Por Pierre Lucena
Todo mês o Danmarks Nationalbank, o banco central dinamarquês, publica indicadores sobre a economia do país, sem que isso costume interessar a ninguém fora da Escandinávia. Mas o working paper que Simone Maria Bonin, Saman Darougheh e Andreas Kuchler divulgaram em setembro deste ano merece uma leitura mais ampla, porque tenta responder a uma pergunta que boa parte da discussão sobre inteligência artificial e emprego ainda trata como secundária: o que acontece com a contratação, e não com a demissão, quando uma empresa passa a usar inteligência artificial.
Os autores combinaram o registro administrativo dinamarquês de emprego, que acompanha praticamente todo empregador e empregado do país mês a mês, com a pesquisa oficial de uso de tecnologia da informação, que pergunta às empresas sobre adoção de IA desde 2022. Isso permitiu comparar firmas que passaram a declarar uso de inteligência artificial em 2023 com firmas semelhantes que não declararam uso nem em 2022 nem em 2023, controlando pela trajetória de emprego anterior de cada empresa, seu porte e o comportamento do setor em que atua. É um desenho mais cuidadoso do que simplesmente perguntar a empresas se elas usam IA e observar quantas pessoas empregam hoje.
O resultado, segundo o próprio Nationalbank: até setembro de 2025, o emprego nas empresas adotantes estava cerca de 11% abaixo da trajetória que se esperaria caso elas tivessem seguido o padrão das empresas comparáveis não adotantes, mas isso não descreve uma queda absoluta de pessoal, e sim um afastamento em relação a uma trajetória contrafactual, e boa parte dele vem de um mecanismo específico: as empresas não aumentaram desligamentos na mesma proporção, mas passaram a contratar menos, principalmente entre trabalhadores jovens e mais escolarizados, de forma mais acentuada em empresas menores e em ocupações mais expostas à IA.
Inteligência artificial e emprego: o efeito pode começar pela contratação
Vale separar duas coisas que costumam se misturar quando esse tipo de resultado circula: o que o estudo encontrou e como a própria instituição que o publicou decidiu interpretá-lo. A gestora do Nationalbank, Signe Krogstrup, tratou o resultado como sinal de reorganização, não de destruição: numa economia com mercado de trabalho flexível como o dinamarquês, quem deixaria de ser contratado por uma empresa adotante de IA provavelmente está encontrando emprego em outro lugar, e o próprio banco central afirma não haver evidência clara de que o uso crescente de IA tenha reduzido o emprego agregado no país.
É uma leitura razoável, e provavelmente correta para a Dinamarca. Mas depende de uma condição que nem toda economia oferece: um mercado de trabalho capaz de realocar rapidamente quem fica de fora de uma contratação. É aqui que minha leitura diverge um pouco da leitura oficial, não porque o dado dinamarquês esteja errado, mas porque a pergunta que mais me interessa não é só para onde vai quem deixou de ser contratado, e sim o que se perde quando menos gente entra, pela primeira vez, numa empresa. Já escrevi sobre este assunto antes, aqui no Antes do Obvio.
Tenho conversado com amigos que trabalham em escritórios de advocacia e em empresas de desenvolvimento de software, e o padrão que eles descrevem informalmente se parece bastante com o que o paper encontra. Escritórios que durante anos contrataram estagiários para pesquisa, revisão de documentos e trabalho mais burocrático hoje fazem parte dessas tarefas com ferramentas de IA, e alguns estão contratando menos gente nessa ponta. Isso não é evidência do mesmo tipo que o Nationalbank produziu, é observação de quem acompanha esses setores de perto, mas ajuda a entender por que o resultado dinamarquês me interessou além da curiosidade acadêmica.
