Familiaridade com tecnologia não elimina riscos reais

Análise · Thiago Yamazaki

Há um padrão bem documentado em psicologia cognitiva: quanto mais expostos a uma tecnologia, menos ameaçadora ela parece. O Datafolha acaba de registrar esse padrão em operação no Brasil. Em um ano, o uso de ferramentas como ChatGPT e Claude no ambiente de trabalho cresceu entre os brasileiros — e, na mesma janela temporal, o medo de substituição por máquinas recuou. A correlação é tentadora. A interpretação óbvia, porém, pode ser a errada.

O que a pesquisa mede é percepção, não risco. São variáveis distintas, e confundi-las é um erro com consequências práticas. Um trabalhador que usou um chatbot para redigir e-mails e resumir reuniões desenvolveu familiaridade com uma interface, não necessariamente com a curva de capacidade dos sistemas subjacentes. A experiência de usar o modelo não diz nada sobre o que versões futuras serão capazes de automatizar — e é nessa assimetria de informação que reside o problema central dos dados do Datafolha.

Existe uma distinção que importa fazer aqui: a entre automação de tarefas e substituição de funções. Os modelos de linguagem atuais são extraordinariamente eficientes em comprimir trabalho cognitivo rotineiro — síntese, formatação, geração de rascunhos, classificação de texto. Mas a maioria dos trabalhadores não experimenta isso como ameaça existencial ao emprego; experimenta como conforto operacional, como uma ferramenta que poupa tempo. O que a familiaridade produz, portanto, é uma leitura do presente. O risco de deslocamento, no entanto, é uma questão sobre o futuro — sobre trajetórias de escala, custo de inferência caindo, e fronteiras de capacidade se movendo.

A familiaridade com um martelo não te prepara para avaliar o que uma retroescavadeira faz com o seu mercado de trabalho.

Isso não significa que o medo de 2024 era mais racional que o conforto de 2025. Pânico desinformado também é uma péssima bússola de política pública. O ponto é outro: a queda do medo precisa ser acompanhada de aumento de letramento — compreensão de quais funções são mais expostas à automação, quais competências constroem resiliência real, e como as organizações estão redistribuindo (ou não) o ganho de produtividade gerado pela IA. Nada disso aparece num dado de percepção.

O Brasil chega a esse debate com uma estrutura de mercado de trabalho que amplifica os riscos. Alta concentração em serviços, grande fatia de trabalho informal, e desigualdade pronunciada no acesso a formação técnica avançada — esses fatores determinam quem absorve o choque de automação e quem o paga. A familiaridade com chatbots cresce de forma mais uniforme do que a capacidade de se reposicionar diante deles.

O dado do Datafolha é genuinamente relevante — mapear percepção social de tecnologia é trabalho sério. Mas lê-lo como sinal de que "o Brasil está mais preparado" seria uma extrapolação que os próprios números não sustentam. O que cresceu foi o contato. Contato e compreensão são coisas diferentes. E política pública construída sobre a primeira, quando o que importa é a segunda, costuma chegar tarde.

Thiago Yamazaki — Inteligência Artificial. Xaplin.

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Fontes: Folha de S.Paulo · UOL