Pesquisa da OCDE sobre IA no trabalho separa o que foi medido do que é medo

Um relatório de 2023 que ainda é a melhor fotografia que temos

Em 11 de julho de 2023 a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), entidade que reúne os países mais ricos do mundo e publica todo ano um retrato do mercado de trabalho global, lançou a edição do Employment Outlook dedicada à inteligência artificial. A base é uma pesquisa feita em 2022 com trabalhadores e empregadores dos setores de manufatura e finanças em sete países. Não é amostra pequena por acaso: era a primeira vez que a OCDE tentava medir, e não só estimar, o efeito da IA em quem trabalha.

Eu volto a esse relatório porque, mesmo com três anos de distância, ele continua sendo a referência mais citada quando alguém pergunta "o que a ciência diz sobre IA e emprego", e porque a pergunta que ele faz é exatamente a que todo RH precisa responder antes de montar um plano de treinamento: o que já aconteceu e o que é só receio. São coisas diferentes, e tratá-las como a mesma coisa é o erro mais comum que vejo em política de capacitação.

O que a OCDE mediu: satisfação, saúde e salário, com ressalvas

O achado mais citado do relatório é também o mais otimista: o uso de IA no trabalho, nos casos pesquisados, esteve associado a resultados positivos em satisfação no trabalho, saúde e salário. Isso não é projeção nem expectativa de analista. É resposta de gente que já usa a ferramenta no dia a dia, em manufatura e finanças, relatando o que sentiu.

Mas o mesmo levantamento registrou riscos que também foram sentidos, não imaginados: privacidade, intensificação do ritmo de trabalho e viés. A OCDE não tratou esses três pontos como rodapé. Eles aparecem como parte do mesmo conjunto de respostas que gerou os ganhos de satisfação, o que sugere uma coisa incômoda: o mesmo sistema de IA pode, ao mesmo tempo, deixar alguém mais satisfeito com o trabalho e mais exposto em privacidade ou mais cobrado em ritmo. Não é contradição, é o retrato completo.

Para quem decide o que entra no programa de treinamento, isso muda a pauta. Não adianta treinar só para o uso da ferramenta, como se o risco fosse um detalhe técnico. O treinamento precisa incluir o que fazer quando a IA aumenta a cobrança de produtividade além do razoável, e isso é conversa de gestão de pessoas, não de manual de software.

O que ainda é medo: a divisão entre presente e futuro

O ponto mais importante do relatório, na minha leitura, não é nenhum dos números acima. É a frase que a OCDE usa para resumir a pesquisa: existe uma divisão clara entre o que os trabalhadores pensam sobre o uso da IA em seus empregos hoje e o medo que eles têm do futuro. Presente e futuro não combinam nas respostas das mesmas pessoas.

Isso quer dizer que a mesma pessoa pode responder "a IA ajuda no meu trabalho" e, na pergunta seguinte, "tenho medo de perder meu emprego para a IA". As duas respostas são verdadeiras ao mesmo tempo, porque medem coisas diferentes: experiência concreta e expectativa sobre o que ainda não aconteceu.

O relatório também traz o número que mais circula fora de contexto: 27% dos empregos estão em ocupações de alto risco de automação. Mas esse percentual soma todas as tecnologias de automação, não só IA, e é uma estimativa de exposição ao risco, não um efeito já medido. Usar esse número como se fosse "27% dos empregos já foram afetados pela IA" é deturpar o próprio relatório. Quem cita esse dado em reunião de diretoria, cite com essa ressalva, ou está vendendo medo com roupa de estatística.

