Durante uma viagem recente ao Nordeste, tive a oportunidade de conversar com profissionais de segurança do trabalho que demonstravam grande curiosidade sobre as possibilidades da inteligência artificial na indústria. As perguntas surgiam em sequência e abordavam assuntos muito diferentes: prevenção de acidentes, análise de riscos, inspeções automatizadas, elaboração de documentos, identificação de comportamentos inseguros e apoio à decisão dos profissionais. Em comum, havia a percepção de que uma transformação importante já estava em curso, acompanhada de uma inquietação que, mais cedo ou mais tarde, aparece em praticamente toda conversa sobre tecnologia e trabalho.
Durante o almoço, uma das pessoas finalmente fez a pergunta que parecia resumir todas as demais: afinal, a inteligência artificial nos substituirá? Para responder, recorri às reflexões de Kai-Fu Lee, pesquisador, empresário e autor de AI Superpowers. Em seu livro, Lee apresenta uma matriz que ajuda a compreender por que algumas atividades são mais suscetíveis à automação, enquanto outras tendem a permanecer sob responsabilidade humana por mais tempo.
Expliquei que tarefas repetitivas, realizadas em ambientes previsíveis, baseadas em dados abundantes e orientadas por resultados claramente mensuráveis estão mais expostas. Em contrapartida, atividades que exigem destreza, adaptação a ambientes imprevisíveis, criatividade, empatia, negociação ou responsabilidade por decisões complexas oferecem maiores obstáculos à substituição integral.
A conversa ficou por algum tempo nesse campo conceitual, como frequentemente acontece quando discutimos o futuro do trabalho. No entanto, ao retornarmos do almoço, o engenheiro que nos acompanhava em uma visita técnica mostrou um equipamento que transformou aquela reflexão abstrata em algo imediatamente concreto. Era um drone autônomo, dotado de sensores e recursos de inteligência artificial, que permanecia em sua própria base e podia sair sozinho para realizar inspeções em chaminés e em outras instalações industriais. Durante a missão, capturava imagens, verificava temperaturas, identificava a presença de gases e coletava informações sobre condições que poderiam representar riscos operacionais. Ao terminar, retornava automaticamente à base.
Diante daquela demonstração, pedi ao grupo que retomasse a pergunta feita poucos minutos antes. Estávamos discutindo se a IA substituiria o ser humano em algum momento futuro, mas havia diante de nós uma tecnologia que já havia modificado o trabalho. Quantas pessoas seriam necessárias para realizar aquela inspeção pelos métodos tradicionais? Quantas delas precisariam trabalhar em altura ou permanecer próximas a fontes de calor, gases e estruturas potencialmente degradadas? Quantos equipamentos, permissões, medidas de isolamento e planos de resgate seriam mobilizados? E, com o drone, quantas pessoas continuavam diretamente expostas ao perigo?
O equipamento não anunciava o desaparecimento completo de uma profissão, mas demonstrava com clareza a substituição de um conjunto de tarefas. A coleta de imagens, temperaturas e outras informações, antes dependente do deslocamento de pessoas até o local inspecionado, passou a ser realizada por uma máquina. Ao mesmo tempo, surgiam outras necessidades: alguém precisaria planejar a missão, supervisionar o equipamento, interpretar os dados, validar os alertas, manter os sensores, identificar falhas no sistema e decidir o que fazer diante de uma anomalia. Em vez de simplesmente eliminar o trabalho, a tecnologia estava redesenhando sua divisão.
Esse episódio ajuda a compreender uma distinção fundamental: as profissões não são blocos indivisíveis, mas sim conjuntos de tarefas, competências e responsabilidades. Um profissional de segurança do trabalho não se limita a realizar inspeções. Ele observa o ambiente, interpreta normas, conversa com trabalhadores, investiga acidentes, analisa causas, negocia mudanças, orienta equipes, reconhece situações imprevistas e participa de decisões que podem afetar a integridade de muitas pessoas. Uma ferramenta de IA pode assumir ou apoiar algumas dessas atividades, sem abranger todas as dimensões da profissão. O impacto da tecnologia ocorre, portanto, primeiro sobre as tarefas e, somente depois, sobre a quantidade, a composição e o perfil das ocupações.
