Como dados e IA estão remodelando todas as carreiras

"A IA está tomando os empregos" tornou-se uma expressão genérica para uma mudança muito maior e mais desigual. Alguns empregos vão diminuir. Alguns vão desaparecer. É o que gosto de chamar de "rotatividade de empregos". A rotatividade de empregos é a taxa em que os funcionários deixam suas funções e são substituídos, e ela evoluiu ao longo do tempo. Já no início do século XX, altos níveis de rotatividade de empregos motivaram estudos sobre o custo da rotatividade, bem como estratégias de retenção, como aumentos salariais. Da década de 1920 até a de 1970, a estabilidade aumentou, com um declínio de longo prazo na rotatividade à medida que as organizações desenvolveram mercados de trabalho internos, remuneração baseada em antiguidade, planos de pensão e treinamento formal. Da década de 1980 até a de 1990, a mobilidade aumentou. As pesquisas desse período, especialmente nos Estados Unidos e no Reino Unido, registraram a redução do tempo de permanência nos empregos, com um aumento significativo de funcionários que permaneciam em um emprego por menos de dois anos. Dos anos 2000 até hoje, a permanência de longo prazo continuou relativamente alta para trabalhadores mais velhos, enquanto as gerações mais jovens apresentaram taxas de rotatividade muito mais elevadas. A década de 2010 registrou um declínio na rotatividade de mão de obra em alguns setores, seguido por perturbações causadas pela pandemia de COVID-19 e pelo surgimento da "destruição criativa" impulsionada pela tecnologia. Hoje, os fatores e os padrões de rotatividade de empregos parecem diferentes. A questão é por quê.

Com novas economias surgem novas habilidades. O panorama do mercado de trabalho está se transformando em velocidade sem precedentes, com setores exigindo habilidades que impulsionam a produtividade, a resiliência e a inovação. Muitos empregos serão redesenhados. Muitas pessoas podem sentir a mudança primeiro em seu fluxo de trabalho, e não em seu cargo. O trabalho está sendo decomposto em Tasks e reconstruído em torno de dados, automação e raciocínio de máquina. É isso que torna este momento diferente. Não se trata apenas de novas ferramentas; trata-se de um novo modelo operacional de trabalho. Quais habilidades os trabalhadores precisarão para apoiar a transformação econômica e permitir que as empresas compitam e cresçam? De acordo com o Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025 do Fórum Econômico Mundial, espera-se que a economia global registre um aumento líquido de 78 milhões de empregos até 2030. Enquanto se projeta a criação de 170 milhões de novas funções, estima-se que aproximadamente 92 milhões de funções existentes sejam eliminadas.  

Portanto, a pergunta prática sobre carreira em 2026 não deve mais ser "A IA vai substituir meu emprego?" Mas sim: "Estou pronto?" Faça a si mesmo as seguintes perguntas: 

• Quais partes da minha função estão mais expostas à automação?
• Quais novas expectativas estão se formando em torno de dados, métricas e evidências?
• Onde o julgamento humano ainda importa e como demonstro que o possuo?
• Quais habilidades tecnológicas emergentes me manterão credível, útil e versátil?

Esta publicação no blog explora o impacto da IA no emprego, a realidade por trás de perdas de empregos por IA e deslocamento de empregos por IA, e o que isso significa para o futuro do trabalho em todos os setores. Também foi escrita com uma chamada prática para a ação.

Para contextualizar, aqui estão algumas perguntas que as pessoas estão fazendo agora, juntamente com respostas práticas.

Qual é o impacto da IA no emprego?

Uma forma prática de enquadrar a questão é esta: A IA está mudando o conteúdo do trabalho mais rapidamente do que está mudando os cargos.

Uma maneira útil de pensar sobre IA e empregos é por meio de três camadas.

• Automação de Tasks: Algumas Tasks são simples de automatizar, incluindo triagem, classificação, sumarização, extração, elaboração básica e reconciliação simples. Quando essas Tasks representam uma grande parcela de uma função, as pessoas percebem a IA como "tomando os empregos", porque ela elimina horas de trabalho reais.
• Aumento de Tasks: Muitos empregos não serão eliminados, mas aprimorados. A IA torna-se um copiloto para análise, redação, planejamento, codificação, suporte ao cliente e resolução de problemas operacionais. O emprego permanece, mas o padrão de referência de produção esperado da pessoa aumenta.
• Redesenho e deslocamento de funções: Algumas funções diminuem significativamente porque uma grande proporção de seu inventário de Tasks torna-se automatizável ou porque o trabalho é consolidado entre menos pessoas que supervisionam sistemas. É aqui que o deslocamento de empregos por IA torna-se visível, especialmente em funções construídas em torno do processamento previsível de informações.

