A tecnologia não decide sozinha

Do emprego às tarefas – complementar, transformar, substituir

Um emprego não é uma tarefa. Uma profissão é feita de muitas: pensar, comunicar, decidir, organizar, interagir, executar. A IA pode automatizar algumas sem eliminar a profissão, alterar outras e criar tarefas novas. Quando nos dizem  que a IA consegue fazer uma parte de determinado trabalho, a pergunta seguinte deve ser: que parte? Automatizar a tarefa mais penosa de uma profissão e automatizar o núcleo da sua qualificação são coisas muito diferentes. Também não é o mesmo uma ferramenta generativa nas mãos de um advogado, um sistema de visão computacional numa fábrica e um software que distribui tarefas a trabalhadores num armazém: na designação «IA» cabem tecnologias distintas, com efeitos distintos.

E há ainda a distância entre o que uma tecnologia consegue fazer e o que acaba por acontecer ao emprego. Pelo meio ficam o investimento, a adoção, a reorganização dos processos, o funcionamento no trabalho real, os custos, as infraestruturas, as competências e, sobretudo, decisões empresariais. A tecnologia abre possibilidades mas são as decisões económicas e organizacionais que as transformam em emprego — ou em desemprego.

A IA pode complementar o trabalhador, aumentando as suas capacidades e reduzindo o trabalho repetitivo. Pode transformar o emprego: umas tarefas desaparecem, outras mudam, surgem novas. E pode, evidentemente, substituir trabalho humano — negar essa possibilidade seria pouco sério. Os três processos ocorrem em simultâneo. A pergunta útil não é «à IA substitui ou não substitui?», mas em que tarefas, em que condições e com que consequências.

Aqui há uma bifurcação. A IA pode ser orientada sobretudo para substituir trabalho, cortar custos laborais e concentrar poder de decisão; ou numa direção favorável ao trabalho, que aumente capacidades humanas, melhore tarefas e crie novas complementaridades — o que a literatura económica já designa por IA «pró-trabalhador». Na prática, encontraremos geralmente combinações das duas. Mas a diferença conta: se avaliarmos um sistema apenas pelo número de trabalhadores que permite dispensar, orientamos a inovação num sentido; se perguntarmos também quanto aumenta a capacidade, a qualidade, a segurança ou a criação de tarefas de valor, orientá-la-emos noutro. A tecnologia tem direção e essa direção pode e deve ser discutida.

Por isso não chega contar empregos perdidos. O que está em jogo tem pelo menos quatro dimensões: a quantidade de emprego, a qualidade do trabalho (mais autonomia ou mais controlo? menos tarefas penosas ou maior intensidade?), os salários e as desigualdades (quem fica com os ganhos?) e as competências (a tecnologia reforça a capacidade profissional ou esvazia as profissões do seu saber?).

Quem fica com o dividendo?

A grande promessa económica da IA chama-se produtividade: fazer certas tarefas mais depressa, reduzir custos, apoiar decisões, aumentar a capacidade produtiva. Já existe evidência de ganhos reais. Um dos estudos mais citados analisou 5179 operadores de apoio ao cliente numa empresa de software: com um assistente de IA generativa, resolveram em média mais 14% de pedidos por hora; entre os principiantes, o ganho foi de 34%, e entre os mais experientes foi mínimo (Brynjolfsson, Li e Raymond, NBER, 2023). Mas um ganho numa tarefa, num posto, numa empresa, não se traduz automaticamente em ganhos para a economia: os resultados tornam-se mais heterogéneos quando se sobe da tarefa para a empresa e da empresa para o país. A dimensão do ganho dependerá da tecnologia, do setor, do investimento e da organização do trabalho e muito das qualificações, que, diga-se, não aparecem por acaso: exigem investimento em formação qualificante, atualização de competências (reciclagem) e, quando necessário, mesmo uma verdadeira reconversão profissional.

Mesmo quando a produtividade sobe, fica a pergunta que importa: o que fazemos com esse ganho? Chamemos-lhe dividendo da IA. Não como conceito económico estabelecido, mas como forma simples de formular uma questão distributiva (os dividendos das empresas são distribuídos pelos acionistas…). Se uma empresa consegue produzir mais valor, fazer o mesmo em menos tempo ou ampliar de forma significativa a capacidade dos seus trabalhadores, nasce um ganho potencial. Esse ganho pode transformar-se em investimento, em lucro, em formação, em melhores salários, na preservação ou criação de emprego, ou em tempo recuperado.

