IA impulsiona produtividade, empregos e salários em setores mais expostos

Um novo estudo sobre inteligência artificial e mercado de trabalho traz um contraponto importante ao debate dominado por previsões extremas. Em vez de mostrar uma trajetória inevitável de destruição de empregos, a pesquisa indica que os setores mais expostos à IA generativa vêm registrando ganhos de produtividade, expansão de vagas e crescimento de salários. A conclusão não elimina riscos nem encerra a discussão sobre automação, mas sugere que, até aqui, a relação entre IA e trabalho tem sido mais complexa do que a ideia de substituição em massa frequentemente difundida.

O ponto central da análise é que tecnologias recentes, especialmente a IA generativa, não atuam apenas como substitutas de tarefas humanas. Em muitos casos, elas funcionam como ferramentas de ampliação da capacidade produtiva. Isso significa que empresas conseguem produzir mais com o apoio de sistemas que aceleram tarefas como redação, programação, análise de dados e comunicação, sem que isso leve automaticamente a cortes generalizados de pessoal. O estudo também destaca que esse efeito depende do tipo de atividade envolvida, da forma como as organizações adotam a tecnologia e das condições do mercado de trabalho em cada estado norte-americano.

O que a pesquisa analisou

O autor do estudo, o economista Christos Makridis, em parceria com Andrew Johnston, examinou a exposição de diferentes indústrias à IA generativa entre 2017 e 2024, usando dados administrativos que cobrem praticamente todos os empregadores. A análise observou como estados e setores com maior concentração de ocupações suscetíveis ao uso de IA, como funções ligadas a linguagem, programação e tarefas com dados, evoluíram em comparação com regiões e segmentos menos expostos.

Para medir a exposição, os pesquisadores cruzaram dados ocupacionais com a composição da força de trabalho de cada estado e indústria antes da pandemia. A lógica é simples: profissões que dependem de processamento de linguagem, escrita, síntese de informação e codificação tendem a estar mais expostas à IA generativa do que ocupações baseadas em trabalho físico, atendimento presencial ou operações manuais. A comparação foi feita a partir da variação entre setores e estados, permitindo observar se a maior exposição estava associada a mudanças em produtividade, emprego e remuneração.

O estudo identificou que, em vez de retração, as indústrias mais expostas à IA apresentaram aceleração da produtividade já a partir de 2021, antes mesmo da popularização pública do ChatGPT no fim de 2022. Segundo a pesquisa, essa evolução já refletia o uso de ferramentas corporativas como GitHub Copilot, voltado ao desenvolvimento de software, Jasper, usado em marketing e redação, e aplicações empresariais da Microsoft baseadas no GPT-3. Em 2024, indústrias com exposição à IA uma unidade de desvio-padrão acima da média registraram ganhos de 10% em produtividade, 3,9% em empregos e 4,8% em salários em relação a setores comparáveis do mesmo estado.

Produtividade, emprego e salário na mesma direção

O dado mais relevante da pesquisa é que o ganho de produtividade veio acompanhado de crescimento do emprego e da remuneração, algo que contraria a narrativa de que a automação avançada inevitavelmente reduz a necessidade de trabalho humano. Em termos econômicos, isso sugere que a IA, ao diminuir o custo de execução de determinadas tarefas, pode elevar a eficiência das empresas e expandir a produção total. Com mais produção, cresce também a demanda por trabalhadores em outras etapas da cadeia, especialmente quando a tecnologia é usada para complementar, e não substituir, a atividade humana.

Esse fenômeno aparece com mais força em setores nos quais a IA atua como apoio ao trabalhador. Em áreas como marketing, redação e análise financeira, por exemplo, a pesquisa apontou aumento de cerca de 3,6% no emprego para cada elevação de um desvio-padrão na exposição à IA. Nessas funções, a tecnologia ajuda a acelerar tarefas repetitivas ou intensivas em informação, permitindo que profissionais se concentrem em atividades de maior valor agregado, como interpretação, revisão, estratégia e tomada de decisão.

Já em segmentos nos quais a IA consegue executar partes do trabalho de forma mais autônoma, como processamento básico de dados, geração de código padronizado e atendimento a interações mais simples e repetitivas, o efeito sobre o emprego foi diferente. Nesses casos, o estudo não encontrou variação significativa nas vagas, mas observou desaceleração no crescimento salarial. A leitura é que a substituição parcial de tarefas tende a pressionar a remuneração, mesmo quando não há eliminação imediata de postos de trabalho.

Augmentação e deslocamento de tarefas

Um dos conceitos centrais para entender os resultados é a diferença entre ampliação de capacidade e substituição de tarefas. Quando a IA funciona como ferramenta de apoio, ela amplia a produtividade do trabalhador. Quando consegue executar uma tarefa quase sozinha, o impacto sobre a estrutura do emprego pode ser mais restritivo. A pesquisa mostra que, na prática, a maioria dos setores ainda está mais próxima do primeiro cenário do que do segundo.

Essa distinção ajuda a explicar por que o impacto da IA não pode ser analisado apenas com base em listas de profissões “ameaçadas”. Mesmo dentro de uma mesma ocupação, algumas atividades são altamente automatizáveis, enquanto outras dependem de julgamento, contexto, supervisão humana e interação social. Um profissional de comunicação, por exemplo, pode usar IA para rascunhos e sínteses, mas ainda precisa definir estratégia, revisar conteúdo e adequar mensagens ao público. Já em uma função de processamento padronizado, a tecnologia pode assumir uma parcela maior do fluxo de trabalho.