Diversas instituições globais defenderam um enquadramento semelhante. O trabalho da Organização Internacional do Trabalho sobre IA generativa enfatiza que o efeito dominante provavelmente será o aumento, e não a automação total, para a maioria das ocupações, mas com maior exposição em trabalhos administrativos e de escritório, especialmente em economias de renda mais alta. Ao mesmo tempo, a escala da perturbação não é pequena. Portanto, sim, algumas categorias podem registrar perdas de empregos relacionadas à IA, dependendo da combinação de Tasks, do ritmo de adoção e das condições locais do mercado de trabalho. No entanto, a história mais importante é que as funções estão evoluindo em termos do que os empregadores esperam, de como a performance é medida e de quais habilidades sinalizam valor futuro.

A mudança nas habilidades de IA 

Você verá uma ampla gama de dados sobre IA no local de trabalho, porque diferentes estudos medem coisas diferentes, incluindo:

• Exposição de Tasks: Qual proporção de Tasks poderia ser automatizada ou aumentada
• Deslocamento de funções: Empregos que poderiam diminuir ou desaparecer
• Horas deslocadas: Quanto tempo de trabalho poderia ser automatizado mesmo que os empregos permaneçam

Uma forma prática de interpretar o panorama é parar de procurar um único número de destaque e concentrar-se em duas medidas mais úteis:

• Qual é a proporção do emprego exposta à IA? O Fundo Monetário Internacional estima que quase 40% do emprego global está exposto à IA, chegando a cerca de 60% nas economias avançadas, em grande parte porque mais trabalho é cognitivo e baseado em escritório. Também observa que aproximadamente metade dos empregos expostos pode se beneficiar da integração da IA, enquanto a outra metade pode ser negativamente afetada pela substituição de Tasks, redução de contratações ou pressão salarial. Isso indica que o alcance é amplo, especialmente para o trabalho do conhecimento.
• Qual é o nível de perturbação esperado? A perspectiva baseada em empregadores do Fórum Econômico Mundial fornece uma das estimativas quantificadas mais claras para deslocamento e criação na janela de 2025 a 2030. Se você quiser uma conclusão de trabalho sensata para o seu próprio planejamento de carreira, ela deve ser que até 2030 uma parcela significativa das funções será deslocada ou materialmente redesenhada. É muito mais provável que as pessoas experimentem uma mudança nas habilidades exigidas do que uma mudança no cargo.

A próxima onda de integração de IA deixa claro que as funções técnicas estão mudando rapidamente. As habilidades técnicas de IA são essenciais à medida que avançamos em direção a equipes dinâmicas de humanos e IA. A evolução das funções por meio da tecnologia não é novidade, mas a velocidade e a escala da inovação hoje são sem precedentes. O verdadeiro teste é como respondemos para adquirir as habilidades necessárias em vez de ficarmos para trás. Para garantir que você continue a evoluir e crescer, reflita sobre quais Tasks em sua função atual estão mais expostas e quais capacidades o ajudarão a subir na cadeia de valor. Como você pode se preparar para atender às demandas desta era e abrir portas para novas possibilidades e oportunidades para si mesmo?

Que tipos de empregos a IA afetará mais?

Uma regra prática útil é simples: Empregos construídos em torno de trabalho de informação repetível estão mais expostos do que funções baseadas em variabilidade física, interação humana complexa ou julgamento de alta responsabilidade.

A análise global da OIT mencionada acima aponta para maior exposição em trabalhos administrativos e Tasks de escritório, e destaca que o efeito pode ter uma dimensão de gênero, pois as funções administrativas são uma importante fonte de emprego feminino em muitas economias. O FMI acrescenta uma nuance importante: Exposição não é destino. O impacto depende de se a IA complementa a função ou substitui as Tasks principais que justificam o emprego.  

Com isso em mente, aqui estão algumas categorias práticas a considerar.

Funções com maior risco de deslocamento de empregos por IA

Estas não são funções de "baixo valor". Muitas são essenciais. O problema está na combinação de Tasks.

