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Latest research, data, and trends in AI and the labor market
A new April 2026 paper tracks 40 years of finance productivity — and shows agentic AI is squeezing the middle layer hardest, with AUM-per-employee up 149%.
A new arXiv paper projects 35.6% of information-intensive Bay Area occupations will cross the moderate AI displacement threshold in 2026. Here is who, why, and what protects your role.
A new MIT FutureTech study flipped the automation forecast: instead of experts predicting AI impact, 17,000+ workers evaluated real LLM outputs on their own tasks. The results upend conventional wisdom about who is most exposed.
Job-changers earned 6.4% wage growth vs 4.5% for stayers in January 2026 — the narrowest gap since 2020. New-hire pay broke its 18-month $18/hr plateau, jumping to $19. And 45% of workers now work part-time, up 6 percentage points from 2019. ADP's structural pay-trends analysis.
ADP Research surveyed 39,000 workers globally and found just 25% feel their job is safe — 28% in the U.S. The disconnect between strong headline labor data and weak worker confidence is the most important labor-market signal of 2026. Plus: secure workers are 6× more engaged.
Even in AI-exposed occupations, entry-level workers are seeing relative employment declines. A May 2026 Brookings synthesis triangulates payroll data, OECD studies, and the Anthropic Usage Index to argue AI growth acceleration is plausible but its distributional effects are already showing up — and not in workers favor.
A new NBER paper compared 5 forecaster groups on AI's labor market impact. The median says GDP grows 2.5%/year. The rapid scenario says ~10M jobs gone by 2050. The disagreement reveals more than the numbers.
A US Federal Reserve governor used the phrase 'essentially unemployable' out loud last month — and he wasn't talking about a fringe scenario. Fed Vice Chair Michael S. Barr's February 17, 2026 speech laid out three AI futures the Fed is actively planning around, and signals the rate-cut narrative may not survive an AI productivity boom.
29% of US workers are in occupations with the lowest AI exposure. 18% are in the highest. And the share has not budged since ChatGPT launched. The Yale Budget Lab's February 2026 synthesis finds AI exposure is real and measurable — but it has not yet translated into measurable employment displacement.
A new MIT-led study shows full AI automation is almost never the cost-minimizing choice for firms. Here is what 11% actually means for your job.
A new arXiv paper tracks assets-under-management per employee across three tech waves and finds finance is not facing a cliff — it is on the next chapter of a 40-year transition. What this means for advisors, analysts, and back-office workers in 2026.
On April 22, 2026, Anthropic launched the Economic Index Survey, a monthly qualitative survey of Claude users covering AI adoption, productivity, and what workers want from the next decade. Here is what it asks and why it matters.
Anthropic's economists built a new way to measure which jobs are actually being done by AI right now. The first warning sign? Young workers entering high-exposure fields are seeing 0.5pp fewer hires. The full data tells a more hopeful story than you might expect.
A OpenAI publicou um framework de 4 dimensões cobrindo 921 ocupações. 18% dos empregos têm risco elevado de automação por IA no curto prazo. Saiba quem está na lista e por quê.
**36%** das mulheres trabalham em ocupações onde a IA pode reformular metade das tarefas diárias — contra **25%** dos homens. Não é erro de arredondamento. É um alerta que a Brookings extraiu dos dados de exposição de tarefas do ChatGPT-4 em mais de 1.000 profissões.
Um estudo conjunto OIT-Banco Mundial de 135 países revela uma divisão clara: a IA ameaça empregos de escritório em nações ricas enquanto deixa economias em desenvolvimento sem infraestrutura digital para se beneficiarem.
Desenvolvedores de software jovens estão perdendo empregos — e rápido. O emprego entre desenvolvedores com idade de 22 a 25 anos caiu **quase 20%** desde 2024, de acordo com o Relatório do Índice de IA 2026 que acaba de ser lançado pela Stanford.
Dois anos após o lançamento do ChatGPT, a maioria dos trabalhadores do conhecimento na Dinamarca já havia começado a usar chatbots de IA no trabalho. Seus empregadores lançaram iniciativas formais de
McKinsey diz que 57% das horas de trabalho dos EUA podem ser técnicamente automatizadas por agentes IA e robôs, valendo $2,9T. Mas 70% das habilidades são transferíveis.
Uma pesquisa massiva com 6.000 executivos em quatro países revela uma contradição impressionante: a adoção da IA está em todo lugar, mas quase ninguém consegue medir seu efeito nos empregos. O que pode mudar nos próximos três anos.
Goldman Sachs revela que a IA substitui 25.000 empregos e reforça 9.000 a cada mês — perda líquida de 16.000. Mas Morgan Stanley diz que o impacto no desemprego é de apenas 0,1pp. Quem está certo?
