Automação e empregos no Brasil: o que o estudo não vê

O trabalho mais citado sobre automação no Brasil é de 2019 — três anos antes do ChatGPT — e assumia que o trabalho criativo estava protegido. A IA generativa entrou exatamente por aí. E há 38 milhões de brasileiros que nem entram nessas contas.

Quase tudo o que se lê sobre automação e empregos foi escrito a pensar nos Estados Unidos ou na Europa. E o Brasil não é nenhum dos dois — tem outro custo de mão de obra, outra moeda, outro grau de informalidade e outra velocidade.

Este texto olha para os dados brasileiros que existem, diz por que razão o estudo mais citado do país já não serve para responder à pergunta de hoje, e mostra o que a estrutura do mercado de trabalho brasileiro muda na conta.

O estudo que toda a gente cita

Quando alguém fala de automação e empregos no Brasil, quase sempre está a citar — direta ou indiretamente — um trabalho do IPEA intitulado «Na era das máquinas, o emprego é de quem? Estimação da probabilidade de automação de ocupações no Brasil».

É um estudo sério. Estimou a probabilidade de automação das ocupações brasileiras e chegou a conclusões que se tornaram manchete: dezenas de milhões de trabalhadores formais em risco nas décadas seguintes, e um risco muito maior para quem tem menos escolaridade.

A metodologia envolveu consultar especialistas: os autores usaram a plataforma Lattes do CNPq para identificar investigadores que tinham trabalhado em projetos de automação e aprendizagem de máquinas, chegaram a centenas de contactos e convidaram-nos a classificar as ocupações brasileiras.

E o padrão que encontraram foi consistente: quanto maior o nível de preparo exigido por uma ocupação, menor a probabilidade de ela ser automatizada. Trabalho complexo é mais difícil de substituir por máquina.

O problema de citar esse estudo hoje

Aqui está a parte que praticamente ninguém menciona quando reproduz aqueles números.

O estudo é de março de 2019, e reproduz uma metodologia publicada por Carl Benedikt Frey e Michael Osborne em 2017.

O ChatGPT foi lançado em novembro de 2022.

Ou seja: os números mais citados sobre automação no Brasil foram calculados antes de existir a tecnologia que hoje toda a gente teme. Não é falha dos autores — ninguém previa aquilo. É apenas o que é: uma fotografia de outra época.

E não é um detalhe de datas. É uma inversão.

A inversão: a IA foi atrás do trabalho que se julgava seguro

A lógica de 2017 e 2019 era esta: o que se automatiza primeiro é o trabalho rotineiro e previsível — linhas de montagem, caixas de supermercado, processamento de papel. O que estaria protegido era o trabalho criativo, analítico e de relação humana.

A IA generativa entrou exatamente pelo lado que se dizia protegido. Escrever, resumir, traduzir, desenhar, programar, analisar — é precisamente aí que ela é mais forte.

Isto não significa que o estudo do IPEA esteja errado. Significa que ele mediu uma onda diferente da que chegou depois:

• A primeira onda — mecânica, física, rotineira — continua a andar, e é real;
• A segunda onda — linguística e cognitiva — chegou depois de 2022, e atinge um grupo de pessoas quase oposto.

Quem cita o número de 2019 para falar do medo de 2026 está a responder à pergunta errada com o dado certo.

O dado brasileiro que muda tudo: a informalidade

Há uma característica do mercado de trabalho brasileiro que quase nunca entra nestas conversas, e que é decisiva.

Segundo o IBGE, no segundo trimestre de 2026 a taxa de informalidade foi de 37,4% da população ocupada. No trimestre encerrado em abril, eram 38,1 milhões de trabalhadores informais.

Repare no que isso faz com o raciocínio: os estudos de automação de emprego formal — incluindo o do IPEA — olham para o trabalho registado. Perto de quatro em cada dez pessoas ocupadas no Brasil não estão sequer nessa contagem.

Para essas pessoas, a questão não é «o meu emprego vai ser automatizado». É outra, e mais difícil de medir: o que acontece à procura pelo serviço que elas prestam, quando parte do trabalho formal à volta se reorganiza.

