IA e empregos o alerta de Mira Murati

O recado de Mira Murati, então CTO da OpenAI, em junho de 2024, foi direto: a IA tende a eliminar algumas funções, principalmente onde o trabalho virou tarefa padronizada, mas também deve criar novas ocupações e mudar o jeito de trabalhar em áreas como saúde, educação e clima. O ponto decisivo é a adaptação, com requalificação e regras claras para uso responsável.

Em entrevistas publicadas em 24 de junho de 2024 e repercutidas em 27 de junho de 2024, Murati afirmou que a IA deve, sim, tirar do mapa alguns cargos, inclusive em áreas criativas, e que parte dessas atividades talvez existisse mais por inércia do processo do que por necessidade real.

A avaliação dela também aponta para o outro lado da moeda: IA avançada pode acelerar pesquisa e operação em saúde, personalizar aprendizagem na educação e ajudar em soluções para mudanças climáticas. Só que esse ganho não “acontece sozinho”, exige coordenação entre empresas, governo, reguladores, mídia, sociedade civil e o público.

O que significa quando a IA elimina funções

Quando alguém diz que a IA “elimina empregos”, a tradução mais útil é: ela automatiza partes do trabalho, e algumas funções inteiras deixam de fazer sentido econômico. Isso costuma acontecer quando o cargo é um pacote de tarefas previsíveis, com baixa exigência de julgamento e alta pressão por volume.

Um jeito simples de enxergar o risco é pensar no mini modelo TRT, Tarefa, Responsabilidade e Toque humano:

• Tarefa: trabalho repetitivo, com regras claras e pouca variação, é o primeiro a ser automatizado.

• Responsabilidade: quanto maior o custo do erro, mais a IA tende a ficar como apoio, não como piloto automático.

• Toque humano: atividades que dependem de confiança, negociação, cuidado, liderança e contexto seguem mais resistentes.

Isso explica por que há risco tanto em rotinas administrativas quanto em pedaços do trabalho criativo. O alvo típico não é “criatividade” em si, e sim produção em escala, revisão básica e variações de um mesmo formato.

Onde a automação costuma bater primeiro

Na prática, a IA entra primeiro onde existe muito texto, imagem, planilha, regra e fila. É o caso de atendimento ao cliente, operações financeiras, marketing de performance, jurídico de volume e backoffice. O cargo raramente some de um dia para o outro, ele é reconfigurado: menos execução manual, mais checagem, curadoria e decisão.

Ao mesmo tempo, Murati destacou o potencial em saúde e educação, dois campos em que a promessa é aumentar acesso e personalização. Um exemplo concreto é tutoria adaptativa, com conteúdo ajustado ao ritmo do aluno, e suporte a profissionais de saúde com triagem e síntese de informação, desde que exista supervisão e responsabilidade bem definidas.

Já em clima e sustentabilidade, a tendência é a IA ser usada para otimizar consumo de energia, modelar cenários e acelerar pesquisa aplicada. O detalhe importante é que essas frentes geralmente criam trabalho “novo”, com perfis híbridos que misturam domínio do problema e capacidade de operar ferramentas.

Regra prática para medir risco e se requalificar

Como regra de decisão, vale aplicar três perguntas no próprio trabalho. Se duas ou três respostas forem “sim”, o risco de automação parcial é alto, e a requalificação precisa começar agora:

• É repetitivo? Dá para descrever o passo a passo sem muita exceção.

• É comparável? Dá para medir “certo ou errado” rápido, com exemplos e padrões.

• Está digitalizado? Os dados e os insumos já estão em sistemas, textos, áudios ou imagens acessíveis.

Exemplo prático: num e-commerce, uma pessoa de suporte que antes escrevia respostas do zero pode passar a usar IA para rascunhar mensagens e buscar soluções, enquanto concentra tempo nos casos complexos, reembolso fora de política, conflito e retenção de cliente. O cargo muda de “digitar e copiar” para “diagnosticar e decidir”, e isso pede domínio de produto, leitura de cenário e capacidade de revisão crítica.

Na requalificação, o foco costuma ser menos “aprender IA” como teoria e mais dominar três competências aplicáveis: especificar bem a demanda, validar a saída com critérios, e auditar riscos e vieses no uso real.

O papel de empresas, governo e sociedade

Murati também chamou atenção para a dimensão coletiva: desenvolver e colocar IA no mundo afeta relações de trabalho, educação, privacidade e acesso. Por isso, não é só um problema de RH ou de tecnologia, é um tema de governança e de políticas públicas, com participação de reguladores, imprensa, academia e sociedade civil.

Uma leitura de mercado ajuda a calibrar o debate: relatórios globais como o Future of Jobs Report 2025 apontam forte churn, com funções desaparecendo e outras surgindo, ao mesmo tempo. Para empresas, isso costuma virar um plano simples e objetivo:

• Mapear tarefas: separar o que pode ser automatizado do que exige julgamento e relacionamento.

• Treinar por função: capacitar por rotina real, não por curso genérico.

• Definir responsabilidade: deixar explícito quem responde por erros quando há IA no fluxo.

Para quem está no mercado, a aposta mais segura é migrar para a parte do trabalho que continua valendo mesmo com IA: entendimento do problema, decisão, validação e comunicação com impacto.

Fontes: The Indian Express e Fortune.