O primeiro relatório, sobre impactos quantitativos, mapeou 138 publicações sobre IA e mercado de trabalho. Dessas, 74 se arriscam a dizer algo sobre a direção ou o tamanho do efeito em empregos e salários. Setenta por cento delas são o que os autores chamam de “evidência potencial”: índices de exposição, simulações, projeções do que a IA poderia fazer. Só 30% medem o que a IA de fato fez.
E a faixa de estimativas é tão larga que cabe qualquer manchete que eu quisesse dar nessa coluna: impacto de −20% a +25% no emprego, de −34% a +40% nos salários. A conclusão dos autores é que escolher um número nesse intervalo diz mais sobre quem escolhe do que sobre a evidência em si.
Sobram dois achados com algum consenso, e ambos são modestos. O efeito agregado sobre emprego e produtividade, até aqui, é discreto. E a contratação na base da pirâmide desacelerou em algumas economias desenvolvidas. Nos Estados Unidos, trabalhadores de 22 a 25 anos nas ocupações mais expostas perderam terreno frente aos colegas mais velhos, em uma diferença que foi de 13% para 19% entre versões do mesmo estudo.
Mas nem isso é seguro atribuir à IA. O mercado de trabalho dos anos 2020 anda fraco por motivos que nada têm a ver com modelos de linguagem, como a pandemia e seus ainda sentidos impactos econômicos. Jovens sempre sofrem primeiro quando a economia esfria.
A neblina fica mais espessa quando se olha para fora do Atlântico Norte. Das 22 pesquisas com evidência real, apenas três incluem algum país em desenvolvimento, e nenhuma é dedicada a eles. O trabalho informal, que ocupa cerca de 60% dos trabalhadores do Sul Global, aparece em 9% das publicações. É aqui que a discussão europeia sobre “job quality” ganha um sotaque diferente.
Porque o segundo relatório, sobre a qualidade do trabalho, traz uma preocupação legítima e que é sentida em todos os lugares do mundo: trabalho não é só salário, é identidade, relação, senso de valor. Ele propõe quinze dimensões para medir o impacto da IA e encontra um padrão que se repete.