Profissões líquidas

Em julho de 1945, seis mulheres chegaram à Moore School com uma pilha de diagramas de fiação. Alguém disse: descubram como a máquina funciona e depois como programá-la. Antes disso, calculavam trajetória de projétil à mão. Agora o ENIAC pedia que elas entrassem no chassi enorme, achassem a válvula queimada, o curto, a pane. Betty Jean Jennings escreveu que, de tanto conhecer o aparelho e o cálculo, diagnosticavam o defeito tão bem quanto o engenheiro, ou melhor. No papel, o cargo era de escritório. Auxiliar. Abaixo do grau profissional.^[27]

Quando o New York Times anunciou a máquina, em 15 de fevereiro de 1946, o ENIAC tinha resolvido em quinze segundos um problema que “um homem treinado” levaria semanas. Sem ela, o trabalho “teria ocupado 100 homens treinados por um ano inteiro”. Na foto do jornal, um homem de farda em primeiro plano. As duas mulheres no fundo só aparecem se você procurar. A foto acima é outra: o Exército as registrou em primeiro plano, no mesmo mês. A palavra computer deixou de nomear gente. Passou a nomear o artefato. Elas viraram operators.^[27]

Quem escolheu um curso pelo substantivo de 2002 está no mesmo atraso, com outro crachá. O título não esperou o conteúdo. A máquina tomou o nome.

Uma classificação ocupacional precisa de estabilidade para comparar décadas de salário, vínculo e fluxo. A CBO, a RAIS e o CAGED só funcionam se o código de hoje ainda fizer sentido amanhã. Essa virtude estatística vira limite analítico quando o trabalho muda por baixo do código, ou nasce fora dele.

Abbott formulou o ponto em outro vocabulário: profissões não são essências; são jurisdições sobre tarefas, em disputa contínua.^[26] O título é a casca. A luta é pelo conteúdo. Autor, Levy e Murnane operacionalizaram a mesma intuição para a mudança técnica: computadores substituem tarefas rotineiras, no sentido de plenamente codificáveis, e complementam tarefas que exigem flexibilidade, julgamento e conhecimento tácito. Autor chama essa restrição de paradoxo de Polanyi: sabemos mais do que podemos dizer.^[21][2]

A estrutura vigente da CBO é de 2002. É anterior ao smartphone, ao YouTube e a toda a economia das oito funções digitais que este atlas publica sem código oficial. A classificação não atrasou por acidente de atualização. Nasceu para um mercado em que essas mesas ainda não existiam.

O atlas vive nessa tensão. De um lado, 2.694 ocupações oficiais. De outro, funções digitais que o mercado já nomeia. Publicar as duas coisas no mesmo site é admitir que o mapa e o território não coincidem. Quem se forma apenas para o código oficial estuda um substantivo sólido. Quem já exerce a função sem código vive o derretimento sem diploma que o descreva.

A expressão já circula. Em relações públicas e no jornalismo brasileiro, “profissão líquida” descreve um campo sem cânone. Na sociologia, a carreira líquida de Bauman descreve a perda do trabalho como eixo biográfico. No vocabulário de recursos humanos, “liquid workforce” descreve flexibilidade contratual.

Nenhuma dessas acepções descreve o que os dados ocupacionais mostram. O que se move não é só o contrato, nem só o estilo de vida. É o conteúdo do ofício e, mais devagar, o rótulo com que o Estado e a escola o chamam.

Os dezesseis estudos desta biblioteca não foram escritos para o conceito de liquidez. Lidos juntos, porém, formam três famílias.

Família A: o título como sentença. Frey e Osborne classificaram 702 ocupações dos Estados Unidos e estimaram que 47% do emprego estava em categorias de alto risco técnico de informatização. Setenta ocupações receberam rótulo de especialistas; as outras 632, imputação.^[1] Ottoni e coautores aplicaram essas probabilidades à estrutura brasileira, incluindo informalidade, e encontraram 58,1% dos empregos em ocupações de alto risco técnico.^[7] Albuquerque e colegas, com consulta a 69 especialistas e a CBO de 2002, estimaram 54,5% dos 45,9 milhões de formais em risco alto ou muito alto.^[24] Esses trabalhos medem a casca. São indispensáveis como mapa de exposição do nome. São insuficientes como mapa do trabalho.

