Agentes de IA (ou agentes inteligentes) são sistemas computacionais capazes de perceber o ambiente ao seu redor, tomar decisões com base nessas percepções e agir de forma autônoma para atingir determinados objetivos. Como exemplos, temos os chatbots avançados que respondem automaticamente a perguntas (como o ChatGPT), assistentes virtuais, o Microsoft Copilot (um agente de IA integrado aos aplicativos do Microsoft 365), os robôs industriais, carros autônomos e drones capazes de navegar sem intervenção humana.

 

Pelo lado das oportunidades ou riscos positivos, os agentes de IA têm o potencial de elevar a produtividade e melhorar a qualidade dos empregos. Também podem aumentar a segurança no trabalho assumindo tarefas perigosas.

 

Apesar dos benefícios, a automação por agentes de IA tende a substituir funções humanas — especialmente aquelas rotineiras ou baseadas em regras — levando ao desemprego estrutural em diversos setores. Operadores de call centers, operadores logísticos, analistas financeiros e assistentes administrativos são funções diretamente ameaçadas. Porém, a substituição total de empregos é limitada Há estudos da OIT que sugerem que a IA generativa tem maior probabilidade de complementar empregos do que substituí-los completamente. Em muitos casos, são tarefas específicas (e não o emprego como um todo) que podem ser automatizadas. Isso sugere uma transformação dos empregos pela IA e seus agentes, e não sua eliminação.

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Ainda assim, o risco para a força de trabalho é real, pois muitos setores implementam IA sem qualquer tipo de planejamento para recapacitação (reskilling) da força de trabalho.  Ainda que a IA não elimine todo o trabalho, e apenas mude a sua natureza, as tarefas cognitivas complementadas por IA exigem nova formação contínua. A transição sem proteção social pode gerar impactos sociais severos e deixar milhões de pessoas desempregadas sem alternativa imediata de reinserção. Por exemplo, motoristas de caminhão já estão ameaçados por veículos autônomos, mas ainda não há políticas públicas consistentes para a sua reconversão profissional.

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Além do risco de deslocamento muito rápido de mão-de-obra, existe preocupação com o aumento da desigualdade social. 

Afinal de contas, quem detém capital e tecnologia tende a se beneficiar desproporcionalmente da automação, enquanto trabalhadores com menor qualificação ficam vulneráveis, ampliando o fosso entre ricos e pobres. O relatório da OCDE (2023) alerta que a automação pode aprofundar desigualdades, especialmente em países com pouca rede de proteção social, e que o impacto seria maior sobre as mulheres.

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Há ainda outros riscos mais sofisticados:

• Na medida em que empresas passam a depender cada vez mais da IA para seus processos-chave, há risco de dependência tecnológica, fragilidade em falhas sistêmicas e precarização de vínculos de trabalho (subcontratação via plataformas).

• O excesso de "importância" da IA no ambiente corporativo ("a IA é melhor do que você nesta tarefa") pode gerar alienação e insatisfação no trabalho. 

• Com agentes de IA assumindo funções cognitivas (como escrever textos, fazer diagnósticos ou tomar decisões estratégicas), há risco de atrofia das capacidades humanas nessas áreas. Com o tempo, as pessoas podem deixar de desenvolver pensamento crítico ou habilidades analíticas por confiarem cegamente nas sugestões da IA.​

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Há também riscos dos agentes de IA não diretamente relacionados ao impacto no mercado de trabalho, como o vazamento de dados confidenciais e seu uso em ataques cibernéticos. Mas aqui vamos focar nos impactos positivos e negativos dos agentes no mercado de trabalho. Vejamos os dois lados da moeda.

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Aumento de produtividade e eficiência - Agentes de IA podem operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem pausas. Eles realizam tarefas repetitivas, demoradas ou baseadas em regras com mais rapidez e menor taxa de erro que humanos. Por exemplo, o atendimento ao cliente com chatbots inteligentes que solucionam dúvidas simples automaticamente, liberando os humanos para casos mais complexos. 

O ponto neste argumento é que ele pressupõe que os humanos serão reaproveitados no trabalho para lidar com casos mais complexos. Mas será que todos terão qualificação para tal?

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Redução de custos operacionais - Ao automatizar tarefas administrativas, logísticas ou até analíticas, as empresas podem reduzir custos com pessoal, erros e retrabalho. Por exemplo, agentes autônomos de IA que monitoram sistemas de TI podem prevenir falhas antes que causem prejuízos.

Podemos concordar que agentes de IA reduzem custos operacionais. Mas em que medida a redução nos custos será revertida em favor dos trabalhadores?

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Democratização de conhecimento especializado - Agentes de IA podem incorporar conhecimento técnico avançado e disponibilizá-lo a não-especialistas, facilitando o acesso a diagnósticos, análises e conselhos estratégicos. Por exemplo, agentes podem auxiliar médicos em áreas remotas com sugestões de diagnóstico baseadas em evidências clínicas.

Utilizar a IA para alavancar o conhecimento humano parece muito bom, desde que a decisão final sobre um diagnóstico continue sendo do médico (ou do juiz humano etc.), dado que a IA não está livre de vieses (discriminação) e outros tipos de riscos. É perigoso colocar a IA em um pedestal e desvalorizar especialistas humanos (a IA foi criada por humanos). Um outro problema na "democratização do conhecimento" é que qualquer pessoa com acesso ao ChatGPT poderá se intitular "Consultor" em qualquer tipo de assunto, sem que tenha as qualificações necessárias.

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Personalização em escala - Agentes autônomos conseguem adaptar suas respostas ou serviços às preferências e comportamentos de cada cliente, o que melhora a experiência do usuário e fideliza consumidores. Como exemplo temos os sistemas de recomendação da NETFLIX e da Amazon, que aprendem os gostos do usuário e oferecem sugestões individualizadas.

É fato que os agentes de IA podem tornar as experiências dos usuários mais agradáveis e produtivas, minimizando sugestões de produtos e serviços ou propagandas incompatíveis com seus os interesses. Isso é bem-vindo, mas para aprender sobre os nossos interesses a IA coleta uma quantidade colossal de dados sobre nossos hábitos, em muitos casos violando a nossa privacidade sem nosso conhecimento ou consentimento consciente.

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Agilidade em ambientes dinâmicos - Em setores como logística, finanças ou cibersegurança, agentes autônomos conseguem reagir rapidamente a mudanças em tempo real, algo difícil para processos manuais. Por exemplo, agentes de IA que otimizam rotas de entrega com base em trânsito, clima e horários de clientes.

O ponto neste argumento é que os agentes de IA permitem responder rapidamente a mudanças em cenários, em função de sua capacidade de analisar rapidamente uma enorme quantidade de dados. Isso é bom, mas é difícil saber em que medida a redução de custos e maior eficiência operacional será revertida em favor dos funcionários que até pouco tempo eram resposnsáveis pelos "processos manuais". Eles serão capacitados para executar outras funções ou serão demitidos?

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A Tabela seguinte consolida pontos positivos e negativos dos agentes de IA no mercado de trabalho. Dados gerados com apoio de IA Generativa. ​