19 Junho 2026
Sem cair na complacência, existem argumentos econômicos que inspiram certo otimismo em relação ao futuro do trabalho.
O artigo é de Toni Roldán-Monés, professor de economia e políticas públicas na Escola de Política, Economia e Relações Internacionais (SPEGA) da IE University, publicado por El País, 18-06-2026.
Eis o artigo.
Em sua encíclica Magnifica Humanitas, o Papa Leão XIV expressou profunda preocupação com a forma como os avanços na inteligência artificial (IA) poderiam, em última análise, minar o valor do trabalho humano. Ele não está sozinho. Muitos, especialmente no setor industrial, compartilham uma visão apocalíptica do futuro do emprego. Por exemplo, Dario Amodei, fundador da Anthropic, afirmou que a IA poderia destruir até metade de todos os empregos de escritório em pouco tempo. Na Espanha, em geral, é difícil encontrar vozes nos debates públicos que falem positivamente sobre a IA.
Qualquer pessoa que tenha usado essas ferramentas, mesmo que minimamente, entende por que esses alertas parecem plausíveis. Em praticamente todos os campos imagináveis — do design de produtos à economia matemática, do direito à pesquisa de materiais — tarefas cognitivas que antes exigiam horas de trabalho especializado agora podem ser concluídas em minutos. Mas será que estamos realmente enfrentando o apocalipse do trabalho que alguns preveem? A verdade é que não sabemos. Mas pensar sob uma perspectiva econômica pode nos ajudar a encontrar algumas chaves para sermos um pouco mais otimistas.
A primeira coisa que precisamos fazer é parar de pensar em termos de empregos e começar a pensar em termos de tarefas. Como Luis Garicano explica tão bem em seu livro recém-publicado, Messy Jobs, os empregos raramente consistem em apenas uma tarefa. E a exposição à IA das diferentes tarefas que realizamos ao longo do dia pode variar muito. Por exemplo, considere um advogado. É muito provável que uma parte significativa das tarefas que os advogados realizam, como resumir jurisprudência ou redigir petições iniciais, seja automatizada. No entanto, um advogado precisa fazer muito mais em um dia: convencer clientes a contratá-lo, escolher argumentos relevantes na hora para persuadir um júri ou motivar sua equipe a trabalhar arduamente.
Essa nova onda de automação pode contribuir para valorizar o julgamento especializado (como preveem Autor e Thompson) ou as habilidades interpessoais. Sem dúvida, os tipos de tarefas que os advogados realizam em um dia mudarão significativamente — eles passarão mais tempo revisando documentos do que redigindo-os, por exemplo. Mas isso é muito diferente de dizer que esses empregos desaparecerão.
Um segundo argumento relaciona-se com o que os economistas chamam de elasticidade da procura. Quando uma inovação provoca a queda dos preços, a procura pode reagir de diferentes maneiras. Em muitos casos, um preço mais baixo pode levar a que muito mais pessoas se interessem em comprar. O exemplo clássico é o das viagens aéreas. Em meados do século XX, voar era muito caro. No entanto, à medida que os custos diminuíram, milhões de pessoas começaram a voar. O resultado foi um enorme aumento do tráfego aéreo e a criação de inúmeros novos empregos no setor.
Algo semelhante pode estar acontecendo com o software e a demanda por programadores. Ferramentas como Claude Code e Codex reduziram drasticamente o custo do desenvolvimento de software. Os próprios criadores do Claude afirmam que a ferramenta automatiza 80% do código. É uma transformação drástica. A intuição nos diz que essas mudanças deveriam levar a uma perda massiva de empregos. No entanto, embora haja indícios de alguns efeitos negativos sobre os trabalhadores mais jovens, ainda não há evidências de um impacto negativo no emprego de programadores em geral.