Família B: a tarefa como unidade. Arntz, Gregory e Zierahn mostraram que, quando a unidade passa da ocupação para a tarefa, o alto risco médio em 21 países da OCDE cai para 9%.^[3] Nedelkoska e Quintini, no PIAAC, situaram em 14% os empregos com probabilidade de automação superior a 70%.^[23] Kubota e Maciente levaram a abordagem por tarefas ao emprego civil formal brasileiro e situaram 56,6% de 2017 nos dois quartis de maior potencial, com queda lenta dessa parcela entre 2003 e 2017.^[5] A OIT, em 2025, com 52.558 avaliações humanas de 2.861 tarefas, concluiu que uma em cada quatro pessoas ocupadas está em profissão com alguma exposição à IA generativa, e apenas 3,3% no gradiente mais alto; a transformação de empregos é o impacto mais provável.^[13] Eloundou e colegas estimaram que cerca de 80% da força de trabalho dos EUA poderia ter ao menos 10% das tarefas afetadas por modelos de linguagem, e cerca de 19% teria metade ou mais, sem datar adoção.^[9]

Família C: o que acontece depois que a tarefa se move. Acemoglu e Restrepo distinguem deslocamento, produtividade e reinstalação. Cerca de metade do crescimento do emprego americano entre 1980 e 2015 ocorreu em ocupações cujo título ou cujas tarefas mudaram, resultado que os autores extraem de Lin.^[4][19] Entre 1947 e 1987, deslocamento e reinstalação quase empataram (0,48% contra 0,47% ao ano). Entre 1987 e 2017, o deslocamento acelerou para 0,7% e a reinstalação caiu para 0,35%.^[4] Nos robôs industriais dos EUA, 1990–2007, um robô adicional por mil trabalhadores reduziu a razão emprego-população em 0,2 ponto percentual.^[6] Brynjolfsson, Li e Raymond mostram, num campo de suporte, que o título pode ficar e a hora mudar, com o ganho concentrado no piso.^[10] Merola e colegas sintetizam a evidência de 2026: ganhos reais e desiguais; deslocamento em larga escala ainda limitado; reorganização sobretudo dentro dos empregos.^[15]

Autor, Chin, Salomons e Seegmiller reconstruíram oito décadas de títulos do censo americano. Em 2018, um pouco mais de 60% do emprego estava em especialidades que o índice de 1940 ainda não registrava.^[17] O método descende de Lin, que comparou índices classificatórios para identificar trabalho novo.^[19] Não é “60% das pessoas fazem algo que não existia”. É a maior parte da vida econômica de um país, descrita com nomes que os avós não teriam reconhecido numa ficha. Depois de 1980, o trabalho novo saiu do meio (produção, escritório) e foi para o topo profissional e, em segundo lugar, para serviços de baixa remuneração. Ampliação prediz onde nascem títulos; automação não. Os autores escrevem que a automação pode estar puxando à frente.

Atalay, Phongthiengtham, Sotelo e Tannenbaum leram o texto de anúncios americanos entre 1950 e 2000. Na decomposição de referência, 88% da mudança no conteúdo das tarefas ocorreu dentro dos títulos, não pela troca de ocupação.^[18] Menções de tarefas interativas não rotineiras sobem de 5,0 para 7,1 por mil palavras de anúncio. Títulos nascem e morrem dentro do mesmo código de seis dígitos. Spitz-Oener encontra o mesmo movimento na Alemanha Ocidental entre 1979 e 1999: a mudança no conteúdo das tarefas ocorre sobretudo dentro das ocupações, não pela realocação entre elas.^[28]

Os dois números não são brasileiros e não são de 2026. Também não se cancelam. Um diz que o crachá muda ao longo de oitenta anos. O outro diz que o crachá pode ficar e o ofício por baixo já ter mudado em cinquenta. Acemoglu e Restrepo observam o mesmo fenômeno com outras palavras: metade do crescimento 1980–2015 veio de ocupações em que o título ou as tarefas mudaram.^[4]

A cena do ENIAC mostrou o roubo do nome. Quatro ofícios e o mesmo caso, em séculos diferentes, repetem o molde: a escassez some, o feixe se recompõe, o rótulo atrasa. Quem atravessou mudou de mesa. Quem ficou olhou para o substantivo maduro.