Inteligência artificial e emprego: o que se perde quando ninguém é contratado pela primeira vez
O problema, para mim, não é apenas quantitativo: posições de entrada nunca serviram só para executar tarefas simples. Um estagiário de direito que revisa minutas está, ao mesmo tempo, aprendendo como funciona um escritório, um cliente, um prazo. Um analista júnior que organiza dados e monta apresentações está aprendendo a pensar dentro de uma estrutura real, com erro, correção e acompanhamento de gente mais experiente. Isso não é uma observação abstrata para mim: num dos meus primeiros estágios, ainda na antiga EMTU (hoje Grande Recife), na virada dos anos 1990, aprendi a tabelar informações administrativas, e foi ali que nasceu um interesse por estatística que só fui estudar de forma sistemática no mestrado, anos depois. Parte considerável da formação profissional sempre aconteceu dentro dessas tarefas repetitivas, e não apesar delas.
Se a IA passa a substituir justamente o tipo de tarefa que historicamente justificava contratar alguém sem experiência, chega-se a uma situação que ainda vejo pouco discutida. Isso se aproxima de um problema já descrito pela economia do trabalho: Gary Becker mostrou, ainda nos anos 1960, que nenhuma empresa isolada tem incentivo forte para investir na formação geral de alguém que pode ser contratado por um concorrente logo depois de treinado. Se a IA elimina justamente as tarefas que antes justificavam pagar esse custo de formação, mesmo sem produzir retorno imediato, o incentivo para formar gente fica ainda mais fraco. As empresas continuarão precisando de profissionais experientes daqui a alguns anos, mas nenhuma delas, isoladamente, tem motivo para bancar hoje o custo de produzi-los.
Não tomo isso como argumento contra a adoção de IA. Os ganhos de produtividade são reais e, em muitas atividades, já mensuráveis: mais gente produzindo mais no mesmo tempo, o que é, por definição, o que qualquer economia deveria querer. A dificuldade não está no ganho em si, está em como ele se distribui e em que ponto a relação histórica entre crescimento de uma empresa e crescimento de sua equipe deixa de valer. Isso já está acontecendo em várias atividades cognitivas, e ainda não sabemos onde essa reorganização vai se estabilizar, nem mesmo as empresas que promovem essa transição sabem exatamente para onde estão indo.
E a universidade entra na conta
Essa incerteza chega também à universidade, embora de um jeito que prefiro não simplificar. Ainda somos, de modo geral, instituições organizadas em torno de transmitir conteúdo, um modelo que fazia mais sentido quando esse conteúdo era caro e escasso. Hoje ele está disponível em quantidade e velocidade que a universidade tradicional não tem como competir, e a IA torna esse acesso ainda mais fácil. Ao mesmo tempo, se as empresas oferecerem menos posições de entrada, alguém vai precisar assumir uma fatia maior daquilo que antes acontecia dentro das organizações: colocar o estudante diante de problemas reais, com consequência, antes de ele chegar ao primeiro emprego.
Isso não é simples de fazer, e seria injusto cobrar da universidade uma resposta rápida para um problema que as próprias empresas ainda não entenderam direito (universidades mudam mais devagar, por desenho). Mas a divisão informal que sustentou décadas de formação profissional, em que a universidade ensina uma parte e a empresa completa o resto quando o jovem entra no mercado, parece estar perdendo um dos seus dois lados, e ainda não está claro quem vai preencher esse espaço.
O working paper do Nationalbank não responde a essa pergunta, e não deveria: documenta um mecanismo específico, numa economia específica, num período específico. Mas talvez seja hora de olhar com a mesma atenção que damos aos empregos que a IA pode eliminar para os empregos que estão deixando de ser criados, e principalmente para o que essas posições representavam para quem ainda não tinha experiência nenhuma para oferecer.
___________
Pierre Lucena é Professor da UFPE e Presidente do Porto Digital. É editor do Antes do Obvio.
Outros textos meus que falam sobre assuntos similares são estes:
1 – A universidade se especializou demais para um mundo de inteligência artificial
2 – A porta de entrada do emprego está mudando
3 – Emprego em TIC desacelera no Brasil, mas Recife e Pernambuco mantêm crescimento de dois dígitos