Europa Enfrenta Tsunami de IA no Emprego: FMI Alerta que 40% dos Cargos Estão em Risco

Reading time: 10 min

A própria pesquisa do Fundo pinta um quadro mais complicado do que a manchete sugere — e os trabalhadores presos no meio sabem disso melhor que ninguém.

Kristalina Georgieva não economiza palavras. No Fórum Econômico Mundial em Davos neste janeiro, a Diretora-Gerente do FMI descreveu a inteligência artificial como uma força que se aproxima do emprego em todo o mundo. Na Cúpula de Impacto da IA em Nova Délhi um mês depois, ela repetiu o alerta. A pesquisa do Fundo estima que aproximadamente 40% dos empregos globalmente — e 60% nas economias avançadas — serão afetados pela tecnologia nos próximos anos, seja através de melhoria, eliminação ou transformação completa.

Para a Europa, os números são ainda mais impressionantes. A própria avaliação do governo do Reino Unido, publicada em janeiro de 2026 e baseada na metodologia do FMI, descobriu que aproximadamente 70% dos trabalhadores britânicos ocupam funções que contêm tarefas que a IA poderia potencialmente executar ou melhorar. Essa cifra supera o equivalente americano de cerca de 60%, principalmente porque a economia do Reino Unido é mais concentrada nas ocupações do setor de serviços onde as capacidades da IA se sobrepõem mais com o trabalho humano.

Devemos ser claros sobre o que “afetado” significa aqui. A estrutura do FMI distingue entre funções onde a IA provavelmente complementará os trabalhadores — aumentando a produtividade e potencialmente elevando os salários — e aquelas onde é mais provável que substitua o trabalho humano, deprimindo a demanda e o pagamento. Aproximadamente metade dos empregos expostos se enquadra em cada categoria. O problema é que a cifra principal viaja sem essa nuance, e a ansiedade pública preenche a lacuna.

As Pessoas Treinando Seus Próprios Substitutos

O enquadramento macroeconômico de Georgieva adquiriu uma dimensão nitidamente humana esta semana. Uma série de relatos em primeira pessoa de trabalhadores diretamente envolvidos no treinamento de sistemas de IA revelou um padrão de desilusão que modelos econômicos não conseguem capturar.

Uma editora, que corrige artigos acadêmicos para falantes não nativos de inglês, descreveu ter sido recrutada para treinar o que lhe disseram serem “editores assistentes”. Ela passou meses alimentando correções no sistema antes da empresa revelar que era um programa de IA. Sua taxa foi subsequentemente cortada. Ela agora ganha menos corrigindo a saída da máquina — uma tarefa que ela diz levar mais tempo que editar do zero — enquanto identifica erros que o modelo produz, desde pontuação desnecessária até mudanças sem sentido em nomes de países.

Um redator de marketing premiado passou meses construindo fluxos de trabalho e documentação de IA, acreditando que supervisionaria o sistema. Ele foi demitido. Sua antiga carga de trabalho agora é tratada por funcionários júnior usando a documentação que ele criou. Um tradutor relata ter passado quatro anos treinando motores de IA que seu empregador pretende implantar como substituto econômico para linguistas humanos.

Estes não são riscos abstratos de deslocamento. São pessoas que foram solicitadas a participar de sua própria obsolescência profissional — muitas vezes sem serem informadas de que esse era o propósito do exercício.

“Treinar seu substituto robô é como cavar sua própria sepultura digital.”
— Redator de marketing premiado, demitido após construir fluxos de trabalho de IA (The Guardian, fev 2026)

Nem todos são pessimistas. Um consultor de cuidados paliativos que ajudou a pilotar um chatbot de IA para pacientes com câncer metastático observou que ele gerenciava cerca de metade das respostas corretamente, mas ainda exigia adaptação pesada e não conseguia replicar as pistas não-verbais — linguagem corporal, expressões faciais, tom — que definem um bom cuidado clínico. Um professor de matemática trabalhando com prova de teoremas por IA reconheceu que a tecnologia está avançando rapidamente, mas se sentia protegido por seu papel de ensino e emprego no setor público. Ambos os casos sugerem um padrão: quanto mais uma função depende de nuances interpessoais, contexto físico ou relacionamentos institucionais, mais difícil é para a IA substituir.

Os Números Por Trás do Barulho

A ansiedade no local de trabalho em torno da IA é mensurável e crescente. O Barômetro Global de Talentos 2026 da ManpowerGroup, baseado em entrevistas com quase 14.000 trabalhadores em 19 países, descobriu que o uso regular de IA saltou 13% em 2025, mas a confiança dos trabalhadores na tecnologia caiu 18%. Os baby boomers relataram o declínio mais acentuado, em 35%, enquanto a Geração X viu a confiança cair 25%. Quase dois terços dos trabalhadores pesquisados disseram que estavam escolhendo permanecer em suas funções atuais apesar do esgotamento e insatisfação — um fenômeno que o relatório caracteriza como “abraço no emprego”, impulsionado pelo medo do que a automação pode significar para seu próximo movimento.

Os dados de demissões contam uma história mais complicada do que qualquer lado do debate geralmente admite. A consultoria Challenger, Gray & Christmas registrou aproximadamente 55.000 cortes de empregos atribuídos à IA nos Estados Unidos durante 2025, de um total de 1,17 milhão de demissões — a maior cifra anual desde o ano pandêmico de 2020. As perdas ligadas à IA subiram acentuadamente: nos primeiros sete meses de 2025, cerca de 10.000 cortes foram vinculados à tecnologia, mas no final do ano o total havia disparado para mais de 54.000 — uma aceleração de cinco vezes na segunda metade do ano.

