IA generativa e IA agentiva: o que muda para os empregos

Desde que o ChatGPT irrompeu no quotidiano no final de 2022, há uma pergunta que não desapareceu: o que vai acontecer aos nossos empregos? Um estudo recente feito em França traz números concretos - e são difíceis de ignorar. Embora a análise esteja centrada nos trabalhadores franceses, as conclusões podem ser aplicadas, sem grande esforço, à Alemanha, à Áustria e à Suíça.

Até que ponto a IA pode abalar de facto o mercado de trabalho

O trabalho foi desenvolvido pela seguradora de crédito Coface em conjunto com um consórcio de investigação especializado em profissões em risco e em novas ocupações. A equipa analisou, com detalhe, que tarefas podem ser automatizadas pela IA generativa e pela chamada IA agentiva.

"Hoje, cerca de 4 por cento dos empregos já são considerados frágeis - dentro de dois a cinco anos poderão ser perto de 16 por cento. Isto equivale a aproximadamente um em cada seis postos de trabalho."

Apesar deste potencial, a adopção no dia a dia ainda é limitada: segundo o estudo, em França apenas uma minoria usa IA generativa com frequência - cerca de 7% recorrem a estas ferramentas diariamente e 14% semanalmente. Muitas organizações estão a experimentar chatbots e protótipos, mas ainda evitam mudanças profundas em processos e estruturas de pessoal.

Isso tende a mudar em breve. Com a IA agentiva começam a surgir sistemas que não se limitam a gerar texto ou imagens “à ordem”, mas que conseguem planear, executar e monitorizar pacotes completos de tarefas de forma autónoma. Pela primeira vez, entram no radar actividades que até aqui eram vistas como relativamente protegidas.

IA generativa e IA agentiva: porque os empregos de escritório bem pagos estão mais expostos

As vagas anteriores de automatização - da robótica na linha de montagem às caixas de self-checkout - atingiram sobretudo tarefas físicas ou estritamente repetitivas. Desta vez, o alvo desloca-se.

"A IA generativa e a IA agentiva interferem directamente no trabalho cognitivo, analítico e criativo - ou seja, em tarefas pelas quais as empresas pagavam até agora a ‘trabalhadores do conhecimento’ bem qualificados."

De acordo com o estudo, os sectores mais expostos incluem:

• Arquitectura e engenharia - por exemplo, cálculos, propostas de desenho e relatórios padrão
• TI e matemática - geração de código, análise de erros, preparação de dados
• Administração e trabalho de escritório - redacção, análise e triagem de documentos
• Profissões criativas - design, media, grafismo, texto, música, vídeo
• Área jurídica - pesquisa, minutas de contratos, pareceres padronizados

Para cerca de um em cada oito empregos, o estudo estima que mais de 30% das tarefas são directamente automatizáveis. Isto não significa que esses postos desapareçam de um dia para o outro. O que muda é que os perfis de função se transformam rapidamente - e, em algumas empresas, menos pessoas poderão ser suficientes para entregar o mesmo volume de trabalho.

Jovens trabalhadores: amortecedor - ou primeiras vítimas?

A situação torna-se especialmente sensível para jovens, estagiários e recém-licenciados. Muitas empresas respondem às novas capacidades da IA abrandando contratações e preferindo digitalizar actividades.

"Se entrarem menos jovens no mercado, a revolução da IA não se nota primeiro em despedimentos em massa, mas em silenciosos congelamentos de contratação."

Estágios, programas de trainees e entradas com contrato a termo costumam ser os primeiros a sofrer cortes quando os departamentos de RH automatizam tarefas. O efeito é um desvio de pressão: o número oficial de empregados pode manter-se estável no início, mas torna-se mais difícil para os mais novos conseguirem a primeira oportunidade.

