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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/43989
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Inovações disruptivas no mercado de trabalho brasileiro: panorama atual e perspectivas
Título(s) alternativo(s): Disruptive innovations in the brazilian labor market: current overview and perspectives
Autor(es): Jesus, Welerson Silvio Souza de
Primeiro Orientador: Tiryaki, Gisele Ferreira
metadata.dc.contributor.referee1: Tiryaki, Gisele Ferreira
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Diana Lúcia Gonzaga da
metadata.dc.contributor.referee3: Andrade, Cláudia Sá Malbouisson
Resumo: A implementação da IA generativa e o processo de automação das tecnologias disruptivas atuais beneficiam os consumidores via maior oferta, diversificação e barateamento de bens e serviços. No entanto, esses avanços também podem gerar impactos negativos: desemprego estrutural, reduções salariais e queda na taxa de participação do trabalho na economia. O presente trabalho deriva um indicador de exposição à automação (o IEA) visando estimar uma análise macroeconômica dos impactos da IA e da automação em dez setores econômicos nos estados brasileiros de 2022 a 2024, utilizando o mercado de trabalho brasileiro como estudo de caso e traçando-se um paralelo com a literatura econômica. Os resultados evidenciam que os setores mais intensivos em tarefas rotineiras (indústria de transformação, construção civil, agropecuária e transporte) são os mais expostos à automação, enquanto os intensivos em tarefas abstratas e cognitivas (administração pública e saúde e ensino) são os menos impactados. Por outro lado, quando a IA complementa o trabalho, ela impacta principalmente o setor de serviços, que é intensivo em tarefas cognitivas rotineiras. Além disso, as mulheres vinculadas a ocupações de nível qualificado tendem a ser menos prejudicadas do que homens pela adoção da tecnologia. E há disparidades regionais conforme observa-se o nível mais elevado de exposição à IA e à automação nos diferentes setores por estado.
Abstract: The implementation of generative AI and the automation process of current disruptive technologies benefit consumers through increased supply, diversification, and lower prices of goods and services. However, these advances can also generate negative impacts: structural unemployment, wage reductions, and a decrease in the labor force participation rate. This work derives an indicator of exposure to automation (the IEA) aiming to estimate a macroeconomic analysis of the impacts of AI and automation in ten economic sectors in Brazilian states from 2022 to 2024, using the Brazilian labor market as a case study and drawing a parallel with the economic literature. The results show that the sectors most intensive in routine tasks (manufacturing, construction, agriculture, and transportation) are the most exposed to automation, while those intensive in abstract and cognitive tasks (public administration, health, and education) are the least impacted. On the other hand, when AI complements work, it mainly impacts the service sector, which is intensive in routine cognitive tasks. Furthermore, women in skilled occupations tend to be less negatively impacted than men by the adoption of technology. And there are regional disparities, with higher levels of exposure to AI and automation observed in different sectors by state.
Palavras-chave: Inteligência artificial
Automação
Mercado de trabalho
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Economia
Citação: JESUS, Welerson Silvio Souza de. Inovações disruptivas no mercado de trabalho brasileiro: panorama atual e perspectivas. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Faculdade de Ciências Econômicas, Universidade Federal da Bahia, Salvador, 2025.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/43989
Data do documento: 18-Dez-2025
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Ciências Econômicas (FCE)

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