Por que essa distinção muda a ordem do treinamento

Se o efeito medido é positivo em satisfação, saúde e salário, mas negativo em privacidade, intensidade e viés, o treinamento de uso de IA não pode ser só "como usar a ferramenta". Ele precisa incluir:

• O que fazer quando a ferramenta aumenta o ritmo de trabalho além do combinado (a quem reportar, que limite é aceitável)
• Como identificar e reportar uso de dado pessoal que a ferramenta não deveria acessar
• O que é viés em uma ferramenta de triagem ou avaliação, e como pedir revisão quando a decisão parece injusta

E se o medo é sobre o futuro, não sobre o presente, a comunicação interna tem um trabalho que o treinamento técnico não resolve sozinho: explicar com transparência o que a empresa planeja fazer com IA nos próximos dois ou três anos, porque o vácuo de informação é o maior combustível do medo. Uma empresa que treina no uso da ferramenta mas não fala sobre o plano de médio prazo está resolvendo metade do problema que a própria OCDE descreveu.

O contra-argumento que não dá pra ignorar

A objeção mais forte contra usar esse relatório hoje é justa: os dados são de 2022, de antes da onda de IA generativa que explodiu depois do lançamento do ChatGPT (o próprio relatório já cita o ChatGPT, mas a pesquisa de campo é anterior ao boom de adoção em massa), vieram de só sete países e de apenas dois setores, manufatura e finanças, muito diferentes do comércio, da saúde ou da educação que formam boa parte do mercado brasileiro.

Eu concordo com a crítica, até certo ponto. Não dá para extrapolar "IA melhora satisfação no trabalho" para todo setor e todo país sem mais pesquisa. Mas o ponto que eu defendo não depende da extrapolação do número. Depende de um padrão estrutural que eu não vejo motivo para achar que mudou: a diferença entre o que a pessoa sente usando a ferramenta e o que ela teme sobre o futuro do próprio emprego.

Esse padrão apareceu em 2022, em setores e países específicos, mas é consistente com o que qualquer gestor de RH brasileiro relata informalmente desde que ferramentas de IA generativa chegaram ao escritório. A OCDE deu nome e método a uma coisa que o RH brasileiro já sentia sem conseguir medir.

O que isso toca da LGPD e do projeto de lei de IA

O risco de privacidade que a pesquisa registrou não é abstrato no Brasil. A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei 13.709/2018) já garante, no artigo 20, o direito de pedir revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem os interesses do titular, incluindo decisões sobre perfil profissional. Isso cobre, por exemplo, uma triagem de currículos feita só por algoritmo.

O projeto de lei que regula IA no Brasil, o PL 2338/2023, segue em tramitação no Congresso e ainda não é lei. Ele propõe reforçar justamente esse ponto para sistemas de IA considerados de alto risco, categoria em que entram ferramentas usadas em contratação e avaliação de desempenho, mas enquanto não for sancionado, a obrigação legal em vigor para decisão automatizada que afeta emprego continua sendo a da LGPD. Chamar o PL de "lei" numa política interna de RH é erro que pode custar caro na auditoria.

O que fazer na segunda-feira

Eu não escreveria uma política de IA para o RH sem responder três perguntas que o relatório da OCDE deixa na mesa:

1. Onde a decisão sobre uma pessoa passa por humano? Mapeie toda etapa de recrutamento, avaliação e promoção em que uma ferramenta de IA participa, e escreva por escrito em que ponto um humano revisa antes da decisão virar final.
2. Como o candidato ou funcionário pede revisão? O artigo 20 da LGPD dá esse direito; a empresa precisa ter um canal visível para exercê-lo, não só uma cláusula perdida em contrato.
3. O que a empresa comunica sobre o plano de IA para os próximos dois anos? Se o medo é sobre o futuro, o silêncio da liderança é o pior remédio. Uma comunicação simples, com prazos honestos, vale mais que qualquer treinamento técnico isolado.

Se o fornecedor da ferramenta de triagem ou avaliação não souber responder como ela foi testada contra viés, nem em que base de dados, essa é a pergunta que eu faria antes de qualquer contrato, porque é exatamente o risco que a OCDE registrou junto com os ganhos, e não depois deles.

Fonte: OCDE: Employment Outlook 2023, Artificial Intelligence and the Labour Market