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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
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorJesus, Welerson Silvio Souza de-
dc.date.accessioned2026-02-04T14:56:23Z-
dc.date.available2026-02-04T14:56:23Z-
dc.date.issued2025-12-18-
dc.identifier.citationJESUS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufba.br/handle/ri/43989-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Bahiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAutomaçãopt_BR
dc.subjectMercado de trabalhopt_BR
dc.subject.otherArtificial intelligencept_BR
dc.subject.otherAutomationpt_BR
dc.subject.otherLabor marketpt_BR
dc.titleInovações disruptivas no mercado de trabalho brasileiro: panorama atual e perspectivaspt_BR
dc.title.alternativeDisruptive innovations in the brazilian labor market: current overview and perspectivespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.publisher.initialsUFBApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASpt_BR
dc.contributor.advisor1Tiryaki, Gisele Ferreira-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-2608-5378pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9888763809867115pt_BR
dc.contributor.referee1Tiryaki, Gisele Ferreira-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-2608-5378pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9888763809867115pt_BR
dc.contributor.referee2Silva, Diana Lúcia Gonzaga da-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-6087-918Xpt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2325403355623045pt_BR
dc.contributor.referee3Andrade, Cláudia Sá Malbouisson-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4587238458896391pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4395590278131412pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economiapt_BR
dc.type.degreeBachareladopt_BR
dc.publisher.courseCIÊNCIAS ECONÔMICASpt_BR
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Ciências Econômicas (FCE)

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