Empresas de inteligência artificial têm prometido que suas ferramentas podem substituir a mão de obra humana em diversas funções. Líderes das maiores corporações do mundo destinam somas vultosas a essas tecnologias, em parte porque sabem que podem reduzir custos com pessoal. A pergunta que se coloca é se essas promessas estão se concretizando e quais profissões já sofrem impacto direto.
Investidores passaram a questionar se tarefas antes realizadas por novos contratados deveriam ser delegadas a sistemas automatizados — os chamados agentes de IA, trabalhadores virtuais encarregados de funções específicas, algumas das quais exigem qualificação considerável. A frase que circula nos corredores corporativos é de que a estabilidade do tamanho das equipes se tornou a nova tendência de crescimento.
Economistas vencedores do Prêmio Nobel alertaram recentemente que o mundo precisa agir agora para garantir que a IA eleve os padrões de vida, em vez de provocar o deslocamento de trabalhadores em larga escala. No mês passado, empresas de Londres relataram dificuldades em encontrar as competências necessárias, à medida que a tecnologia transforma o mercado de trabalho. Embora ainda seja cedo para conclusões definitivas, os dados disponíveis já revelam padrões relevantes.
Um indicador usado no setor avalia a capacidade de modelos de IA de realizar tarefas antes executadas por humanos, com base no tempo que um especialista levaria para concluí-las. Há três anos, os grandes modelos de linguagem — sistemas conhecidos pela sigla LLM — só conseguiam executar com confiabilidade atividades que humanos completavam em segundos ou poucos minutos. Atualmente, eles já são capazes de realizar tarefas complexas que demandariam cerca de uma hora de trabalho humano.
Os números ilustram essa evolução de forma clara. O GPT-4, modelo de linguagem da OpenAI lançado em março de 2023, completava 85% das tarefas que exigiam até cinco minutos de trabalho humano, 15% das que levavam entre cinco e 59 minutos e nenhuma das que demandavam mais de uma hora. O GPT-4o, lançado em maio de 2024, apresentava desempenho semelhante.
Já o Claude 3.5 Sonnet, da Anthropic — empresa de inteligência artificial criadora da linha de modelos Claude —, lançado em outubro de 2024, elevou esse patamar: concluiu 88% das tarefas de até cinco minutos, 42% das de cinco a 59 minutos e 3% das que levavam mais de uma hora. O modelo o3, da OpenAI, lançado em abril de 2025, completou 98% das tarefas curtas, 85% das intermediárias e 17% das mais longas.
A tendência se acentua nos modelos mais recentes. O Gemini 3.1 Pro, do Google, lançado em fevereiro de 2026, concluiu 99% das tarefas de até cinco minutos, 96% das de cinco a 59 minutos e 46% das que demandavam mais de uma hora. O Claude Mythos Preview, da Anthropic, em versão inicial lançada em abril de 2026, alcançou 99% nas tarefas curtas, 96% nas intermediárias e 67% nas mais longas.
Hoje, alguns modelos de linguagem já conseguem identificar falhas em contratos de criptomoedas e até desenvolver e otimizar o próprio modelo — atividades que exigiriam várias horas de trabalho humano. A geração mais recente poderá começar a se desenvolver integralmente no próximo ano ou pouco depois.
Embora essa capacidade ainda se restrinja em grande parte à programação de software, observa-se um padrão semelhante, ainda em estágio inicial, em áreas como análise financeira, trabalhos jurídicos preliminares e até em algumas funções de nível inicial na indústria criativa.
As análises mais abrangentes sobre o impacto no emprego vêm dos Estados Unidos e utilizam dados de quatro anos sobre resultados de emprego por faixa etária. A pesquisa abrange tanto ocupações mais expostas à IA — como desenvolvedores de software e profissionais de atendimento ao cliente — quanto as menos expostas, como profissionais de saúde, cuidadores de crianças e cabeleireiros.
Um estudo da Universidade de Stanford, na Califórnia, aponta uma queda de 2,7% no nível de emprego entre jovens de 22 a 25 anos desde a popularização do ChatGPT, assistente de inteligência artificial baseado nos modelos GPT. Esse índice chega a 12,8% nos setores mais expostos à IA, como finanças, software e indústrias criativas.
Nem todos os economistas concordam com essa interpretação. Alguns argumentam que outros fatores, como a alta das taxas de juros, podem explicar o fenômeno. Ainda assim, as ofertas de emprego online também diminuíram desde o lançamento do ChatGPT e de outros modelos de linguagem.
Uma análise recente da OCDE — Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico — examinou a diferença nas ofertas de emprego entre setores considerados altamente expostos à IA, como telemarketing e serviços jurídicos, e setores menos expostos, como construção civil, limpeza e preparação de alimentos.
O Reino Unido foi significativamente afetado por essa métrica em um período em que as taxas de juros estavam estáveis ou em redução. O fenômeno também antecede o aumento da contribuição previdenciária britânica conhecida como National Insurance, que ocorreu no ano passado. Segundo indicadores internacionais, a forte concentração do setor de serviços no país deixa o Reino Unido particularmente exposto a possíveis perdas de empregos decorrentes da IA.
O consumo de inteligência artificial é medido em tokens — pequenos fragmentos de texto que os sistemas utilizam para compreender, analisar e gerar linguagem. Em média, um token equivale a aproximadamente três quartos de uma palavra em inglês. Observou-se um aumento expressivo no uso de IA em 2026, e o crescimento no consumo de tokens superou amplamente a redução do custo por token.
As principais empresas do mundo que utilizam IA implementaram rankings internos de consumo de tokens para incentivar os funcionários a extrair o máximo de produtividade dos modelos mais avançados. Trilhões — e por vezes quadrilhões — de tokens foram consumidos nos últimos meses, principalmente em uso de agentes, ou seja, sistemas capazes de realizar tarefas de forma autônoma.
O problema é que isso gerou contas astronômicas, a ponto de muitas empresas começarem a racionar o uso desses modelos. Esse dado é relevante porque pode indicar que existem limites para a quantidade de trabalho que pode ser automatizada. Os trabalhadores virtuais podem acabar saindo mais caros do que os humanos, dependendo da tarefa.
Como reflexo desse custo elevado, muitas empresas — inclusive ocidentais — estão migrando para formas de IA mais baratas, baseadas em modelos chineses disponibilizados gratuitamente no mercado. Há muita incerteza nesse cenário, mas algumas tendências já são discerníveis. A IA já demonstra capacidade de executar tarefas que antes exigiam qualificação humana significativa, e o impacto sobre o emprego, especialmente entre profissionais jovens e em setores intensivos em conhecimento, é mensurável.
A questão central, no entanto, permanece em aberto: se a tecnologia vai ampliar a capacidade dos trabalhadores ou substituí-los de forma definitiva. O que os dados indicam, por enquanto, é que ambos os fenômenos ocorrem simultaneamente, em ritmos diferentes conforme o setor e o perfil profissional.
