O Problema da Escada: Por que os Empregos de Nível Básico Importam Mais do que o Emprego Total

O debate padrão sobre automação foca no número errado.

Quando economistas, políticos e jornalistas discutem a ameaça da inteligência artificial ao emprego, geralmente debatem sobre a perda agregada de postos de trabalho. A automação vai eliminar 10% dos empregos? 30%? 50%? O debate é quase sempre enquadrado em termos de emprego total — e, portanto, a maioria das soluções propostas é formulada em torno de suavizar esse declínio agregado: programas de requalificação, benefícios de desemprego estendidos, renda básica universal.

Essas propostas não estão erradas. Mas perdem a característica estruturalmente mais significativa da perda de empregos na era da automação: ela não ocorre aleatoriamente ao longo da distribuição de renda. Acontece de baixo para cima.

Os Degraus que Desaparecem Primeiro

As escadas econômicas sempre funcionaram porque existiam posições de nível básico. Não porque eram bons empregos — muitos não eram. Mas porque eram os empregos onde alguém sem experiência, sem credenciais e sem histórico poderia demonstrar competência básica e começar a acumulá-los. O emprego no armazém, o atendimento ao cliente, a entrada de dados, o cargo contábil básico — esses eram os degraus mais baixos. Pagavam modestamente. Mas eram degraus.

A automação elimina os degraus inferiores primeiro. Isso não é coincidência. É o resultado direto de quais tarefas são mais fáceis de automatizar. As tarefas de rotina — aquelas que podem ser especificadas com precisão suficiente para ser codificadas em software ou executadas com hardware robótico — estão desproporcionalmente concentradas no trabalho de nível básico. O trabalho mais complexo, contextual e que exige julgamento tende a estar mais acima na hierarquia. Um sistema de IA pode processar sinistros de seguros com mais precisão do que um auxiliar júnior. Tem mais dificuldade em fazer o trabalho do ajustador sênior que toma decisões em casos ambíguos de fronteira.

Isso significa que a automação não desbasta a escada uniformemente. Arranca os degraus inferiores completamente, deixando as partes superiores em grande parte intactas — pelo menos inicialmente.

Por que Isso é Diferente das Ondas Anteriores de Automação

O precedente histórico ao qual as pessoas recorrem costuma ser a Revolução Industrial, ou ocasionalmente a informatização dos anos 1980. Em ambos os casos, a automação destruiu alguns empregos e criou outros. O efeito líquido, em horizontes de tempo suficientemente longos, foi mais emprego, salários mais altos e prosperidade mais ampla.

Essa história é real. Mas descreve um processo em que os novos empregos criados eram frequentemente acessíveis aos trabalhadores deslocados dos antigos. O trabalhador rural que perdeu seu emprego na fazenda podia conseguir um emprego na fábrica. A datilógrafa que perdeu seu emprego para os processadores de texto podia se tornar uma coordenadora administrativa com habilidades diferentes. As transições foram dolorosas. Mas as escadas permaneceram.

O que distingue a onda atual é a natureza dos novos empregos criados. As posições geradas pela economia de IA tendem a exigir conhecimento técnico profundo — engenheiros de aprendizado de máquina, técnicos em robótica, pesquisadores de segurança em IA — ou capacidades humanas altamente contextuais que são genuinamente difíceis de ensinar: comunicação estratégica, sintonia emocional, raciocínio moral sob incerteza. Essas não são habilidades de nível básico. Não são acessíveis a alguém sem experiência prévia.

Temos, portanto, uma situação em que os empregos sendo eliminados são aqueles que não exigiam experiência prévia, e os empregos sendo criados exigem experiência prévia substancial ou formação avançada. A escada está se tornando um muro.

O que Isso Significa para as Políticas Públicas

Compreender O Problema da Escada esclarece por que as respostas padrão à automação são insuficientes.

Os programas de requalificação presumem que os trabalhadores deslocados podem adquirir as habilidades necessárias para os novos empregos. Mas se esses novos empregos exigem anos de especialização em domínio que não pode ser efetivamente ensinada em um bootcamp de seis meses, a presunção desmorona. Não é possível requalificar um ex-trabalhador de armazém de cinquenta anos para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina competitivo — não por causa de algo sobre esse indivíduo, mas porque os pipelines de treinamento para essas funções são medidos em anos, e os empregos estão sendo preenchidos por pessoas que começaram a acumular credenciais uma década atrás.

Os benefícios de desemprego estendidos ajudam as pessoas a sobreviver à transição. Mas não resolvem o problema estrutural dos pontos de entrada ausentes. Uma pessoa pode receber seguro-desemprego indefinidamente e ainda não ter nenhum caminho viável para o mercado de trabalho se as posições de nível básico foram permanentemente automatizadas.

A Renda Básica Universal — ou o que prefiro chamar de Dividendo do Cidadão, para enfatizar sua natureza como retorno sobre a capacidade produtiva coletiva — aborda um aspecto diferente do problema. Garante a sobrevivência material em um mundo onde o emprego tradicional não pode ser assegurado. Isso é necessário e importante. Mas não fornece, por si só, os degraus que dão às pessoas um caminho de ascensão. Sobrevivência e progressão são problemas diferentes.

O Verdadeiro Desafio de Design

O Problema da Escada reformula o que precisamos projetar. Não é suficiente perguntar: como ajudamos as pessoas a lidar com a perda de emprego? Precisamos perguntar: como damos às pessoas sem histórico uma maneira de começar a construí-lo?

Algumas respostas já são visíveis. Programas de aprendizagem em ofícios qualificados — áreas onde a automação tem sido mais lenta porque a manipulação física permanece difícil — representam uma solução parcial. Plataformas que permitem aos indivíduos construir portfólios verificáveis de trabalho aumentado por IA poderiam criar novos pontos de entrada. O investimento público em funções que a automação não pode preencher facilmente — cuidado, organização comunitária, restauração ambiental — poderia fornecer novos degraus inferiores.

Nenhum desses é simples. Todos eles exigem design deliberado de políticas. Esse é o ponto. Em uma era de abundância de máquinas, o desafio não é gerar prosperidade — a automação fará isso. O desafio é projetar caminhos para que a prosperidade não fique permanentemente fora do alcance de pessoas que precisam de um ponto de partida.

A abundância está chegando. A questão é se a escada vem com ela.