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A inteligência artificial pode criar para as empresas um problema que não aparece diretamente na conta de redução de custos: enfraquecer parte da escada usada para a formação de profissionais experientes.

Os dados ainda não permitem afirmar que isso acontecerá. Mas diferentes levantamentos apontam na mesma direção.

A Organização Internacional do Trabalho (OIT) mostrou que a taxa global de desemprego entre pessoas de 15 a 24 anos chegou a 12,4% em 2025, equivalente a 67 milhões de jovens.

A organização também chamou atenção para a redução de vagas de qualificação intermediária em atividades administrativas, de escritório, vendas e indústria — ocupações que historicamente funcionam como entrada para jovens recém-saídos da escola ou da universidade.

A IA adiciona pressão a esse cenário.

Segundo a OIT, 6,1% dos empregos ocupados por pessoas de 15 a 29 anos estão em áreas particularmente expostas às mudanças provocadas pela tecnologia. A própria organização ressalta, porém, que ainda existe incerteza sobre o impacto de longo prazo.

Isso não significa que 6,1% dessas vagas desaparecerão. Exposição inclui tanto substituição de tarefas quanto transformação da maneira de trabalhar.

Essa distinção é fundamental.

Um degrau da carreira desaparece

Outro estudo ajuda a enxergar o problema por um ângulo diferente.

Pesquisadores da Brookings Institution analisaram trajetórias de trabalhadores americanos sem diploma universitário de quatro anos. Mais de 15 milhões deles estão em ocupações altamente expostas à IA.

Desses, quase 11 milhões trabalham em funções classificadas como Gateway: empregos que historicamente permitem desenvolver competências e avançar posteriormente para ocupações mais bem remuneradas.

O levantamento encontrou ainda que quase metade dos caminhos entre empregos Gateway e ocupações Destination, que oferecem remuneração superior, apresenta alta exposição à IA.

O dado é dos Estados Unidos e não pode ser automaticamente transportado para o Brasil. Mas levanta uma questão que extrapola o mercado americano.

Uma vaga de entrada possui duas funções. A primeira é produzir. A segunda é ensinar.

Quando alguém prepara uma análise inicial, reúne informações, confere números ou acompanha profissionais mais experientes, não está apenas executando tarefas. Está acumulando contexto sobre clientes, processos, erros, exceções e decisões.

É parte desse trabalho que a inteligência artificial começa a conseguir executar.

Novatos são os mais vulneráveis

Um estudo liderado por economistas do Banco Inter reforça esse risco.

A pesquisa simulou cinco efeitos da IA sobre o mercado de trabalho qualificado: automação das tarefas de entrada, criação de empresas, aumento de produtividade, aceleração da obsolescência das habilidades e acúmulo de experiência.

Em todos os cenários analisados, os profissionais em início de carreira aparecem como os mais vulneráveis.

Quando os cinco efeitos são considerados conjuntamente, o prêmio salarial dos trabalhadores com ensino superior e mais experiência aumenta 4,1 pontos percentuais, enquanto o dos recém-formados sobe 3,4 pontos percentuais.

A interpretação dos pesquisadores é que a IA pode redistribuir os ganhos dentro do próprio mercado qualificado, favorecendo relativamente quem já acumulou experiência.

A preocupação aparece quando esse movimento se prolonga. Com menos demanda pelo trabalho de entrada, menos profissionais podem percorrer a trajetória necessária para chegar às posições mais experientes.

“O sênior foi júnior um dia. Ele precisa ter a trajetória para chegar em um cargo acima”, afirmou André Valério, economista sênior do Banco Inter e um dos líderes do estudo, em entrevista ao Estadão.

O risco escondido na produtividade

É aqui que aparece o paradoxo.

Se uma empresa consegue automatizar parte das tarefas de entrada, pode precisar de menos pessoas para executar o mesmo volume de trabalho. A decisão pode fazer sentido financeiramente no presente.

Mas um profissional não se torna sênior simplesmente porque passou determinado número de anos empregado. A experiência é construída pela exposição progressiva a problemas.

Por isso, a questão relevante não é somente quantas tarefas a IA automatizará. É quais oportunidades de aprendizado desaparecerão junto com elas.

