Who becomes replaceable? Generative AI and the discursive stratification of work

Quando ouvimos que a inteligência artificial está mudando o mundo do trabalho, a conversa muitas vezes parece uma auditoria técnica. Perguntamos quais empregos podem ser feitos por máquinas e quais não podem, tratando a resposta como uma propriedade fixa do próprio trabalho. Mas há outra camada nesta história, uma que não ocorre em códigos ou fábricas, mas nas notícias e na conversa pública. Antes que uma máquina sequer substitua um humano, as pessoas devem primeiro concordar que a substituição é possível, necessária ou até mesmo desejável. Esse acordo é construído através da linguagem. Quando os veículos de notícias descrevem um emprego como "em risco", eles não estão apenas prevendo o futuro; eles estão ativamente classificando os trabalhadores em categorias daqueles que serão mantidos e daqueles que serão descartados. Esse processo de classificação através das palavras é o que os pesquisadores chamam de estratificação discursiva. É uma forma de entender como a sociedade decide quem é vulnerável à mudança e quem está seguro, muito antes de ocorrerem quaisquer demissões reais.

Um novo estudo de Hana Kim, uma pesquisadora do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia, investiga exatamente como essa classificação acontece na era da IA generativa. A pesquisa foca em um ponto de virada específico: o lançamento do ChatGPT no final de 2022. A autora queria saber se a maneira como a mídia de notícias falava sobre IA e empregos mudou após esse momento e, mais importante, se essa mudança tratou de forma diferente diferentes tipos de trabalhadores dentro da mesma profissão. O estudo não observa se as pessoas realmente perderam seus empregos. Em vez disso, examina o texto de quase meio milhão de artigos de notícias para ver como a narrativa pública mudou. A questão central é simples: quando as notícias dizem que um emprego está sendo substituído pela IA, quem é o "quem" nessa frase?

Para responder a isso, a pesquisadora reuniu uma coleção massiva de passagens de notícias de 2010 a 2026, focando em menções a ocupações específicas como advogados, médicos, escritores e desenvolvedores. A equipe usou um programa de computador, treinado por especialistas humanos, para ler essas passagens e classificá-las em quatro categorias distintas. A primeira categoria era neutra, onde o trabalho era mencionado, mas não vinculado à IA. A segunda era o aumento (augmentation), onde a IA era descrita como uma ferramenta que ajuda o trabalhador a realizar seu trabalho melhor. A terceira era a automação de tarefas, onde partes específicas do trabalho eram ditas como assumidas por uma máquina, mas o trabalho em si permanecia. A quarta e mais severa categoria era a substituição (replacement), onde o texto sugeria que o próprio trabalho estava se tornando desnecessário ou que o trabalhador seria removido.

A análise revelou que, após a chegada do ChatGPT, o volume total de cobertura de notícias discutindo o impacto da IA nos empregos de fato aumentou. No entanto, a forma como esse aumento ocorreu não foi uniforme. O aumento nas histórias de "substituição" não ocorreu porque cada um dos empregos subitamente parecesse mais perigoso. Em vez disso, as notícias começaram a focar sua atenção em um conjunto diferente de ocupações do que antes. A cobertura deslocou-se para empregos que já estavam sendo discutidos como arriscados, como escritores e programadores, enquanto prestava menos atenção relativa a outros. Isso significa que o sentimento geral de perigo nas notícias foi impulsionado por uma mudança em quais empregos estavam sendo destacados, e não por um endurecimento repentino da narrativa para todas as profissões.

A descoberta mais significativa, contudo, não reside em quais empregos foram discutidos, mas em como as pessoas dentro desses empregos foram descritas. O estudo observou atentamente a diferença entre trabalhadores juniores — aqueles que estão iniciando suas carreiras, frequentemente chamados de nível inicial ou estagiários — e trabalhadores seniores, que são líderes experientes ou principais. Os resultados mostraram uma divisão nítida e crescente. Após 2022, os artigos de notícias tornaram-se muito mais propensos a mencionar trabalhadores juniores ao discutir o impacto da IA. De fato, a lacuna entre a frequência com que trabalhadores juniores e seniores foram mencionados como alvos da mudança da IA aumentou em vinte pontos percentuais.

