Futuro do trabalho: IA redistribui o valor da produtividade individual para coletiva

No momento em que a Inteligência Artificial (IA) torna-se infraestrutura, a discussão sobre o futuro do trabalho se desloca do eixo simplista de “substituição de pessoas por máquinas” para a “redistribuição de valor”. Esse processo altera o que é valorizado economicamente, quais competências são bem remuneradas, como as organizações produzem resultados e qual passa a ser o papel das instituições educacionais.

Economia do desalinhamento de habilidades

No relatório “The Skills Mismatch Economy: Insights from the Wharton–Accenture Skills Index (WAsX)”, publicado pela Wharton School em parceria com a Accenture, ao contrário da narrativa dominante sobre automação, a IA está reponderando o valor das competências. O ponto de partida do estudo é claro: o mercado de trabalho está se reorganizando mais rápido do que empresas, profissionais e instituições educacionais conseguem acompanhar. Títulos de cargos deixaram de descrever como o trabalho é realizado na prática, enquanto currículos continuam enfatizando atributos amplos, como comunicação, liderança, trabalho em equipe e resolução de problemas – que se tornaram sinais “seguros”, mas pouco diferenciadores.

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Segundo o levantamento, o mercado opera hoje em um desalinhamento estrutural: trabalhadores promovem um conjunto de capacidades, enquanto empregadores remuneram outro. Esse gap se amplia à medida que a IA acelera a transição de um mercado baseado em cargos para uma economia baseada em habilidades.

Desde o lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, a demanda por habilidades expostas à automação por IA Generativa passou a apresentar mudanças mensuráveis. Há queda consistente na procura por escrita, análise rotineira e partes do desenvolvimento de software, atividades estruturadas e altamente padronizáveis. Em contrapartida, cresce a demanda por julgamento, coordenação, liderança de execução, gestão operacional e competências regulatórias.

A conclusão do estudo é que a IA está redistribuindo valor econômico ao longo do espectro de habilidades. O que perde relevância são atividades facilmente escaláveis por máquinas; o que ganha valor são competências ligadas a contexto, responsabilidade, decisão e execução no mundo real.

Para tornar esse fenômeno mensurável, Wharton e Accenture criaram o Wharton–Accenture Skills Index (WAsX), um índice empírico recorrente que cruza dados de mais de 150 milhões de perfis profissionais e 100 milhões de vagas de emprego nos Estados Unidos desde 2022, coletados pela Lightcast e calibrados com dados oficiais do Bureau of Labor Statistics (BLS). A metodologia permite identificar quais habilidades estão em excesso ou em escassez, quais impactam salários de forma material e como a IA vem alterando a demanda ao longo do tempo.

Na análise da Wharton e da Accenture, o que se percebe é que as habilidades mais frequentemente destacadas nos currículos são justamente as mais superofertadas. Comunicação, liderança genérica e pensamento estratégico aparecem em excesso nos perfis, mas têm baixo poder de diferenciação econômica. Em contraste, competências como profundidade técnica, métodos científicos, precisão analítica, execução digital, gestão operacional e conformidade regulatória aparecem consistentemente em déficit e são as que mais influenciam os salários.

Para profissionais, os insights apontam para uma necessidade de repensar a carreira como um portfólio de habilidades economicamente escassas, não como uma sequência de cargos. Para empresas, implica decompor funções em tarefas, redesenhar papéis combinando humanos e IA e alinhar remuneração à real economia das competências. Para universidades e escolas de negócios, o estudo alerta que currículos excessivamente generalistas reduzem a empregabilidade dos formandos em um mercado cada vez mais orientado a habilidades concretas.

Da produtividade individual à produtividade coletiva

Os insights levantados pela Wharton e Accenture dialogam com o “Microsoft New Future of Work Report 2025”, que mostra uma inflexão importante no debate sobre ganhos de produtividade. Após anos destacando os benefícios da IA para o desempenho individual, o relatório aponta que o próximo salto vem da produtividade coletiva, ou seja, da capacidade de equipes, organizações e comunidades trabalharem melhor juntas com a IA integrada aos fluxos de trabalho.

A adoção organizacional da IA depende, porém, tanto dos trabalhadores quanto da liderança. Estudos anteriores mostram que funcionários tendem a resistir a soluções impostas de cima para baixo (o bom e velho “top-down”), principalmente quando a IA é percebida como “ferramenta de vigilância” (bossware, alguém?) ou mera eficiência, em detrimento da qualidade e da criatividade do trabalho. Essa resistência tem sido um dos principais fatores de fracasso de pilotos de IA em empresas.

Por outro lado, organizações que criam ambientes psicológicos seguros, incentivam a experimentação e permitem que os próprios funcionários adaptem e compartilhem usos da IA apresentam taxas mais altas de adoção e melhores resultados. O relatório cita evidências históricas e contemporâneas de que envolver trabalhadores no design da tecnologia aumenta produtividade, satisfação e desenvolvimento de competências. Em outras palavras, a IA gera mais valor quando é construída como infraestrutura colaborativa, e não como ferramenta individual isolada. Isso reforça a transição do ganho individual para o desempenho coletivo como principal fronteira de impacto.

Human Performance Reset: o trabalho em 2026

A próxima fase do trabalho não será definida apenas por automação ou eficiência, mas por uma redefinição do desempenho humano em ambientes híbridos, digitais e mediados por IA. Entre as tendências destacadas pelo relatório “The World of Work in 2026 – 20 Workplace Trends for 2026”, da Worktech Academy, estão a valorização da energia cognitiva, do foco profundo e da capacidade de adaptação contínua; o redesenho de espaços físicos e digitais para sustentar colaboração de alta qualidade; e a transição de métricas tradicionais de produtividade para indicadores mais holísticos, que combinam desempenho, bem-estar e significado do trabalho.

O valor humano migra para julgamento, com senso, criatividade e dar sentido ao que se faz (sensemaking), como já reforçaram outros relatórios. Considerando que a IA gera infinitas alternativas, volume deixa de ser métrica de valor. Da mesma forma, soft skills passam a ser tratadas como capacidade organizacional, não mais como traço individual. 

Uma das tendências mais interessantes que o estudo apresenta é da Bioperformance. Trata-se de projetar o desempenho humano sob a ótica de infraestrutura estratégica, não como bem-estar periférico. Integrando insights de Neurociência, Medicina, Ergonomia e Ciência do Desempenho, e de olho no envelhecimento da população, o estudo indica que as organizações devem redesenhar sua estrutura e abordagem para contar com carreiras longas e não-lineares. 

Em um cenário de aceleração tecnológica, os três estudos indicam que a IA está reconfigurando o trabalho não como um evento pontual, mas como uma mudança estrutural. O valor se desloca de tarefas rotineiras para competências escassas; da performance individual para a coletiva; de modelos organizacionais rígidos para sistemas mais adaptativos e centrados no humano. Para os profissionais, o desafio é abandonar narrativas genéricas de carreira e investir em habilidades que tenham valor econômico real em contextos específicos. Para empresas, a prioridade deixa de ser apenas “adotar IA” e passa a ser redesenhar o trabalho com as pessoas no centro. Para instituições educacionais, o recado é inequívoco: formar para o mercado do passado amplia o desalinhamento; formar para habilidades escassas é uma estratégia de sobrevivência.

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