A inteligência artificial pode substituir tarefas e contribuir para cortes de postos de trabalho, mas um emprego estar exposto à automação não significa que será eliminado. O índice divulgado pela Organização Internacional do Trabalho (OIT) e pelo instituto polonês NASK em 20 de maio de 2025 estima em quais ocupações a IA generativa tem potencial técnico para realizar parte das atividades. Ele não mede demissões ocorridas nem prevê quantos trabalhadores perderão o emprego no Brasil.
A distinção muda a leitura do número mais citado do estudo: cerca de 25% do emprego mundial está em ocupações com algum grau de exposição. Isso não quer dizer que um quarto dos trabalhadores será dispensado. Os pesquisadores consideram mais provável a transformação de tarefas, embora reconheçam riscos diferentes entre profissões e condições de adoção.
O que a OIT e o NASK realmente mediram
A unidade inicial da análise é a tarefa, e não a vaga inteira. Uma ocupação reúne atividades distintas: preparar um documento, conferir informações, atender uma pessoa ou tomar decisões podem ter graus muito diferentes de automatização. O índice procura estimar quanto essas tarefas poderiam ser realizadas com IA generativa, tecnologia capaz de produzir textos, imagens e outros conteúdos com base em instruções.
No Working Paper 140, os pesquisadores partiram de uma classificação polonesa com 29.753 tarefas. Uma consulta a 1.640 trabalhadores produziu 52.558 avaliações sobre o potencial de automação de 2.861 tarefas selecionadas. As respostas foram confrontadas com especialistas; depois, modelos de IA ajudaram a estender as pontuações à Classificação Internacional Uniforme de Ocupações (ISCO-08). Esses números descrevem a construção do método, não 29.753 empregos perdidos ou trabalhadores demitidos.
Cada tarefa recebe uma pontuação de potencial de automação de 0 a 1. Para classificar a ocupação, a OIT considera tanto a média das pontuações quanto sua dispersão, isto é, se as atividades apresentam riscos parecidos ou muito diferentes. Em seguida, relaciona as ocupações a pesquisas de força de trabalho de mais de 140 países. É uma estimativa de exposição técnica, não uma observação direta de empresas instalando sistemas de IA.
Os quatro gradientes de exposição, explicados
O indicador separa ocupações sem exposição ou com exposição mínima e, entre as expostas, usa quatro gradientes crescentes. Um gradiente alto aponta potencial técnico mais difundido entre as tarefas da profissão, não uma probabilidade individual de demissão.
| Gradiente | Como interpretar |
|---|---|
| 1: baixo | A ocupação depende majoritariamente de tarefas pouco automatizáveis, mas algumas atividades têm potencial maior. |
| 2: moderado | Mistura tarefas bastante expostas e outras pouco afetadas; a mudança pode ser desigual dentro do mesmo trabalho. |
| 3: significativo | Uma parte relevante das atividades mostra potencial de automação, embora permaneçam tarefas menos expostas. |
| 4: mais alto | A exposição potencial é elevada e relativamente consistente entre tarefas. Mesmo aqui, não se pode concluir que o posto inteiro desaparecerá. |
Na classificação da OIT, funções administrativas estão entre as mais expostas. Atividades digitais em áreas como software, finanças e comunicação também aparecem, mas não existe uma sentença única para todos os profissionais de cada setor: as tarefas concretas e a forma de organização do trabalho importam.
O que significam os 25% e os 3,3% globais
A OIT estima que um em cada quatro trabalhadores no mundo esteja em uma ocupação situada nos gradientes 1 a 4. Apenas 3,3% do emprego global está no gradiente 4, o grupo de exposição mais alta. Esses 3,3% fazem parte dos 25%, não são uma porcentagem adicional de demissões.
O grau de exposição varia conforme a composição do mercado de trabalho. No estudo de 2025, a participação de ocupações expostas era estimada em 34% nos países de renda alta e 11% nos de renda baixa. Também havia diferença no gradiente 4 entre empregos ocupados por mulheres (4,7%) e por homens (2,4%) no total mundial. Nenhuma dessas proporções informa quantas pessoas efetivamente perderam ou perderão o emprego.
E no Brasil? Existe uma estimativa nacional, mas não de demissões
O percentual mundial de 25% não pode ser multiplicado pelo número de trabalhadores brasileiros para prever dispensas. Para estimar exposição no país, é necessário relacionar as pontuações por ocupação à estrutura brasileira de empregos, respeitando a classificação utilizada, o período e a fonte estatística.
Uma análise apresentada pela FGV IBRE em 7 de janeiro de 2026 realizou esse mapeamento com dados da PNAD Contínua. Para o terceiro trimestre de 2025, classificou 29,8 milhões de ocupados, cerca de 30% da população ocupada, nos gradientes 1 a 4. O cálculo exclui exposições classificadas como mínimas ou inexistentes. É um resultado de exposição ocupacional obtido por correspondência entre classificações de profissões e dados nacionais, não uma contagem de trabalhadores substituídos por IA.
A mesma análise estimou exposição de 35,4% entre mulheres ocupadas e 25,2% entre homens ocupados. Esses resultados descrevem como empregos se distribuem entre categorias técnicas de exposição; não permitem atribuir diferenças observadas de desemprego à IA. Também não significam que a metodologia brasileira e o índice global tenham exatamente a mesma composição de ocupações ou o mesmo período de referência.
Por que capacidade de automatizar não vira demissão automaticamente
Entre a capacidade de uma ferramenta executar uma tarefa e o desaparecimento de um posto há decisões e obstáculos que o indicador não mede. Empresas precisam avaliar custo, acesso à infraestrutura, qualidade das respostas, proteção de dados, regras de uso e supervisão humana. Mesmo quando uma atividade é automatizada, o tempo liberado pode ser redirecionado para outras atividades, e a quantidade de postos pode aumentar, diminuir ou permanecer estável.
Considere um exemplo ilustrativo: um sistema pode ajudar a rascunhar e organizar relatórios, enquanto profissionais continuam responsáveis por checar dados, resolver exceções e responder pelo resultado. Nessa situação, a exposição de algumas tarefas pode ser alta, sem que a ocupação seja inteiramente substituída. O contrário também é possível em contextos específicos: uma empresa pode reduzir contratações ou postos após reorganizar processos. O índice, isoladamente, não determina qual trajetória ocorrerá.
Para demonstrar perdas reais seria preciso acompanhar emprego, contratações, desligamentos, salários e uso efetivo de IA ao longo do tempo, controlando outros fatores econômicos. O estudo OIT/NASK oferece um mapa de onde a mudança pode acontecer, e não uma medida causal do que a tecnologia já provocou.
Como interpretar uma manchete sobre IA e empregos
- Pergunte se o número é de tarefas potencialmente automatizáveis, de ocupações expostas ou de demissões observadas. São indicadores diferentes.
- Confira a fonte, a data e o território: uma média mundial não substitui uma pesquisa sobre o mercado de trabalho brasileiro.
- Observe se o resultado distingue graus de exposição e se inclui tarefas que ainda exigem trabalho humano.
- Para alegações de empregos eliminados, exija dados de mercado de trabalho e um método de atribuição causal, não apenas pontuações de capacidade da IA.
O retrato documental de 2025 identifica ocupações nas quais a IA generativa pode alterar mais tarefas; o recorte brasileiro da FGV IBRE ajuda a localizar essa exposição. Nenhuma das duas análises fornece, por si só, uma previsão de demissões nacionais.
