Victor Bianchin
RedatorVictor Bianchin é jornalista.
Toda vez que surge uma nova tecnologia que promete transformar tudo, há um grupo que acaba pagando um alto preço por isso. Com a chegada da IA, por exemplo, os jovens e os empregos administrativos são os mais expostos, já que, devido à automação desses postos,acontecem menos contratações e quedas salariais.
Um estudo publicado por pesquisadores da London School of Economics e da Universidade Complutense de Madrid demonstra, com dados concretos sobre a Espanha, que os benefícios do progresso tecnológico não só chegam de forma desigual a todos os trabalhadores como, em muitos casos, estão ampliando a diferença entre quem ganha mais e quem ganha menos.
A desigualdade tem nome tecnológico
O coeficiente de Gini mede a desigualdade de renda em uma escala em que zero equivale à igualdade total e 100 à desigualdade absoluta. A Espanha tem um índice de 30,8, de acordo com os dados mais recentes de 2023 da Eurostat, frente à média da União Europeia, que estava em 29,4 em 2024. Entre 2000 e 2016, a desigualdade salarial na Espanha cresceu 6,4 pontos no Gini, sendo o período mais intenso entre 2008 e 2016, quando subiu 4,7 pontos em apenas oito anos.
O dado mais impactante do estudo é que, sem os efeitos da automação, a desigualdade salarial na Espanha teria sido 21,5% menor em 2019. Para dimensionar a magnitude desse número, vale lembrar que, no ano 2000, a Espanha estava 8,8 pontos de Gini abaixo dos Estados Unidos em termos de desigualdade. Em 2019, essa diferença havia se reduzido para apenas 2,2 pontos.
Os números ficam ainda mais claros quando são detalhados por faixas salariais. Sem a revolução tecnológica das últimas décadas, os 10% dos trabalhadores com maiores rendimentos teriam recebido uma fatia salarial 3,9% menor do que a atual. Em contrapartida, os 50% dos trabalhadores com salários mais baixos teriam aumentado seus rendimentos em 0,83%, e os 10% mais pobres desse grupo teriam registrado um aumento de até 2,2%.
A automação e a inteligência artificial não atuam da mesma forma, embora ambas empurrem na mesma direção. Enquanto a automação do trabalho tende a afetar os salários das faixas média e baixa da distribuição, a IA eleva os salários no topo, melhorando a produtividade e o poder de negociação daqueles que já estão em melhor posição. Os dados do trecho final do estudo, referentes ao período de 2015 a 2019, mostram que, sem a exposição à IA, o coeficiente de Gini teria sido 9,9% menor em 2019. Ou seja, a diferença entre os salários mais altos e os mais baixos teria sido menor.
O fator educacional: menos estudo, maior penalização
Outra das descobertas decisivas do estudo está relacionada à formação acadêmica ou profissional dos trabalhadores. Aqueles com menor nível educacional sofreram um impacto salarial negativo quase três vezes maior do que os que possuem ensino superior. Seus empregos tendem a se concentrar em tarefas rotineiras ou de gestão administrativa, áreas muito suscetíveis ao impacto da IA e da automação.
A diferença salarial entre trabalhadores com alta e baixa formação também aumentou significativamente com a maior adoção tecnológica. Na ausência dos efeitos da automação durante o período de 2000 a 2019, essa diferença teria sido 43% menor. Os dados do estudo mostram que os jovens com pouca formação são os mais expostos, enquanto trabalhadores mais velhos e altamente qualificados tendem a integrar a tecnologia ao seu trabalho, em vez de competir com ela.
Os autores do estudo não questionam o progresso tecnológico em si — ao longo da história, ele demonstrou ser um motor indiscutível de crescimento econômico. O que eles colocam em dúvida é a ideia de que os benefícios desse progresso acabarão se distribuindo naturalmente por toda a sociedade — uma visão que, segundo o próprio estudo, não capta a complexidade do fenômeno.
Diante desses dados, as propostas dos autores para neutralizar esse efeito passam por duas frentes. A primeira é reforçar o investimento em educação e formação contínua, ampliando o acesso a habilidades não rotineiras, como pensamento crítico, criatividade e competências sociais, menos suscetíveis à automação. Dessa forma, busca-se equilibrar o acesso às competências tecnológicas em todo o mercado de trabalho.
A segunda aponta para a revisão do tratamento fiscal do capital e do trabalho, já que, em muitos países, a tributação favorece o investimento em máquinas em detrimento da contratação de pessoas, o que pode incentivar processos de automação mesmo quando os ganhos de produtividade são limitados.
Imagem | Unsplash (Procreator Global UI UX Design Agency, Andrew Valdivia)
Este texto foi traduzido/adaptado do site Xataka Espanha.
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