Estudo do MIT aponta que IA pode substituir 11,7% da força de trabalho dos EUA, impactando US$ 1,2 trilhão em salários

Um levantamento realizado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) concluiu que sistemas de inteligência artificial já dispõem de recursos técnicos para executar tarefas associadas a 11,7% dos postos de trabalho nos Estados Unidos, o que equivale a aproximadamente US$ 1,2 trilhão em remunerações anuais. A análise, conduzida com o apoio do Oak Ridge National Laboratory (ORNL), explora não apenas ocupações tecnológicas, mas um espectro variado que inclui finanças, saúde, logística e serviços profissionais, revelando um alcance amplo do potencial de automação.

Metodologia baseada no Iceberg Index

Para dimensionar a exposição da mão de obra norte-americana, os pesquisadores recorreram ao Iceberg Index, um modelo que funciona como um “gêmeo digital” da economia do país. Esse índice simula o modo como cerca de 151 milhões de trabalhadores interagem no mercado, avaliando de que forma suas habilidades poderiam ser replicadas ou complementadas por soluções de IA atualmente disponíveis.

A construção do Iceberg Index incorpora 32 mil habilidades distribuídas em 923 ocupações. Cada habilidade é examinada em relação à maturidade dos sistemas de inteligência artificial existentes, permitindo estimar quais tarefas já são passíveis de automação e quais permanecem dependentes de intervenção humana. Com base nesse cruzamento, o estudo delimita o percentual de funções suscetíveis a substituição total ou parcial, chegando ao patamar de 11,7% do total de empregos.

Principais conclusões do levantamento

O relatório indica que a exposição de US$ 1,2 trilhão não se concentra apenas em áreas ligadas à tecnologia da informação. Apenas 2,2% desse montante — algo em torno de US$ 211 bilhões — corresponde a cargos explicitamente tecnológicos, como desenvolvimento de software ou manutenção de infraestrutura de TI. O restante dos salários em risco está associado a rotinas menos visíveis, muitas vezes negligenciadas em previsões tradicionais sobre automação.

Entre os exemplos de tarefas abarcadas pelo estudo estão processos administrativos rotineiros, verificação de documentos, organização de planilhas financeiras e acompanhamento logístico de remessas. Embora sejam atividades que exigem precisão, elas se mostram cada vez mais compatíveis com algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e ferramentas de automação de processos robóticos.

Setores mais vulneráveis à automação

De acordo com a equipe responsável, as rotinas administrativas e operacionais concentram a maior fatia de exposição. Funções de recursos humanos, finanças e logística figuram entre as mais suscetíveis, uma vez que dependem de grande volume de procedimentos repetitivos que já podem ser executados por sistemas de IA sem perda de qualidade.

No caso de departamentos de RH, por exemplo, algoritmos já conseguem triar currículos, agendar entrevistas e realizar análises preliminares de perfil. Em finanças, softwares baseados em inteligência artificial oferecem conciliações automatizadas, projeções de fluxo de caixa e detecção de anomalias contábeis. Na logística, plataformas inteligentes otimizam rotas, preveem demandas e gerenciam estoques em tempo real. A soma dessas soluções contribui para reduzir a necessidade de intervenção humana em etapas consideradas padronizadas.

Distribuição geográfica do risco

As simulações demonstram que a exposição à automação não se restringe a polos tecnológicos tradicionais. Todos os 50 estados norte-americanos apresentam algum grau de vulnerabilidade, incluindo regiões rurais que raramente figuram no centro do debate sobre inteligência artificial. Isso ocorre porque as tarefas visadas pela automação estão presentes em praticamente qualquer cadeia produtiva, independentemente da concentração de empresas de tecnologia.

Tennessee, Utah e Carolina do Norte aplicaram dados estaduais ao Iceberg Index para calibrar análises locais. Cada uma dessas unidades federativas validou o modelo com informações próprias, de modo a identificar ocupações críticas, potenciais lacunas de qualificação e impactos nas economias regionais.