Não sugiro que todos os ganhos de produtividade se convertam automaticamente em salários. Uma economia precisa de investimento, as empresas precisam de resultados, a inovação e as novas competências têm de ser financiadas, mas também não existe nenhuma lei económica que determine um único destinatário para os ganhos tecnológicos. A questão sindical, por isso, não é escolher entre produtividade e direitos. É saber como negociar e transformar produtividade em progresso económico e em progresso social.

Uma outra possibilidade é o tempo. Não afirmo que a IA conduzirá automaticamente à semana de quatro dias, nem que todos os setores terão condições idênticas. Digo algo mais simples: se a tecnologia permitir realizar certas tarefas em menos tempo, devemos poder negociar também o destino desse tempo. Produzir mais, reduzir custos ou, quando os ganhos o permitirem, reduzir o tempo de trabalho sem perda de rendimento. A equação não é «IA = menos horas». É que a produtividade cria uma possibilidade distributiva, e o tempo pode fazer parte da negociação (não ocmo tem sido em Portugal nas ultimas décadas, em que os ganhos de produtividade reverteram só para as empresas).

Portugal tem, de resto, experiência própria de negociar o tempo. No projeto-piloto da semana de quatro dias, entre junho e dezembro de 2023, 41 empresas reduziram o horário semanal médio de 39,3 para 34 horas; 95% avaliaram a experiência positivamente e a proporção de trabalhadores que achavam difícil ou muito difícil conciliar trabalho e vida pessoal desceu de 46% para 8% (Governo de Portugal).  E agora mesmo, o balanço do projeto-piloto da semana de quatro dias (redução de 35 para 32 horas semanais) na Administração Pública Regional dos Açores, divulgado em outubro de 2026, mostra resultados globalmente positivos e concluiu que os açorianos ficaram “mais produtivos e felizes com semana de 4 dias”. Não eram projetos sobre IA, foram voluntários e reversíveis, e não se generalizam automaticamente. Mostram, ainda assim, que o tempo de trabalho não é uma constante da natureza.

Há também, claro, o risco inverso: a tecnologia que poupa tempo pode servir para intensificar o trabalho. Tempo e organização do trabalho têm de entrar na discussão.

O quadro que se segue não é uma fórmula económica. É uma agenda de negociação. Se a IA produzir ganhos, há pelo menos seis destinos a pôr em cima da mesa:

• Salários — quem trabalha com a tecnologia deve ver reconhecido o valor que ajuda a criar;
• Emprego — preservar e criar postos de trabalho, em vez de apenas cortar;
• Tempo — recuperar parte do tempo libertado, sem intensificação dos ritmos de trabalho;
• Formação — qualificação, atualização e reconversão, com tempo para aprender;
• Investimento — em inovação e novas atividades;
• Lucros e resultados das empresas.

Não se trata de dividir o ganho em seis partes iguais: o equilíbrio será diferente entre empresas, setores e países. O princípio é outro: a distribuição não deve acontecer por defeito; deve ser objeto de escolha e de negociação. Um ganho de produtividade pode financiar despedimentos. Mas pode também financiar crescimento, reconversão, formação, redução do horário ou novas atividades. A tecnologia pode criar ganhos. Quem fica com eles é uma questão de escolha.

Quando o algoritmo manda

Até aqui falou-se da IA como tecnologia que faz coisas. Mas há outra utilização, talvez mais decisiva para quem trabalha: a IA também gere pessoas. Pode participar no recrutamento e seleção, distribuir tarefas, organizar horários, acompanhar ritmos, avaliar desempenho, influenciar promoções e contribuir para decisões que afetam o próprio emprego. É a chamada gestão algorítmica. E muda a pergunta: já não interessa apenas saber se a tecnologia aumenta a produtividade, mas que poder exerce, sobre quem e com que garantias.

Durante algum tempo associámos este fenómeno às plataformas digitais. A Uber é o exemplo mais conhecido: uma aplicação distribui trabalho, acompanha o desempenho, classifica e pode influenciar o acesso futuro a mais trabalho. Seria um erro, porém, pensar que a lógica fica confinada a esse território. Encontramos hoje sistemas algorítmicos na logística, no comércio, nos serviços financeiros, nos centros de atendimento, nos transportes e na indústria, e a expansão da IA tende a levá-los a novas atividades e profissões. A gestão algorítmica deixou de ser uma curiosidade de alguns setores para se tornar uma questão transversal às relações de trabalho.

Quando uma decisão é tomada por uma pessoa, sabemos pelo menos, em princípio, quem decidiu. Com um sistema algorítmico abre-se uma distância entre decisão e responsabilidade: «foi o sistema», «foi o algoritmo». Mas um algoritmo não se contrata a si próprio, não define sozinho os dados que recebe, não decide por conta própria para que fim será usado. Há escolhas humanas e organizacionais a montante. Automatizar uma decisão não pode significar automatizar a irresponsabilidade. Tem de ser possível saber que dados foram usados, que critérios contam, quem responde e como a decisão pode ser contestada.

