Notícias Quase em Tempo Real: 🗞️ A IA Vai Tirar o Seu Emprego? (2025-10-05)

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100% desta newsletter foi gerada por mim, o humano. Você verá muitos resultados de IA no vídeo, especialmente na análise. Saiba por que este tipo de divulgação é uma boa ideia e pode ser exigida em breve para qualquer pessoa que faça negócios de alguma forma com a UE.

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O Que Está em Minha Mente: A IA Vai Tirar o Seu Emprego?

Nesta edição da semana, vamos tentar chegar o mais perto possível de uma resposta definitiva para esta questão tão importante:

A IA vai tirar o seu emprego?

Esta é a pergunta na mente de todos e não faltam estudos, artigos e comentários que apoiam a perspectiva de que a IA está consumindo empregos ou negam essa perspectiva.

A boa notícia é que existem muitos estudos, mas muitos deles são conflitantes. Então, como parte da newsletter de hoje, também vamos ver como fazer uma meta-análise de uma situação de forma adequada. Vou enfatizar que não sou um pesquisador científico credenciado. Não tenho PhD e não lidero uma equipe de pesquisa ou um laboratório, então, se eu provavelmente errar em algumas coisas, é por isso.

Parte 0: O Que É Uma Meta-Análise?

Uma meta-análise nada mais é do que pegar um conjunto de pesquisas existentes e uni-las para ver o que a pesquisa tem a dizer no agregado.

Na maioria das vezes, em qualquer campo científico, há uma tonelada de pesquisas publicadas e é difícil para as pessoas verem o quadro geral com base em um único artigo. O processo de meta-análise pega tantos artigos quanto forem relevantes para um tópico específico e os analisa no panorama geral. Que história está sendo contada quando você combina todos os resultados? Existem tendências que são invisíveis em um determinado artigo, mas que se tornam aparentes quando você junta vários artigos?

A meta-análise nos ajuda a entender isso. E o processo de meta-análise evoluiu significativamente nos últimos cem anos, mas especialmente nos últimos cinquenta anos. Falaremos sobre o porquê em um segundo, mas a meta-análise é algo que todos devemos fazer para entender o que está acontecendo em um campo ou indústria.

Uma coisa que a meta-análise não é: pegar um determinado artigo, interpretar erroneamente suas descobertas de forma exagerada e, em seguida, postar sobre ele nas redes sociais como se fosse a palavra final sobre o tópico. Isso acontece muito no ambiente atual de clickbait.

Exemplo clássico, o artigo NANDA do MIT sobre IA e implantações empresariais. Todos estão citando-o incorretamente, dizendo que a IA está falhando em 95% das vezes nas empresas. Se você realmente ler o artigo e as descobertas, ele disse que 5% dos projetos saíram do piloto para a produção em empresas em um período de seis meses.

Ora, se você conhece software e ambientes empresariais, o fato de que qualquer coisa acima de 0% tenha saído do piloto para a produção em seis meses é um milagre. Você não consegue nem uma máquina de café do setor de compras em seis meses, muito menos ver um projeto ir do piloto à produção em software empresarial em seis meses. Isso é chocante. Mas todos interpretaram mal o artigo. E quando as pessoas postaram a interpretação errônea do artigo, isso gerou muito clickbait que muitas pessoas usaram para, sei lá, conseguir alguma influência. Mas sejamos realistas, não foi o que o artigo disse.

A meta-análise – em teoria – deveria ser o antídoto para o clickbait, fazendo-nos recuar e ver qualquer conjunto de fatos ou pesquisas no contexto do panorama geral.

Parte 1: Preparação Inicial

Antes de podermos fazer uma meta-análise, precisamos ter algo para analisar. E embora tenha havido muitos artigos e comentários, queremos restringir nossa análise a coisas que sabemos que pelo menos alguém verificou em algum grau, e isso significa estudos e pesquisas acadêmicas.

Nosso primeiro passo deve ser: qual corpo de pesquisa já existe e quão bom ele é? O que torna uma fonte menos ou mais credível?

