Um estudo da FGV Ibre acaba de medir, pela primeira vez no Brasil, um efeito negativo concreto da IA generativa sobre emprego e renda. Jovens de 18 a 29 anos em funções administrativas e de suporte — exatamente o tipo de função que a maioria das empresas de médio porte tenta automatizar primeiro — têm cerca de 5% menos chance de estar empregados e sofreram queda de renda relativa de até 7%, comparando dados de 2022 (antes da popularização do ChatGPT) e de 2025. No mesmo levantamento, quase 30 milhões de trabalhadores brasileiros — 29,6% da população ocupada — já estão em ocupações com algum grau de exposição à IA generativa.
Isso muda a pergunta que uma liderança de médio porte deveria estar fazendo. Não é mais “vale a pena automatizar essa função administrativa” — a resposta a essa pergunta, no nível de tecnologia disponível hoje, já é sim na maioria dos casos. A pergunta que passa a valer dinheiro e reputação é outra: automatizar essa função significa eliminar a vaga, ou redesenhar o trabalho de quem está nela? A diferença entre as duas respostas é o que separa uma empresa que captura ganho de produtividade de uma que só transfere custo de um lugar para outro — de headcount para retrabalho, turnover e conhecimento operacional perdido.
Principais aprendizados
- O primeiro efeito negativo mensurável da IA generativa sobre emprego no Brasil já foi registrado: jovens de 18 a 29 anos em funções administrativas e de suporte têm cerca de 5% menos chance de estar empregados e sofreram queda de renda relativa de até 7% entre 2022 e 2025 (FGV Ibre, com dados da Pnad Contínua/IBGE).
- O efeito não é hipotético nem restrito a grandes empresas: quase 30 milhões de trabalhadores brasileiros — 29,6% da população ocupada — já estão em ocupações com algum grau de exposição à IA generativa.
- Automatizar uma tarefa não é sinônimo de eliminar uma posição: o ganho sustentável aparece quando a função é redesenhada (a pessoa passa a supervisionar, tratar exceção e validar critério), não quando é simplesmente cortada.
- O gargalo mais comum não é a tecnologia disponível — é a ausência de um critério prévio, processo a processo, para decidir entre automatizar, recapacitar ou manter a função como está.
- Tratar essa decisão como governança (não como corte de custo isolado) reduz tanto o risco de retrabalho quanto o de perder conhecimento operacional quando uma função é extinta sem redesenho.
O que o estudo da FGV Ibre realmente mostra sobre IA e emprego jovem no Brasil?
O estudo mede um efeito específico, não um colapso generalizado do mercado de trabalho: jovens de 18 a 29 anos ocupando funções administrativas e de suporte — as mais expostas à automação por IA generativa — apresentam, no terceiro trimestre de 2025 frente a 2022, cerca de 5% menos chance de estar empregados e queda de renda relativa de até 7%. É um recorte etário e ocupacional preciso, comparando dois momentos específicos da Pnad Contínua do IBGE, não uma extrapolação para toda a força de trabalho brasileira.
O que esse recorte confirma, com dado e não com opinião, é algo que já vínhamos discutindo em relação à governança de agentes de IA: o efeito da automação sobre estrutura de time chega antes da maioria das empresas ter um critério formal para lidar com ele. Quase 30 milhões de trabalhadores já estão em ocupações com algum grau de exposição — a decisão sobre como reagir a isso não é mais estratégica de longo prazo, é operacional e está em curso agora, inclusive em empresas de médio porte sem área de dados estruturada.
Automatizar uma função administrativa significa eliminar a vaga?
Não necessariamente — e a diferença entre os dois caminhos é onde a maior parte do valor (ou do dano) acontece. Em um projeto recente que acompanhamos, uma operação de saúde com equipe de oito pessoas dedicadas à validação cadastral tinha um ciclo de 5 a 6 dias por caso. Depois de mapear o gargalo e construir a automação com o próprio time operacional — sem contratar squad novo de tecnologia —, o ciclo caiu para até 24 horas e a operação passou a rodar com três pessoas em vez de oito.