Essa interpretação encontra respaldo em estudos sobre automação e trabalho. O economista David Autor observa que as tecnologias substituem com maior facilidade tarefas rotineiras e codificáveis, mas também complementam capacidades humanas, como a resolução de problemas, a adaptação e a criatividade. Ao automatizar uma etapa, a tecnologia pode aumentar a produtividade e ampliar o valor das competências necessárias nas etapas restantes. Isso não significa que todo processo de automação seja socialmente positivo ou que ninguém perca sua ocupação, mas ajuda a compreender por que a substituição de tarefas não conduz automaticamente ao desaparecimento completo das profissões (American Economic Association).
A Organização Internacional do Trabalho (OIT) chegou a uma conclusão semelhante ao analisar a exposição das ocupações à inteligência artificial generativa. Em estudo publicado em 2025, a OIT estimou que um em cada quatro empregos no mundo apresenta algum grau de exposição à tecnologia.
Apesar da dimensão desse número, o resultado mais importante foi outro: como grande parte das ocupações reúne tarefas automatizáveis e tarefas que ainda dependem da participação humana, a transformação do trabalho é considerada mais provável do que sua substituição integral. A exposição também não é uniforme. Atividades administrativas e altamente digitalizadas tendem a ser mais afetadas, enquanto ocupações com forte componente físico, social ou contextual apresentam trajetórias diferentes (Organização Internacional do Trabalho).
O Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, amplia essa perspectiva ao considerar simultaneamente mudanças tecnológicas, econômicas, demográficas e ambientais. O relatório projeta a criação de 170 milhões de postos de trabalho e o deslocamento de 92 milhões de postos de trabalho até 2030, resultando em um saldo global positivo de 78 milhões de postos de trabalho.
Entretanto, esse resultado agregado não deve ser confundido com estabilidade. Os empregadores consultados estimam que 39% das competências consideradas essenciais serão modificadas nesse mesmo período. É possível, portanto, que a economia crie mais trabalho e, ao mesmo tempo, deixe para trás profissionais, empresas e regiões que não consigam acompanhar a transformação (World Economic Forum).
Na indústria, essa mudança já pode ser observada em diversas aplicações. A Siemens Energy descreve o uso de drones instalados em bases nas próprias plantas, a partir das quais são enviados para realizar inspeções frequentes. Os dados obtidos durante os voos são enviados automaticamente e analisados com o auxílio de algoritmos de inteligência artificial capazes de identificar falhas e anomalias. Segundo a empresa, além de reduzir o tempo necessário para identificar problemas, a solução permite que parte das inspeções seja realizada remotamente, o que reduz a exposição dos trabalhadores (Siemens Energy).
Na mineração, a Vale relata a uso de robôs para inspecionar o interior de equipamentos, como moinhos e britadores, evitando que empregados entrem em áreas confinadas e potencialmente perigosas. Drones também são empregados na inspeção de linhas de transmissão, no levantamento de minas e em áreas de desmonte de rochas. Em todos esses exemplos, a tecnologia assume justamente a parcela do trabalho associada à exposição física, mas mantém a necessidade de pessoas capazes de planejar a operação, compreender os dados e decidir quais intervenções deverão ser realizadas (Vale).
O mesmo fenômeno também ocorre na manutenção preditiva. Sensores associados a modelos de IA podem acompanhar continuamente vibração, pressão, temperatura ou ruído e identificar padrões que antecedem uma falha. A antiga ronda de inspeção, baseada em observações realizadas em intervalos determinados, passa a conviver com sistemas capazes de monitorar equipamentos em tempo real. O trabalho humano não desaparece, mas muda de posição: reduz-se a coleta manual e cresce a necessidade de interpretar informações, avaliar a confiabilidade dos alertas, priorizar intervenções e compreender situações que não estavam previstas nos dados utilizados para treinar o sistema.