E o Brasil não é um mercado só

A mesma pesquisa do IBGE mostra uma diferença enorme entre estados:

Maior informalidade		Menor informalidade
Maranhão	57,6%	Santa Catarina	25,4%
Pará	56,5%	Distrito Federal	28,1%
Amazonas	53,2%	Mato Grosso do Sul	29,8%

Entre o Maranhão e Santa Catarina há mais de trinta pontos percentuais de diferença. São realidades de trabalho tão distintas que qualquer frase que comece por «no Brasil, a automação vai…» está a falar de dois países ao mesmo tempo.

Se quer perceber o seu risco, a pergunta útil não é sobre o Brasil. É sobre o seu setor, na sua região.

Automação é uma decisão de custo, não só de tecnologia

Esta é a parte que explica por que o Brasil não segue o calendário dos Estados Unidos, e é raciocínio simples.

Uma empresa substitui uma pessoa por uma máquina quando a máquina sai mais barata. São dois preços a comparar:

• O custo do trabalho — salários, encargos, rotatividade;
• O custo da automação — equipamento, instalação, manutenção, software, pessoal técnico para o manter a funcionar.

No Brasil, o primeiro é mais baixo do que numa economia avançada. E o segundo tende a ser mais alto, porque boa parte do equipamento é importado, sujeito a câmbio e a custos de importação.

A consequência prática: a mesma tecnologia chega, mas chega mais tarde, e não chega a todo o lado ao mesmo tempo. Entra primeiro onde a escala compensa — grandes indústrias, grandes redes, grandes centros logísticos — e demora muito mais a chegar ao comércio de rua e ao pequeno serviço.

Há uma exceção importante, e é a que está a andar mais depressa: software não tem custo de importação nem de instalação. Uma ferramenta de IA que faz atendimento, texto ou análise entra numa empresa brasileira quase ao mesmo tempo que numa americana. É por isso que a segunda onda está a correr mais depressa no Brasil do que a primeira alguma vez correu.

O que dizem os empregadores para os próximos anos

Do lado das previsões, o relatório Future of Jobs do Fórum Económico Mundial, publicado em janeiro de 2025, ouviu mais de mil empregadores em 55 economias, representando mais de 14 milhões de trabalhadores.

Dois números dão o enquadramento:

• 86% dos empregadores esperam que a IA e o processamento de informação transformem o seu negócio até 2030;
• Somando criação e destruição, a transformação equivale a 22% dos empregos atuais — com 170 milhões de postos criados, 92 milhões destruídos, e um saldo positivo de 78 milhões.

O saldo ser positivo é a parte que quase nunca aparece nas manchetes. Mas também não é motivo para descansar, e a razão é esta: quem perde o emprego destruído raramente é a mesma pessoa que ocupa o emprego criado. O saldo é positivo no país; não é positivo na casa de quem ficou de fora.

Fizemos a análise detalhada de quais profissões sobem e descem nesse relatório noutro texto — as profissões que acabam até 2030.

O número que interessa mais do que a profissão

Ainda no mesmo relatório, há um dado que muda a forma de pensar: em média, 39% das competências de um trabalhador serão transformadas ou ficarão desatualizadas entre 2025 e 2030.

Isso é quase quatro em cada dez, e aplica-se a quem mantém o emprego. A conversa não é só sobre profissões que desaparecem — é sobre profissões que continuam a existir com o conteúdo trocado por dentro.

Curiosamente, esse número está a descer: era 57% na edição de 2020 e 44% na de 2023. E a explicação apontada é simples — mais gente fez formação. Metade dos trabalhadores já completou alguma ação de requalificação, contra 41% dois anos antes.

O que fazer, na prática

1. Pare de perguntar «a minha profissão vai acabar». Pergunte «que tarefas do meu dia já podem ser feitas por uma máquina». É raro uma profissão inteira desaparecer; é comum metade das tarefas mudarem de mãos;
2. Liste as suas tarefas de uma semana e marque as que são repetitivas e baseadas em texto ou dados. São essas que estão na linha de frente da segunda onda;
3. Aprenda a usar a ferramenta antes de ela chegar por cima de si. Quem sabe usar a IA no seu setor tende a ficar do lado de quem opera, não do lado de quem é substituído;
4. Invista no que é relação, julgamento e responsabilidade. São as tarefas em que alguém tem de responder pelo resultado — e máquinas não respondem por nada;
5. Se está no informal, formalize o que der. Não por causa da automação, mas porque quase todos os programas de requalificação, crédito e proteção passam por ali;
6. Olhe para a sua região, não para o país. O risco real depende do setor que emprega à sua volta.

