Durante anos, nos perguntamos se algum dia um algoritmo poderia fazer o nosso trabalho. Esse dia, para muitas tarefas, já chegou. A pergunta que surge agora é mais incômoda: o que acontecerá quando ele também puder decidir como fazemos o nosso trabalho, quanto valemos ou se continuamos fazendo-o.
Um programa atribui uma rota a um entregador, elabora automaticamente uma escala de trabalho, detecta quedas de produtividade ou determina qual trabalhador parece mais adequado para uma tarefa. O procedimento, especialmente reconhecível para quem trabalha por meio de plataformas digitais, começa a se estender muito além dos entregadores ou motoristas.
Denomina-se gestão algorítmica e a Organização Internacional do Trabalho (OIT) define o termo como “o uso de sistemas que, a partir de dados e informações sobre os trabalhadores, organizam, atribuem, supervisionam e avaliam o trabalho”. Como faria um chefe, mas sem escritório nem rosto.
Nem toda gestão algorítmica utiliza inteligência artificial, nem toda inteligência artificial utilizada em uma organização exerce funções de direção, mas ambas começam a se encontrar em um território especialmente sensível: a relação entre quem trabalha e quem tem capacidade para tomar decisões sobre esse trabalho.
Um preconceito humano pode se transformar em um preconceito automatizado aplicado a milhares de trabalhadores sem que se saiba qual critério os prejudicou nem a quem recorrer para contestá-lo.
A fricção emerge quando seu critério resulta difícil de discutir. Sem certo grau de transparência, pode resultar, inclusive, impossível saber se uma decisão foi tomada por um algoritmo ou por um chefe humano, e muito difícil impugná-la, adverte a OIT. De trabalhar com uma IA a trabalhar para ela; de utilizar o algoritmo como ferramenta a ser avaliado por ele sem conhecer suas regras.
Escala e opacidade
As plataformas digitais foram o laboratório de um modelo em que, entre o trabalhador e a empresa, existe um aplicativo que registra dados, distribui tarefas, compara desempenhos e gera reputações. Essa forma de organização incorpora monitoramento contínuo, sistemas de pontuação e uma frequente falta de transparência sobre o funcionamento do algoritmo.
A diferença em relação a um chefe humano não reside tanto em uma questão de capacidade empática, mas em uma questão de escala na hora de reproduzir vieses e erros.
As pessoas discriminam, se equivocam ou tomam decisões arbitrárias, ”mas uma inteligência artificial é capaz de replicar seu erro milhares ou centenas de milhares de vezes”, adverte o jurista e professor catedrático da Universitat de Barcelona, Juli Ponce.
À escala soma-se a opacidade: um preconceito humano pode se transformar em um preconceito automatizado aplicado a milhares de trabalhadores sem que estes saibam necessariamente qual critério os prejudicou nem a quem podem recorrer para contestá-lo.
Se um sistema aprende com contratações realizadas no passado, pode reproduzir padrões históricos de gênero, idade, origem ou classe social. Por exemplo, medir a responsabilidade e o comprometimento com base no número de horas extras ou nas licenças para conciliação solicitadas muito provavelmente favorecerá os homens.
A acadêmica, escritora e advogada argentina Cecilia Danesi, autora de O império dos algoritmos: IA inclusiva, ética e ao serviço da humanidade adverte que os dados com os quais a IA é treinada estão atravessados por valores, preconceitos e uma determinada visão sobre o mundo. Por isso descarta a possibilidade de que possa existir um modelo completamente neutral nem de IA nem de gestão algorítmica do trabalho. “Onde temos de fazer um duplo clique é no preconceito, na discriminação negativa e em buscar maneiras de evitá-los”, aponta.
A autora reivindica supervisão, responsabilidade por parte das empresas e dos desenvolvedores, auditorias dos sistemas utilizados para contratar e avaliar trabalhadores e mecanismos que permitam determinar se uma ferramenta produz discriminação.