O agricultor americano. Em 1900, 41% da força de trabalho dos Estados Unidos estava na agricultura. Em 2000, 2%.^[2] Tratores, ceifadeiras e química não apagaram o trabalho humano. Deslocaram o corpo do campo para a fábrica, o escritório e o serviço. Quem se formou só para a pá perdeu. Quem operou a máquina e o que veio depois atravessou. O título “agricultor” permaneceu. A parcela do emprego, não.

O caixa e o caixa eletrônico. Os ATMs nos Estados Unidos passaram de cerca de 100 mil para 400 mil entre 1995 e 2010. Seria natural esperar o fim do caixa. O emprego cresceu modestamente, de 500 mil para cerca de 550 mil entre 1980 e 2010. Caixas por agência caíram mais de um terço; agências urbanas cresceram mais de 40%. O trabalho restante virou relacionamento, cartão, crédito, investimento.^[22][2] O crachá ficou. Quem só sabia contar dinheiro não ficou.

O computer humano. O caso da abertura, agora no molde. Light: diagnóstico de válvula tão bom quanto o do engenheiro; grau subprofissional; a máquina herda o nome; o humano vira operador; o ofício depois se masculiniza.^[27] O título segue quem classifica, não só o que se faz.

O para-brisa. Autor: fábricas instalam o vidro com robôs; oficinas que trocam o para-brisa depois da venda empregam técnicos. Mesma peça. O ambiente decide se a tarefa é rotina ou julgamento em tempo real.^[2] Uma ocupação “instalador de vidros” no catálogo esconderia duas profissões.

O agente de suporte. Em 5.179 pessoas, o cargo não mudou. A hora mudou: +14% de resoluções; +34% no piso; qualidade ligeiramente pior no teto.^[10] Dois meses com a ferramenta aproximaram o novato de quem tinha seis meses sem ela. Isso é liquidez medida em semanas, não em décadas de censo.

No Brasil de hoje, o atlas já expõe o mesmo descompasso em nomes vivos. Assistente administrativo concentra 2,3 milhões de vínculos formais e índice alto de IAtização, a nota de 0 a 100 com que este projeto estima o quanto as atividades da ocupação se aproximam do que modelos de linguagem já executam. Contador, 151 mil vínculos e índice ainda mais alto.^[29] Desenvolvedor de software cabe em mais de um código da CBO e, no mercado, se parte em front, back, mobile, plataforma. Copywriter e social media mal cabem num código. Web designer não tem CBO único: o conceito combina design gráfico e programação de internet. O nome de mercado já derreteu o nome oficial.

Frey e Osborne atribuem 92% de potencial de automação ao vendedor de varejo e 98% aos auxiliares de escrituração e contabilidade.^[1] Quando Arntz, Gregory e Zierahn olharam o que essas pessoas fazem, apenas 4% dos vendedores de varejo e 24% dos auxiliares de escrituração trabalhavam sem interação face a face.^[3] Em “GPTs são GPTs”, contadores e auditores aparecem com 100% das tarefas expostas pela avaliação do modelo, considerando software que ainda precisaria ser construído.^[9] A diferença entre 3% e 49% de trabalhadores com metade das tarefas expostas, no próprio estudo, não é capacidade do modelo: é engenharia complementar que alguém precisa fazer, pagar e implantar.^[9]

Autor recusa tratar qualquer um desses exemplos como paradigma. Quem se beneficia é quem executa tarefas complementadas, não substituídas.^[2]

