Empregos ’em Risco por IA’ Já Estavam em Declínio Antes do Lançamento do ChatGPT

Um novo estudo importante descobriu que os empregos em risco por IA já estavam desaparecendo antes do lançamento do ChatGPT, mas os estudantes treinados nessas habilidades acabaram com salários mais altos e contratações mais rápidas.

Uma extensa colaboração de pesquisa entre universidades dos EUA descobriu que as origens da crise dos empregos vulneráveis à IA não coincidem com o lançamento do ChatGPT no final de 2022, mas sim que os problemas começaram mais cedo no ano, por razões aparentemente não relacionadas.

Além disso, o relatório descobriu que os formandos cujos cursos universitários estavam mais “expostos à IA” estavam associados a salários mais altos no primeiro emprego e buscas de emprego mais curtas após a entrada do ChatGPT no mercado.

O novo trabalho utiliza três grandes conjuntos de dados, incluindo mais de dez milhões de perfis do LinkedIn raspados, além de registros de desemprego e reclamações de seguros. Os autores afirmam:

‘[Nossos] resultados indicam que os resultados do mercado de trabalho em deterioração em 2022-2024 para trabalhadores e graduados expostos à LLM já estavam em andamento antes da emergência em massa de aplicações de LLM. O risco de desemprego em ocupações altamente expostas aumentou a partir do início de 2022 – bem antes do ChatGPT – e na maioria das ocupações e estados, não observamos nenhuma quebra discreta coincidente com sua introdução.

‘Os trabalhadores de carreira inicial foram afetados desproporcionalmente: os graduados das turmas de 2021-2023 entraram em empregos altamente expostos a taxas mais baixas e experimentaram atrasos mais longos para o seu primeiro emprego do que as turmas anteriores, com lacunas abrindo, novamente, antes do final de 2022. Ao mesmo tempo, a educação relevante para LLM permaneceu valiosa dentro desse ambiente.’

O novo trabalho redefiniu a ascensão da IA como entrada em um mercado de trabalho já enfraquecido por pressões econômicas e setoriais mais amplas, e observou que as habilidades que complementam a IA mantiveram, e podem ter ganhado, valor de mercado.

Os autores concluem o artigo sugerindo que o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 não deve ser tratado como o terminador entre o mercado de trabalho pré-IA e o mercado de trabalho inclusivo de IA, e que uma série de circunstâncias simultâneas deve ser considerada junto com a influência emergente dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs):

‘Essas descobertas têm implicações para a pesquisa e a política. Primeiramente, elas advertiram contra tratar o lançamento do ChatGPT como um experimento natural limpo para o impacto de IA no mercado de trabalho: projetos que atribuem fraqueza no mercado de trabalho pós-2022 principalmente à LLMs arriscam confundir a difusão de IA com mudanças macroeconômicas simultâneas (exemplos possíveis incluem política monetária, demanda setorial e/ou ajuste pós-pandêmico).’

Os autores sugerem que as universidades e programas de treinamento não devem abandonar as habilidades frequentemente descritas como “vulneráveis à IA”, como escrita, codificação e síntese de informações. De acordo com os resultados obtidos no trabalho, ensinar essas habilidades de maneira que funcione ao lado da IA, com ênfase na verificação de saídas, julgamento de qualidade e uso de chatbots como ferramentas e não substitutos, pode ajudar os graduados a permanecerem competitivos em um mercado de trabalho instável.

O novo estudo é intitulado Empregos expostos à IA se deterioraram antes do ChatGPT, e vem de cinco pesquisadores afiliados a vários departamentos da Universidade de Pittsburgh, Universidade de Stanford, Universidade de Chapman e Universidade de Columbia, em conjunto com o Instituto de Economia de IA da Microsoft em Redmond e Revelio Labs em Nova York.

Método e Dados

As descobertas do artigo, observam os autores, são um contraste marcante com relatórios anteriores, incluindo um do Laboratório de Economia Digital de Stanford, bem como advertências sombrias de personalidades como o CEO da Anthropic, que advertiu em maio de 2025 que a IA ‘poderia eliminar metade de todos os empregos de nível de entrada de colarinho branco’*.

O método analítico dos autores examinou inicialmente o desemprego entre trabalhadores em ocupações mais expostas à automação impulsionada por IA, com exposição definida usando códigos de classificação de ocupações padrão (SOC) de seis dígitos, média para estimar níveis de exposição para categorias SOC mais amplas de dois dígitos.