Além disso, o que se apresenta como uma medição objetiva pode acabar premiando apenas aquilo que é mais fácil de quantificar e relegar outras dimensões essenciais do trabalho que não podem ser medidas de forma exaustiva, como a experiência, a criatividade, a cooperação ou a capacidade de cuidar e resolver conflitos, qualidades todas elas intimamente ligadas ao humano.
Cecilia Rikap, economista argentina especializada em economia da inovação, diretora de pesquisa do Institute for Innovation and Public Purpose e autora da Teoria da dependência digital, adverte que a implantação algorítmica em entornos laborais pode levar a exigir que os trabalhadores façam muito mais no mesmo tempo, “sem importar a qualidade do serviço que vai ser apresentado”. Diante dessa lógica eficientista, reivindica “uma tecnologia que permita incorporar criatividade e potencialize as capacidades humanas”.
Existe, sobretudo, uma questão elementar de direitos. O que acontece se um algoritmo rejeita uma candidatura? A pessoa pode saber por quê? E se uma pontuação automatizada reduzir suas horas de trabalho? Quem responde por uma decisão que ninguém parece ter tomado?
A dificuldade para compreender a lógica dessas ferramentas não dilui a responsabilidade das empresas que as utilizam. Como adverte o advogado especializado em novas tecnologias, Martín Rosa, “delegar em algoritmos não libera de responsabilidade; ao contrário, a intensifica” porque “estão em jogo princípios como a igualdade, a não discriminação e a dignidade da pessoa trabalhadora, assim como o direito de não ser objeto de decisões exclusivamente automatizadas”.
Uma resposta ibero-americana
A discussão sobre IA e trabalho está se deslocando da eficiência para conceitos menos tecnológicos e mais relacionados à ética e aos direitos trabalhistas: transparência, privacidade, igualdade, negociação coletiva e direito de recorrer.
Em junho de 2026, a Conferência Internacional do Trabalho deu um passo importante ao aprovar o Convênio 193 sobre o trabalho digno na economia de plataformas, a primeira norma trabalhista internacional especificamente dedicada a esse âmbito.
Em julho de 2026, a Ibero-América aprovou uma declaração conjunta que situa entre os desafios compartilhados a inteligência artificial, as plataformas digitais e as novas formas de organização do trabalho.
A convenção aborda, entre outras questões, os sistemas automatizados baseados em algoritmos, a proteção de dados, as decisões de suspensão ou desativação de trabalhadores e a possibilidade de revisar as decisões que os afetam. Sem proibir os algoritmos, introduz a ideia de que a inovação tecnológica não suspende os direitos trabalhistas.
O debate já chegou à agenda política da região. Em julho de 2026, ministras, ministros e altas autoridades de Trabalho reunidos em Avilés, Espanha, dentro do processo preparatório da XXX Cimeira Ibero-americana, aprovaram uma declaração conjunta que situa entre os desafios compartilhados a inteligência artificial, as plataformas digitais e as novas formas de organização do trabalho.
É significativo que a resposta escolhida seja regional. Os algoritmos não entendem de fronteiras. Uma plataforma pode operar simultaneamente em Madri, Bogotá, Cidade do México, Lisboa ou Buenos Aires; uma tarefa digital pode ser contratada em um país e executada em outro; os mesmos sistemas de inteligência artificial podem ser utilizados para selecionar trabalhadores submetidos a legislações trabalhistas diferentes.
Diante de uma tecnologia global, a cooperação permite compartilhar regulamentações, capacidades de fiscalização, experiências e critérios comuns, e a Secretaria-Geral Ibero-Americana (SEGIB) impulsiona a Rede Ibero-americana de Inspeções do Trabalho (REDIBIT), que conecta as administrações laborais de 18 países e oferece um espaço especialmente relevante diante de novas formas de fraude e controle digital do trabalho.