Bessen fecha o ponto com o caso que o ATM esconde. No século XIX, teares automatizaram cerca de 98% do trabalho necessário para tecer uma jarda. O emprego fabril de tecelões cresceu, porque o preço do tecido caiu e a demanda explodiu.^[22] O ATM da seção anterior é o mesmo mecanismo numa fase em que a demanda ainda absorve. A pergunta “quanto desta ocupação é automatizável” é a metade menor da conta. A outra metade é se a demanda pelo produto dessa ocupação ainda é elástica. Esta biblioteca não mede elasticidade por código da CBO. Autor já situava o mecanismo na teoria: a agricultura encolhe quando a produtividade sobe e a demanda por alimento satura; saúde e serviço pessoal, não.^[2] Sem essa segunda pergunta, a mesma nota de exposição aponta destinos opostos.

A OCDE, em 2023, registrou que, até então, a qualidade do emprego parecia mais afetada que a quantidade, possivelmente porque a adoção ainda era baixa e as empresas preferiam ajustes voluntários.^[8] A OIT, em 2025, reiterou: ocupações administrativas continuam no topo da exposição, mas a maior parte dos empregos reúne tarefas que seguem exigindo contribuição humana.^[13]

Listas de “profissões que a IA vai matar” tratam o código como molécula estável. Esta biblioteca, lida em conjunto, diz o contrário. O código é a casca. A tarefa é o que a tecnologia toca. O nome oficial chega depois, quando chega.

O caso dos agentes de suporte, contado acima, tem um mecanismo. O cargo ficou. A composição da hora mudou. Merola e colegas chamam o padrão geral de reorganização de tarefas dentro dos empregos, com realocação para o que a tecnologia não substitui facilmente, e com risco de padronização de ideias.^[10][15]

A OCDE lê esses experimentos, junto com Noy e Zhang e com o Copilot, como possível compressão da desigualdade de desempenho dentro da mesma função.^[8] Isso é liquidez por baixo do crachá e, ao mesmo tempo, o mecanismo da média: o piso sobe, o teto se estreita. Não é prova de que o ofício some. É prova de que o ofício deixa de distinguir quem o exercia.

Acemoglu e Restrepo acrescentam a condição histórica. Sem tarefas novas, a automação só desloca. Com tarefas novas, o censo de amanhã terá nomes que o de hoje não lista. A desaceleração da reinstalação depois de 1987 não é lei técnica; os autores apontam incentivos (tributação do trabalho, automação “mais ou menos”).^[4] A liquidez, portanto, tem direção. Pode ocar o meio ou devolver decisão ao meio. A técnica não escolhe.

Uma única porcentagem mistura camadas que não coincidem. Abaixo, a mesma pergunta em oito réguas. Nenhuma é a sentença. Juntas, elas mostram onde o rótulo já é mentira estatística.

Lidos em coluna, os números não se contradizem. O nome pinta um país em risco. A tarefa reduz o risco e desloca o olhar para dentro do cargo. O título novo e a tarefa sob o título mostram que o cargo já era instável antes da IA. A exposição à linguagem é larga. O uso real ainda é estreito em horas. A reinstalação, nas últimas décadas americanas, perdeu da automação. A demanda é a régua que nenhum índice desta tabela preenche. Essa é a direção do padrão: o rótulo atrasa, o feixe se move, o trabalho novo não está garantido.

Emprego que perde uma tarefa grande continua emprego. Merola e colegas descrevem a reorganização dentro do posto: o trabalhador realoca esforço para o que a tecnologia não substitui facilmente.^[15] A média de exposição pode ocar o feixe. Uma tarefa só raramente apaga o título.

Eloundou e colegas: 19% dos trabalhadores dos EUA em ocupações com metade ou mais das tarefas expostas.^[9] Bick, Blandin e Deming, em agosto de 2024: 28% dos ocupados usaram IA generativa no trabalho; o uso ocupava entre 0,5% e 3,5% de todas as horas, porque 76% relatavam zero hora.^[12] A adoção em dois anos (39,5% da população 18–64) foi mais rápida que a da internet e a do PC nos primeiros anos mensuráveis.^[12] Entre ocupados cujo empregador incentiva o uso, 82,9% usam; entre os demais, 7,1%.^[12] A variável de dosagem é o empregador, não a vontade do indivíduo nem a capacidade do chat.

