho, e leva tempo para se difundir pelos locais de trabalho. Pode acabar sendo fenomenalmente transformadora, mas não está acontecendo da noite para o dia.”