Para a segurança do trabalho, essa transformação oferece oportunidades particularmente relevantes. Retirar uma pessoa de uma chaminé, de um espaço confinado, de uma área com gases ou de uma estrutura instável representa a aplicação concreta do princípio de eliminar ou reduzir a exposição ao perigo. Entretanto, seria um erro imaginar que a introdução da IA elimina a necessidade de gestão de riscos. Na realidade, ela remove determinados riscos e introduz outros.
Um drone pode perder comunicação, um sensor pode estar descalibrado e um algoritmo pode deixar de reconhecer uma condição crítica. A tecnologia também pode produzir falsos alarmes ou, no sentido oposto, transmitir uma perigosa sensação de segurança.
Há ainda riscos organizacionais e humanos. Sistemas utilizados para reconhecer o uso de equipamentos de proteção, controlar o acesso a determinadas áreas ou monitorar comportamentos podem contribuir para a prevenção de acidentes, mas também podem gerar vigilância excessiva, interpretações descontextualizadas e problemas relacionados à privacidade.
A OCDE reconhece que a inteligência artificial pode reduzir tarefas perigosas, cansativas e repetitivas, ao mesmo tempo em que alerta para a possibilidade de aumento da intensidade do trabalho, diminuição da autonomia e ampliação do monitoramento dos empregados quando a tecnologia é implantada sem a participação adequada das pessoas afetadas (OCDE).
Por essa razão, a adoção de IA na segurança não deveria ser tratada exclusivamente como um projeto tecnológico. É necessário estabelecer quem valida os resultados, quem pode interromper uma operação, quais decisões não devem ser delegadas, como os trabalhadores participarão da implantação e quem responderá quando houver divergência entre a indicação do sistema e a avaliação de um profissional.
Quanto mais autonomia atribuímos à máquina, maior precisa ser a clareza quanto a responsabilidade humana. A segurança pode ser auxiliada pela automação, mas não pode ser simplesmente entregue a ela.
A matriz de Kai-Fu Lee como guia para analisar o trabalho
A matriz proposta por Kai-Fu Lee oferece uma forma simples de organizar essa reflexão. Para as atividades cognitivas, o autor combina dois eixos. O primeiro considera o grau de interação social exigido. O segundo distingue tarefas baseadas em otimização e dados das que dependem de criatividade ou de estratégia.
Para as atividades físicas, Lee mantém o grau de interação social no eixo vertical, mas substitui o outro eixo. De um lado, estão os ambientes estruturados e as tarefas de baixa destreza; do outro, os ambientes imprevisíveis que exigem coordenação, adaptação e habilidade manual.
A matriz não deve ser interpretada como uma garantia de permanência ou como uma previsão definitiva. O próprio Kai-Fu Lee reconhece que o modelo simplifica ocupações compostas por tarefas muito distintas. Além disso, desde a publicação de AI Superpowers, em 2018, a IA generativa avançou em atividades criativas, linguísticas e analíticas a um ritmo maior do que muitos especialistas previam. Ainda assim, o modelo permanece valioso porque nos obriga a observar as características concretas do trabalho, em vez de classificar profissões inteiras como seguras ou ameaçadas (Kai-Fu Lee e Matt Sheehan — Hoover Institution).
Ao aplicar a matriz a uma atividade industrial, devemos verificar se o resultado pode ser facilmente medido, se a tarefa se repete de forma semelhante a cada execução, se o ambiente é previsível e se há dados suficientes para que um sistema aprenda a reconhecer padrões.
No sentido oposto, devemos identificar em que medida a atividade depende de improvisação, destreza, negociação, empatia, julgamento, responsabilidade ou adaptação a acontecimentos inéditos.
