O que a automação das telefonistas nos anos 1930 ensina sobre a IA hoje

O que está em jogo

A reportagem reúne diferentes episódios de automação ao longo da história, com desfechos bem distintos entre si:

• Telefonia: a substituição de operadoras de centrais manuais por sistemas automáticos teve impacto muito diferente dependendo do momento. Antes de 1929, a maioria das trabalhadoras afetadas encontrava nova ocupação rapidamente. Durante a Grande Depressão, isso ficou muito mais difícil — e um estudo de 2024 mostrou que mulheres demitidas por conta da automação telefônica tinham menor chance de permanecer no setor dez anos depois, e as que retornavam costumavam ganhar menos do que antes.
• Siderurgia: a automação reduziu a necessidade de trabalhadores no setor, mas a chegada da Segunda Guerra Mundial transformou a mesma tecnologia em vantagem estratégica para o esforço de guerra — um exemplo de como o contexto econômico mais amplo pode reverter o sinal de um choque tecnológico.
• Colheitadeiras na Inglaterra (séculos 18-19): a adoção de máquinas de debulha durante as Guerras Napoleônicas provocou os chamados Swing Riots dos anos 1830 — revoltas rurais mais intensas do que os protestos luditas, mais conhecidos.
• Fabricantes de botas: entre 1851 e por volta de 1911, o número de fabricantes de botas na Inglaterra permaneceu estável, em torno de 220 mil — mas o tipo de trabalho mudou completamente, de produção artesanal para produção fabril.
• Carroças e caminhões: a transição entre os dois meios de transporte foi lenta o bastante para permitir que trabalhadores mais jovens migrassem para outras ocupações, enquanto os salários dos mais velhos que permaneceram no setor chegaram a subir.

Como referência de magnitude, o desemprego nos Estados Unidos ficou perto de 20% em 1931 e chegou a 25% no ano seguinte — recorde histórico associado à Grande Depressão, não só à automação. Já no outro extremo do espectro temporal, uma estimativa citada pela reportagem indica que cerca de 60% dos empregos existentes nos Estados Unidos em 2018 pertenciam a ocupações que simplesmente não existiam em 1940 — evidência de que disrupções tecnológicas de longo prazo tendem a criar categorias inteiras de trabalho novas, mesmo quando eliminam outras.

Como isso funciona

O fio condutor que a reportagem usa para conectar esses episódios é a velocidade da transição, não sua existência. Mudanças tecnológicas rápidas tendem a ser mais dolorosas para quem é diretamente afetado — foi o caso da automação telefônica abrupta e da Revolução Industrial inglesa, que deprimiu salários reais por décadas, período conhecido entre economistas como "Engel's Pause". Já transições mais graduais, como a de carroças para caminhões, deram tempo para recolocação profissional sem o mesmo nível de choque social.

Quase 200 economistas, segundo a reportagem, assinaram recentemente uma carta alertando que a transformação provocada pela IA pode ser maior do que a da Revolução Industrial — só que concentrada num período de tempo muito mais curto. Essa combinação (escala grande, janela de tempo curta) é o que a maior parte dos episódios históricos citados não teve ao mesmo tempo: a Revolução Industrial foi profunda, mas lenta; a automação telefônica foi rápida, mas limitada a um setor específico.

Análise VEXIA

O dado mais relevante desta reportagem para gestores brasileiros é o alcance setorial da IA generativa, citado como diferencial em relação às disrupções anteriores: ela ameaça diretamente áreas historicamente consideradas protegidas de automação, como desenvolvimento de software e serviços jurídicos — setores que, no Brasil, empregam uma fatia relevante da força de trabalho qualificada urbana e que, até recentemente, eram vistos como relativamente imunes a esse tipo de choque.

Há uma camada adicional de exposição que a reportagem trata de forma global, mas que tem efeito concreto e direto sobre o Brasil: países que construíram parte da economia de serviços em torno de call centers, suporte técnico remoto e funções administrativas terceirizadas — o modelo de negócio por trás de boa parte do setor brasileiro de BPO (business process outsourcing), hoje um empregador relevante em cidades médias do país — estão entre os mais expostos a essa transição, justamente pelo tipo de tarefa (atendimento padronizado, suporte baseado em roteiro, processamento administrativo) que a IA generativa já automatiza com razoável eficácia.

A lição prática mais sólida que os casos históricos sugerem — e que a reportagem reconhece não ser uma certeza, só um padrão recorrente — é que o ritmo da implementação dentro de cada empresa tende a pesar tanto quanto a tecnologia em si sobre o custo humano da transição. Empresas que redesenham funções de forma gradual, redirecionando trabalhadores para tarefas complementares à IA em vez de substituí-los de uma vez, tendem a reproduzir o padrão mais ameno das carroças para os caminhões. Já cortes abruptos de quadro, motivados por pressão de curto prazo para reduzir custo, tendem a reproduzir o padrão mais traumático da automação telefônica durante a Depressão — com o agravante de que, hoje, a rede de proteção social brasileira para recolocação profissional é mais limitada do que a de economias desenvolvidas.

O que muda na prática

• Empresas de BPO, call center e suporte técnico no Brasil devem tratar a exposição à automação por IA como risco estrutural de médio prazo, não como ameaça distante — e começar a redesenhar funções antes que a pressão de custo force um corte abrupto.
• Escritórios de advocacia e empresas de desenvolvimento de software não devem presumir imunidade histórica à automação: a reportagem cita esses dois setores especificamente como áreas antes protegidas que a IA generativa já alcança.
• Áreas de RH e gestão de pessoas ganham um argumento baseado em evidência histórica para priorizar requalificação gradual e redesenho de função em vez de desligamento em massa, dado o padrão mais ameno observado em transições tecnológicas lentas.
• Formuladores de política pública e associações setoriais encontram, nos episódios citados, um precedente histórico real para medidas de mitigação — apoio a trabalhadores afetados, incentivo a transições mais graduais — ainda que a própria reportagem reconheça que tributar máquinas, ideia de 1931, nunca se consolidou como política efetiva em lugar nenhum.
• Trabalhadores em funções mais expostas (atendimento padronizado, suporte técnico roteirizado, tarefas administrativas repetitivas) têm, nos dados citados, um sinal concreto para investir em requalificação antes que a pressão de automação se intensifique no próprio setor.

Cenários e próximos passos

A reportagem não aponta um desfecho único: as projeções econômicas citadas vão de um cenário de ganho de produtividade comparável ao da própria internet até um de transformação sem precedentes históricos. O consenso entre a maioria dos economistas citados é que a IA não deve significar o fim do trabalho como categoria, mas a velocidade e a profundidade da disrupção devem superar os ciclos anteriores — o que torna o acompanhamento de indicadores de emprego em setores expostos (BPO, suporte técnico, funções administrativas) um termômetro relevante para os próximos trimestres, inclusive no Brasil.

Fontes

• https://www.infomoney.com.br/business/global/para-entender-como-a-ia-vai-transformar-o-trabalho-olhe-para-o-passado/