Um prémio Nobel da Física concorda com Elon Musk e Bill Gates: no futuro haverá mais tempo livre mas menos empregos tradicionais.

O futuro de que Musk e Gates avisaram já está à porta

A mudança já se nota em armazéns, fábricas e backoffices: mais sensores, mais software a decidir, menos trabalho “de mãos”. Em muitos escritórios, a automação chega sem alarde - triagem de e‑mails, respostas de apoio ao cliente, faturação, reconissões simples, rascunhos de textos. O resultado é o mesmo: tarefas que antes enchiam horas passam a caber em minutos.

Musk costuma defender que a IA fará “quase tudo” e que o trabalho pago pode tornar‑se opcional, apoiado por algum tipo de rendimento básico. Gates fala em mecanismos como “impostos sobre a IA” ou sobre ganhos de produtividade para financiar proteção social se o emprego clássico encolher. Parisi (Nobel da Física, 2021) acrescenta o ponto mais difícil: a automação pode avançar mais depressa do que leis, escolas e instituições conseguem adaptar.

O sinal raramente é “o emprego desapareceu”. É mais discreto: desaparecem tarefas.

Uma regra prática útil:

• Se mais de metade do seu trabalho é previsível, repetitivo, feito em software e com regras claras, costuma haver alta probabilidade de compressão (menos pessoas, menos horas, menos progressão).
• O que resiste melhor tende a ter exceções frequentes, responsabilidade legal, decisões ambíguas, negociação, ou relação humana - mas mesmo aí a função muda.

Cada automação isolada parece pequena (um bot aqui, um fluxo ali). Somadas, podem encolher uma equipa sem “despedimentos dramáticos”: não se substitui, não se abre vaga, reestrutura‑se.

Há também um travão real (muito visível em Portugal): automatizar bem dá trabalho e custa dinheiro. Normalmente esbarra em:

• dados pouco consistentes, processos “informais” e exceções;
• integrações com ERPs e sistemas antigos;
• RGPD (minimização de dados, base legal, retenção, e cuidado extra quando há dados sensíveis);
• qualidade e auditoria: sem registos e validação, a empresa troca horas humanas por erros caros.

Por isso a mudança é desigual: mais rápida em tarefas simples e empresas maiores; mais lenta onde há variabilidade, “remendos” e dependência de conhecimento tácito.

Como viver num mundo em que o tempo livre cresce e as carreiras clássicas encolhem

Isto não é só um debate para governos e tecnológicas. É um tema de rotina. Quem atravessa melhor a transição tende a tratar competências como portefólio vivo, não como identidade fixa.

Uma vez por semana, reserve 30 minutos e responda (5–7 linhas cada):

• O que fiz esta semana que uma máquina consegue copiar facilmente?
• O que fiz que exigiu contexto, julgamento, responsabilidade ou relação humana?
• O que gostava de saber fazer nos próximos 3–6 meses?

A ideia é sair do “modo pânico” (só agir quando chega a reestruturação) e entrar num ciclo leve, sustentável.

Em vez de tentar estudar tudo, costuma funcionar melhor consistência mínima:

• 1 curso curto por ano (ou por semestre) ligado ao seu trabalho real, não ao hype.
• 1 pequeno projeto por trimestre que prove competência (um relatório melhor, um script simples, um processo documentado, um mini‑portefólio).
• 1 conversa por mês com alguém de uma área em crescimento (pode ser dentro da sua empresa).

Um erro comum é confundir “aprender IA” com “aprender uma ferramenta”. O que dá retorno, na prática, é combinar três camadas:

• Domínio (saber o negócio/área a sério).
• Ferramentas (usar IA e automação com critério).
• Controlo de qualidade (validar, testar, documentar, manter registos).

Giorgio Parisi tem defendido que a transição para uma economia pesada em IA “tem de ser governada”, avisando que, sem novos contratos sociais, os ganhos podem concentrar‑se em poucos enquanto muitos ficam sem trabalho estável - e sem um “para quê” claro.

Quando isto vira plano pessoal, ajuda pensar em camadas que podem coexistir:

• Curto prazo: trabalhar com IA, não contra ela - escrever pedidos claros, verificar resultados, manter “human‑in‑the‑loop” quando há risco (cliente, dinheiro, saúde, conformidade).
  
• Médio prazo: criar uma alternativa pequena ao salário (freelance, explicações, consultoria, serviços locais). Em Portugal, costuma ser mais viável começar com metas realistas (ex.: 100–300 €/mês) e tratar cedo do básico: recibos verdes, IVA quando aplicável, retenção na fonte e contribuições para a Segurança Social.
  
• Longo prazo: investir no que é difícil de copiar: confiança, ética, negociação, liderança, cuidado presencial, e responsabilidade por decisões.

A dádiva desconfortável de “tempo livre a mais”

A ideia desconfortável é esta: mais horas livres, menos trabalho tradicional a estruturar os dias. Não são “férias longas”; é uma mudança persistente.

Para alguns, isto abre espaço para família, descanso, projetos e aprendizagem. Para outros, mexe com identidade: o trabalho era a bússola e a resposta automática a “Então, o que faz?”. O risco não é só financeiro; é também de rotina, pertença e propósito.

Três pontos práticos, sem romantizar:

• A IA tende a começar por tarefas rotineiras, não por profissões inteiras. Se o seu trabalho tem muitas exceções, contacto humano e decisões ambíguas, tende a aguentar mais - mas pode ser reconfigurado.
  
• Competências humanas viram a camada premium: explicar, decidir, assumir responsabilidade, lidar com conflito, e proteger confiança (cliente, doente, cidadão, equipa). Em funções reguladas, saber “quando não automatizar” é tão valioso como automatizar.
  
• Desenho de vida conta tanto como desenho de carreira: mais tempo livre pede estrutura mínima (rotina, comunidade, projetos). Sem isso, o “tempo livre” vira ansiedade e dispersão.

FAQ:

• A IA vai mesmo tirar “a maioria” dos empregos? Normalmente não de uma vez, nem de forma uniforme. Em muitos casos, substitui partes do trabalho, o que reduz a necessidade de algumas funções e cria outras (integração, supervisão, qualidade, conformidade, operação).
  
• Devo aprender a programar para me manter relevante? Pode ajudar, mas não é obrigatório. Para muita gente, o melhor retorno vem de: saber usar ferramentas com critério, entender dados básicos (formatos, qualidade, privacidade), documentar processos e medir resultados.
  
• Que carreiras parecem mais seguras neste futuro? Em geral, funções com presença e cuidado (saúde, apoio, serviços no terreno), alta confiança/risco (segurança, compliance, auditoria) e decisões com contexto (produto, estratégia, liderança) são mais difíceis de automatizar por completo - mesmo que sejam “aumentadas” por IA.
  
• E se eu até gosto do meu trabalho rotineiro? É válido. O essencial é não ficar sem opções: adicione uma competência útil em paralelo, uma certificação relevante, ou um projeto pequeno que mostre capacidade de assumir tarefas menos repetitivas.
  
• Vamos mesmo receber dinheiro para “não fazer nada” um dia? Há experiências e debate sobre rendimentos garantidos e redes de segurança, mas nada é certo. O ponto é preparar regras, financiamento e transições antes de a pressão social e laboral ficar insustentável.