Mas a diferença ia além de apenas como frequentemente eram mencionados. Quando um trabalhador júnior era mencionado no contexto da IA, a história era esmagadoramente propensa a enquadrá-lo como substituível. A análise descobriu que, entre as histórias de notícias que falavam sobre trabalhadores juniores, quase metade descrevia seus papéis como sendo eliminados inteiramente, e muito poucas descreviam que eles eram ajudados pela IA. Em contraste, quando trabalhadores seniores eram mencionados no mesmo período, a narrativa era quase o oposto. Eles eram muito mais propensos a serem descritos como sendo aumentados, com a IA servindo como uma ferramenta para melhorar seu julgamento e produtividade. As notícias raramente sugeriam que os trabalhadores seniores seriam removidos; em vez disso, sugeriam que eles seriam os que estariam empunhando a nova tecnologia.

Esse padrão manteve-se verdadeiro mesmo quando os pesquisadores tentaram descartar outras explicações. Eles verificaram se a diferença era simplesmente porque os empregos juniores são mais rotineiros ou repetitivos, uma razão comum para a automação de trabalhos. Os dados mostraram que, embora o trabalho rotineiro fosse de fato mais propenso a ser discutido como automatizado, a lacuna específica entre trabalhadores juniores e seniores era um fenômeno separado. Não era sobre o tipo de tarefa, mas sobre a etapa da carreira. Os pesquisadores também testaram se o programa de computador estava apenas reagindo às palavras "júnior" ou "sênior" como um atalho. Eles realizaram a análise novamente após ocultar essas palavras específicas, e o padrão permaneceu exatamente o mesmo. O computador estava respondendo ao contexto da história, não apenas aos rótulos.

Para ter certeza absoluta, os pesquisadores trouxeram especialistas humanos para ler um conjunto menor e cuidadosamente pareado de histórias. Eles parearam uma história de notícias sobre um trabalhador júnior com uma história sobre um trabalhador sênior na mesma profissão e no mesmo ano, e então pediram aos humanos que as classificassem sem saber qual era qual. Os leitores humanos confirmaram o padrão com clareza impressionante. Na vasta maioria dos casos em que as duas histórias diferiam, aquela sobre o trabalhador júnior foi classificada como sendo sobre substituição, enquanto a do trabalhador sênior foi classificada como sendo sobre aumento. O acordo humano foi tão forte que a chance estatística de isso acontecer por acidente era virtualmente zero.

O estudo sugere que a chegada da IA generativa não apenas mudou o cenário técnico do trabalho, mas remodelou o mapa social de quem é considerado essencial e quem é considerado descartável. A narrativa mudou para tratar os cargos de nível inicial em muitas profissões como os alvos primários para a automação, enquanto preserva a imagem do profissional experiente como o mestre das novas ferramentas. Esta é uma distinção crítica porque os empregos de nível inicial não são apenas mão de obra de baixo custo; eles são o campo de treinamento onde novos profissionais aprendem as habilidades, o julgamento e os hábitos necessários para se tornarem especialistas. Se o discurso público trata esses papéis iniciais como descartáveis, corre-se o risco de cortar o próprio caminho que permite às pessoas se tornarem os trabalhadores seniores do futuro.

A pesquisa não afirma que essas histórias de notícias são a causa direta das perdas de empregos, nem diz que os empregadores estão agindo com base nessas histórias imediatamente. Em vez disso, identifica uma mudança poderosa na forma como a sociedade imagina o futuro do trabalho. Ao enquadrar consistentemente os papéis juniores como substituíveis e os papéis seniores como aumentáveis, a conversa pública está criando uma hierarquia de vulnerabilidade. Está decidindo, através das palavras, que o futuro da IA pertence aos experientes, enquanto o novato é aquele que deve ser substituído. Essa estratificação discursiva acontece antes que as mudanças econômicas ocorram, preparando o terreno para um futuro onde as oportunidades de aprender e crescer são estreitadas para aqueles na base da escada da carreira, enquanto aqueles no topo recebem novos poderes. O estudo conclui que compreender o impacto da IA no trabalho requer olhar não apenas para o que as máquinas podem fazer, mas para quem estamos dispostos a imaginar como substituível.