Em resumo

• O estudo brasileiro mais citado é de 2019 e foi feito antes da IA generativa;
• A primeira onda de automação atingia trabalho rotineiro; a segunda foi atrás do trabalho criativo e analítico que se julgava protegido;
• 37,4% dos ocupados no Brasil estão na informalidade — e ficam fora das contas que se fazem sobre emprego formal;
• A diferença entre estados é enorme: de 25,4% em Santa Catarina a 57,6% no Maranhão;
• Automação é decisão de custo. Equipamento importado chega devagar; software chega depressa;
• O saldo global previsto é positivo, mas quem sai não é quem entra;
• 39% das competências mudam até 2030, mesmo para quem mantém o emprego.

A conclusão honesta não é otimista nem catastrófica. É que a mudança é real, é desigual, e vai atingir primeiro quem não estava a olhar — o que é, aliás, quase sempre verdade.

Perguntas frequentes

Quantos empregos a automação vai destruir no Brasil?

Não há um número confiável para responder a isso hoje. O estudo brasileiro mais citado, do IPEA, é de março de 2019 e reproduz uma metodologia de 2017 — ou seja, foi calculado antes de existir a IA generativa. Continua a ser um trabalho sério, mas mede uma onda de automação diferente da que chegou depois de 2022.

O estudo do IPEA está errado?

Não. Ele mediu a automação rotineira e física, e nessa análise o padrão que encontrou é consistente: quanto maior o nível de preparo exigido pela ocupação, menor a probabilidade de automação. O que mudou foi a tecnologia que apareceu a seguir, que atinge um grupo de pessoas quase oposto.

Por que a IA generativa muda a conta?

Porque a lógica anterior dizia que o trabalho criativo, analítico e de relação estaria protegido, e que o risco estava no trabalho rotineiro. A IA generativa é forte exatamente em escrever, resumir, traduzir, desenhar, programar e analisar — o lado que se dizia seguro.

A informalidade muda alguma coisa nesta análise?

Muda muito. Segundo o IBGE, a taxa de informalidade foi de 37,4% da população ocupada no segundo trimestre de 2026, o equivalente a cerca de 38 milhões de trabalhadores. Os estudos de automação olham para o emprego formal, ou seja, quase quatro em cada dez pessoas ocupadas no Brasil não entram nessas contas.

O risco é igual em todo o Brasil?

Não. A informalidade varia de 25,4% em Santa Catarina a 57,6% no Maranhão, segundo o IBGE. São mais de trinta pontos percentuais de diferença — realidades de trabalho tão distintas que falar do risco médio do país esconde mais do que revela. A pergunta útil é sobre o seu setor, na sua região.

Por que a automação demora mais a chegar ao Brasil?

Porque automatizar é uma decisão de custo. Uma empresa troca pessoas por máquinas quando a máquina sai mais barata, e no Brasil o custo do trabalho é mais baixo do que numa economia avançada, enquanto o equipamento tende a ser mais caro por ser importado. A exceção é o software: uma ferramenta de IA não tem custo de importação nem instalação, e por isso entra quase ao mesmo tempo que noutros países.

Vão ser criados mais empregos do que destruídos?

Segundo o Future of Jobs Report 2025 do Fórum Económico Mundial, a previsão dos empregadores aponta para 170 milhões de postos criados e 92 milhões destruídos até 2030, com saldo positivo de 78 milhões. Mas o saldo ser positivo no total não protege ninguém individualmente: quem perde o emprego destruído raramente é quem ocupa o emprego criado.

O que devo fazer para me proteger?

Deixe de perguntar se a sua profissão vai acabar e passe a olhar para as tarefas do seu dia: liste as de uma semana e marque as que são repetitivas e baseadas em texto ou dados. São essas que estão na linha de frente. Depois, aprenda a usar a ferramenta na sua área — quem sabe operá-la costuma ficar do lado de quem opera, não do lado de quem é substituído.

Só as profissões que desaparecem é que são afetadas?

Não, e este é o dado mais subestimado. O mesmo relatório estima que 39% das competências de um trabalhador serão transformadas ou ficarão desatualizadas entre 2025 e 2030 — o que se aplica a quem mantém o emprego. Muitas profissões continuam a existir com o conteúdo trocado por dentro.

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