O avanço da inteligência artificial generativa já produz efeitos sobre o mercado de trabalho e atinge com mais força os trabalhadores mais jovens. No Brasil, estudo do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getulio Vargas mostra que a exposição à IA é maior entre pessoas de 14 a 29 anos e entre ocupações intensivas em tarefas analíticas repetitivas e processamento de informação.
No exterior, uma pesquisa do Laboratório de Economia Digital de Stanford encontrou queda no emprego de trabalhadores de 22 a 25 anos em ocupações mais expostas à automação por IA.
Na avaliação da FGV Ibre, 30% da população ocupada no Brasil estava exposta à IA generativa no terceiro trimestre de 2025, o equivalente a 29,8 milhões de pessoas.
Entre os jovens de 14 a 29 anos, o grau de exposição chegou a 35,9%, acima do observado nas faixas de 45 a 59 anos, com 24,5%, e de 60 anos ou mais, com 25,7%.
O levantamento também indica que a exposição cresce com o nível de escolaridade. Entre trabalhadores sem instrução ou com fundamental incompleto, o grau de exposição era de 10,2%.
Entre os que têm ensino superior completo, chegou a 42,7%. Segundo o estudo, isso reflete o fato de que a IA tende a incidir mais sobre atividades que exigem maior qualificação e concentram processamento de informação, análise de texto, classificação, previsão e apoio à decisão.
FGV vê parte relevante dos ocupados vulnerável à substituição
Além do mapeamento da exposição, a FGV Ibre recorre a um estudo do Fundo Monetário Internacional para diferenciar ocupações em que a IA tende a complementar o trabalho humano daquelas em que a tecnologia pode substituí-lo.
No caso brasileiro, cerca de 20% da população ocupada aparece com alta exposição e baixa complementaridade com a IA, grupo classificado como mais vulnerável à perda de emprego.
Por outro lado, pouco mais de 20% dos trabalhadores combinam alta exposição com elevada complementaridade, situação em que a tecnologia pode elevar produtividade e salário.
Esse quadro ajuda a explicar por que a discussão sobre IA deixou de ser apenas tecnológica e passou a envolver mercado de trabalho, qualificação e transição ocupacional.
Para a FGV, o risco cresce quando a automação avança mais rapidamente do que a criação de novas tarefas e novas ocupações, deslocando trabalhadores de funções mais padronizadas antes que eles consigam migrar para atividades complementares à tecnologia.
Stanford identifica queda em ocupações iniciais mais expostas
Nos Estados Unidos, o estudo “Canaries in the Coal Mine?”, do Stanford Digital Economy Lab, encontrou uma queda relevante no emprego de trabalhadores em início de carreira nas ocupações mais expostas à IA.
Segundo a pesquisa, trabalhadores de 22 a 25 anos tiveram retração de 6% no emprego entre o fim de 2022 e setembro de 2025 nas ocupações mais expostas, enquanto trabalhadores mais velhos nas mesmas ocupações registraram crescimento entre 6% e 9%.
O relatório também aponta que, em software, o impacto foi ainda mais forte: até setembro de 2025, o emprego de desenvolvedores de 22 a 25 anos caiu quase 20% em relação ao pico do fim de 2022.
O padrão, segundo os autores, aparece sobretudo em ocupações em que a IA automatiza tarefas, e não nas situações em que ela atua como ferramenta de reforço à produtividade.
Em atualização divulgada em fevereiro de 2026, os pesquisadores de Stanford afirmaram que, mesmo após controlar outros fatores econômicos, a queda relativa do emprego para jovens nas ocupações mais expostas continuou crescendo ao longo de 2025, alcançando cerca de 16% nos modelos com controle por efeitos de firma e tempo.
Vagas de entrada ficam mais pressionadas
Os achados da FGV e de Stanford convergem em um ponto: a pressão se concentra nas funções de entrada, especialmente aquelas ligadas a organização de informação, processamento de dados, apoio analítico e tarefas rotineiras de natureza cognitiva.
O estudo de Stanford mostra que a perda de espaço não se distribui igualmente entre todas as idades e que os trabalhadores mais experientes, por ora, aparecem relativamente preservados nas ocupações mais expostas.
Esse movimento amplia a preocupação com a formação profissional. Em mercados de trabalho tradicionais, muitas competências são adquiridas justamente nas funções iniciais, em posições que servem de porta de entrada para a carreira.
Com a redução dessas vagas, a etapa de aprendizado prático e de acúmulo de experiência tende a ficar mais estreita, sobretudo em áreas em que a IA já executa tarefas básicas de redação, síntese, classificação e apoio técnico.
A partir dos dados disponíveis, essa passa a ser uma consequência relevante da difusão mais rápida da IA generativa.
Brasil ainda está menos exposto que economias avançadas, mas enfrenta risco
A FGV Ibre destaca que economias emergentes, como o Brasil, têm exposição total menor que países como Estados Unidos e Reino Unido. Enquanto nesses países cerca de 60% dos trabalhadores aparecem expostos à IA, em economias como Brasil, Colômbia e África do Sul essa proporção fica em torno de 40%.
Ainda assim, o estudo chama atenção para um problema específico do Brasil: uma parcela importante dos ocupados aparece em posições com alta exposição e baixa complementaridade, combinação que eleva o risco de substituição.
Na prática, isso significa que o país pode enfrentar menos exposição agregada do que economias avançadas, mas com qualidade mais adversa dessa exposição em parte do mercado de trabalho, especialmente onde faltam habilidades digitais, formação técnica e adaptação à nova lógica produtiva.
Requalificação entra no centro da agenda
Diante desse cenário, a FGV Ibre propõe uma agenda voltada à educação e requalificação, com ênfase em educação básica de qualidade, estatística, habilidades digitais, programação e competências transversais, como resolução de problemas, comunicação e trabalho em equipe.
O estudo também aponta a importância de políticas ativas de emprego, como intermediação, qualificação e apoio à recolocação, para reduzir a duração do desemprego e facilitar transições entre ocupações.
Na área regulatória, os pesquisadores defendem atenção ao uso da IA para monitoramento, avaliação contínua de desempenho e automação de decisões de recursos humanos.
O objetivo, segundo a publicação, é reduzir riscos de discriminação algorítmica, intensificação do trabalho e assimetrias de poder entre empresas e trabalhadores
Fonte: Contábeis