“A tecnologia abre possibilidades; são as instituições e a ação coletiva que determinam se elas se transformam em bem-estar compartilhado”, ”, adverte Sergio Díaz-Granados, presidente executivo do CAF.
Formação permanente, competências digitais, conectividade, proteção social e capacidade de adaptação aparecem repetidamente nas recomendações da OIT, do Banco Mundial, do BID e da OCDE. Sem elas, o risco é duplo: uma parcela da população poderá perder seu trabalho devido à inteligência artificial e aqueles que já ocupavam as posições mais favoráveis poderão utilizá-la para se tornarem mais produtivos.
Que a última palavra continue sendo humana
A OIT já documentou experiências globais, entre elas as do Brasil e da República Dominicana e as da Uniao Europeia nas quais o diálogo social permite que os representantes dos trabalhadores participem de decisões relacionadas à IA, à gestão algorítmica e às condições de trabalho.
Não se trata de escolher entre tecnologia e direitos “O ideal seria uma colaboração entre máquinas como assistentes e humanos como decisores finais”, afirma Juli Ponce, professor catedrático de Direito Administrativo da Universidade de Barcelona. Mas a supervisão humana não pode se reduzir a uma assinatura que ratifique automaticamente o que o sistema propõe: “Tem que ficar muito clara a responsabilidade de quem toma a decisão”, insiste Ponce. Quando o algoritmo se tornar chefe, deve continuar existindo uma pessoa a quem pedir explicações.
Ibero-América diante do desafio de criar empregos de qualidade
Um estudo conjunto da OIT e do Banco Mundial estima que entre 26% e 38% dos empregos da América Latina e do Caribe estão expostos, de alguma forma, à inteligência artificial generativa. No entanto, apenas entre 2% e 5% estariam em risco de automação completa. Para outros 8% a 14%, a tecnologia poderia aumentar consideravelmente a produtividade.
O cenário é bem menos apocalíptico do que algumas previsões sobre o fim do trabalho. A IA parece destinada, pelo menos por enquanto, a transformar mais empregos do que elimina.
O mesmo estudo faz um alerta decisivo para a Ibero-América: os benefícios tampouco serão distribuídos automaticamente.
Até 17 milhões de postos de trabalho latino-americanos que poderiam melhorar sua produtividade por meio da IA generativa enfrentam dificuldades para fazê-lo devido à falta de infraestrutura e de acesso digital. Os trabalhadores urbanos, formais, com maior nível de escolaridade e melhores rendimentos estão entre aqueles que têm mais possibilidades de aproveitá-la.
O paradoxo é importante: a exclusão digital pode proteger temporariamente alguns empregos da automação e, ao mesmo tempo, impedir que milhões de trabalhadores se beneficiem das novas ferramentas.
Para a Ibero-América, a questão volta a ser distributiva. Não basta participar da economia da IA. É importante saber em que lugar de sua cadeia de valor se participa: desenvolvendo tecnologia, utilizando-a para aumentar a produtividade e os salários ou fornecendo mão de obra barata para treiná-la. O pesquisador colombiano Julian Posada, que estuda o trabalho de dados na América Latina, adverte que a produção de inteligência artificial se apoia em cadeias digitais globais nas quais o valor é extraído e distribuído por meio de relações de poder profundamente desiguais.
Um estudo publicado em 2025 sobre trabalhadores de dados de Argentina, Brasil e Venezuela, do qual participam Mariana Fernández Massi e Julieta Longo, do CONICET, confirma essa assimetria: por trás dos sistemas existe uma força de trabalho altamente qualificada, mas frequentemente precária, informal e mal remunerada.
Ricardo Cuesta García, presidente da Rede Ibero-Americana de Serviços Públicos de Emprego (RISPE), explicava recentemente em Somos Iberoamérica: “O grande desafio é criar empregos de qualidade, não criar empregos a qualquer preço”.