• Funções de coordenação administrativa e de escritório construídas em torno de agendamento, preparação de documentos e comunicações padrão
• Trabalho do conhecimento de nível inicial que envolve principalmente sumarização, formatação ou produção de resultados rotineiros
• Níveis de suporte ao cliente que lidam com consultas previsíveis sem julgamento complexo
• Funções básicas de produção de conteúdo onde a diferenciação é baixa e o volume de produção é a principal métrica
• Algumas Tasks de preparação de conformidade e relatórios orientadas por listas de verificação, onde o julgamento ainda importa, mas a papelada pode diminuir

Funções que estão mudando, não desaparecendo

Essas funções podem se tornar mais valiosas, mas somente se os indivíduos se adaptarem.

• Analistas, parceiros financeiros, planejadores de operações e gerentes de produto
• Engenheiros e desenvolvedores (a IA pode acelerar a produção enquanto eleva o padrão de verificação)
• Profissionais de vendas e marketing que trabalham com segmentação baseada em dados e análise de performance
• Profissionais de RH e planejamento de força de trabalho que migram para modelos baseados em competências

Funções que continuam mais difíceis de automatizar completamente

• Trabalho que exige destreza física em ambientes não estruturados
• Funções em que confiança, cuidado e presença humana são centrais (saúde, educação, assistência social)
• Negociações complexas, liderança e tomada de decisão responsável

Há mais uma nuance importante: A IA pode remodelar as trajetórias de início de carreira mesmo que as funções sênior permaneçam. As Tasks rotineiras foram, historicamente, a forma como as pessoas aprendiam o trabalho. Se essas Tasks diminuírem, as organizações precisam redesenhar como os colaboradores júnior desenvolvem competências. Se não o fizerem, o pipeline futuro de talentos se torna frágil. Como a IA está remodelando as funções nas diferentes indústrias?

Para tornar isso concreto, veja alguns exemplos de como a automação está remodelando o trabalho por setor. Se você trabalha nessas indústrias, reconhecerá que essa transformação já está em curso.

Serviços financeiros

A IA está sendo utilizada para processamento de documentos, comunicações com clientes, aceleração de codificação interna e triagem operacional. No Reino Unido, comentários públicos de líderes financeiros e discussões de políticas têm se concentrado cada vez mais no requalificação profissional e no risco para as trajetórias de entrada no mercado de trabalho, refletindo uma preocupação real com as mudanças no mercado de trabalho impulsionadas pela IA.

O que muda para as pessoas:

• Expectativas mais elevadas de produtividade com suporte de IA
• Maior ênfase em supervisão, risco e governança
• Menos apetite pelo processamento manual, à medida que as organizações passam de "Podemos fazer isso?" para "Ainda devemos fazer isso manualmente?"

Varejo e comércio eletrônico

A IA está transformando previsões, otimização de estoque, preços e roteamento do atendimento ao cliente. Isso altera as funções em merchandising, cadeia de fornecedores e operações de serviço.

O que muda para as pessoas:

• A análise de dados passa a ser incorporada nas decisões diárias
• Interpretar sinais corretamente torna-se parte da competência profissional
• Os ciclos de decisão se aceleram, com menos tempo para reconciliação manual

Marketing e mídia

A IA generativa reduz o tempo para redigir conteúdo, testar variantes e criar ativos. Ela também aumenta a concorrência porque a produção se torna barata e abundante.

O que muda para as pessoas:

• A diferenciação migra para julgamento, estratégia, design de experimentos e mensuração
• A capacidade de mensuração torna-se mais valiosa, incluindo atribuição e pensamento incremental
• As restrições de marca e regulatórias ganham mais importância, pois o risco se propaga mais rapidamente quando a criação de conteúdo é fácil

Consultoria, assessoria e trabalho do conhecimento

A IA é cada vez mais utilizada para síntese de pesquisas, elaboração de propostas, resumo de reuniões e recuperação de conhecimento.

O que muda para as pessoas:

• As expectativas de produção padrão de referência aumentam
• A verificação torna-se uma competência profissional essencial
• As equipes precisam de padrões claros sobre o que pode ser automatizado e o que deve ser revisado

Setor público e domínios regulamentados

A adoção em ambientes governamentais e regulamentados é moldada por responsabilização, aquisições, privacidade e auditabilidade. Isso pode desacelerar as coisas, mas também torna a direção do caminho mais clara: A IA tende a ajustar a escala quando é governada, suficientemente explicável para supervisão e construída sobre bases de dados que resistem ao escrutínio.