A legislação europeia reconhece parte do problema. O Regulamento da Inteligência Artificial (o «AI Act») classifica certas utilizações da IA no emprego como sistemas de alto risco (Regulamento (UE) 2024/1689). O calendário, porém, foi revisto: no âmbito do «omnibus digital», (o AI Omnibus ) aprovado pelo Conselho em 29 de junho de 2026, as obrigações para os sistemas de alto risco do anexo III — onde se inclui o emprego — passam a aplicar-se a partir de 2 de dezembro de 2027 (Cuatrecasas). A Diretiva relativa ao trabalho em plataformas, por sua vez, obriga a informar os trabalhadores e os seus representantes sobre sistemas automatizados de monitorização e decisão, garante supervisão humana, reconhece o direito a obter explicação e revisão de decisões e proíbe o tratamento de dados sobre o estado emocional ou psicológico; os Estados-Membros têm de a transpor até 2 de dezembro de 2026 (Parlamento Europeu; Diretiva (UE) 2024/2831).

Portugal tem, aqui, uma vantagem e uma lacuna. A vantagem: a Agenda do Trabalho Digno (Lei n.º 13/2023) já levou ao Código do Trabalho o dever de informar os candidatos quando se usam algoritmos ou IA (artigo 106.º); o direito de as estruturas representativas dos trabalhadores — e, nas médias e grandes empresas, dos sindicatos — serem informadas sobre os parâmetros, critérios, regras e instruções dos algoritmos que afetam a contratação, as condições de trabalho, a definição de perfis e a monitorização (artigos 424.º e 466.º); a aplicação das regras de igualdade e não discriminação às decisões algorítmicas (artigo 24.º); e uma presunção de laboralidade nas plataformas quando estas controlam a atividade, nomeadamente por gestão algorítmica (artigo 12.º-A) (Eurofound). A lacuna: a Diretiva das plataformas, na data em que escrevo, ainda não foi transposta e o prazo termina a 2 de dezembro de 2026. O pacote radical e de retrocesso «Trabalho XXI» (Proposta de Lei 77/XVII/1.ª), que previa essa transposição, foi rejeitado no Parlamento a 19 de junho e, em setembro, não se conhecia proposta substitutiva (Teamed).

Isto é importante, mas não significa que o problema esteja resolvido. As normas têm âmbitos diferentes, a tecnologia muda e uma lei geral dificilmente antecipa a organização concreta de cada local de trabalho. A proteção é uma arquitetura de camadas — AI Act, RGPD, direito laboral, direitos de informação e consulta, negociação coletiva — que não são alternativas, mas complementos. A lei estabelece garantias gerais; a negociação pode traduzi-las para o trabalho concreto: que sistema vai ser introduzido? Para quê? Que dados usará? Que tarefas afetará? Que efeitos terá no emprego e nas qualificações? Quem acompanha, e quando se reavalia? A lei estabelece direitos, a negociação pode transformá-los em capacidade de intervenção. Aqui é essencial a tenção e iniciativa sindical, mas até agora não temos conhecimento, no caos português, do seu empenho generalizado nesta matéria.

O controlo social dos algoritmos

É aqui que defendo uma proposta que considero central: o controlo social dos algoritmos. Não proponho que os sindicatos programem algoritmos, nem que os trabalhadores decidam todas as escolhas tecnológicas das empresas. Proponho que, quando sistemas algorítmicos exercem poder sobre o trabalho e sobre decisões que afetam os trabalhadores, esse poder não fique sem controlo social e coletivo. E que esse controlo assente, pelo menos, em sete elementos:

1. Transparência — saber que sistemas existem e para quê.
2. Informação — recebê-la de forma compreensível e antecipada.
3. Participação — introduzir o conhecimento e a experiência de quem trabalha.
4. Negociação — discutir objetivos, impactos, garantias e distribuição dos ganhos.
5. Auditoria — verificar o funcionamento e os efeitos reais.
6. Contestação — poder questionar decisões e obter resposta humana efetiva.
7. Responsabilização — continuar a haver alguém responsável pelas consequências.

Isto não significa controlar tecnicamente cada linha de código. Significa garantir capacidade coletiva para conhecer, influenciar, negociar, acompanhar e contestar sistemas que exercem poder sobre o trabalho — e assegurar que há sempre responsabilidade humana e institucional pelas consequências. E isto já começa a acontecer.

A negociação já começou, mas o que se negoceia e quando?

A negociação coletiva da IA não é uma possibilidade futura. Já está em curso, ainda que de forma desigual.