O ponto central não é o número de pessoas que ficou. É que as três que continuaram não fazem mais o trabalho repetitivo de antes: tratam exceção, validam caso ambíguo e são o critério humano que decide o que a automação não deveria decidir sozinha. As outras cinco não desapareceram do mapa da empresa por acaso — a decisão sobre realocação, requalificação ou desligamento foi tomada de forma deliberada, com antecedência, e não como consequência de um projeto de automação que ninguém geriu. Os resultados descritos refletem o contexto, a maturidade e os processos dessa organização específica; não constituem promessa de resultado equivalente em outro ambiente. É esse desenho prévio — não a tecnologia em si — que determina se a automação de uma função administrativa vira eliminação de vaga sem plano ou redesenho de trabalho com ganho real.
Como decidir, numa empresa de médio porte, entre automatizar, recapacitar ou manter a função como está?
O critério mais confiável que temos aplicado prioriza três variáveis por processo, não por área inteira: frequência da tarefa, tempo que ela consome e volume de retrabalho que gera hoje. Processos de alta frequência, alto tempo e alto retrabalho são os primeiros candidatos à automação — e são também os que, se automatizados sem redesenho, mais rápido geram o efeito que a FGV Ibre acabou de medir: corte de posição administrativa sem plano de recolocação interna.
Na prática, isso significa decidir três coisas antes de aprovar qualquer projeto de automação de processo administrativo: quem é o dono do processo (não da ferramenta); se as pessoas hoje na função têm perfil e disposição para migrar para supervisão e tratamento de exceção; e qual o horizonte real para essa transição — semanas, não “eventualmente”. Quando essas três respostas não existem antes do piloto começar, a automação tende a virar corte de custo disfarçado de projeto de inovação, com o risco reputacional e de retenção que isso carrega. Quando existem, a mesma tecnologia pode gerar o resultado da operação de saúde citada acima: menos gente na tarefa repetitiva, mais gente decidindo o que realmente precisa de julgamento humano.
Perguntas frequentes
O estudo da FGV Ibre prova que a IA generativa está destruindo empregos no Brasil?
Não da forma ampla que a manchete sugere. O estudo mede um efeito específico — jovens de 18 a 29 anos em funções administrativas e de suporte, comparando 2022 e 2025 — e não uma retração geral do mercado de trabalho brasileiro. É a primeira medição concreta desse efeito por recorte etário e ocupacional, o que já é suficiente para tratar o risco como real e atual, não hipotético.
Minha empresa de médio porte deve pausar a automação de processos administrativos por causa desse dado?
Não — pausar não elimina o risco, só adia a decisão sem gerar preparo. O dado da FGV Ibre reforça a urgência de ter um critério de decisão por processo (automatizar, recapacitar ou manter), não de evitar a automação. Empresas que adiam essa decisão continuam expostas ao mesmo efeito, só que sem ter usado o tempo para redesenhar função nem preparar quem está nela.
Como saber se uma função administrativa deve ser automatizada, redesenhada ou mantida como está?
Avalie frequência, tempo consumido e volume de retrabalho do processo específico — não da área inteira. Processos de alta frequência e alto retrabalho são os primeiros candidatos à automação; nesses casos, defina antes do piloto se as pessoas hoje na função migram para supervisão e exceção, ou se a posição será mesmo extinta, com plano de recolocação claro em semanas, não “eventualmente”.
Recapacitar a equipe sempre é mais barato do que reduzir a função automatizada?
Nem sempre, mas costuma ser mais barato do que parece à primeira vista. O custo real de substituir uma posição inclui desligamento, perda de conhecimento operacional e nova curva de aprendizagem de quem entra — custos que raramente entram na conta simples de “quanto custa manter uma vaga”. Compare os dois custos totais, não só o salário atual da função, antes de decidir.