Na América Latina, Gmyrek, Winkler e Garganta situam a automação integral em cerca de 2% a 5% do emprego e a ampliação potencial em 8% a 14%. Cerca de 17 milhões de postos em 16 países teriam potencial de ampliação, mas sem computador no trabalho.^[11] A infraestrutura interrompe o funil antes da discussão sobre capacidade. Quem não tem computador no posto atrasa o corte e também o ganho. Atravessar a década sem desemprego visível de IA pode ser sair relativamente mais pobre em produtividade. Isso é leitura do funil, não PIB medido.

No Brasil, a Randstad estima, em pesquisa de opinião com mais de 800 profissionais, que 27% já usam IA no trabalho diário e que metade afirma usá-la de alguma forma na empresa.^[14] Não é censo. É recorte. A Anthropic, no Economic Index de 2026, descreve o deslocamento do chat para sessões agênticas e diferenças de uso por gênero e produto; é fonte da fronteira, com o conflito de interesse que o próprio recorte declara.^[16]

Do que é tecnicamente alcançável ao que muda a semana de alguém há, hoje, uma ordem de grandeza. Isso não nega a liquidez. Situa o ritmo: o nome oficial é mais lento que a tarefa; a tarefa exposta é mais ampla que a tarefa adotada; a tarefa adotada é mais ampla que a hora efetivamente deslocada.

O método desta página é o da regularidade de massa, não o do destino individual. Um ofício inteiro, diante de uma técnica nova, começa a ter corredor. Uma pessoa, não.^[25]

O passado das ocupações, nesta biblioteca e nas fontes complementares, mostra um padrão grosso. O trabalho que existia para guardar uma escassez antiga derrete quando a técnica nova dissolve essa escassez. Um ofício novo se forma e vira incumbente. A formação, desenhada para o substantivo sólido, chega atrasada.^[20] Os ofícios da seção anterior (o campo, o caixa, o cálculo humano, o vidro, o suporte) são a mesma curva em escalas diferentes. A prensa, o caixa eletrônico e o software de folha de pagamento não apagaram ofícios; recompuseram feixes de tarefas.^[2][4]

Autor, Chin, Salomons e Seegmiller acrescentam o lugar do nascimento. Entre 1940 e 1980 o trabalho novo nascia no meio: estenógrafa, escriturário, operador de máquina de escritório, capataz, mecânico. Depois de 1980, nasce no topo profissional e, em segundo lugar, no serviço pessoal de baixa renda.^[17] O 60% já está na tabela. O que a tabela não diz é que o meio parou de gerar nomes. Autor, Levy e Murnane fecham o ciclo: as tecnologias de escritório do século XIX criaram o emprego de escrituração; o computador comeu o mesmo feixe.^[21] O que a internet criou entra na fila da linguagem. A OIT, em 2025, já coloca desenvolvedor web e multimídia no gradiente mais alto de exposição.^[13]

Frey e Osborne entram aqui como o gênero a recusar: a ocupação como sentença, o percentual como destino.^[1] Autor pergunta, no título, por que ainda há tantos empregos.^[2] A resposta empírica, não a profética, é complementaridade, demanda e criação de tarefas. A resposta histórica é que o nome muda e o feixe se recompõe. Nenhum desses casos autoriza escolher a carreira de 2030. Autorizam esperar o movimento, não o rótulo.

Não temos Autor nem Atalay recalculados sobre a CBO. Temos o que o Estado já sabe nomear, e o que o mercado já nomeia sem código.

Kubota e Maciente: 56,6% do formal civil de 2017 nos dois quartis de maior potencial.^[5] Ottoni: 58,1% do emprego (55,1% formal, até 62% informal).^[7] Albuquerque et al.: 54,5% dos formais em risco alto ou muito alto.^[24] Números próximos não se confirmam: métodos e universos diferem. Nenhum alcança o trabalho sem código.