Nos últimos cinquenta anos, o padrão ouro para qualquer fonte tem sido se ela foi ou não revisada por pares. A revisão por pares é um processo onde juízes ou avaliadores qualificados passam por um processo de revisão de um artigo ou pesquisa que pretende ser publicada e a criticam. Eles analisam o artigo, a metodologia, as conclusões e, em seguida, dão recomendações tanto ao autor quanto à editora sobre se o artigo deve ser publicado, se precisa de revisões menores, se precisa de revisões maiores ou se deve ser rejeitado completamente.

Fui avaliador de diversos artigos de publicações da Henry Stewart, e o processo é rigoroso. Há um formulário muito longo que você deve preencher, avaliando o artigo, e também divulgar seus próprios conflitos de interesse, se existirem.

Então, nosso primeiro passo para obter esses artigos, para conseguir esses artigos revisados por pares usando ferramentas de pesquisa profunda de IA, deve ser o uso de ferramentas de pesquisa profunda de IA. Daremos a elas um prompt para buscar artigos e pesquisas acadêmicas qualificadas sobre o tema se a IA generativa está ou não substituindo empregos. Usaremos um prompt que se parece com este:

Let’s build a systematic review of peer reviewed and preprint research on the impact of AI – specifically generative AI – on work, with a focus on papers about the substitution of labor, AI consuming jobs. All languages are permitted and all publications globally are encouraged. Use research published after 2020/01/01. Prefer papers with valid DOI numbers indicating peer review, but sites like arxiv and SSRN are permissible. The output must be 2 sections. Section 1 is an intro section with a 1 paragraph summary of all the research discovered. Section 2 is a Markdown list of each paper found, its title, its date of publication, its date of acceptance if it is peer reviewed, the journal it appears in if accepted, its DOI number if it has one, and the URL to the PDF version of the paper. The PDF is mandatory. Exclude papers that do not have PDF versions downloadable. After the PDF URL, include a 1 sentence summary of the paper. Do not include any other sections or writing besides what I have specified. Do not include general news publications, social media, or other unqualified sources that are not scholarly or academic in nature. Return up to 100 papers in reverse chronological order, newest papers first.

Recomendo fazer isso em todas as ferramentas de Pesquisa Profunda às quais você tiver acesso. Este é um caso em que mais é melhor, desde que as fontes sejam boas.

Reúna todas as suas pesquisas em um só lugar, porque nosso próximo passo é avaliar cada artigo.

Parte 2: Avaliação Individual da Pesquisa

Depois de termos uma lista de dados, não devemos simplesmente despejar tudo em uma ferramenta de IA e pedir à IA para processá-lo magicamente. Isso é uma péssima ideia. Em vez disso, queremos saber, de todas as fontes que extraímos, quais são relevantes para nossa investigação e quais são de maior qualidade.

Existe uma metodologia comprovada para isso na comunidade científica chamada PRISMA: Itens de Relatório Preferenciais para Revisões Sistemáticas e Meta-Análises. PRISMA é uma lista de verificação de 27 etapas projetada para aumentar a transparência das revisões e análises, de modo que os vieses dos autores sejam mais fáceis de detectar.

Por exemplo, antes da invenção do PRISMA, revisões de meta-análise podiam conter pesquisas selecionadas a dedo para apoiar um ponto de vista específico. E sem a devida divulgação, era muito difícil para o leitor comum saber que a revisão sistemática era fortemente enviesada. Na superfície, a análise pareceria boa, com citações às diferentes obras incluídas, mas era opaco para o leitor qual pesquisa foi excluída da análise.

O Passo 5 do PRISMA exige especificamente que os pesquisadores expliquem os critérios de inclusão e exclusão para uma análise – o que não foi incluído e por quê? Você pode ver no prompt da parte um que existem critérios de exclusão – um artigo que não possui um PDF para download é excluído, o que significa que algumas pesquisas que podem ser válidas, mas estão atrás de um paywall, não são incluídas. Posso alterar os resultados de uma perspectiva que favoreça um ângulo ou outro, dependendo se você precisa ou não pagar pela pesquisa. Você pode ver que em alguns campos e algumas disciplinas, ter que pagar pela pesquisa pode alterar a meta-análise se você não tiver condições de pagar pela pesquisa.