Dados administrativos mensais foram extraídos do relatório ETA 203, compilado pela Administração de Treinamento e Emprego do Departamento de Trabalho dos EUA, detalhando a ocupação mais recente das pessoas que reclamavam seguros de desemprego contínuo.

Esses pontos de dados foram então combinados com figuras anuais de emprego por ocupação do programa Estatísticas de Emprego e Salários Ocupacionais do Bureau de Estatísticas de Trabalho, permitindo que o risco de desemprego mensal fosse estimado para cada ocupação dentro de cada estado (onde o risco foi definido como a probabilidade de que um trabalhador em uma dada ocupação reclamasse benefícios de desemprego contínuo).

Historicamente, o artigo observa, os empregos mais expostos à IA enfrentaram 20-80% menos risco de desemprego do que os papéis menos expostos, com a lacuna se ampliando durante a pandemia à medida que o trabalho remoto provou ser mais resistente. Essa vantagem começou a se deteriorar no início de 2022, e em 2023-2024, a diferença havia desaparecido em grande parte:

O risco de desemprego em empregos expostos à IA começou a subir em 2022, encerrando um longo período de relativa estabilidade. A mostra essa reversão como a lacuna entre papéis de alta e baixa exposição se estreita antes do lançamento do ChatGPT. B revela que o aumento foi concentrado no quintil mais exposto, com o risco subindo após um ponto baixo e, em seguida, nivelando. C rastreia o efeito para empregos de computador e matemática, enquanto a maioria dos outros campos permaneceu estável. O risco foi medido mensalmente em todos os estados dos EUA e média trimestral. Fonte

Como podemos ver nos gráficos acima, os autores agruparam as ocupações em quintis por “exposição à IA” e as acompanharam ao longo do tempo. Os empregos menos expostos consistentemente mostraram um risco de desemprego mais alto e uma variação sazonal mais forte, com todos os grupos atingindo o pico durante a pandemia em 2020 e atingindo um ponto baixo no início de 2022.

Depois desse ponto baixo, o risco de desemprego começou a subir nos quintis mais expostos, bem antes do lançamento do ChatGPT, e, em seguida, se estabilizou, em vez de acelerar nos meses que se seguiram.

Os empregos de computador e matemática viram o maior aumento no risco de desemprego antes do lançamento do ChatGPT, e, em seguida, se estabilizaram. A maioria dos outros papéis mostrou pouca mudança. Alguns estados, incluindo Califórnia, Washington e Alasca, viram aumentos pós-ChatGPT, mas os níveis de risco nacionais permaneceram próximos aos padrões pré-pandêmicos, indicando a influência de pressões econômicas anteriores.

Considerações de Dados

Os autores observam que, estatisticamente, o risco de desemprego revelará padrões entre os tipos de empregos, mas não capturará os resultados para grupos específicos – como recém-formados que podem não ser elegíveis para benefícios ou ter um emprego anterior para relatar. Outras pesquisas e reivindicações da indústria sugerem que os trabalhadores de carreira inicial enfrentam o maior impacto da IA, o que significa que os dados de desemprego geral podem perder aqueles mais afetados.

Para superar essa limitação, o novo estudo utilizou 10.584.980 perfis do LinkedIn fornecidos por Revelio Labs. Cada registro do conjunto de dados incluiu históricos de educação detalhados que cobriam tipo de diploma, campo de estudo, ano de formatura e universidade, ao lado de dados de carreira, como títulos de emprego (mapeados para códigos SOC de seis dígitos), empregadores, datas de início e localizações.

Os salários dos empregos foram estimados usando “um modelo de aprendizado de máquina proprietário” treinado em solicitações de visto, entradas de relatórios e anúncios de emprego públicos, incorporando tanto detalhes específicos de função quanto trajetórias de carreira individuais.