No setor bancário europeu, os parceiros sociais assinaram em maio de 2024 uma declaração conjunta sobre os aspetos laborais da IA, que valoriza o diálogo social em todos os níveis, a formação contínua, a transparência, sobretudo nas funções de recursos humanos, e a supervisão humana (EBF). Não é uma convenção coletiva europeia aplicável automaticamente a todos os bancos, mas fixa um terreno comum. Nos portos, a Federação Internacional  e a Europeia dos Trabalhadores dos Transportes (ITF + ETF), publicou um kit de negociação para estivadores, construído sobre o trabalho No AI Without Us! (Gallegos e Ten Berge, 2025), que defende, em termos simples, que nenhuma tecnologia seja implementada sem acordo prévio entre as partes (ITF/Cornell ILR). Há nele uma pergunta de que gosto particularmente: otimizar para quê? Otimizar parece tecnicamente neutro. Mas otimizar custos? Velocidade? Número de trabalhadores? Segurança? Qualidade? Emprego? Um algoritmo otimiza aquilo que lhe pedimos; antes disso, alguém decidiu o que devia ser otimizado. Essa decisão é económica e organizacional — e, por isso, pode ser discutida e negociada.

O retrato geral, contudo, mostra que a negociação ainda vai lentamente atrás da rápida tecnologia. Um inquérito da UNI Europa e da Fundação Friedrich Ebert, de março de 2024, ouviu 148 representantes sindicais de 32 países: cerca de um quinto referiu já existir um acordo coletivo sobre IA, e 42% disseram estar envolvidos em discussões ou negociações (UNI Europa). É uma amostra de sindicatos filiados na UNI Europa, não o retrato de todo o sindicalismo europeu. Mas mostra duas coisas: a negociação existe; e está longe de acompanhar a velocidade da adoção tecnológica. É essa distância que precisamos de encurtar.

Negociar IA não é negociar linhas de código. É negociar aquilo que a tecnologia muda no trabalho: que tarefas desaparecem, quais surgem ou se transformam; que competências passam a ser necessárias. Não basta dizer aos trabalhadores «adaptem-se»: se a transformação exige novas competências, tem de haver formação qualificante, tempo para aprender e, quando preciso, reconversão. E se um trabalhador adquire competências, assume tarefas mais complexas ou responsabilidades de maior valor, essa evolução tem de ter tradução em categorias profissionais, carreiras e salários. Mais qualificação não pode significar apenas mais exigência. Depois vêm os dados e a privacidade, a avaliação e a vigilância, a saúde e segurança, a organização e o tempo de trabalho, a produtividade e a distribuição dos ganhos.

Em Portugal, o ponto de partida é exigente. No Inquérito às Competências dos Adultos da OCDE (2023), 42% dos adultos portugueses ficaram nos níveis de literacia mais baixos (nível 1 ou inferior), contra 26% na média da OCDE, e só o Chile ficou atrás de Portugal em literacia e numeracia (DN; OCDE). Dizer a quem está neste ponto que se «adapte» sozinho é pedir o impossível: sem formação qualificante financiada e com tempo para aprender, a transição recai sobre quem tem menos meios.

E quando negociar? Muitas vezes a conversa começa assim: «vamos instalar este sistema de IA; como o implementamos?» Gostaria que começasse uma pergunta antes: porquê? Que problema queremos resolver? Existem alternativas? Que impacto esperamos nas tarefas e no emprego? Que dados serão usados? Que ganhos se esperam? É a negociação antecipatória: entrar suficientemente cedo para ainda haver capacidade de escolha, em vez de discutir só as consequências de decisões já tomadas.

Por isso a negociação deve acompanhar todo o ciclo de vida da tecnologia: necessidade, seleção, avaliação de impacto (no emprego, nas tarefas, nas qualificações, na saúde, na autonomia), negociação de garantias e condições, implementação e, depois, monitorização, auditoria e revisão. Seis meses depois podemos descobrir consequências que ninguém previu, ou a própria tecnologia pode ter mudado. Negociar IA não é assinar um acordo sobre uma tecnologia congelada. É criar capacidade permanente de acompanhamento.

Já surgem experiências nessa direção. Na Schneider Electric, um acordo assinado em 2026 pelas organizações sindicais do grupo em França, válido até 2028, criou um comité dedicado à IA e um grupo restrito de representantes formados que analisam os projetos antes de avançarem, com atenção à intensificação do trabalho, à perda de autonomia e aos efeitos psicossociais; a supervisão humana é tratada como princípio central (IndustriAll Europe; Mind). Não apresento este caso como modelo perfeito nem transferível para todos os países. Interessa o princípio: se a tecnologia muda continuamente, a capacidade de representação tem de ser contínua. Não precisamos apenas de acordos. Precisamos de instituições capazes de acompanhar a transformação — e isso exige representantes preparados, formação e acesso a conhecimento independente.

