A qualquer momento, a tecnologia tem dois efeitos no emprego: substitui os empregos tradicionais e cria novas linhas de trabalho. As máquinas substituem os agricultores, mas permitem, por exemplo, a existência de engenheiros aeronáuticos. Então, se a tecnologia cria novos empregos, quem os fica? Quão bem eles pagam? Por quanto tempo os novos empregos permanecem novos, antes de se tornarem apenas mais uma tarefa comum que qualquer trabalhador pode realizar?
Um novo estudo sobre o emprego nos EUA, liderado pelo economista do trabalho do MIT, David Autor, lança luz sobre todas estas questões. Nos EUA do pós-guerra, como Autor e os seus colegas mostram detalhadamente, as novas formas de trabalho tendem a beneficiar mais os licenciados com menos de 30 anos do que qualquer outra pessoa.
“Nunca tínhamos visto exatamente quem está fazendo um novo trabalho”, diz Autor. “Isso é feito mais por pessoas jovens e instruídas, em ambientes urbanos.”
O estudo também contém uma visão poderosa em grande escala: muitos novos trabalhos baseados na inovação são impulsionados pela procura. A expansão da investigação e da produção apoiada pelo governo na década de 1940, em resposta à Segunda Guerra Mundial, foi responsável por uma enorme quantidade de novos trabalhos e novas formas de especialização.
“Isso quer dizer que onde quer que façamos novos investimentos, acabamos obtendo novas especializações”, diz Autor. “Se você criar uma atividade em grande escala, sempre haverá uma oportunidade para novos conhecimentos especializados que sejam relevantes para ela. Achamos que period emocionante ver isso.”
O papel, “O que torna o novo trabalho diferente de mais trabalho?” está disponível no Revisão Anual de Economia. Os autores são Autor; Caroline Chin, estudante de doutorado no Departamento de Economia do MIT; Anna M. Salomons, professora do Departamento de Economia da Universidade de Tilburg e da Escola de Economia da Universidade de Utrecht; e Bryan Seegmiller PhD ’22, professor assistente da Kellogg College of Administration da Northwestern College.
E sim, aprender sobre novos trabalhos e os tipos de trabalhadores que os obtêm pode ser relevante para a difusão da inteligência synthetic – embora, na estimativa de Autor, seja demasiado cedo para dizer como a IA irá afectar o native de trabalho.
“As pessoas estão realmente preocupadas com a possibilidade de a automação baseada em IA destruir tarefas específicas mais rapidamente”, observa Autor. “Erodir tarefas não é a mesma coisa que desgastar empregos, já que muitos trabalhos envolvem muitas tarefas. Mas todos nós estamos dizendo: de onde virá o novo trabalho? É muito importante e sabemos pouco sobre ele. Não sabemos como será, como será e quem será capaz de fazê-lo.”
“Se todos são especialistas, então ninguém é especialista”
Os quatro coautores também colaboraram num grande estudo anterior de novos trabalhos, publicado em 2024, que concluiu que cerca de seis em cada 10 empregos nos EUA entre 1940 e 2018 estavam em novas especialidades que só se tinham desenvolvido amplamente desde 1940. O novo estudo alarga essa linha de investigação ao observar com mais precisão quem preenche as novas linhas de trabalho.
Para fazer isso, os pesquisadores usaram dados do US Census Bureau de 1940 a 1950, bem como dados do Census Bureau’s American Neighborhood Survey (ACS) de 2011 a 2023. No primeiro caso, como os registros do Census Bureau se tornam totalmente públicos após cerca de 70 anos, os estudiosos poderiam examinar dados de nível particular person sobre ocupações, salários e muito mais, e poderiam rastrear os mesmos trabalhadores à medida que mudavam de emprego entre 1940 e Enumerações do Censo de 1950.
Através de um acordo de investigação colaborativa com o US Census Bureau, os autores também obtiveram acesso seguro aos registos ACS a nível pessoal. Estes dados permitiram-lhes analisar os rendimentos, a educação e outras características demográficas dos trabalhadores em novas especialidades ocupacionais – e compará-los com os trabalhadores em especialidades de longa information.
Novos trabalhos, observa Autor, estão sempre ligados a novas formas de especialização. A princípio, esta experience é escassa; com o tempo, pode se tornar mais comum. Em qualquer caso, a especialização está frequentemente associada a novas formas de tecnologia.
“É necessário dominar alguma capacidade”, diz Autor. “O que torna o trabalho valioso não é simplesmente a capacidade de fazer coisas, mas o conhecimento especializado. E isso muitas vezes diferencia o trabalho bem remunerado do trabalho mal remunerado.” Além disso, acrescenta: “Tem que ser escasso. Se todos são especialistas, então ninguém é especialista”.
