A IA não está eliminando todos os empregos. Está mudando quem consegue entrar no mercado

A pergunta que domina o debate sobre IA e trabalho costuma ser “quantos empregos vão acabar?”. Os dados mais recentes sugerem que ela é a pergunta errada, ou pelo menos incompleta.

• O ajuste vem da contratação, não da demissão. A lacuna aparece principalmente porque as empresas contratam menos jovens, e não porque dispensam mais.
• O que importa é como a IA é usada. As quedas se concentram em ocupações em que a IA tende a automatizar tarefas. Onde ela complementa o trabalhador, o emprego fica estável ou cresce, sobretudo entre os experientes.
• Conhecimento codificado versus conhecimento tácito. O conhecimento que se ensina e se documenta está associado às quedas entre os jovens. O que se aprende na prática, com a experiência, está associado a ganhos para os mais experientes.
• O efeito aparece no emprego, não no salário-base, pelo menos até agora.
• O número de 19% é uma comparação dentro dos dados de folha de pagamento, e não o total de empregos eliminados pela IA.
• A diferença entre jovens mais e menos expostos diminui quando se considera a escolaridade, e algumas tendências divergentes aparecem antes do uso amplo da IA generativa.
• Os resultados são sensíveis à forma como se considera a contratação geral das empresas. O padrão permanece ao excluir empresas de tecnologia e ao controlar juros e trabalho remoto, mas os próprios autores dizem que nenhum estudo isolado é definitivo.

A pergunta mais útil talvez seja: quem está ficando de fora.

Um estudo da Universidade Stanford aponta que o nível de emprego entre jovens de 22 a 25 anos em profissões mais expostas à inteligência artificial está cerca de 19% abaixo do que seria esperado caso tivesse acompanhado a trajetória de trabalhadores da mesma faixa etária em ocupações menos expostas à tecnologia.

Em julho de 2025, essa diferença era de 15%, o que indica que a disparidade entre os dois grupos vem aumentando.

Em termos de variação, entre novembro de 2022 e junho de 2026, o emprego desse grupo nos dois quintos mais expostos caiu cerca de 11%, enquanto nos três menos expostos cresceu cerca de 10%.

Ao mesmo tempo, os autores escrevem que não veem “demissões generalizadas em toda a economia associadas à IA”. Trabalhadores mais experientes não mostram uma lacuna comparável.

Ou seja, são duas mensagens que parecem contraditórias e não são: a IA não está tirando o emprego de todo mundo, mas parece estar fechando a porta de entrada.

Como isso acontece. O estudo traz pistas sobre o mecanismo.

A leitura prática: as tarefas de entrada, como as administrativas, de apoio e de rotina, estão entre as mais fáceis de automatizar, e são justamente elas que costumam abrir a carreira.

Segundo análise do pesquisador Daniel Duque, do FGV Ibre, com base na Pnad Contínua, jovens de 18 a 29 anos em ocupações mais expostas à IA têm cerca de 5% menos chance de estar empregados e renda cerca de 7% menor do que teriam sem essa exposição.

Os setores mais afetados são os de serviços de informação e o financeiro, e o impacto em outras faixas etárias é bem menor. O próprio estudo ressalva que o período observado é curto e que as informações sobre a exposição das profissões à IA são preliminares.

É importante ler com cuidado. Os autores de Stanford afirmam que os resultados são padrões descritivos, não estimativas causais do efeito da IA. Alguns pontos pedem cautela.

Não é um motivo para ignorar o dado. É um motivo para tratá-lo como um sinal forte, e não como uma sentença. O que isso muda para empresas, escolas e jovens.

Para as empresas: o júnior de hoje é o sênior de amanhã. Se o conhecimento tácito se forma na prática, e a prática começava nas tarefas que agora se automatizam, quem vai formar os profissionais experientes de 2035.

Cortar a entrada é uma economia hoje e um risco de talento depois. Vale redesenhar as funções de início de carreira, em vez de simplesmente eliminá-las: menos tarefa repetitiva, mais acompanhamento de decisões, mais contato com cliente e com o processo.

Para as escolas e universidades: o que se ensina como técnica codificada é o que mais se automatiza. A formação precisa dar mais peso a julgamento, comunicação, análise de contexto e prática supervisionada.

Para os jovens: a saída não é fugir da IA. É aprender a usá-la como ferramenta de aprendizagem e de produção, e buscar experiências que gerem o que a IA não substitui bem: responsabilidade por um resultado, relacionamento e experiência concreta.

Para quem lidera: a pergunta deixa de ser “quanto custa ter um júnior?” e passa a ser “o que perdemos se pararmos de formar profissionais dentro de casa?”.

A IA não é, até aqui, a máquina de eliminar empregos que muita manchete anuncia. Mas também não é neutra. Os dados mostram que ela está mudando quem consegue entrar no mercado, e a porta de entrada é onde as trajetórias profissionais começam.

Se a economia ficar mais produtiva, mas com uma geração com menos oportunidades de aprender, o ganho de hoje pode virar um problema de amanhã.

Alessandra Montini é colunista do nosso site e as opiniões do artigo não representam, necessariamente, a opinião do Olhar Digital.

Alessandra Montini é diretora do Laboratório de Análise de Dados da Fia Business School.