O indicador mais incômodo não é o percentual de risco. Cerca de 35% do formal de 2017 estava em ocupações que cresceram entre 2003 e 2017 e já tinham potencial alto ou médio-alto de automação de tarefas.^[5] Isso é coexistência, não prova de que contratar causa automação. Lido assim, um ranking de “profissões em alta” é, em parte, um ranking de alvos. O TD 2457 já desenhou a matriz. Abaixo, os quatro exemplos que o próprio estudo publica. Preencher as 2.694 células é trabalho do atlas, não desta página.^[24]

A célula de cima à esquerda é o alvo: vaga crescendo por dentro já podre. A de baixo à esquerda é onde o Ipea recomenda investir formação. As outras duas já declinam, com ou sem máquina.

Duas ondas, dois públicos. Fora das capitais, 44% das tarefas do formal são automatizáveis (veículos, chão); nas metropolitanas, 36%.^[5] A onda da linguagem mira mulher, urbana, escolarizada, formal, em finanças, seguros ou Estado.^[11] O conselho que protegeu os pais (estude, vá para o escritório) é o mapa da exposição do filho.

Na recessão de 2014 a 2016, a queda na taxa esperada de crescimento do emprego formal foi de 31,45% na zona de menor preparo e de 7,52% na de maior. A zona 4 caiu 16,06%, um pouco mais que a zona 3 (14,42%).^[24] Os extremos importam. O meio não é escada perfeita. Crise e automação selecionam o trabalho de baixa especificidade. O paper mede a queda cíclica por zona, não a troca de gente por máquina na retomada.

Nas represadas (advocacia, medicina, contabilidade), o nome não troca sem lei e conselho. A liquidez do 60% quase não chega. A do 88% é quase toda a história: o feixe se parte por baixo do crachá congelado.^[26]

Lin: nos EUA, trabalho novo pagou da ordem de 30 pontos log em 1990 e 2000; 8,5%, 8,2% e 4,4% do emprego estava em trabalho ainda não catalogado em 1980, 1990 e 2000.^[19] Nasce onde já há universidade e variedade industrial. Somado ao 44% vs 36% do Ipea, o interior está mais exposto à onda que destrói e menos servido pela que cria.

O atlas publica oito funções digitais sem CBO. A classificação é retrovisor. O anúncio antecipa a tarefa (88% da mudança de conteúdo ocorre dentro do título)^[18] e o nome novo nasce onde a cidade já é escolarizada.^[19] A Randstad projeta direção setorial (administrativo no topo percentual de automatização, TI no topo da criação líquida), não censo.^[14]

O herói desta página não é a técnica. É quem ainda assina. A decisão útil não é “qual carreira vai existir”. É em que camada do feixe você está, e o que ainda pede o seu nome. Três mesas, três perguntas. Atravessar é mudar de camada. Ficar é olhar para o substantivo maduro.

Uma página de profissão, neste atlas, precisa mostrar o derretimento, não só o risco. Albuquerque et al. estimaram 48,74% para o contador e escreveram que esse valor “não é de fato um valor mediano”: junta preencher formulário e calcular índice com assessorar gestão e negociar com sindicato.^[24] A média existe. Não descreve tarefa nenhuma. A decisão está em qual metade do feixe a pessoa habita. A nota sozinha mente. A decomposição da rotina, não.

Três recusas práticas. Não ler ranking como lista de sobreviventes. Não tratar o teste vocacional como sentença de substantivo. Não usar projeção setorial (Randstad) ou exposição técnica (Frey, Eloundou) como data de validade do seu cargo. Usar as três para achar a camada do feixe que ainda pede você.

A direção, então, é estreita e suficiente. Olhe a tarefa, não só o código. Olhe o trabalho novo ao lado do catálogo, não só o risco dentro dele. Olhe o que você assina quando a caixa já fez o primeiro rascunho. Isso é atravessar. O resto é ficar olhando para o nome maduro.