Em Portugal, a negociação coletiva faz-se sobretudo ao nível do setor e as convenções podem ser estendidas por portaria a empresas que não as subscreveram (Eurofound). Um acordo setorial sobre IA teria, por isso, um alcance potencial muito superior ao de um acordo de empresa — e são as associações sindicais e patronais de cada setor que têm de pôr o tema em cima da mesa.

Um desafio para os próprios sindicatos: a casa também tem de se arrumar

Se queremos negociar a IA desta forma, quem representa os trabalhadores tem de estar preparado. Não proponho primeiro formação e depois especialistas: proponho as duas coisas em paralelo. Representantes com formação suficiente para compreender os sistemas, identificar problemas, fazer as perguntas certas e negociar as consequências — nas tarefas, nas qualificações, nas classificações profissionais, nas carreiras, nos salários, na organização e no tempo. O objetivo não é transformar delegados sindicais em engenheiros de IA. É permitir-lhes exercer plenamente a função de representação numa empresa tecnologicamente mais complexa.

Haverá, ainda assim, situações em que isso não chega: perceber um modelo, uma auditoria, os dados usados, um sistema de avaliação ou as suas implicações jurídicas. Aí é preciso assessoria qualificada, isto é, apoio continuado — jurídico, tecnológico, económico, organizacional — e peritagem independente, isto é, conhecimento especializado para analisar uma questão ou um sistema concreto. E aqui surge a pergunta incómoda: quem paga? Se o direito de participação depender exclusivamente dos recursos financeiros do sindicato, criamos um direito formal sem capacidade real de o exercer. Já existem precedentes europeus que reconhecem recursos e apoio especializado a estruturas de representação. A proposta é, por isso, formação e acesso a assessoria e peritagem independentes, com mecanismos de financiamento institucionalmente garantidos. Não defendo um único modelo financeiro; defendo o princípio. E independência quer dizer também que quem presta o apoio não pode ficar funcionalmente dependente de quem está a ser escrutinado.

Isto interpela os sindicatos. Às competências tradicionais — salários, direito laboral, contratação coletiva, saúde e segurança, proteção social — é preciso juntar literacia digital, compreensão de dados, avaliação de impactos tecnológicos e capacidade de trabalhar com especialistas. Mas os sindicatos têm uma forma de conhecimento que muitas vezes falta aos especialistas da tecnologia: o conhecimento do trabalho real. Não se trata de pôr de um lado «os peritos que sabem» e do outro «os trabalhadores que têm de aprender». Trata-se de juntar conhecimento tecnológico e conhecimento do trabalho.

E implica olhar para dentro. Não podemos exigir às empresas investimento na transformação tecnológica, nem ao Estado investimento nas qualificações, se os sindicatos não investirem na sua própria capacidade de compreender e negociar essa transformação. Esse investimento já tarda. A formação de quadros e representantes, as competências digitais, a investigação e as redes de especialistas não podem continuar a depender de projetos ocasionais ou da boa vontade de algumas estruturas: têm de fazer parte da estratégia permanente das organizações sindicais — e, portanto, dos seus orçamentos, que deviam reservar de forma regular uma percentagem adequada dos recursos à formação e à capacitação tecnológica. Formação não pode ser aquilo que se faz quando sobra dinheiro.

O problema da escala

Há ainda um problema de escala, e em Portugal ele é maior do que na média europeia. Em 2024, 96,1% das empresas portuguesas eram microempresas, 3,3% pequenas e 0,6% médias; as PME somavam 99,9% do total (INE/PORDATA). Não é realista imaginar em cada uma delas uma comissão própria e especialistas à disposição. A adoção de IA acompanha, de resto, essa mesma assimetria: segundo o INE, usavam IA 49,1% das empresas com 250 ou mais trabalhadores, mas apenas 9,4% das que têm entre 10 e 49 (ECO). A tecnologia chega primeiro às grandes empresas — onde há estruturas de representação — e depois, sem elas, ao resto. E o direito dos sindicatos a serem informados sobre os algoritmos aplica-se, segundo a síntese do Eurofound sobre o Código do Trabalho, às empresas médias e grandes: menos de 1% do tecido empresarial.

Isso não pode significar menos direitos. Significa encontrar outra escala: soluções setoriais, territoriais ou interempresariais; estruturas partilhadas de apoio; formação conjunta; acesso comum a peritos e a mecanismos de acompanhamento. Sindicatos, organizações patronais e instituições públicas têm aqui uma responsabilidade particular. O princípio deve ser equivalente; o modelo institucional não tem de ser idêntico e quanto mais fragmentado o tecido empresarial, maior a importância da negociação coletiva e das estruturas de apoio a nível setorial.