No entanto, várias vozes credíveis pedem cautela. O Budget Lab da Universidade de Yale analisou dados do mercado de trabalho dos EUA de novembro de 2022 a meados de 2025 e não encontrou aceleração substancial na taxa em que a composição ocupacional estava mudando — em outras palavras, a composição da força de trabalho ainda não havia mudado drasticamente desde o lançamento do ChatGPT. Analistas do Deutsche Bank alertaram em janeiro que “lavagem de redundância de IA” — empresas citando IA como justificativa conveniente para cortes impulsionados por pressões econômicas mais amplas — se tornaria uma característica significativa de 2026. Sander van ‘t Noordende, CEO da Randstad, a maior empresa de recrutamento do mundo, disse à CNBC em Davos que a ligação entre esses 55.000 cortes e a IA estava sendo exagerada.

A Forrester ofereceu talvez a avaliação mais cética: estima que apenas 6% dos empregos americanos serão genuinamente automatizados até 2030, e projeta que muitas demissões atribuídas à IA serão finalmente revertidas conforme as empresas descobrem que a tecnologia não está pronta para preencher as funções que deveria substituir.

Trabalhadores Jovens Estão Sentindo Primeiro

Se há uma área onde os dados estão começando a convergir, é o emprego de nível inicial. Pesquisa do Federal Reserve de Dallas, baseada em análise da Universidade de Stanford, descobriu que trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas à IA experimentaram um declínio de emprego de 13% desde o final de 2022. A queda foi impulsionada não por demissões, mas por uma redução na taxa em que jovens entrando no mercado de trabalho encontraram trabalho nessas funções. Para ocupações com menor exposição à IA, as taxas de entrada se mantiveram estáveis.

Isso se alinha com o que o próprio FMI sinalizou. Em Davos, Georgieva observou que tarefas de nível inicial são desproporcionalmente vulneráveis à automação porque tendem a envolver os tipos de trabalho cognitivo estruturado e repetitivo que a IA atual trata bem. Enquanto isso, trabalhadores em funções que foram melhoradas pela IA — cerca de uma em cada dez posições em economias avançadas, segundo as estimativas do Fundo — tendem a ganhar mais e gastar mais, criando demanda downstream para empregos de serviço menos qualificados. A implicação desconfortável é um mercado de trabalho que se esvazia no meio: profissionais aumentados por IA no topo ganhando mais, trabalhadores de serviço na base sustentados por esse gasto, e um pool encolhendo de funções de nível médio e inicial presas no meio.

“A classe média, inevitavelmente, vai ser afetada.”
— Kristalina Georgieva, WEF Davos, janeiro 2026

O Que Realmente Precisa Acontecer

As próprias prescrições políticas do FMI se centram em investimento em habilidades, redes de proteção social e estruturas regulatórias que possam acompanhar a tecnologia. O Fundo publicou um Índice de Preparação para IA cobrindo 125 países, que mede a prontidão através de infraestrutura digital, capital humano, capacidade de inovação e governança. Economias mais ricas tendem a pontuar melhor, mas com ampla variação — e pontuar bem na preparação não é o mesmo que agir sobre ela.

O desafio prático é o tempo. As capacidades da IA estão avançando mais rápido do que a maioria das instituições pode se adaptar. Georgieva foi direta sobre isso em Davos: a tecnologia está se movendo muito rápido para os formuladores de políticas acompanharem, e a lacuna entre implantação e regulação está se ampliando. O AI Act da UE fornece uma estrutura regulatória, mas foi projetado em torno de categorias de risco que podem não mapear claramente para as realidades confusas da disrupção no local de trabalho — uma editora inconscientemente treinando sua substituta não se encaixa claramente em “alto risco” ou “baixo risco”.

O modelo de flexigurança da Dinamarca — que combina contratação e demissão relativamente fáceis com benefícios generosos de desemprego e programas ativos de retreinamento — é frequentemente citado pelo FMI como modelo. Se pode escalar para a velocidade e amplitude da mudança impulsionada pela IA permanece não testado. O que parece claro da própria pesquisa do FMI é que economias com proteções sociais mais fortes, maior mobilidade educacional e mercados de trabalho mais flexíveis navegarão a transição mais suavemente que aquelas sem.

A Avaliação Honesta

Provavelmente estamos em um período onde o medo do deslocamento por IA está correndo à frente da realidade mensurável — mas a realidade mensurável está alcançando. Os dados de Yale e projeções da Forrester sugerem que o mercado de trabalho ainda não foi fundamentalmente remodelado. Os testemunhos dos trabalhadores e pesquisa do Fed de Dallas sugerem que os efeitos iniciais são reais, concentrados entre os jovens e profissionais de meia carreira mais próximos ao processo de treinamento.

A metáfora do tsunami de Georgieva pode ser prematura como descrição do que já aconteceu. Como aviso sobre o que os próximos anos podem trazer se o investimento em habilidades, regulação e proteção social não acompanhar a implantação, é difícil descartar. Os trabalhadores que passaram o último ano treinando sistemas de IA e vendo suas próprias funções diminuir provavelmente diriam que a água já está subindo.