Dissertação de Mestrado

Com a introdução de avanços como inteligência artificial, robótica e automação de processos, as dinâmicas tradicionais do emprego estão passando por mudanças significativas, intensificando o debate sobre seus efeitos sobre emprego, salários e desigualdade. Este trabalho analisa os efeitos da automação sobre o mercado de trabalho brasileiro entre 2012 e 2024, com base nos microdados da PNAD Contínua. Utilizando a metodologia de Frey e Osborne (2017), as ocupações brasileiras foram classificadas segundo sua probabilidade de automação e vinculadas aos dados individuais dos trabalhadores. Com base nessa abordagem, investigou-se padrões de distribuição ocupacional, escolaridade e renda. Os resultados indicam que quase metade dos trabalhadores está inserida em ocupações altamente automatizáveis, as quais concentram níveis médios e baixos de escolaridade e salários inferiores e apresentam maior probabilidade de deterioração relativa (queda simultânea de participação no emprego e remuneração). Conclui-se, portanto, que as evidências apontam para um ajuste gradual e não para uma substituição abrupta em larga escala. Ainda assim, os padrões observados sugerem impactos distributivos relevantes e reforçam a importância de políticas de transição, requalificação e criação de ocupações complementares às novas tecnologias.

With the introduction of advances such as artificial intelligence, robotics, and process automation, traditional employment dynamics are undergoing significant changes, intensifying the debate over their effects on employment, wages, and inequality. This study analyzes the effects of automation on the Brazilian labor market between 2012 and 2024, based on microdata from the Continuous National Household Sample Survey (PNAD Contínua). Using the methodology of Frey and Osborne (2017), Brazilian occupations were classified according to their probability of automation and linked to individual-level worker data. Based on this approach, the study examined patterns of occupational distribution, educational attainment, and income. The results indicate that nearly half of workers are employed in highly automatable occupations, which concentrate workers with medium and low levels of schooling, pay lower wages, and exhibit a higher likelihood of relative deterioration (a simultaneous decline in employment share and earnings). It is therefore concluded that the evidence points to a gradual adjustment rather than an abrupt, large-scale technological substitution. Nevertheless, the observed patterns suggest relevant distributional impacts and underscore the importance of transition policies, reskilling, and the creation of occupations that complement new technologies.