O que está realmente a acontecer aos empregos? Separar o hype da IA da realidade

Todos os dias leio previsões sobre como a IA vai destruir empregos. O Dario Amodei (Anthropic) diz que a IA pode eliminar metade dos empregos de colarinho branco e levar o desemprego a 20%. Os media ecoam o apocalipse. E, no entanto, quando olho para as ofertas de emprego para developers, não param de aparecer.

O Stanford Institute for Economic Policy Research (SIEPR) publicou a 26 de julho de 2026 um policy brief que tenta separar o hype da evidência. É o melhor resumo que li sobre o impacto real da IA no mercado de trabalho — não especulação, não extrapolação, mas dados.

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Facto 1: o impacto no emprego agregado é pequeno

O desemprego entre trabalhadores nas ocupações mais expostas à IA subiu 0,77 pontos percentuais desde 2022. Mas o desemprego nas ocupações menos expostas subiu um pouco mais, 0,85 pontos, no mesmo período.

O que os dados mostram é um mercado de trabalho a arrefecer, não um mercado de trabalho a ser destruído pela IA. As tendências de emprego em ocupações altamente expostas são estáveis. O emprego em ocupações de coding até cresceu — abrandou, mas o crescimento é positivo. Nas empresas que adotaram IA empresarial, o emprego cresceu 10% nos dois anos seguintes à adoção, um efeito impulsionado pelas que mais gastam em IA por trabalhador.

Isto não quer dizer que a IA não vai destruir empregos no futuro. Quer dizer que, neste momento, a evidência de destruição em larga escala simplesmente não existe. A narrativa do apocalipse é especulação, não dado.

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Facto 2: os recém-licenciados estão a sofrer

Há uma exceção importante. O mercado para recém-licenciados está difícil (o desemprego dos recém-graduados chegou a 5,6% no início de 2026, mais 1,6 pontos do que três anos antes), e parte disso pode dever-se à IA. As empresas estão a usar IA para tarefas que antes eram atribuídas a juniores — escrever documentação, fazer code review inicial, gerar primeiras versões de código. Isto reduz a procura por talento entry-level.

É um problema real e vai piorar antes de melhorar. Mas é um problema de transição, não de extinção. Os juniores de hoje vão aprender a trabalhar com IA e tornar-se-ão os seniors de amanhã. O desafio é político: como é que garantimos que há um pipeline de entrada no mercado de trabalho durante esta transição?

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Facto 3: o impacto na produtividade é misto mas positivo

Os estudos mostram que a IA aumenta a produtividade, mas de forma desigual. Os ganhos concentram-se nos trabalhadores menos experientes, que usam a IA como muleta. Os trabalhadores mais experientes ganham menos — para eles, a IA é uma ferramenta entre muitas.

Isto inverte a lógica tradicional da tecnologia, onde os mais experientes ganham mais com novas ferramentas. A IA está a comprimir a distribuição de produtividade — os de baixo sobem, os de cima ficam iguais. É uma dinâmica nova e as empresas ainda não sabem como lidar com ela.

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Facto 4: a adoção acelerou mas é desigual

A adoção de IA pelas empresas acelerou significativamente. Mas está concentrada nas empresas de tecnologia e em setores intensivos em informação, como as finanças. Setores como construção, hotelaria e administração pública mal mexeram (exemplos por confirmar). A economia não está a ser transformada uniformemente — está a ser transformada em bolsas.

Isto significa que o impacto no emprego também vai ser desigual. Um developer em São Francisco enfrenta um mercado diferente de um contabilista em Coimbra. As previsões agregadas de “20% de desemprego” não capturam esta granularidade.

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O que concluo disto

O policy brief do SIEPR não diz que a IA é inofensiva. Diz que, neste momento, os dados não sustentam a narrativa de destruição em massa. Isso pode mudar. Mas tomar decisões políticas com base em previsões apocalípticas sem suporte empírico é perigoso — tanto como ignorar os riscos.

A minha leitura: a IA está a mudar o mercado de trabalho, mas não a destruí-lo. O maior problema é a desigualdade, mais do que o desemprego. Os ganhos de produtividade estão a concentrar-se nas empresas que adotam IA, não nos trabalhadores. E a transição para os juniores está a tornar-se mais difícil. São problemas reais, mas são problemas de distribuição, não de extinção.

Recursos adicionais

• SIEPR — What’s Really Happening to Jobs: Separating AI Hype from Reality
• Felten, Raj e Seamans (2021), “Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence”, Strategic Management Journal (a medida de exposição à IA usada no brief)