As relações de trabalho sempre envolveram uma distribuição desigual de poder: a empresa decide o investimento, organiza a produção, contrata, avalia, distribui tarefas. A negociação coletiva nasceu para reequilibrar, em parte, essa relação. Agora soma-se uma dimensão nova, o poder algorítmico: decisões preparadas, recomendadas ou executadas por sistemas que o trabalhador não vê, não compreende e sobre os quais, individualmente, pouco pode. A transformação digital não diminui a necessidade de representação coletiva e pode mesmo aumentá-la.

A escolha europeia, vista de Portugal

Evitemos duas simplificações: «A Europa perdeu a corrida da IA» e a ideia de que não existe um problema de competitividade tecnológica. A Europa tem ativos importantes — capacidade científica, base industrial, trabalhadores qualificados, um grande mercado, instituições sociais desenvolvidas. Tem também défices de escala em investimento privado em IA, em computação e cloud, em plataformas digitais, em modelos de fronteira e no crescimento de empresas tecnológicas. Não vale a pena escondê-lo. A pergunta é que modelo queremos usar para o corrigir.

Portugal é um bom lugar de observação. Em 2025, 20% das empresas da União Europeia com dez ou mais trabalhadores usavam IA, contra 13,5% um ano antes (Eurostat); em Portugal, o INE contou 11,5%, mais 2,9 pontos percentuais do que em 2024, com uma distribuição muito desigual — 52,8% no setor da informação e comunicação, 5,5% na construção e no imobiliário (ECO). O país está abaixo da média europeia, mas a recuperar depressa. E a recuperar sobre uma base que já vimos: um mercado de trabalho onde cerca de 29% do emprego se concentra nas profissões que o estudo da Fundação Francisco Manuel dos Santos classifica como as mais ameaçadas.

A União Europeia começou a responder. Em fevereiro de 2025, a Comissão lançou o InvestAI, com o objetivo de mobilizar 200 mil milhões de euros para a IA, incluindo um novo fundo europeu de 20 mil milhões para «gigafábricas» de computação (Comissão Europeia); em abril, o Plano de Ação «Continente IA» apontou para a infraestrutura, os dados, as competências e a adoção (Perkins Coie). O verbo certo é mobilizar: trata-se de uma combinação de instrumentos e de investimento público e privado. A Europa não está parada.

Portugal está neste jogo. O Governo apoia, com Espanha, uma candidatura a uma das gigafábricas, com Sines como local principal, um consórcio liderado pelo Banco Português de Fomento, cerca de oitenta empresas e a promessa de fornecimento de processadores pela Nvidia; o projeto conjunto é avaliado entre 8 e 12 mil milhões de euros, e o Estado português comprometeu 200 milhões ao longo de sete anos (The Portugal Post). O concurso da EuroHPC foi aberto a 30 de julho de 2026, as candidaturas fecham a 12 de novembro e a seleção de até sete gigafábricas está prevista para o início de 2027 (EuroHPC). Mas, no que toca a trabalho, a informação publicada fica-se pelas profissões prováveis — eletricistas de obra, engenheiros civis, técnicos de centros de dados — e não avança um número de empregos: o efeito é descrito como difícil de quantificar nesta fase.

Eis a pergunta que este artigo quer deixar: como avaliamos o sucesso? Pelo número de modelos? Pelo volume de investimento? Pela produtividade? Ou também pela quantidade e, sobretudo, pela qualidade dos empregos que cria e transforma? Uma estratégia europeia ou nacional de IA não pode ser avaliada apenas pela capacidade tecnológica que constrói, tem de ser avaliada pelo trabalho que produz. Uma política de IA é, também, uma política de emprego: que empregos criamos, que empregos transformamos, que profissões precisam de reconversão, que competências serão necessárias, quem financia a transição. Não podemos assentar a estratégia na ideia de que os trabalhadores encontrarão, cada um, a sua maneira de se adaptar — sobretudo num país em que 42% dos adultos têm competências de literacia nos níveis mais baixos. E, se a transformação elevar qualificações, responsabilidades e valor do trabalho, as classificações profissionais, as carreiras e os salários têm de poder evoluir pela negociação coletiva. Não basta financiar a tecnologia, é indispensável financiar também a capacidade humana para trabalhar com ela.