Quanto mais padronizada, repetitiva, quantificável e pouco social for a tarefa, maior tende a ser a exposição dela à automação. Quanto mais ela reunir incerteza, interação humana, criatividade e responsabilidade, mais difícil será sua substituição integral — ainda que partes do processo possam ser profundamente transformadas.
O drone que observamos em Pernambuco ocupava uma posição bastante clara nessa análise. Seguir uma rota previamente definida, capturar imagens e medir temperatura ou gases são atividades estruturadas e orientadas por dados. Por isso, podem ser transferidas para um equipamento autônomo. Interpretar uma condição inesperada, avaliar a gravidade de uma anomalia, decidir pela paralisação da operação, negociar uma intervenção e assumir responsabilidade por essa decisão pertencem a outra dimensão do trabalho. A máquina coleta e organiza sinais; o ser humano compreende as consequências.
A inteligência artificial provavelmente não chegará de uma só vez para substituir uma profissão inteira. Ela entrará gradualmente pelas tarefas: primeiro uma medição, depois uma inspeção, uma triagem, uma recomendação ou a elaboração inicial de um relatório. Com o tempo, a soma dessas mudanças poderá redesenhar funções, reduzir algumas equipes, criar especialidades e alterar o valor das competências disponíveis.
O conhecimento acumulado continuará importante, mas precisará ser combinado com a capacidade de operar, supervisionar, questionar e corrigir sistemas inteligentes.
Talvez, portanto, a pergunta feita naquele almoço deva ser reformulada. Em vez de perguntarmos apenas se a IA nos substituirá, deveríamos investigar quais partes do nosso trabalho já podem ser realizadas por máquinas, quais decisões precisam permanecer sob responsabilidade humana e o que devemos aprender para continuar relevantes nessa nova divisão de atividades.
O drone não eliminou a segurança do trabalho. Ao retirar pessoas de uma situação perigosa, ele demonstrou o potencial da tecnologia para salvar vidas. Ao mesmo tempo, tornou ainda mais valiosas a interpretação, a prudência e a responsabilidade humanas.
A cena também deixou um aviso impossível de ignorar: o futuro do trabalho não está à espera de chegar. Em algumas empresas, ele já sai sozinho de sua base, realiza a inspeção e retorna antes que a nossa discussão termine
Referências
- AUTOR, David H. Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, v. 29, n. 3, p. 3–30, 2015. DOI: 10.1257/jep.29.3.3. Disponível em: https://doi.org/10.1257/JEP.29.3.3. Acesso em: 28 set. 2026.
- LEE, Kai-Fu. AI superpowers: China, Silicon Valley, and the new world order. Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2018.
- LEE, Kai-Fu; SHEEHAN, Matt. China’s rise in artificial intelligence: ingredients and economic implications. Hoover Institution, 29 out. 2018. Disponível em: https://www.hoover.org/research/chinas-rise-artificial-intelligence-ingredients-and-economic-implications. Acesso em: 28 set. 2026.
- OCDE — ORGANIZAÇÃO PARA A COOPERAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO. OECD Employment Outlook 2023: artificial intelligence and the labour market. Paris: OECD Publishing, 2023. DOI: 10.1787/08785bba-en. Disponível em: https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en.html. Acesso em: 28 set. 2026.
- OIT — ORGANIZAÇÃO INTERNACIONAL DO TRABALHO. Generative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure. Genebra: OIT, 2025. Disponível em: https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-2025-update. Acesso em: 28 set. 2026.
- SIEMENS ENERGY. Percepto: automatizando inspeções com tecnologia de drones. Disponível em: https://www.siemens-energy.com/br/pt/home/innovations/ventures/percepto.html. Acesso em: 28 set. 2026.
- VALE. At Vale, technology is implemented to serve the safety of its employees. Disponível em: https://vale.com/in/w/at-vale-technology-is-implemented-to-serve-the-safety-of-its-employees. Acesso em: 28 set. 2026.
- WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2025. Genebra: World Economic Forum, 2025. Disponível em: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/. Acesso em: 28 set. 2026.
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