Como os salários reais não puderam ser verificados, a análise também rastreou o número de meses que os graduados levaram para começar seu primeiro emprego observado dentro de três anos após concluir seus diplomas, excluindo aqueles com nenhum emprego registrado nesse período (uma métrica que serviu como proxy para atrito no mercado de trabalho, assumindo que os graduados atualizam seus perfis quando são contratados):

Os graduados que entraram na força de trabalho após 2022 levaram mais tempo para garantir empregos expostos à LLM, mas essa declínio no desempenho do mercado de trabalho começou meses antes do lançamento do ChatGPT. Acima, A mostra que os graduados com empregos de primeira exposição alta geralmente encontraram trabalho mais rápido, até que esse padrão se reverteu pós-2022; B mostra um atraso semelhante para funções de salário alto, embora menos pronunciado; e C revela que as turmas de 2021 e 2022 entraram em empregos expostos à LLM a taxas mais baixas do que as turmas anteriores, com o desempenho ruim surgindo antes do ChatGPT. Finalmente, D mostra nenhuma mudança equivalente para empregos de baixa exposição, reforçando que o declínio antecedeu a adoção generalizada da LLM.

Os autores analisaram a duração da busca de emprego por turmas de formatura, controlando as vagas de emprego mensais por estado e setor, e levando em conta as diferenças no tipo de diploma, campo de estudo e universidade, com a exposição ao trabalho da LLM definida usando códigos SOC.

Antes do lançamento do ChatGPT, os graduados que entravam em funções altamente expostas geralmente passavam menos tempo procurando emprego do que seus pares. Para as turmas de 2023 e 2024, esse padrão se reverteu, com funções expostas levando mais tempo para serem garantidas.

Deve ser enfatizado que, embora o artigo afirme que os resultados pioraram após o ChatGPT, os dados mostram que essa declínio começou meses antes e continuou após, minando a ideia de um colapso repentino pós-ChatGPT, e minando também a atribuição da tendência descendente (em andamento) inteiramente à adoção da LLM.

Exposição Educacional

Uma preocupação central no debate sobre IA e emprego é se os estudantes devem continuar a se treinar em habilidades que os grandes modelos de linguagem possam automatizar, como escrita, codificação ou síntese. Se essas habilidades perderam valor de mercado, então os graduados mais expostos a elas devem estar se saindo pior. Para testar isso, os autores estimaram a exposição educacional a tarefas relevantes para a LLM usando perfis do LinkedIn combinados com milhões de currículos universitários, e, em seguida, rastrearam os resultados iniciais de emprego antes e após o ChatGPT:

A exposição educacional a tarefas relevantes para a LLM prevê resultados iniciais de carreira mais fortes após o ChatGPT. Os graduados pós-2022 com maior exposição a habilidades automatizáveis foram contratados mais rápido e ganharam salários mais altos, compensando parcialmente as penalidades vinculadas à alta exposição ocupacional da LLM. Todos os modelos controlam as taxas de abertura de emprego, tipo de emprego e background educacional.

Antes do advento do ChatGPT, essa exposição educacional não mostrou nenhuma ligação clara com o tempo de busca de emprego ou salário. Após o ChatGPT, parece estar associada a contratações mais rápidas e salários iniciais mais altos. Embora as funções com alta exposição à LLM tendessem a produzir resultados piores pós-ChatGPT, os graduados de programas mais alinhados com a IA foram menos afetados.

Em vez de diminuir de valor, as habilidades vistas como vulneráveis à automação parecem apoiar melhores resultados iniciais de carreira.

‘Se as LLMs fossem culpadas pelo mau desempenho dos graduados no mercado de trabalho, então esperaríamos ver que a exposição educacional indica habilidades redundantes que não adicionam valor ao procurar emprego.

‘No entanto, nossos resultados sugerem que ensinar habilidades expostas à IA produz melhores resultados para os graduados após o lançamento do ChatGPT. Essas associações são difíceis de conciliar com a visão de que a educação relevante para a LLM se tornou menos valiosa após o ChatGPT. Embora não sejam causais, elas sugerem que a preparação para a LLM é, pelo menos, compatível com melhores resultados iniciais de carreira no período pós-ChatGPT.’

Os autores concluem sugerindo que as tendências de emprego que fazem manchete ocorreram em um mercado de trabalho que já estava sendo moldado por eventos e tendências anteriores. Como está, separar a influência (sobre as tendências de emprego) do ChatGPT e da IA em geral das forças não relacionadas que começaram a recessão do mercado parece uma perspectiva impossível, como tentar remover sal de sopa.

* No entanto, uma quantidade justa de comentários atuais admite que esse tipo de profecia de desastre por fundadores investidos em IA é mais semelhante a astroturfing, com a intenção de impressionar clientes e investidores potenciais e aumentar os preços das ações.

Publicado pela primeira vez na quarta-feira, 7 de janeiro de 2026