Entre Oportunidades, Riscos e a Necessidade de Governança

Relatórios recentes mostram a velocidade com que a Inteligência Artificial (IA) está reconfigurando o mercado de trabalho global. Segundo o PwC 2025 Global AI Jobs Barometer, setores mais expostos à automação registraram aumento de produtividade de 27% entre 2018 e 2024, e profissionais com habilidades em IA receberam um prêmio salarial de 56% em 2024. Paralelamente, reportagens recentes apontam que empresas têm reduzido equipes sob o discurso de “reestruturação”, mas motivadas principalmente pela adoção de sistemas automatizados. Esses dados revelam um momento de transformação profunda, e contraditória, que também afeta de forma intensa o contexto brasileiro.

1. Impactos positivos e negativos da IA no mercado de trabalho local

No Brasil, especialmente nos grandes centros urbanos como São Paulo, Curitiba e Belo Horizonte, a adoção corporativa de IA vem crescendo de forma acelerada. No lado positivo, observa-se uma ampliação da produtividade em setores como saúde, financeiro, logística e atendimento ao cliente. Sistemas de automação reduzem tarefas manuais repetitivas, permitem análises mais rápidas e aumentam a precisão em decisões operacionais. Pequenas e médias empresas, que antes tinham limitações de mão de obra, agora conseguem competir utilizando ferramentas acessíveis de automação e análise de dados.

Entretanto, os efeitos negativos também são perceptíveis. Empresas têm promovido cortes de equipes operacionais e administrativas sem admitir publicamente o impacto da automação nessas decisões, o que gera subnotificação do desemprego estrutural causado pela IA. Além disso, há um fenômeno crescente nas redes sociais: influenciadores promovem cursos e promessas de ascensão profissional via IA, embora muitos não tenham expertise técnica, reproduzindo tutoriais genéricos e ferramentas de automação básicas. Isso cria uma falsa impressão de domínio tecnológico e contribui para expectativas desalinhadas no mercado de trabalho local.

Outro ponto crítico é o surgimento acelerado de cargos como low-code developer, engenheiro de soluções IA ou IA specialist. Embora importantes, muitas dessas posições vêm sendo ocupadas por profissionais sem base matemática, estatística ou fundamentos de computação, não por incapacidade, mas pela pressa das empresas em demonstrar “aderência ao tema IA” dentro de uma bolha corporativa que teme ficar para trás. Esse desalinhamento cria riscos elevados de implementação, manutenção e segurança.

2. IA, carreira e competências essenciais para os próximos anos

Para profissionais da área de tecnologia, negócios e governança, a IA traz tanto oportunidades quanto vulnerabilidades. Se, por um lado, a automação amplia a capacidade de atuação, por outro, exige atualização constante e visão crítica sobre segurança, riscos, viabilidade técnica e ética.

Nos próximos anos, profissionais que desejam se manter competitivos precisarão desenvolver as seguintes competências:

1. Governança e segurança aplicada à IA.
2. Com a rápida adoção de modelos generativos e sistemas autônomos, cresce o risco de vulnerabilidades invisíveis. Uma IA mal configurada pode interferir diretamente no núcleo do negócio, criando brechas para ataques avançados, especialmente prompt injection, manipulação de agentes, vazamento de dados sensíveis e engenharia adversarial.
3. Alfabetização em IA (IA Literacy)
4. Entender minimamente como modelos funcionam, suas limitações, vieses, riscos e mecanismos de decisão, mesmo sem necessariamente ser um cientista de dados.
5. Pensamento crítico e avaliação de riscos
6. Em um ambiente onde algoritmos não possuem rastreabilidade completa (black-box), a tomada de decisão humana torna-se ainda mais relevante.
7. Capacidade de integração entre sistemas e IA
8. Saber conectar APIs, fluxos de dados, ferramentas low-code e serviços de nuvem será cada vez mais fundamental.
9. Cibersegurança ofensiva e defensiva aplicada à IA
10. A evolução da IA traz uma nova geração de ataques, incluindo falsificações hiper-realistas, manipulação de vídeos, infiltração em pipelines de desenvolvimento e ataques a modelos de linguagem.

3. Exemplos concretos na localidade e na profissão

No cenário brasileiro recente, diversos exemplos mostram como a IA já cria desafios reais:

• Casos de vídeos e imagens gerados por IA enganando o público: recentemente, circulou a suspeita sobre um lance decisivo em um jogo de futebol brasileiro, no qual se discutiu se o vídeo analisado pelo VAR havia sido realmente filmado ou gerado por IA, um alerta grave sobre a dificuldade crescente de validar evidências audiovisuais.
• Empresas brasileiras adotando IA sem investir adequadamente em segurança: muitos negócios correm para implementar chatbots, automações e modelos generativos internos, mas deixam em segundo plano a governança, expondo dados sensíveis e decisões críticas sem políticas adequadas de proteção.
• Profissionais sendo substituídos por fluxos automatizados, especialmente em atendimento, análise de documentos e tarefas administrativas repetitivas, enquanto novos cargos “especializados” em IA surgem sem critérios sólidos de formação.
• Proliferação de cursos e promessas de enriquecimento com IA no Instagram e YouTube, reforçando a ideia de que qualquer pessoa pode se tornar especialista apenas utilizando ferramentas prontas, o que distorce o mercado e cria uma bolha de expectativas irreais.

Esses exemplos evidenciam que o desafio não é apenas tecnológico: é social, institucional e ético. O uso de IA não é negativo por si só, pelo contrário, representa uma das maiores oportunidades da história recente, mas exige debates maduros sobre segurança, diretrizes claras de governança e formação sólida dos profissionais envolvidos. Sem isso, a velocidade da transformação tende a superar a capacidade de controle das organizações, ampliando riscos corporativos, sociais e econômicos.

Conclusão

A IA já está transformando o mercado de trabalho brasileiro, trazendo ganhos significativos de produtividade e criando novas oportunidades profissionais. Porém, essa revolução ocorre de forma desigual e acelerada, expondo vulnerabilidades críticas: falta de governança, implementação sem fundamentos técnicos, desinformação propagada por influenciadores e riscos crescentes de ataques e falsificações digitais. Para navegar esse cenário, profissionais precisam desenvolver competências que unam tecnologia, segurança, pensamento crítico e ética. O futuro do trabalho dependerá menos da tecnologia em si e mais da capacidade humana de compreendê-la, regulá-la e aplicá-la com responsabilidade.

Referencias:

SANTOS, M.; ALMEIDA, R. Automação, desemprego estrutural e os desafios da inteligência artificial no Brasil. Revista Brasileira de Estudos do Trabalho, São Paulo, v. 21, n. 2, p. 45–62, 2024.

MATOS, F. Impactos da IA generativa na segurança cibernética e na confiabilidade de evidências digitais. Journal of Technology & Society, Rio de Janeiro, v. 18, n. 1, p. 12–27, 2025.

Observação: Este texto foi produzido como atividade da matéria de Inteligência Artificial e Sociedade, do curso de Segurança da Informação na USJT.

Autor: Pedro Luiz Costa