Londres/Tóquio – O avanço da inteligência artificial (IA) generativa já é visível em muitas áreas da atividade humana. A capacidade de gerar textos, realizar análises, apoiar pesquisas, criar designs, imagens, vídeos e materiais audiovisuais com alto grau de realismo tornou a IA um recurso cada vez mais usado em empresas, escolas e diferentes ambientes de trabalho. Ao mesmo tempo, a tecnologia desperta o receio de substituir parte da mão de obra humana.

No cenário global, especialmente em países como Estados Unidos, Reino Unido e nações da Europa, a pressão por substituição direta aparece com mais força em setores de serviços, funções administrativas e tarefas repetitivas. Até o momento, porém, a IA não tem provocado desemprego em massa imediato, mas sim uma profunda reorganização de tarefas. Em muitos casos, a função não desaparece completamente, mas muda de escopo.

No caso do Japão, o contexto é diferente. Como a população está envelhecendo e encolhendo rapidamente, a automação da produção tornou-se uma estratégia de sobrevivência econômica. A falta de trabalhadores em várias áreas faz com que a IA e os robôs sejam vistos menos como ameaça imediata e mais como uma forma de manter a produção funcionando.

Já existem no país linhas altamente automatizadas e fábricas que se aproximam do modelo lights-out, ou fábricas “no escuro”, expressão usada para instalações capazes de operar com mínima intervenção humana. Esses sistemas combinam robótica, sensores, análise de dados, IA preditiva e aprendizado de máquina, ou machine learning, para monitorar processos, prever falhas e ajustar parte da produção.

Os setores que mais avançam nessa direção são o automotivo, o de eletrônicos e semicondutores, o de maquinários industriais e a logística. Nessas áreas, a automação é usada em montagem, soldagem de alta precisão, pintura, inspeção de peças, movimentação de insumos e controle de qualidade. Em semicondutores, por exemplo, pequenos erros podem comprometer componentes caros, o que aumenta o interesse por sistemas capazes de analisar padrões e detectar falhas com rapidez.

Fábricas automatizadas no Japão

Algumas empresas japonesas já são citadas como referência no uso avançado de automação industrial. Veja alguns exemplos:

FANUC: A empresa, uma das líderes mundiais em robótica industrial, mantém fábricas altamente automatizadas em Oshino, na província de Yamanashi. A FANUC é frequentemente citada como exemplo de produção com baixa intervenção humana, incluindo linhas em que robôs participam da fabricação de outros robôs. A IA e os sensores são usados no monitoramento de equipamentos, com análise de vibração, temperatura e outros sinais para prever falhas antes que elas causem interrupções.

Toyota: A montadora japonesa vem ampliando o uso de robótica, visão computacional, aprendizado de máquina e sistemas de apoio à engenharia e à produção. Em suas fábricas, braços robóticos e sistemas automatizados já participam de tarefas como soldagem, inspeção, pintura e controle de qualidade. A IA também é usada em áreas de engenharia e análise de processos, mas ainda é mais correto falar em ampliação gradual da automação do que em uma substituição total da presença humana.

ARUM Inc.: A empresa japonesa, sediada em Kanazawa, desenvolve soluções voltadas à automação da usinagem de precisão, como o ARUMCODE e o TTMC. A proposta é usar IA para reduzir a dependência de técnicos altamente especializados em etapas de programação e operação de máquinas, especialmente em pequenas e médias empresas. O objetivo é permitir que fábricas menores também adotem sistemas mais automatizados e eficientes.

A situação no Japão é menos alarmante

No momento, o cenário japonês é menos alarmante para trabalhadores de fábricas do que em países onde a automação é adotada principalmente para cortar custos de pessoal. No Japão, há vários motivos para isso.

O primeiro é o paradoxo demográfico. O país enfrenta escassez de mão de obra em ritmo crescente. Nesse ambiente, a automação não aparece apenas como forma de substituir trabalhadores, mas como ferramenta para manter a capacidade produtiva diante da falta de operários.

O segundo ponto é a transição de funções. Parte do trabalho manual repetitivo passa a ser feita por robôs e sistemas inteligentes, enquanto trabalhadores humanos são deslocados para tarefas de supervisão, manutenção, programação, análise de dados e operação de sistemas automatizados. Isso exige requalificação profissional, mas não significa necessariamente eliminação imediata do emprego.

O terceiro ponto é a corrida pela chamada IA física. O debate industrial no Japão envolve o uso de robôs de nova geração, capazes de executar tarefas mais variadas com apoio de IA. A McKinsey aponta que a participação japonesa na produção global de robôs industriais caiu de 54% em 2015 para 29% em 2024. Para reagir, o país precisa acelerar o desenvolvimento de robôs mais avançados e flexíveis, o que reforça a necessidade de mais automação, e não menos.

Onde a IA mais aparece no mundo

No mundo, a IA deixou de ser usada apenas em tarefas analíticas e passou a atuar também na automação de fluxos complexos e na geração de conteúdo.

No recrutamento e no RH, a tecnologia é usada para redigir descrições de vagas, fazer triagem de currículos, buscar candidatos e analisar dados de desempenho. Em grandes empresas, esse uso já se tornou comum, embora também gere preocupação com vieses e decisões automatizadas sem auditoria adequada.

