A segunda fase da inteligência artificial não é só uma evolução do ChatGPT ou das LLMs. É o momento em que a IA deixa de ser uma ferramenta de apoio e começa a fazer sozinha etapas que antes ocupavam parte do dia de uma pessoa: atendimento inicial, triagem, agendamento, relatórios, análise de dados, organização de documentos, prospecção e tarefas administrativas.
Antes, ela ajudava o profissional a produzir mais. Agora, começa a assumir partes da operação.
O impacto social não deve acontecer como nos filmes, com robôs tomando o lugar das pessoas de uma hora para outra. A mudança tende a ser mais silenciosa. Um banco automatiza o primeiro atendimento. Uma seguradora usa IA para analisar pedidos simples. Uma clínica agenda consultas automaticamente. Uma empresa de turismo responde clientes em vários idiomas. Um escritório contábil organiza documentos sem depender de tanta digitação manual.
Aos poucos, partes do trabalho vão saindo da rotina humana.
Na Europa, esse movimento já aparece nos números. Segundo dados do Eurostat, 20% das empresas da União Europeia com 10 ou mais funcionários usavam tecnologias de inteligência artificial em 2025. Em 2024, eram 13,5%. Em 2023, 8%. Entre grandes empresas, o uso chegou a 55,03%.
Esse dado importa porque as grandes empresas costumam puxar padrões de gestão. O que hoje começa em bancos, seguradoras, indústrias, escritórios e plataformas digitais tende a chegar também às médias e pequenas empresas nos próximos anos.
O risco maior recai sobre trabalhadores menos qualificados e cargos de entrada. Muitos desses empregos são formados justamente por tarefas simples, repetitivas e operacionais. É nelas que o jovem aprende a trabalhar, que o assistente entende a rotina da empresa e que o analista júnior ganha repertório.
O problema não é a tecnologia fazer uma tarefa. O problema é quando aquela tarefa era justamente o começo da carreira de alguém.
Se a IA passa a fazer essas etapas, o mercado pode eliminar os primeiros degraus da formação profissional.
Mesmo dentro da Europa, a diferença de preparo digital é grande. A Reuters mostrou que, na Romênia, apenas 28% da população tinha habilidades digitais básicas, contra uma média de 54% na União Europeia. O dado não deve ser lido como um problema isolado de um país, mas como sinal de uma desigualdade digital mais ampla: se a automação avança mais rápido do que a capacitação, parte da população fica para trás.
Ao mesmo tempo, profissionais mais preparados tendem a ganhar produtividade e valor. Quem souber supervisionar sistemas, interpretar dados, redesenhar processos e tomar decisões continuará relevante. Quem depender apenas da execução repetitiva ficará mais vulnerável.
A discussão, portanto, não é só tecnológica. É social, educacional e econômica. A segunda fase da IA pode tornar empresas mais eficientes, mas também pode ampliar desigualdades se governos, escolas e empresas não criarem caminhos rápidos de requalificação profissional.
A questão não é apenas se haverá emprego. A questão é que tipo de emprego restará para quem não conseguir acompanhar essa mudança.
O emprego talvez não desapareça de uma vez. Mas pode ser desmontado em silêncio, tarefa por tarefa. ■
André Aguiar
Especialista em Marketing, Escritor, Professor, Palestrante e Referência em Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios; Licenciatura em Matemática, MBA em Marketing Digital e Analista de Sistemas
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