Agora, aqui está o desafio: isso é MUITOS dados. Cada projeto de Pesquisa Profunda identificou com sucesso dezenas de artigos sobre o tema. No fim das contas, terminamos com 174 artigos diferentes sobre o assunto. Como podemos tornar isso gerenciável?

Ao aderir à metodologia PRISMA, temos uma ideia de como realizar este processo de seleção.

Os passos 1 a 5 do PRISMA abordam o desenvolvimento da nossa hipótese. O que estamos fazendo, afinal? Isso corresponde bem ao framework 5P que Katie Robbert sempre menciona na Trust Insights. Qual é o propósito da nossa investigação? Como sabemos se nossa investigação teve sucesso? Neste caso, queremos elaborar uma hipótese para nossa meta-análise.

Para nossa hipótese, podemos usar a afirmação bastante ousada do CEO da Anthropic, Dario Amodei: a IA generativa causará 10-20% de desemprego estrutural. Como qualquer boa hipótese, esta é uma afirmação que pode ser provada como verdadeira ou falsa. Se dizemos que a IA generativa causará dez por cento de desemprego estrutural, então precisamos analisar os números de desemprego e os dados de pesquisa que fornecemos para entender se isso é plausível ou não. No final da nossa investigação, se descobrirmos que a IA generativa não tem impacto ou tem pouco impacto no desemprego, então sabemos que a hipótese é falsa. Por outro lado, se virmos fortes evidências da meta-análise de que a IA generativa está tendo um impacto estatisticamente significativo no desemprego, podemos dizer que a hipótese é verdadeira.

Os passos 8-15 do PRISMA explicam o que os revisores devem fazer para identificar quais artigos pertencem ou não ao processo de revisão, desde metodologias sobre viés até medidas de efeito e níveis de confiança. Podemos usar todos esses passos para criar um prompt que avaliará cada artigo individualmente e selecionará artigos para inclusão ou exclusão.

Aqui está um exemplo em formato PDF (é bem longo).

Agora, poderíamos simplesmente colocar isso em um GPT ou Gem e então pontuar cada artigo. Mas com 174 artigos, isso pode se tornar cansativo. Não, esqueça, essa é uma tarefa horrivelmente cansativa. Em vez disso, vamos deixar a IA fazer isso com uma automação.

Usando uma ferramenta como o n8n, faremos com que ela leia cada arquivo individualmente, o execute através do nosso prompt e, em seguida, produza um resultado dos artigos que devemos ou não incluir em nossa revisão.

Fluxo de trabalho n8n

O que antes levava semanas de triagem de artigos para uma avaliação inicial agora pode levar minutos.

Parte 3: Avaliação Combinada

Agora que passamos e avaliamos quais artigos foram ou não selecionados, podemos pegar os resultados desses artigos e colocá-los em um ambiente onde podemos fazer o restante da meta-análise.

O que é bom no processo que fizemos até agora é que o arquivo JSON de todos os diferentes artigos que devem ou não ser incluídos contém muitos dos critérios PRISMA para os passos 16 a 20 do processo de avaliação PRISMA.

Isso nos deixa com um corpo de trabalho robusto e preciso. Nosso próximo passo é colocar tudo em um ambiente onde possamos fazer perguntas aos nossos dados. Esse ambiente? O NotebookLM gratuito do Google. Como usamos um excelente conjunto de processos habilitados por IA para fazer a primeira triagem sobre quais dados deveriam ou não ser incluídos, o que entra em nossa instância do NotebookLM deve ser o creme da colheita.

Embora o NotebookLM seja um ambiente fantástico para fazer perguntas aos nossos dados, ele ainda é um modelo de linguagem grande por baixo do capô. E isso significa que ele ainda está sujeito às regras básicas da IA generativa, como não incluir dados ruins. Quanto melhor a qualidade dos dados que você insere no sistema, melhores as respostas que você obtém dele.