Essa é uma inferência a partir dos estudos — não uma projeção comprovada de que haverá escassez de seniores em 2035.

Um relatório da Page Executive sobre tendências de talentos ajuda a mostrar o que as empresas esperam dos líderes do futuro.

Segundo o estudo, a trajetória profissional, sozinha, perde peso. Ganham importância a capacidade de aprender, tomar boas decisões e desenvolver as competências das equipes.

Há, porém, um paradoxo: se as empresas valorizam cada vez mais o julgamento, precisam preservar oportunidades para que os profissionais adquiram a experiência necessária para desenvolvê-lo.

Empresas querem profissionais prontos

Ao mesmo tempo em que tarefas de entrada mudam, cresce a expectativa sobre quem ocupa essas vagas.

Uma pesquisa da PwC com 1.004 executivos de instituições financeiras dos Estados Unidos com faturamento superior a US$ 500 milhões mostrou que 62% planejavam contratar profissionais que já chegassem com competências específicas em IA.

Outros 61% pretendiam requalificar trabalhadores que já estavam nas empresas e 57% recorreriam a fornecedores especializados.

No mesmo levantamento, 86% dos executivos disseram acreditar que, para muitos profissionais no início da carreira, treinamento em IA pode ter mais valor do que um MBA.

Além disso, 91% das empresas pesquisadas afirmaram estar aumentando a remuneração de trabalhadores com habilidades em inteligência artificial.

São números do setor financeiro americano. Ainda assim, mostram uma mudança importante na lógica da entrada.

A empresa pode passar a esperar que o profissional chegue ao primeiro emprego sabendo executar, com ajuda da IA, tarefas que antes faziam parte do próprio processo de aprendizagem dentro da organização.

Saber usar IA não significa saber decidir

Há outro limite nessa transformação.

Na pesquisa da PwC, 77% dos executivos entrevistados dizem que a maior parte dos gastos com IA ainda não produz retorno financeiro mensurável.

Ou seja: ter profissionais capazes de operar a ferramenta não resolve automaticamente o problema de descobrir onde ela gera valor.

Esse contraste aparece também no HR Monitor 2026, da McKinsey.

O levantamento ouviu mais de 5.500 profissionais e cerca de 1.300 líderes de recursos humanos em 10 países. Em média, 71% dos profissionais acreditam que a IA afetará diretamente seu trabalho e exigirá novas competências.

Mas o treinamento oferecido pelas empresas ainda não acompanha essa percepção.

Segundo o levantamento, receberam capacitação formal em IA generativa 31% dos trabalhadores pesquisados nos Estados Unidos, 25% na Europa e 49% na China.

Outros 24% dos profissionais disseram não ter recebido nenhuma hora de treinamento corporativo nos 12 meses anteriores.

O estudo aponta como relevantes competências que combinam tecnologia e capacidade humana, entre elas pensamento crítico, criatividade, colaboração, análise e aprendizado contínuo.

A ironia é que justamente essas capacidades dependem de prática, feedback e exposição a situações reais.

Economia na base, conta alta no topo

O problema se torna maior porque as empresas já enfrentam dificuldade para encontrar competências.

No Brasil, o Movimento Brasil Competitivo (MBC) estima em R$ 335 bilhões o custo associado à escassez de mão de obra qualificada.

Segundo a entidade, o valor representa o investimento adicional feito pelas empresas para capacitar trabalhadores dentro do ambiente profissional.

O levantamento citado pelo MBC também mostra uma diferença por escolaridade: o desemprego é de cerca de 3% entre pessoas com ensino superior e chega a 9% entre quem tem ensino médio incompleto.

Hoje, portanto, empresas já pagam para corrigir lacunas de qualificação.

Automatizar indiscriminadamente posições usadas para desenvolver profissionais pode criar uma nova lacuna: menos pessoas acumulando, dentro das organizações, o repertório necessário para assumir funções complexas alguns anos depois.

Novamente, os levantamentos não demonstram que esse efeito necessariamente ocorrerá.

O que eles mostram é a combinação que torna a hipótese relevante: pressão sobre empregos de entrada, maior automação de tarefas básicas e dificuldade simultânea para encontrar trabalhadores com as competências exigidas.