Inovar ou proteger? Uma falsa escolha

Por vezes a questão é posta assim: ou regulamos e protegemos direitos, ou inovamos e competimos. É demasiado simples. A má regulação cria burocracia, custos e obstáculos à inovação, e devemos reconhecê-lo, mas a ausência de regras também tem custos: desconfiança, decisões opacas, discriminação, riscos, resistência à adoção. A questão não é regulação ou inovação; é que regulação permite inovar, proteger direitos e criar confiança. Simplificar, sim, desproteger, não. O adiamento das obrigações de alto risco do AI Act para dezembro de 2027 é o primeiro teste a essa fronteira: ajustar um calendário pode ser razoável; o que não pode é que o ajuste se traduza em anos sem proteção para quem é avaliado, contratado ou despedido com ajuda de um algoritmo.

Não proponho escolher dois de três objetivos. Proponho construí-los em simultâneo. Competitividade: sem capacidade tecnológica, investimento, inovação e produtividade, a Europa arrisca-se a perder autonomia económica e emprego. Emprego: uma transformação que não produza oportunidades, qualificações e emprego de qualidade terá dificuldade em obter legitimidade social. Direitos: a competitividade não pode significar perder proteção, precisamente quando a tecnologia aumenta a capacidade de observar, avaliar e dirigir quem trabalha. Na base, diálogo social e negociação coletiva — não como decoração institucional, mas como mecanismo essencial para encontrar compromissos concretos.

O caso português recente é instrutivo. O Governo apresentou o pacote «Trabalho XXI» em julho de 2025; seguiram-se meses de negociação em concertação social, uma greve geral conjunta da UGT e da CGTP a 11 de dezembro — a primeira em doze anos — e a saída da UGT das conversações em abril de 2026 (RTP). A 19 de junho, o Parlamento rejeitou a proposta, com os votos contra de Chega, PS, Livre, PCP, Bloco, PAN e JPP (Renascença). Seja qual for o juízo que cada um faça do conteúdo, a lição de método é difícil de ignorar: uma transformação do trabalho imposta sem compromisso social perde legitimidade. Se a Europa quiser que a sua tradição de diálogo social, qualificação e direitos seja uma vantagem na gestão da mudança tecnológica, terá de o demonstrar. Não é automático. É uma escolha estratégica.

Democracia no trabalho

Não sabemos exatamente quantos empregos a IA vai criar, transformar ou substituir, e fingir que sabemos, seria pouco sério. Sabemos, porque já o vimos, que as decisões de investimento, a organização das empresas, as políticas públicas, as qualificações, a negociação coletiva e a participação de quem trabalha vão influenciar profundamente o resultado. Por isso a posição que aqui se propõe não é defensiva. Não queremos menos tecnologia: queremos melhor tecnologia, melhor trabalho e melhores resultados sociais. Queremos inovação, produtividade e empresas competitivas — e que a transformação produza também emprego de qualidade, melhores qualificações e progresso social. A questão não é escolher entre tecnologia e trabalho: é decidir que relação queremos construir entre os dois.

Se condensarmos tudo numa agenda de ação, proponho sete princípios:

1. Antecipar — discutir a tecnologia antes de a decisão estar fechada.
2. Participar — introduzir no processo quem conhece o trabalho real.
3. Proteger — direitos, privacidade, saúde, segurança, autonomia e contestação.
4. Qualificar — investir em formação qualificante, tempo para aprender, atualização e reconversão; e fazer com que maior qualificação e responsabilidade tenham correspondência em categorias, carreiras e salários.
5. Negociar — objetivos, implementação, emprego, organização do trabalho e acompanhamento.
6. Partilhar — se existirem ganhos de produtividade, discutir salários, emprego, tempo, formação, investimento e lucros.
7. Avaliar — acompanhar os efeitos reais e corrigir quando necessário.

Não são uma diretiva nem o programa oficial de uma organização sindical. São a proposta e ideias que resultam da análise feita nestas páginas.

Uma forma concreta de os pôr em prática são as Comissões Paritárias de IA e Emprego. Não se parte do zero: vimos que a negociação já criou estruturas permanentes de acompanhamento tecnológico, como na Schneider. Numa grande empresa ou grupo, uma comissão reuniria representantes da empresa e dos trabalhadores e acompanharia a introdução de sistemas, o impacto nas tarefas e no emprego, a formação e a reconversão, as qualificações, a organização do trabalho, os dados e a avaliação, a produtividade e os resultados; e poderia recorrer, quando necessário, a assessoria e peritagem independentes. A figura nem sequer é estranha ao direito português, que conhece a comissão paritária das convenções coletivas.

