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Um estudo do Stanford Digital Economy Lab mostra que trabalhadores de 22 a 25 anos em funções expostas à IA perderam 13% dos empregos desde 2022. Em programação, a queda chega a quase 20%. Enquanto isso, profissionais mais experientes, nas mesmas funções, seguem estáveis ou crescendo.
Por que isso importa, mesmo que você não tenha entre 22 a 25 anos:
A IA está apagando a base da pirâmide. Sem jovens entrando, a escada de carreira perde degraus. Contar com um volume menor de profissionais em nível iniciante hoje significa ter menos profissionais de nível pleno amanhã.
Isso gera uma pressão para que lideranças atuais “segurem o osso” por mais tempo.
Sinais que importam para Boards e Executivos
- Pipeline sob estresse: a linha sucessória pode murchar nos próximos 3–5 anos.
- Automação vs. Apoio na Decisão: onde a IA automatiza tarefas repetitivas, cai a contratação de iniciantes. Onde apoia o humano a tomar decisões em vez de substituí-lo, o emprego resiste.
- Sem “colchão” salarial: o ajuste vem via vagas, não via salários. Oportunidades de aprender fazendo simplesmente desaparecem.
Automação x Apoio
Nota-se que a IA atua de duas formas, na realidade corporativa:
- Automação: a máquina faz tudo sozinha.
- Apoio ao humano: a máquina ajuda, mas a decisão e a entrega final ainda são humanas.
👉 Exemplo: um chatbot que resolve sozinho 90% dos chamados é automação. Já um copiloto que sugere respostas para o analista júnior revisar está prestando apoio operacional.
Para Boards e Executivos, a diferença é crítica: optar por automação pura pode destruir a linha sucessória; já usar a IA para acelerar aprendizado garante densidade de talentos.
Por que isso acontece?
A IA já executa com eficiência tarefas padronizadas — aquelas que eram delegadas a iniciantes (QA, suporte, documentação, rascunhos de código/marketing). Sem essa “porta de entrada”, o aprendizado prático se perde e o funil de talentos entope no topo.
E agora? Três movimentos práticos
- Modelos “aprender trabalhando com IA”
Redesenhe vagas juniores para serem pares de IA, com copilotos e rotação em tarefas onde a IA apoia, não substitui — garantindo prática e mentoria.
- KPIs de sucessão no Board
Além de produtividade, monitore densidade de talentos por faixa (Jr/Pl/Sr), taxa de promoção interna e tempo médio até senioridade. Se esses indicadores caem, há risco de implosão de talento.
- Formação externa de base
Se a empresa não consegue treinar novatos internamente, precisa criar alternativas: programas de residência técnica, certificações externas e parcerias educacionais. Assim, garante a entrada de novos talentos mesmo quando a contratação interna encolhe.
Contexto e contranarrativas
Bloomberg, SF Chronicle e Tecnoblog reforçam: os efeitos concentram-se no início de carreira. Há quem chame de erro estratégico trocar juniors por IA — como o CEO da AWS, Matt Garman. Mas os dados de emprego mostram que a prática já acontece.
Nota de método: o estudo é um working paper, mas usa dados administrativos de alta frequência, robustos o suficiente para indicar tendência estrutural.
OpenAI entra na discussão?
O estudo não cita empresas específicas, mas o corte temporal coincide com a adoção massiva dos modelos generativos pós-2022. A lição é clara: a forma de adotar IA, substituindo ou apoiando humanos, define se você destrói sua base de talentos ou acelera a maturidade do time.
Conclusão
A IA já está redefinindo quem é contratado, e não apenas como se trabalha. Se Boards e executivos não agirem, a sucessão corporativa corre risco real.
👉 É para isso que existe o Board Program da StartSe: preparar conselheiros para lidar com dilemas que unem tecnologia, gente e futuro da governança.