Por quê? Uma possível explicação é que, à medida que o software se torna mais barato, a demanda também aumenta. Por exemplo, uma pequena ou média empresa (PME) agora pode optar por um site muito mais robusto, desenvolver novos aplicativos internos ou considerar novos produtos que antes eram inimagináveis. O fator relevante para o futuro do emprego de programadores não é quantos precisaremos para fazer o que fazíamos ontem, mas quantos precisaremos no futuro, dada a demanda com o novo preço.
Há um terceiro argumento, relacionado ao anterior, que Alex Imas, da Universidade de Chicago, investigou a fundo. Quando uma tecnologia reduz significativamente os custos, as pessoas podem optar por usar essa renda extra para consumir mais desse bem, mas também para comprar mais de outras coisas. Imas usa o exemplo da agricultura: à medida que seu custo diminuiu com as mudanças tecnológicas progressivas, não continuamos a comer cada vez mais. Em certo ponto, decidimos usar essa renda adicional em outras atividades, como lazer ou cuidados com outras pessoas. Como a IA torna as tarefas intelectuais mais baratas, segundo Imas, o valor das atividades relacionais aumentará, já que a interação humana — um médico que nos ouve ou um professor que nos motiva — se tornará escassa. Embora a demanda por mão de obra possa cair em algumas áreas, ela crescerá em outras.
Isso se relaciona a um quarto argumento: a falácia da massa de trabalho. Os seres humanos tendem a se concentrar nos empregos que existem hoje e têm dificuldade em imaginar novas tarefas ou empregos que a tecnologia possa criar. David Autor e outros pesquisadores mostram, em uma análise de dados do censo americano abrangendo quase 80 anos, que cerca de 60% dos empregos em 2014 eram em ocupações que não existiam em 1940. Imagine: em 1940, os primeiros computadores ainda estavam a 30 anos de distância!
O teste decisivo dessa realidade econômica é a evolução da força de trabalho (o número total de pessoas que trabalham). Apesar das enormes mudanças tecnológicas, temos cada vez mais pessoas empregadas. Nos EUA, aproximadamente 29 milhões de pessoas estavam empregadas em 1900, e hoje esse número ultrapassa 160 milhões. A tecnologia destrói empregos, mas também cria novos empregos, inovações e novas fontes de demanda por trabalho.
Em muitas dessas profissões, o ser humano é o gargalo. Essa é a ideia por trás do anel de vedação, uma alusão ao desastre do ônibus espacial Challenger em 1986: quando uma simples vedação de borracha (um anel de vedação) falhou, todo o ônibus espacial explodiu. Aplicando isso à IA, a ideia é que não basta que 95% das tarefas de um trabalho sejam automatizadas. Se um ser humano for essencial para realizar os 5% restantes, então esse trabalho não será automatizado. Por exemplo, se os cálculos estruturais de um engenheiro forem automatizados, mas um ser humano continuar sendo o gargalo para revisar os cálculos ou aprovar o projeto para ser legalmente responsável, seu valor é insubstituível.
Por fim, a mudança costuma ser mais lenta do que pode parecer à primeira vista. É o que o economista Eric Brynjolfsson, da Universidade Stanford, chama de curva J da produtividade. Em revoluções anteriores com outras tecnologias de uso geral, as mudanças na produtividade demoraram muito para se materializar (a cauda do J). Não basta inventar uma tecnologia; ela precisa ser integrada às estruturas organizacionais humanas altamente complexas: regulamentações, incentivos, governos e assim por diante. Além disso, a primeira onda de inovações por si só é insuficiente. Para que ocorram mudanças profundas no emprego e na produtividade, é preciso que haja empreendedores que assumam riscos e falhem, desenvolvendo tecnologias complementares e diversas aplicações para, por exemplo, criar um motor de combustão competitivo para automóveis. Isso torna a transição inevitavelmente incremental e gradual. Os computadores estavam disponíveis desde a década de 1970, mas os índices de produtividade só começaram a mudar no início deste século.
Esses argumentos não são, de forma alguma, um convite à complacência. Os efeitos da IA no emprego serão, sem dúvida, profundos. Mas talvez o choque seja menos catastrófico do que alguns estão prevendo.
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