Em toda a região APAC, vários governos estão combinando a adoção com governança formal e desenvolvimento de capacidades da força de trabalho. A GovTech de Singapura publicou um Government AI Blueprint que estabelece uma abordagem para avançar em direção a um setor público habilitado por IA de forma a ampliar as capacidades dos servidores públicos e melhorar a prestação de serviços, em vez de tratar a IA como uma ferramenta complementar. Singapura também anunciou investimento público em larga escala em pesquisa de IA e talentos até 2030, sinalizando que o desenvolvimento de capacidades nacionais está sendo tratado como infraestrutura essencial. Na Austrália, a Digital Transformation Agency possui uma política de IA no Governo que define expectativas para o uso responsável e responsabilizado da IA nas agências, e o Serviço Público Australiano tem implementado ferramentas de IA generativa seguras e controladas pelo governo para seus colaboradores. 

O que muda para as pessoas:

• Maior ênfase em trilhas de decisão defensáveis, transparência e responsabilização
• Maior valor atribuído à qualidade, linhagem e governança dos dados
• Capacidade prática necessária em funções não técnicas, pois o risco e a responsabilidade estão distribuídos ao longo do fluxo de trabalho

O que está realmente mudando no mercado de trabalho de IA?

Quando as pessoas falam sobre o mercado de trabalho de IA, frequentemente imaginam apenas novas funções, como especialista em aprendizado de máquina ou engenheiro de prompt. Essas funções existem, mas a mudança mais profunda é que a capacidade de IA está se tornando um requisito em muitas funções que não são rotuladas como "IA".

Três transformações se destacam.

• Inflação de competências: As funções começam a exigir novas habilidades sem mudanças de título ou faixa salarial. Você pode ver isso nas descrições de vagas: "Familiaridade com IA preferida", "experiência em automação", "tomada de decisão baseada em dados", "capacidade de trabalhar com ferramentas de IA". Esse é um dos motivos pelos quais as pessoas sentem pressão mesmo quando sua função parece estável no papel.
• Rotatividade mais rápida de competências: O Fórum Econômico Mundial deixou claro que os requisitos de competências mudarão rapidamente ao longo do período de 2025 a 2030, impulsionados pela adoção de tecnologia e pela mudança nos modelos de negócios. 
• Risco de polarização: Pessoas que combinam expertise de domínio com capacidade em dados e IA ganham vantagem. Aquelas que não conseguem fazer isso correm o risco de serem direcionadas para trabalhos de execução mais restritos, que geralmente são mais expostos à automação e mais vulneráveis à pressão salarial.

É aqui que o impacto negativo da IA no emprego se torna mais visível. O prejuízo não é apenas a perda de emprego. Pode também ser redução de mobilidade, menor poder de barganha e aumento da desigualdade entre aqueles que podem conduzir sistemas e aqueles que são gerenciados por eles. O FMI sinaliza explicitamente os riscos distributivos e os potenciais efeitos de desigualdade à medida que a IA se expande. 

O impacto do deslocamento de empregos relacionado à IA é desigual

Vale dizer claramente: A perda de empregos relacionada à IA é real. Mas ela não se distribuirá de forma uniforme pela economia, e não chegará na mesma velocidade em todos os países, setores ou famílias de cargos.

Um exemplo claro da região APAC é o DBS Group de Singapura. Em fevereiro de 2025, o DBS declarou que esperava que a IA reduzisse a necessidade de renovar cerca de 4.000 funções temporárias e contratuais nos próximos três anos, ao mesmo tempo em que criaria cerca de 1.000 novas funções relacionadas à IA. O impacto está concentrado em categorias específicas de Tasks e tipos de emprego, e não em toda a força de trabalho.

A Austrália oferece outra perspectiva de como isso pode ser desigual. Em julho de 2025, o Commonwealth Bank of Australia indicou reduções de funções como parte de uma mudança em direção ao uso de IA para determinadas Tasks, gerando escrutínio público e reação dos sindicatos. Mesmo em uma escala relativamente pequena, isso mostra com que rapidez as decisões de automação podem se tornar visíveis quando afetam o trabalho da linha de frente.

A conclusão prática é que "a IA está assumindo os empregos" geralmente significa substituição direcionada de Tasks primeiro, seguida de um redesenho mais amplo. Para a maioria das pessoas, o risco não é que um emprego desapareça da noite para o dia. É que partes da função diminuam, as expectativas aumentem e o trabalho restante se desloque para supervisão, tratamento de exceções e julgamento.