Cargo júnior talvez fique mais difícil

Existe outra possibilidade. Em vez de eliminar o profissional iniciante, a IA pode eliminar parte do trabalho mecânico realizado por ele. Nesse cenário, o cargo júnior continuaria existindo, mas começaria alguns degraus acima.

O profissional poderia gastar menos tempo coletando informação e mais tempo verificando se ela está correta; menos tempo produzindo uma primeira versão e mais tempo questionando premissas; menos tempo executando e mais tempo interpretando.

Isso exige, porém, que as empresas tratem desenvolvimento como parte da arquitetura do trabalho — e não apenas como consequência natural da passagem do tempo.

Um relatório da Gallup e da Workhuman mostra o tamanho dessa lacuna. Entre organizações americanas que já haviam começado a implementar IA, 47% não ofereciam oportunidades formais ou informais de treinamento.

Apenas 23% dos trabalhadores disseram ter acesso a treinamento opcional e 15%, a treinamento obrigatório.

O estudo associa o aprendizado também à formação do banco interno de talentos. “Esses benefícios ajudam as organizações a manter um fluxo contínuo de profissionais preparados”, diz o relatório. Esse “pipeline” é exatamente o ponto em discussão.

Escada corporativa pode ser redesenhada

Durante décadas, muitas carreiras seguiram uma sequência relativamente previsível.

O profissional começava executando. Depois passava a analisar. Mais tarde ganhava autonomia para decidir, coordenar pessoas e assumir riscos maiores.

A inteligência artificial pode encurtar a primeira etapa.

Isso não significa necessariamente uma carreira mais curta.

Pode significar que empresas terão de encontrar novas maneiras de produzir experiência: acompanhamento direto de profissionais seniores, participação antecipada em projetos, rotação entre áreas, simulações, revisão de decisões e programas de aprendizagem.

Há inclusive uma sinalização semelhante no relatório da Page Executive. Ao tratar da contratação futura, o estudo recomenda usar competências e experiência como fatores complementares, em vez de tratá-los como alternativas.

Também afirma que a IA deve ampliar preparação e análise, mas não substituir julgamento humano nas decisões de contratação.

Em outro recorte do levantamento, para a Europa Continental, 51% dos gestores de contratação apontam a disponibilidade limitada de candidatos com as competências necessárias como barreira para contratações baseadas em habilidades.

Comunicação e adaptabilidade aparecem com 42% cada entre as competências consideradas mais importantes para lideranças futuras; pensamento analítico tem 33%, criatividade 31%, tomada de decisão 24%, aprendizagem contínua 19% e proficiência em IA também 19%.

O dado chama atenção justamente porque proficiência em IA aparece abaixo — e não acima — de capacidades construídas ao longo da trajetória profissional.

Como formar o sênior se não houver júnior?

Essa talvez seja uma das perguntas menos discutidas na corrida pela automação.

Não existe, nos levantamentos analisados, uma projeção dizendo que faltarão profissionais seniores em 2035. Também não há dado suficiente para afirmar que os cargos juniores desaparecerão.

O que existe é uma sequência de sinais.

Empregos usados como porta de entrada estão sob pressão. A IA consegue assumir parcelas maiores do trabalho. Empresas querem candidatos que já cheguem mais preparados. Ao mesmo tempo, organizações relatam dificuldade para encontrar competências e ainda oferecem treinamento insuficiente em muitos casos.

O risco, portanto, não é apenas tecnológico.

É um problema de formação de capital humano.

Para empresas, a próxima discussão sobre produtividade pode precisar incluir uma variável que não aparece imediatamente na planilha: quantos profissionais estão sendo preparados para assumir responsabilidades maiores no futuro.

Para quem começa a carreira, dominar IA tende a ganhar peso. Mas os próprios levantamentos mostram que julgamento, adaptação, comunicação e capacidade de aprender continuam relevantes.

A máquina pode fazer uma parcela crescente do trabalho do analista júnior. O desafio será garantir que, ao automatizar essa etapa, a empresa não automatize também o caminho que transformava esse profissional no sênior de amanhã.