Planos estaduais fundamentados no Iceberg Index

Tennessee foi o primeiro a inserir os resultados do índice em seu plano formal de força de trabalho voltado para IA. O documento estabelece metas de curto e médio prazo para adaptação de currículos educacionais e programas de reciclagem profissional.

Utah segue caminho semelhante e prepara um relatório detalhado com medidas de capacitação, direcionando verbas públicas para atualização de habilidades em setores com maior exposição.

Carolina do Norte destaca a possibilidade de examinar riscos em escala granular, chegando ao nível de condados e até blocos censitários. Esse mapeamento fino permite priorizar regiões que precisem de políticas de emprego, incentivos a novos negócios ou expansão de programas de treinamento.

Diferenciação entre tarefas tecnológicas e não tecnológicas

Um ponto enfatizado pelo MIT é que a automação via IA não impacta exclusivamente postos tradicionalmente considerados “de tecnologia”. O estudo revela que a maior parte das funções expostas não exige alta qualificação digital. A capacidade de algoritmos para ler documentos, reconhecer padrões em dados e replicar procedimentos codificados amplia o alcance da automação para atividades tidas como de baixo ou médio nível de complexidade.

Ao trazer esse recorte, o Iceberg Index ajuda a esclarecer que cortes recentes em setores de TI representam apenas a “ponta do iceberg”. A metáfora reforça que há uma camada extensa de tarefas submersas, menos evidentes ao público, mas igualmente vulneráveis à substituição por sistemas inteligentes.

Aplicações do estudo para políticas públicas e empresariais

Segundo os responsáveis pelo projeto, o Iceberg Index não busca prever datas ou volumes exatos de demissões. Em vez disso, o modelo oferece um ambiente de testes para simular diferentes cenários e avaliar como mudanças tecnológicas podem afetar emprego, Produto Interno Bruto local e demanda por qualificação.

Nos casos de saúde, energia nuclear e manufatura — setores relevantes para economias estaduais como a do Tennessee —, os pesquisadores recomendam priorizar o uso de robótica e assistentes de IA para fortalecer a força de trabalho existente, e não simplesmente reduzi-la. O objetivo declarado é aumentar eficiência e segurança, ao mesmo tempo em que se preserva o conhecimento humano essencial para operações críticas.

Ferramenta orientada à capacitação

Ao possibilitar que governos explorem cenários antes de investir em programas de treinamento, o Iceberg Index oferece subsídios para alocar recursos públicos de forma mais direcionada. Políticas de capacitação podem, por exemplo, priorizar competências menos replicáveis por máquinas — como relacionamento interpessoal, pensamento crítico e resolução criativa de problemas — em contraste com tarefas suscetíveis à automação.

Empresas também se beneficiam ao integrar a análise em estratégias de planejamento. Ao identificar quais funções provavelmente serão automatizadas, organizações podem redesenhar fluxos de trabalho, realocar profissionais para atividades de maior valor agregado e antecipar necessidades de requalificação interna.

Panorama geral e próximos passos

O estudo do MIT apresenta um retrato quantitativo do impacto potencial da inteligência artificial sobre o mercado de trabalho dos Estados Unidos. Ao quantificar que 11,7% da força laboral — ou US$ 1,2 trilhão em salários — já poderia, em tese, ser assumida por sistemas de IA atuais, o relatório amplia a discussão sobre automação para além das fronteiras de empresas de tecnologia. Rotinas administrativas, setores logísticos e até regiões rurais despontam como peças centrais do debate sobre o futuro do emprego.

Com a adoção do Iceberg Index por estados como Tennessee, Utah e Carolina do Norte, a tendência é que outros entes federativos e organizações privadas passem a usar o modelo como referência. O monitoramento contínuo das habilidades afetadas e a elaboração de políticas de reciclagem profissional despontam como medidas prioritárias para mitigar riscos e, simultaneamente, aproveitar oportunidades de produtividade trazidas pela inteligência artificial.