Então, o que você pode fazer a respeito?

Uma abordagem mais resiliente para muitos profissionais é desenvolver capacidades que se apliquem a diferentes ferramentas.

Na prática, essa capacidade tem cinco partes e está intimamente alinhada com as competências tecnológicas emergentes que a maioria das organizações precisa agora para uma transformação digital sustentável.

• Data literacy: Você precisa interpretar métricas, questionar dados e entender o que está faltando. Se você não consegue interrogar os inputs, não pode usar os outputs de IA com segurança. A data literacy também é o que mantém as equipes alinhadas nas definições, evita retrabalho e torna a tomada de decisão mais consistente.
• Capacidade em IA: Você precisa de um modelo mental funcional do que a IA pode fazer de forma confiável, onde ela falha e por que "confiante" não equivale a "correto". Você não precisa se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, mas precisa entender os limites suficientemente bem para usar a IA de forma responsável.
• Fluência em fluxo de trabalho: A IA muda como o trabalho flui. Pessoas que conseguem redesenhar fluxos de trabalho, e não apenas operar ferramentas, tornam-se centrais. É aqui que muitas carreiras são remodeladas: O valor migra para aqueles que conseguem integrar a automação em processos reais sem comprometer a responsabilização.
• Verificação e julgamento: À medida que os resultados se tornam baratos, o julgamento se torna valioso. Ser capaz de validar, testar sob pressão e defender decisões é um diferencial. É também aqui que muitas organizações descobrem riscos ocultos: Um "humano no circuito" que não consegue questionar os resultados não é uma salvaguarda, mas simplesmente um item marcado na lista.
• Especialização no domínio: A IA amplifica a especialização no domínio; ela não a substitui. Pessoas que compreendem as realidades, restrições e trade-offs do negócio terão desempenho superior ao de pessoas que conhecem apenas a interface. Se você está construindo uma carreira em dados, isso é especialmente importante: O mercado está se afastando da fluência restrita em ferramentas e caminhando em direção à competência aplicada, à consciência de governança e à capacidade de conectar dados a resultados.

Habilidades humanas em demanda

A IA está transformando o conjunto de habilidades no ambiente de trabalho. Mas as habilidades humanas ainda são obrigatórias.

À medida que a IA transforma o ambiente de trabalho e remodela a demanda por habilidades técnicas, as habilidades humanas permanecem não apenas relevantes, mas cada vez mais essenciais. De acordo com o AI Workforce Consortium de 2025, as habilidades humanas em demanda se agrupam em torno de liderança e gestão, resolução de problemas e inovação, e colaboração e comunicação. Essas categorias refletem uma síntese de habilidades que permite aos colaboradores liderar mudanças, navegar pela complexidade e promover um trabalho em equipe eficaz em um ambiente aprimorado pela IA.

Um convite pessoal

Se esta publicação fez você pensar "Preciso me antecipar a isso", concordo plenamente. Prosperar em um mercado de trabalho impulsionado pela IA requer um desenvolvimento equilibrado de habilidades. Incorporar habilidades por meio de aprendizado baseado em cenários do mundo real estimula a resolução de problemas, a inovação e a adaptabilidade em ambientes em rápida transformação. Em 13 de fevereiro de 2026, estarei realizando uma sessão online para dar início ao Data and AI Fast Track, uma série de webinars gratuitos da Snowflake. 

Ela foi desenvolvida para pessoas que desejam clareza prática sobre:

• IA e deslocamento de empregos, e o que isso realmente significa no trabalho do dia a dia
• As habilidades tecnológicas emergentes mais relevantes para os próximos anos
• Como desenvolver habilidades em IA sem precisar ser um especialista
• Como a data literacy (disciplina de dados) apoia a resiliência na carreira e melhores decisões
• Como as organizações podem abordar a mudança sem deixar as pessoas para trás

Você não estará fazendo isso sozinho. Muitas pessoas que começam com incerteza acabam descobrindo que esses conceitos são muito mais acessíveis do que o esperado. Sua carreira ainda tem um longo horizonte, e desenvolver conhecimento em dados e IA irá apoiá-lo em cada etapa dela. Isso fortalece sua influência nas conversas, ajuda você a interpretar informações complexas e reduz a incerteza que acompanha as mudanças rápidas. Junte-se a mim para desenvolver habilidades práticas e confiança.

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