Ao examinar os dados do censo, os estudiosos descobriram que, em 1950, cerca de 7 por cento dos empregados tinham empregos em tipos de trabalho que surgiram desde 1930. Mais recentemente, cerca de 18 por cento dos trabalhadores no período 2011-2023 estavam em linhas de trabalho introduzidas desde 1970. (Isso é aproximadamente a mesma porção de novos empregos por década, embora Autor não pense que esta seja uma tendência rígida e rápida.)
Nestes períodos de tempo, novos empregos surgiram com mais frequência nas zonas urbanas, com as pessoas com menos de 30 anos a beneficiarem mais do que qualquer outra categoria etária. Conseguir um emprego num novo ramo de trabalho parece ter um efeito duradouro: as pessoas empregadas num novo emprego em 1940 tinham 2,5 vezes mais probabilidade de estar num novo emprego em 1950, em comparação com a população em geral. Os diplomados universitários tinham 2,9 pontos percentuais mais probabilidade do que os diplomados do ensino secundário de se envolverem em novos empregos.
O novo trabalho também tem um prémio salarial, ou seja, melhores salários no whole do que nas formas de trabalho já existentes. No entanto, como mostra o estudo, esse prémio salarial também diminui com o tempo, à medida que a especialização específica em muitas formas de novos trabalhos se torna muito mais amplamente compreendida.
“O valor da escassez diminui”, diz Autor. “Torna-se conhecimento comum. Ele próprio é automatizado. Novos trabalhos envelhecem.”
Afinal, ressalta Autor, dirigir um carro já foi uma forma escassa de especialização. Aliás, o mesmo aconteceu com a capacidade de usar programas de processamento de texto como o WordPerfect ou o Microsoft Phrase, já na década de 1990. Depois de um tempo, porém, ser capaz de lidar com ferramentas de processamento de texto tornou-se a parte mais elementar do uso de um computador.
De volta à IA por um minuto
Estudar quem consegue novos empregos levou os estudiosos a conclusões surpreendentes sobre como novos empregos são criados. Examinando dados a nível de condado da época da Segunda Guerra Mundial, quando o governo federal apoiava novas indústrias em parcerias público-privadas em todos os EUA, o estudo mostra que os condados com novas fábricas tinham mais novos trabalhos, e que 85 a 90 por cento dos novos trabalhos de 1940 a 1950 foram orientados pela tecnologia.
Nesse sentido, havia muita inovação impulsionada pela demanda na época. Hoje, o discurso público sobre a inovação centra-se frequentemente no lado da oferta, nomeadamente, nos inovadores e empreendedores que tentam criar novos produtos. Mas o estudo mostra que o lado da procura pode influenciar significativamente a actividade inovadora.
“A tecnologia não é algo como ‘Eureka!’ onde isso simplesmente acontece”, diz Autor. “A inovação é uma atividade com propósito. E a inovação é cumulativa. Se você for longe o suficiente, terá seu próprio impulso. Mas se não o fizer, nunca chegará lá.”
O que nos traz de volta à IA, o tema em que tantas pessoas estão focadas em 2026. A IA criará bons novos empregos ou eliminará o trabalho? Bem, provavelmente depende de como o implementamos, pensa Autor. Consideremos o enorme sector dos cuidados de saúde, onde poderia haver muitos tipos de novos trabalhos impulsionados pela tecnologia, se as pessoas estivessem interessadas em criar empregos.
“Existem diferentes maneiras de usar a IA na área da saúde”, diz Autor. “Uma é apenas automatizar o trabalho das pessoas. A outra é permitir que pessoas com diferentes níveis de especialização realizem tarefas diferentes. Eu diria que a última é mais benéfica socialmente. Mas não está claro para onde o mercado irá.”
Por outro lado, talvez com a procura impulsionada pelo governo sob diversas formas, a IA poderia ser aplicada de formas que acabariam por aumentar a produtividade do sector da saúde, criando como resultado novos empregos.
“Mais de metade dos dólares em cuidados de saúde nos EUA são dólares públicos”, observa Autor. “Temos muita influência nisso, podemos levar as coisas nessa direção. Existem diferentes maneiras de usar isso.”
Esta pesquisa foi apoiada, em parte, pela Hewlett Basis, pelo Google Expertise and Society Visiting Fellows Program, pela NOMIS Basis, pela Schmidt Sciences AI2050 Fellowship, pela Smith Richardson Basis, pela James M. and Cathleen D. Stone Basis e pelo Instituut Gak.