Política entre alertas e mensagens tranquilizadoras

O governo francês tenta reagir, por exemplo com um programa que pretende formar milhões de trabalhadores em aplicações de IA até 2030. Na leitura dos investigadores, isto fica muito aquém do necessário. Pedem-se planos mais ambiciosos de formação contínua, reconversão e protecção social durante fases de transição.

Em paralelo, alguns economistas alertam contra um clima de puro alarmismo. Recordam que cada grande vaga tecnológica - da robótica à internet - gerou previsões “apocalípticas” sobre emprego que só parcialmente se confirmaram. Em muitos casos, certas tarefas desapareceram, mas surgiram novas áreas profissionais.

Ainda assim, há um ponto que este argumento não elimina: com a IA, a mudança é muito mais rápida. Onde tecnologias anteriores levaram anos a chegar à maturidade, a IA generativa espalha-se globalmente em poucos meses. Empresas que hoje hesitam podem amanhã investir em força - sobretudo por pressão competitiva.

O que isto pode significar para a Alemanha, a Áustria e a Suíça

Os números franceses não são transferíveis “a papel químico”, mas os padrões parecem semelhantes. Também no espaço de língua alemã predominam serviços, administração e trabalho intensivo em conhecimento - precisamente onde a IA tem maior impacto.

Área	Efeitos típicos da IA
Indústria e técnica	planeamento, simulação, controlo de qualidade, previsões de manutenção
Administração e organismos públicos	cartas padrão, validação de pedidos, análise de processos
Media e marketing	textos, imagens, vídeos, análise de dados para campanhas
Saúde e cuidados	preparação de relatórios, documentação, agendamento
Educação	materiais de aprendizagem, exercícios, feedback automatizado

Em todos estes domínios, aparecem em simultâneo novas tarefas: auditar sistemas, contextualizar resultados, tomar decisões sensíveis e definir limites éticos. A questão central passa a ser: quantas pessoas serão necessárias para isso - e que qualificações vão realmente contar no futuro?

Que competências podem reduzir a ansiedade laboral amanhã

Num aspecto, os investigadores mostram um consenso surpreendente: executar, de forma mecânica, tarefas padronizadas de conhecimento vai perder muito valor. As pessoas destacam-se onde a IA encontra limites.

• Competências sociais: aconselhamento, resolução de conflitos, negociação, empatia
• Estratégia criativa: ligar ideias, construir marcas, desenvolver narrativas
• Execução prática: organizar projectos, coordenar pessoas, assumir responsabilidade
• Pensamento crítico: validar resultados, identificar riscos, definir prioridades
• Soberania digital: usar ferramentas de IA com segurança, compreender limites, respeitar a protecção de dados

Quem usa a IA como amplificador, em vez de a ignorar como ameaça, ganha vantagem. Um exemplo típico: uma arquitecta que recorre à IA para gerar variações de proposta, mas mantém consigo a selecção, o alinhamento com o cliente e as questões legais. Ou um jurista que delega pesquisas padrão para ganhar tempo em casos complexos.

IA agentiva: quando o sistema passa a ser “colega”

A etapa seguinte é a que traz mais potencial disruptivo: a IA agentiva. Estes sistemas não se limitam a executar uma tarefa isolada - definem e gerem autonomamente uma cadeia inteira de passos. Um agente de IA pode, por exemplo, ler um briefing, pesquisar dados, criar propostas, interpretar feedback e enviar o resultado ao cliente - quase sem intervenção humana.

Em áreas cheias de rotinas digitais, isto aumenta a pressão sobre perfis tradicionais. Ao mesmo tempo, abrem-se oportunidades para funções focadas em introduzir, supervisionar e optimizar estes agentes. As empresas terão de decidir se querem usar a IA sobretudo como máquina de poupança - ou como ferramenta para melhorar produtos, serviços e condições de trabalho.

Para os trabalhadores, a implicação é clara: quem percebe como estes sistemas funcionam e onde falham não é tão facilmente substituído. Já quem se limita a “carimbar” resultados sem os questionar entra em risco muito mais depressa.