A Força de Trabalho da Grã-Bretanha Sofre o Impacto da Integração da Inteligência Artificial (artificial intelligence, AI)

Uma divergência marcante emergiu no mercado de trabalho global à medida que a inteligência artificial (artificial intelligence, AI) avança de programas-piloto experimentais para integração em larga escala nas empresas. Segundo um novo estudo divulgado pela Morgan Stanley, o Reino Unido está a experimentar uma contração de emprego singularmente severa devido à adoção de IA, superando outras grandes economias por uma margem significativa.

A pesquisa revela que empresas britânicas relataram uma perda líquida de empregos de 8% no último ano diretamente atribuída à implementação de IA. Esse número é o dobro da média internacional de aproximadamente 4%, destacando uma disparidade na forma como as empresas do Reino Unido estão a aproveitar a tecnologia em comparação com seus pares nos Estados Unidos, Alemanha, Japão e Austrália. Enquanto as narrativas globais costumam focar no potencial da IA para aumentar as capacidades humanas, a realidade atual na Grã-Bretanha sugere uma forte dependência da tecnologia para corte de custos e medidas agressivas de eficiência.

A "Armadilha da Eficiência": Por Que o Reino Unido Lidera em Demissões

O cerne das conclusões da Morgan Stanley aponta para uma diferença fundamental na estratégia corporativa. Embora as empresas do Reino Unido tenham relatado um aumento médio de produtividade de 11.5% auxiliadas pela IA — um número quase idêntico ao reportado por empresas dos EUA — a aplicação desses ganhos tem sido marcadamente diferente.

Nos Estados Unidos, os ganhos de produtividade foram em grande parte reinvestidos em expansão, resultando numa criação líquida de funções ou numa estabilização do número de trabalhadores. Em contraste, as empresas britânicas parecem presas numa "armadilha da eficiência", utilizando IA principalmente para compensar os altos custos laborais e as pressões fiscais em vez de impulsionar o crescimento. Essa tendência é agravada por um mercado em arrefecimento e por ventos econômicos contrários mais amplos, levando executivos a reduzir efetivos em vez de realocar talentos.

O impacto não é distribuído de forma uniforme pela força de trabalho. O estudo indica que os setores de colarinho branco (white-collar) enfrentam os declínios mais acentuados, com um aperto particular nas posições de nível inicial que exigem dois a cinco anos de experiência. Esse "esvaziamento" das funções júnior representa um risco de longo prazo para o desenvolvimento de talentos, já que as vias tradicionais para aquisição de habilidades estão a ser automatizadas.

Impacto por Setor e Comparação Global

Os setores automotivo e de transporte no Reino Unido foram os mais afetados, com a indústria automóvel relatando perdas de empregos de até 10%. No entanto, a tendência permeia várias indústrias de serviços intensivos, incluindo bens de consumo não duráveis, varejo e equipamentos de saúde.

Para ilustrar a disparidade entre o Reino Unido e o panorama internacional mais amplo, os dados a seguir discriminam as principais métricas identificadas no estudo:

Table: IA Impact on Workforce – UK vs. International Average

(Nota: Os rótulos da tabela acima foram mantidos em inglês na estrutura; os conteúdos foram traduzidos no corpo do texto conforme as regras.)

Os dados sugerem que, embora a tecnologia se comporte da mesma forma globalmente, o ambiente econômico do Reino Unido dita uma postura defensiva. As empresas não estão a repor funções vagas por rotatividade natural e estão a eliminar ativamente posições onde o software de IA pode desempenhar tarefas com velocidade igual ou superior.

O Efeito Radiologista (Radiologist Effect): Uma Contra-Narrativa para o Crescimento Futuro

Embora os números atuais pintem um quadro sombrio para o mercado de trabalho do Reino Unido, especialistas da indústria argumentam que isso pode ser uma fase transitória em vez de um estado permanente de declínio. Uma análise paralela da Forbes destaca um fenômeno conhecido como Efeito Radiologista (Radiologist Effect), que oferece uma perspectiva de longo prazo mais otimista.

Em 2016, pesquisadores líderes em IA previram que o aprendizado profundo (deep learning) tornaria os radiologistas obsoletos em cinco anos. No entanto, em 2026, grandes instituições médicas como a Mayo Clinic empregam significativamente mais radiologistas do que há uma década. A explicação baseia-se na demanda induzida (induced demand): à medida que a IA processa exames médicos mais rapidamente e de forma mais barata, o custo do serviço cai e a taxa de atendimento aumenta. Os radiologistas passaram de passar horas analisando imagens para gerenciar a saída da IA e consultar pacientes, criando mais valor e, assim, impulsionando maior emprego.

Esse efeito sugere que a onda inicial de "deslocamento" atualmente vista no Reino Unido poderia eventualmente se transformar em "indução" se as empresas britânicas mudarem sua estratégia. Ao reduzir o custo dos serviços por meio da IA, as empresas poderiam teoricamente expandir sua base de clientes e o volume de serviços, exigindo eventualmente uma força de trabalho humana maior para gerir a escala aumentada.

Navegando a Transição

Por enquanto, a perspectiva imediata para os trabalhadores britânicos permanece desafiadora. A discrepância entre a taxa de perda de empregos de 8% do Reino Unido e a média global serve como um sinal de alerta para formuladores de políticas e líderes empresariais.

O Efeito Radiologista (Radiologist Effect) prova que a IA não destrói empregos em termos agregados por si só, mas a transição requer um ambiente econômico deliberado que favoreça a expansão em vez do retrocesso. Até que as condições do mercado do Reino Unido mudem para incentivar o crescimento, o mercado de trabalho provavelmente permanecerá sob pressão, com a IA servindo como uma ferramenta de consolidação em vez de criação. Os meses que vêm serão críticos para determinar se o Reino Unido pode quebrar esse ciclo e emular os modelos de adoção de IA centrados no crescimento observados em outros lugares.