Uma vez que tenhamos todos os nossos dados dentro do NotebookLM, podemos fazer as perguntas com base em nossa hipótese.

Dependendo do tamanho do corpus de texto e de quantos tokens ele ocupa, também poderíamos usar um modelo de linguagem com uma janela de contexto muito grande, como o Google Gemini 2.5, que possui uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. Se o nosso corpo de pesquisa ocupar menos de 1 milhão de tokens, poderíamos incluir todos os artigos selecionados para análise.

Poderíamos dar a ele um prompt como este (formato PDF novamente porque é super longo)

No NotebookLM, você pode carregar um prompt super longo (porque a interface limita o comprimento de um prompt) e referenciá-lo por chave, fazendo com que o LLM reimprima o prompt no chat. No Gemini, você pode usar o prompt diretamente.

Parte 4: O Que a Pesquisa Diz…

Após este processo extenso, podemos nos perguntar: qual é a conclusão real? A IA generativa está impactando os empregos? Aqui está o que o NotebookLM teve a dizer, com base em sua análise.

Sim, a hipótese é válida, com confiança moderada. A IA vai assumir parte do seu trabalho e, dependendo do emprego, a maior parte dele. Evidência disso? Uma grave incompatibilidade de habilidades na força de trabalho atual em relação ao que será necessário para o futuro.

A evidência contra é que ainda há bastante trabalho para os humanos fazerem. No entanto, todos os artigos modernos publicados em 2025 mostram que a IA generativa está tendo um efeito de deslocamento no emprego. Agora, o NotebookLM também disse que não pode confirmar, a partir desses artigos, que o número exato da nossa hipótese, 10%, seja comprovável hoje. Então isso não está lá. Ele não diz que isso está acontecendo com certeza agora e que o número é 10%. No entanto, há fortes evidências de que estamos caminhando nessa direção até 2028.

Este seria um bom momento para se capacitar em IA, se você ainda não o fez. Porque essa incompatibilidade de habilidades e a desvalorização de habilidades de que ele fala, sintetizadas a partir dos vários artigos, é criticamente importante. Desvalorização de habilidades significa que habilidades que antes garantiam altos salários estão sendo desvalorizadas rapidamente e a habilidade número um sendo desvalorizada? Desenvolvimento de software.

Pense nisso: de todos os modelos e utilitários de IA lançados nos últimos três meses, qual é a única coisa em comum quando você olha os nomes? Você tem GPT-5 CODEX. Você tem ferramentas como Gemini Code Assist. Você tem a nova versão de Claude Code e Claude Sonnet 4.5, o melhor modelo de codificação existente. GLM 4.6, benchmarks inovadores em codificação.

Note que não existe um GPT 5 Advogado, certo? Não existe um Gemini dentista. Não existe um GLM 4.6 roteirista de Hollywood. As empresas de IA estão fabricando modelos o mais rápido que podem para consumir o desenvolvimento de software. E esse é o grande foco da desvalorização de habilidades. Não é apenas essa profissão. No entanto, essa é a profissão que os criadores de modelos de IA Generativa estão mirando com mais força.

Parte 5: Concluindo

A newsletter de hoje não foi apenas sobre entender o impacto da IA generativa no emprego. Foi também um roteiro sobre como podemos conduzir uma meta-análise sistemática de qualquer corpo de pesquisa de forma rigorosa, repetível, documentada e confiável. Em uma era em que, francamente, as pessoas estão inventando coisas o tempo todo e dizendo “estudos indicam” ou “pesquisas mostram” com muita enrolação e nenhuma evidência, queremos ser mais rigorosos do que nunca. Queremos focar em uma melhor qualidade de dados. Queremos que nossas conclusões sejam apoiadas pela realidade.

A razão não é uma questão de opinião ou política, é porque o funcionamento básico da realidade depende de dados e fatos. Quanto mais alinhados estivermos com fatos e dados reais que foram comprovados e com a verdade, menos decepções experimentaremos como pessoas, como profissionais de negócios, como profissionais de marketing, como especialistas em IA, ou seja o que for que você faça.