No atendimento ao cliente, a IA aparece em chatbots, agentes conversacionais e sistemas capazes de responder perguntas, organizar solicitações e encaminhar casos mais complexos para atendentes humanos.

Nas áreas de finanças e jurídico, a tecnologia é usada para análise de contratos, verificação de conformidade, detecção de fraudes, organização de documentos e apoio à tomada de decisão.

Essas mudanças ficaram mais perceptíveis a partir de 2023, quando a IA generativa se popularizou e passou a ser incorporada de forma mais ampla pelas empresas. As atividades mais expostas são aquelas baseadas em tarefas repetitivas, entrada de dados, atendimento básico, suporte simples de Tecnologia da Informação, contabilidade básica, revisão inicial de documentos e produção padronizada de conteúdo.

Risco de desemprego

Estimativas recentes do Fórum Econômico Mundial indicam que, até 2030, 92 milhões de empregos podem ser deslocados no mundo, enquanto 170 milhões podem ser criados, resultando em saldo líquido positivo de 78 milhões de vagas. Isso não significa que a transição será simples. Mesmo quando o número total de vagas cresce, muitos trabalhadores podem precisar mudar de função, aprender novas habilidades ou migrar para outros setores.

Nos Estados Unidos, algumas estimativas apontam que entre 10% e 15% dos empregos podem estar vulneráveis à eliminação nos próximos quatro a cinco anos. O risco é maior em países onde empresas adotam IA rapidamente com foco em corte de custos e onde a pressão demográfica é menor do que no Japão.

No caso japonês, a situação é diferente. Embora uma parcela relevante das ocupações possa ser afetada por automação e IA, estudos recentes indicam que a exposição direta dos trabalhadores japoneses à IA generativa é menor do que em outras economias avançadas. Além disso, a escassez de mão de obra reduz a probabilidade de desemprego em massa no curto prazo.

Em vez de simplesmente eliminar postos, a IA tende a ocupar lacunas deixadas pela queda populacional e pela dificuldade de contratação. O país também aposta em requalificação profissional, digitalização das empresas e atração de trabalhadores estrangeiros altamente qualificados para operar novas tecnologias.

Ainda existem falhas

A rapidez com que a IA generativa trabalha deixou empresas e profissionais entusiasmados. Mas a tecnologia também apresenta falhas importantes, que colocam em risco sua confiabilidade nos ambientes de trabalho.

Uma delas é a chamada alucinação. O termo se refere a respostas falsas, imprecisas ou inventadas, apresentadas com aparência de segurança. Em alguns casos, a IA contradiz informações já confirmadas, cria estatísticas inexistentes ou inventa citações e fontes. Esse problema é especialmente grave em áreas como jornalismo, direito, saúde, finanças, educação e atendimento ao público.

Outro ponto é o custo de verificação. O que deveria tornar o trabalho mais rápido pode acabar consumindo tempo extra, porque funcionários precisam checar dados, revisar respostas e corrigir erros gerados pela IA. Pesquisas recentes indicam que trabalhadores podem gastar várias horas por semana revisando ou corrigindo conteúdos produzidos por ferramentas de IA.

Há também uma limitação estrutural. Modelos de linguagem funcionam por probabilidade. Eles calculam qual palavra, frase ou resposta parece mais provável dentro de determinado contexto, mas isso não significa que estejam verificando a verdade factual. Por isso, a alucinação não deve ser tratada apenas como um erro simples de programação, mas como um risco próprio desse tipo de tecnologia.

No RH e no atendimento ao cliente, o uso sem auditoria pode gerar problemas em cadeia. Um chatbot pode dar informação errada a muitos consumidores ao mesmo tempo. Um sistema de triagem de currículos pode reproduzir vieses e prejudicar candidatos. Por isso, especialistas defendem que a IA seja usada com supervisão humana, critérios transparentes e processos de revisão.

O impacto real

A IA generativa e a automação avançada já estão mudando o mercado de trabalho, mas o impacto não é igual em todos os países. Em economias onde a prioridade é cortar custos, há maior risco de substituição direta de trabalhadores. No Japão, onde a população encolhe e a falta de mão de obra se agrava, a IA tende a funcionar mais como ferramenta para manter a produção, compensar a escassez de profissionais e aumentar a eficiência.

Isso não elimina os riscos. Trabalhadores de tarefas repetitivas, administrativas ou altamente padronizadas precisarão se adaptar. Ao mesmo tempo, novas funções surgirão em áreas como manutenção de sistemas automatizados, análise de dados, programação, supervisão de IA, segurança digital, engenharia de processos e controle de qualidade.

O desafio, portanto, não é apenas saber se a IA vai substituir empregos. A questão principal é como governos, empresas e trabalhadores vão se preparar para uma economia em que muitas funções continuarão existindo, mas serão executadas de outra forma.

Vários estudos serviram de base analítica para este texto, incluindo relatórios do IT Business Today, McKinsey & Company, Bitget News, The Japan Institute of International Affairs (JIIA) e da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE).

Foto: Canva