Mas este modelo não se transplanta para todas as empresas. Numa economia de microempresas, é outra a escala que conta: estruturas setoriais, territoriais ou interempresariais, com formação e apoio partilhados e acesso comum a conhecimento especializado. Portugal tem, para isso, instrumentos: a negociação coletiva faz-se sobretudo ao nível do setor, e as convenções podem ser estendidas por portaria a empresas que não as subscreveram (Eurofound). O princípio deve ser equivalente; o modelo não tem de ser idêntico. Assim evitamos que a governação da IA fique reservada aos trabalhadores das grandes empresas, o que é indispensável.

Dez perguntas, três delas

Em vez de terminar só com respostas, deixo perguntas, porque, perante uma tecnologia que muda tão depressa, formulá-las bem é também uma forma de poder. Que empregos queremos criar com IA — não apenas quantos sobreviverão, mas com que qualidade? Que decisões nunca devem ser integralmente delegadas a algoritmos, porque haverá decisões em que a eficiência não pode ser o único critério? E: pode a democracia no trabalho tornar-se uma vantagem europeia na era da IA? Não sabemos ainda a resposta. Mas talvez a participação, a negociação coletiva, a qualificação e a confiança possam ser não apenas mecanismos de proteção, mas formas de melhorar a própria qualidade da transformação tecnológica.

Se tivesse de resumir tudo numa expressão, escolheria esta: democracia no trabalho. Não significa que todas as decisões empresariais sejam tomadas por votação. Significa algo mais fundamental: quando as decisões tecnológicas afetam profundamente o emprego, as qualificações, a autonomia, a avaliação, a saúde, o tempo, as carreiras e o futuro profissional, as pessoas e os seus representantes devem ter voz, informação e capacidade real de intervenção. Em Portugal isto não é uma importação estranha e exótica: o artigo 54.º da Constituição reconhece às comissões de trabalhadores o direito de exercer o controlo de gestão nas empresas (Constituição da República Portuguesa). Falta fazer dessa letra uma prática à altura dos algoritmos.

A inteligência artificial aumenta extraordinariamente a nossa capacidade tecnológica mas falta saber se conseguiremos aumentar também a nossa capacidade coletiva de a governar.

A tecnologia continuará a mudar. O futuro do trabalho também. Mas esse futuro não será decidido apenas pelos algoritmos. Será também decidido por nós.

Fontes

Internacionais e europeias

• OIT–NASK, One in four jobs at risk of being transformed by GenAI, 20 de maio de 2025.
• Brynjolfsson, Li e Raymond, Generative AI at Work, NBER, 2023.
• MIT Sloan, What is pro-worker AI?
• UNI Europa e Fundação Friedrich Ebert, inquérito sobre negociação coletiva e IA, 15 de março de 2024.
• Federação Bancária Europeia, declaração conjunta sobre IA no setor bancário, maio de 2024.
• ITF, Dockers’ AI Toolkit (Gallegos), 2025, a partir de No AI Without Us! (Gallegos e Ten Berge), também divulgado pela ETF.
• Schneider Electric: IndustriAll Europe; Mind.
• Regulamento (UE) 2024/1689 (AI Act) e Diretiva (UE) 2024/2831 (trabalho em plataformas); resumo do Parlamento Europeu.
• Cuatrecasas, aprovação do omnibus digital sobre IA pelo Conselho, 29 de junho de 2026.
• Comissão Europeia, InvestAI, fevereiro de 2025; Perkins Coie, Plano de Ação Continente IA.
• Eurostat, utilização de IA nas empresas, 2025.
• EuroHPC, concurso das gigafábricas de IA, 30 de julho de 2026.

Portugal

• Fundação Francisco Manuel dos Santos, Automação e inteligência artificial no mercado de trabalho português (coord. Rui Baptista), abril de 2025, reportagem da RTP.
• INE, utilização de IA pelas empresas em 2025, ECO.
• INE/PORDATA, empresas por dimensão, 2024.
• Eurofound, gestão algorítmica na legislação portuguesa e negociação coletiva em Portugal.
• Teamed, estado da transposição da diretiva das plataformas em Portugal, setembro de 2026.
• Governo de Portugal, semana de quatro dias: resultados do projeto-piloto, dezembro de 2023.
• RTP, Dez meses de braço de ferro sobre o Trabalho XXI; Renascença, pacote laboral rejeitado no Parlamento, 19 de junho de 2026.
• OCDE, Survey of Adult Skills 2023: Portugal; Diário de Notícias, 10 de dezembro de 2024.
• Constituição da República Portuguesa, artigo 54.º; Código do Trabalho, artigo 493.º.
• The Portugal Post, candidatura luso-espanhola à gigafábrica de Sines, 26 de junho de 2026.

Na preparação deste texto utilizaram-se ferramentas de inteligência artificial como apoio à pesquisa e à redação. As posições aqui defendidas e as opções editoriais são do autor, que assume a responsabilidade pelo conteúdo.