Previsão do Impacto da IA no Emprego
O gráfico apresentado, intitulado Previsão do Impacto da IA no Emprego, ilustra a tendência global de empregos criados versus empregos perdidos devido à IA, de 2023 até 2030.
Principais Tendências e Conclusões
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Projeção do Total Acumulado: A previsão acompanha o impacto global no emprego (excluindo a China e a Índia) como um total acumulado.
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Período Inicial (2023–2028): Durante a maior parte da década, projeta-se que o número total de empregos perdidos (linha azul escura) exceda o número de empregos criados (linha cor-de-laranja).
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O Ponto de Interseção: A previsão indica um ponto de viragem crítico por volta de 2029, onde se espera que o total acumulado de empregos criados ultrapasse o de empregos perdidos.
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Perspetiva para 2030: Até ao final da década, a trajetória de criação de emprego acelera acentuadamente, atingindo um volume total superior (próximo dos 9.000.000) em comparação com o volume de empregos perdidos.
Contexto Estratégico
Esta previsão complementa outros dados de 2026, como o elevado financiamento para GenAI (+38%) e IA (+36%), sugerindo que, embora as implementações atuais possam levar à substituição de funções, o efeito económico a longo prazo projeta-se como um criador líquido de postos de trabalho.
Com base no conteúdo de David Mayer e na investigação associada, as previsões sobre o impacto da IA na força de trabalho focam-se numa transição da automação simples para mudanças estruturais profundas:
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O Paradoxo da Produtividade: Embora a IA esteja a ser financiada principalmente para ganhos de produtividade, Mayer observa que os líderes devem ir além do “fazer as coisas mais depressa" para passar a “fazer as coisas de forma diferente", evitando assim uma perda líquida de valor competitivo.
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Substituição de Tarefas vs. Empregos: O impacto é previsto não como o desaparecimento total de funções, mas como a automação agressiva de tarefas específicas, exigindo que os colaboradores transitem para raciocínios de “ordem superior" e supervisão estratégica.
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O Fosso de Competências (Skills Gap): Uma previsão crítica é o alargamento do fosso entre as capacidades atuais da força de trabalho e os requisitos de um modelo de negócio integrado com IA, tornando a engenharia cultural e a requalificação (upskilling) os principais desafios da liderança.
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Medo e Ansiedade: A mudança estrutural já se reflete em níveis elevados de preocupação profissional, particularmente em funções criativas e administrativas, onde a ameaça percecionada de substituição é maior.
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A Necessidade de “Human-in-the-Loop": A previsão sugere que o julgamento humano continua a ser o “filtro crítico" para os resultados da IA, o que significa que as funções mais seguras serão aquelas que conseguirem “orientar" e validar eficazmente o trabalho gerado por IA.