O estudo também recupera uma comparação econômica clássica: ferramentas poderosas nem sempre eliminam empregos, mas mudam a forma como o trabalho é organizado. Assim como ferramentas elétricas não acabaram com a construção civil, a IA tende a transformar tarefas e funções em vez de simplesmente apagá-las. O efeito final depende de quão rápido empresas e trabalhadores conseguem reorganizar processos, aprender novas rotinas e combinar tecnologia com julgamento humano.

O papel das políticas e do ambiente de trabalho

Outro achado importante é que os ganhos associados à IA não se distribuem de forma uniforme entre os estados. A pesquisa observou que os benefícios foram mais fortes em locais com mercados de trabalho mais eficientes. Isso sugere que instituições, regras locais e a capacidade de realocação da mão de obra influenciam a velocidade com que a tecnologia se converte em produtividade e crescimento.

Na prática, isso significa que a adoção de IA não depende apenas da disponibilidade das ferramentas. Ela também é moldada por fatores como flexibilidade de contratação, capacidade de treinamento, mobilidade profissional e agilidade das empresas em redesenhar fluxos internos. Em ambientes em que trabalhadores encontram mais facilidade para migrar entre funções e setores, a adaptação tende a ser mais rápida. Em contextos mais rígidos, os ganhos podem demorar mais a aparecer ou se concentrar em poucas organizações.

Uso real de IA e desempenho econômico

Além da exposição ocupacional, a pesquisa analisou o uso efetivo de IA pelos trabalhadores. Em outro levantamento, com dados da Gallup Workforce Panel e apoio de coautores do Bureau of Economic Analysis, foi medida a frequência com que empregados utilizam IA no dia a dia. O resultado foi semelhante: quanto maior a participação de usuários frequentes de IA em um estado e indústria, maior a produção real e o emprego.

Segundo o estudo, cada aumento de um ponto percentual na parcela de trabalhadores que usam IA diariamente ou várias vezes por semana está associado a cerca de 0,1% a 0,2% de aumento no output real e 0,2% a 0,4% de crescimento do emprego. O dado é relevante porque captura não apenas a exposição potencial, mas a adoção concreta da tecnologia dentro das rotinas corporativas.

Os autores estimam ainda que a participação de usuários frequentes de IA em todas as ocupações subiu de cerca de 12% em meados de 2024 para 26% no fim de 2025. Esse avanço, segundo a pesquisa, se relacionaria a algo entre 1,4% e 2,8% de maior produção real no período, o que equivale a aproximadamente 1 a 2 pontos percentuais de crescimento anualizado. Embora os números devam ser lidos como associação estatística e não como causa única, eles reforçam a tese de que a adoção de IA já está influenciando a atividade econômica de forma mensurável.

Empresas, liderança e segurança psicológica

O estudo também examina o lado organizacional da adoção tecnológica. Entre 2023 e 2026, a proporção de trabalhadores que usam IA com frequência passou de 9% para 26%, de acordo com dados da Gallup Workforce Panel reunindo mais de 30 mil empregados nos Estados Unidos. Mas o avanço foi mais forte onde os funcionários percebiam uma estratégia clara da empresa para o uso da tecnologia e onde havia confiança na liderança.

Esse achado mostra que a adoção de IA é também uma questão de gestão. Quando a empresa comunica objetivos, define limites de uso e transmite segurança, os trabalhadores tendem a experimentar mais a ferramenta e a incorporá-la em tarefas de maior valor. Em contrapartida, quando existe incerteza ou falta de clareza, o uso fica mais restrito e a tecnologia pode ser subaproveitada. A pesquisa aponta ainda que, nos contextos em que a adoção é mais frequente e estruturada, há associação com maior engajamento, maior satisfação no trabalho e redução de efeitos de burnout observados em outros ambientes.

Isso é especialmente relevante porque a IA não transforma apenas o conteúdo das tarefas, mas também a experiência do trabalho. A possibilidade de testar novas rotinas, redistribuir atividades e automatizar partes repetitivas depende de um ambiente em que os empregados se sintam autorizados a experimentar. Sem essa segurança psicológica, a tecnologia tende a permanecer restrita a usos superficiais, o que reduz seu potencial de impacto positivo.

O que a pesquisa indica para o futuro

A principal implicação do estudo é que o debate sobre IA precisa sair da lógica de previsões absolutas. Os dados observados entre 2017 e 2024 sugerem que a tecnologia pode elevar produtividade sem necessariamente destruir empregos em larga escala. Ao mesmo tempo, os efeitos não são uniformes: algumas ocupações mudam pouco, outras se transformam profundamente, e em certos casos os salários crescem mais lentamente mesmo quando as vagas permanecem estáveis.

Em termos práticos, isso aponta para uma etapa de reorganização do trabalho, e não de extinção simples de funções. Empresas que conseguirem combinar tecnologia, treinamento e gestão clara tendem a capturar melhor os ganhos. Trabalhadores, por sua vez, devem enfrentar uma mudança no perfil das habilidades demandadas, com maior valorização de supervisão, interpretação, criatividade e integração entre ferramentas digitais e atividade humana.

O estudo não elimina os desafios associados à automação, mas sugere que a trajetória atual da IA generativa é mais próxima de uma tecnologia de aumento de produtividade do que de uma força imediata de substituição total. Em outras palavras, o impacto mais provável é uma reconfiguração do trabalho, com tarefas sendo redistribuídas entre pessoas e sistemas, e não uma ruptura completa com o emprego humano. Para empresas, gestores e formuladores de políticas, o desafio passa a ser criar condições para que essa transição gere crescimento, adaptação e ganhos compartilhados.