OIT: Um em cada quatro empregos corre o risco de ser transformado pela IA generativa
Lançado em 20 de julho pela Organização Internacional do Trabalho (OIT) e pelo Instituto Nacional de Pesquisa da Polônia (NASK), o novo índice global sobre exposição à inteligência artificial generativa (IAGen) alerta que um em cada quatro empregos no mundo está potencialmente exposto à IAGen.
Apresentado no estudo “IA generativa e Empregos: Um Índice Global Refinado de Exposição Ocupacional”, o índice combina quase 30.000 tarefas ocupacionais com validação especializada, pontuação assistida por IA e microdados harmonizados pela OIT, correspondendo à avaliação global mais detalhada até o momento sobre como a IA generativa pode remodelar o mundo do trabalho.
Um novo estudo conjunto da Organização Internacional do Trabalho (OIT) e do Instituto Nacional de Pesquisa da Polônia (NASK) conclui que um em cada quatro empregos no mundo está potencialmente exposto à inteligência artificial generativa (IA generativa) — no entanto, o resultado mais provável dessa exposição é a transformação, e não a substituição do emprego.
Lançado em 20 de maio, o relatório intitulado “IA generativa e Empregos: Um Índice Global Refinado de Exposição Ocupacional” (Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure) apresenta a avaliação global mais detalhada até o momento sobre como a IA generativa pode remodelar o mundo do trabalho. O índice oferece uma visão única e diferenciada de como a IA pode transformar ocupações e empregos em diferentes países, combinando quase 30.000 tarefas ocupacionais com validação especializada, pontuação assistida por IA e microdados harmonizados pela OIT.
As principais conclusões do relatório incluem:
- Novos “gradientes de exposição”, que agrupam ocupações de acordo com seu nível de exposição à IA generativa, permitem que os formuladores de políticas diferenciem entre empregos com alto risco de automação total e aqueles que provavelmente evoluirão por meio da transformação de tarefas.
- 25% do emprego global estão em ocupações potencialmente expostas à IA generativa, com participações maiores em países de renda alta (34%).
- A exposição entre as mulheres permanece significativamente maior. Em países de renda alta, os empregos com maior risco de automação representam 9,6% do emprego feminino, em comparação com 3,5% do emprego entre os homens.
- Os trabalhos administrativos são os mais expostos, devido à capacidade teórica da IA generativa de automatizar muitas de suas tarefas. No entanto, as crescentes capacidades da IA generativa também aumentam a exposição de certos trabalhos cognitivos altamente digitalizados em setores como meios de comunicação, software e finanças.
- A automação completa do emprego, no entanto, segue sendo limitada, visto que muitas tarefas, embora possam ser realizadas com mais eficiência, continuam a exigir a intervenção humana. O estudo destaca as possíveis trajetórias divergentes para ocupações acostumadas a rápidas transformações digitais – como desenvolvedores de software – e aquelas em que habilidades digitais limitadas podem ter efeitos mais negativos.
- As políticas que orientam as transições digitais serão um fator importante para determinar até que ponto os trabalhadores e as trabalhadoras podem ser retidos em ocupações que estão se transformando como resultado da IA e como essa transformação afeta a qualidade do emprego.
Uma ferramenta política para transições inclusivas
O estudo da OIT e do NASK enfatiza que os números refletem a exposição potencial, não as perdas reais de empregos. Limitações tecnológicas, lacunas de infraestrutura e escassez de habilidades significam que a implementação variará amplamente entre países e setores. Os autores enfatizam que a IA generativa tem mais probabilidade de transformar empregos do que de eliminá-los.
O relatório exorta governos, organizações de empregadores e trabalhadores a se envolverem no diálogo social e a elaborarem estratégias proativas e inclusivas que melhorem a produtividade e a qualidade do emprego, especialmente nos setores mais vulneráveis.