Você pode ter ruidosamente uma opinião de que uma substância é ou não venenosa, mas se ela for de fato realmente venenosa e você ingerir o suficiente dela, ela o matará.

Você pode ter a opinião de que a gravidade não existe. Se você cair de um penhasco, sua opinião não importa. A realidade e os fatos importam e você cairá para a morte.

Graças a ferramentas como a IA Generativa, não precisamos mais aceitar a palavra de outras vozes barulhentas que podem não ter feito a lição de casa ou podem ter distorcido os dados para se adequar à sua perspectiva particular. Com bons prompts e boas metodologias, podemos examinar pesquisas revisadas por pares e tirar conclusões com base em dados comprovados. Isso se aplica a qualquer campo de prática, do marketing à química e à astrofísica.

É possível que a pesquisa revisada por pares seja falha? Absolutamente. Essa é uma possibilidade distinta. E talvez em outra ocasião falaremos sobre como você pode conduzir sua própria revisão por pares usando IA generativa, porque é uma das tarefas mais diretas de se fazer. Você pode avaliar a solidez de qualquer pesquisa em relação às melhores práticas conhecidas e ver se um artigo se encaixa nessas melhores práticas ou não.

Mas, por enquanto, vamos partir do pressuposto de que pessoas cujo trabalho em tempo integral é fazer pesquisas, investigar cuidadosamente hipóteses e publicar seus resultados para outros em sua área revisarem geralmente estão fazendo um bom trabalho – e tagarelas como eu, que não trabalho em um laboratório de pesquisa, provavelmente deveriam se ater a citar o trabalho de pesquisadores reais.

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RESTAM APENAS 2 VAGAS

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Este é um evento de “aprender fazendo”. Você precisará do seu laptop, pois faremos os exercícios juntos. Para garantir sua participação plena sem riscos de confidencialidade, fornecemos um conjunto completo de dados de negócios seguros e sintéticos. Você sairá com um “livro de receitas” pessoal de prompts que você testou, uma cópia do meu livro Almost Timeless, e um plano claro e acionável para implementar de volta no escritório.

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É por isso que nosso novo curso, O Estrategista Pronto para IA, é diferente. Não é uma coleção de técnicas de prompting ou um conjunto de receitas; é sobre por que fazemos as coisas com IA. A estratégia de IA não tem nada a ver com prompting ou com o ‘objeto brilhante’ do dia — tem tudo a ver com extrair valor da IA e evitar desastres preveníveis. Este curso é para todos em posição de tomada de decisão porque ele responde às perguntas que quase todo ‘artista do hype’ da IA ignora: Por que você está sequer considerando a IA em primeiro lugar? O que você fará com ela? Se sua estratégia de IA é o equivalente a se preocupar excessivamente com liquidificadores enquanto sua churrascaria vai à falência, este é o curso para colocá-lo de volta no caminho certo.

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Como Manter Contato

Vamos garantir que estamos conectados nos lugares que mais lhe convêm. Aqui é onde você pode encontrar diferentes conteúdos:

Meu blog – vídeos diários, posts de blog e episódios de podcast
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Minha empresa, Trust Insights – ajuda em análise de marketing
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No Bluesky – coisas pessoais aleatórias e caos
No LinkedIn – vídeos diários e notícias
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Eventos Onde Estarei

Aqui estão os eventos públicos onde estarei palestrando e participando. Diga oi se você também estiver em algum evento:

SMPS, Denver, Outubro de 2025
Conferência de Marketing e IA, Cleveland, Outubro de 2025
IA Generativa: O Workshop de Londres, Londres, Outubro de 2025
Fórum B2B MarketingProfs, Boston, Novembro de 2025
Social Media Marketing World, Anaheim, Abril de 2026

Há também eventos privados que não são abertos ao público.

Se você é um organizador de eventos, deixe-me ajudar seu evento a brilhar. Visite minha página de palestras para mais detalhes.

Não pode ir a um evento? Passe no meu grupo privado do Slack, Analytics for Marketers, em vez disso.

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Christopher S. Penn

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