Pela primeira vez em 2026, a IA superou todas as outras razões para demissões em um único mês. O relatório Challenger Gray registra 15.341 cortes por IA em março — 25% do total. Veja o que isso significa para sua carreira.
Pesquisadores do MIT avaliaram 17.000+ trabalhadores em 3.000+ tarefas. O resultado? Nenhuma tomada repentina pela IA, mas um avanço anual de 15 pontos percentuais que pode chegar a 80-95% de sucesso até 2029.
Um novo framework para medir capacidades de agentes de IA revela que 93,2% das ocupações intensivas em informação em hubs tecnológicos cruzarão o limiar de risco moderado em quatro anos.
Brookings descobre que 15,6M de trabalhadores sem diploma estão em empregos com alta exposição à IA, e quase metade dos caminhos de carreira que usam também estão ameaçados.
O Banco da Coreia pesquisou lares reais, não empresas. Resultados: a maioria dos trabalhadores coreanos já usa IA generativa, economiza cerca de 1,5 hora por semana, e os maiores beneficiados são os menos experientes.
Os próprios dados do Banco da Coreia derrubam a explicação mais comum para o desemprego jovem. A verdadeira história envolve IA, lacunas educacionais e um mercado de trabalho que excluiu estruturalmente os jovens.
A Coreia do Sul tem 57 mil especialistas em IA e cresceu 2x mais rápido que países comparáveis. Mesmo assim, 30% das empresas não conseguem definir vagas de IA e o prêmio salarial doméstico é de apenas 6% contra 25% nos EUA.
Estudo dos EUA 2015-2022 usando variáveis instrumentais mostra que IA de automação corta empregos e salários de baixa qualificação, enquanto IA de aumento cria funções e eleva salários de alta qualificação.
Um estudo de quase 10.000 vagas de emprego egípcias mostra que apenas 24,4% dos trabalhadores em funções de alto risco de automação por IA possuem caminhos de transição de carreira viáveis.
Um novo estudo da Wharton revela um paradoxo da teoria dos jogos: empresas automatizam racionalmente para cortar custos, mas coletivamente destroem a demanda dos consumidores da qual dependem. Soluções padrão falham. Só uma política funciona.
Recém-formados estão com dificuldade para encontrar emprego. Stanford culpa a IA. Mas novos dados do EIG mostram que jovens sem diploma estão sofrendo tanto quanto — e empregos expostos à IA mal empregam jovens.
Trabalhadores que usam IA há 6 meses ou mais têm 10% mais sucesso que os recém-chegados. O Economic Index da Anthropic de março de 2026 revela como as curvas de aprendizado estão criando um novo tipo de desigualdade no trabalho — e o que isso significa para a sua carreira.
49% das profissões têm trabalhadores usando Claude em pelo menos 25% das tarefas. Mas o detalhe é: a IA está chegando nos empregos de menor qualificação muito mais rápido do que se esperava, e a distância entre quem usa por curiosidade e quem domina só aumenta.
Acemoglu, Autor e Johnson argumentam que o desenvolvimento atual da IA favorece a automação em vez da ampliação — e propõem nove políticas para redirecioná-la a resultados pró-trabalhador.
A Anthropic entrevistou 132 engenheiros e analisou 200.000 transcrições do Claude Code. O uso de IA dobrou para 59%, a produtividade cresceu 50%, e 27% do trabalho assistido por IA era inteiramente novo.
O primeiro estudo no nível das empresas prova que a substituição IA-trabalho é real. Para cada dólar cortado em trabalho terceirizado, as empresas gastam apenas US$ 0,03 em IA — uma economia de 97% que está transformando a economia freelance.
O investimento corporativo em IA atingiu US$ 252,3 bilhões (R$ 1,4 trilhão) em 2024, enquanto as vagas de IA bateram recorde: 4,2% do total. Enquanto isso, as contratações totais caíram 1,4 milhão. Dados de Stanford e Indeed mostram o mesmo cenário: um mercado se dividindo em dois.
O relatório da Anthropic sobre a Índia revela um paradoxo impressionante: a Índia responde por 5,8% do uso global de Claude (atrás apenas dos EUA), mas ocupa a 101ª posição entre 116 países em adoção per capita. Quatro polos de TI concentram mais da metade do uso, e 45% vai para empregos de software.
O Bureau of Labor Statistics, pela primeira vez, incluiu explicitamente a IA em suas projecoes decenais de emprego. Comparamos seus numeros com nossos dados de risco de automatizacao por IA para 10 profissoes-chave.
Nova pesquisa analisando 10,5 milhoes de perfis do LinkedIn e registros de desemprego revela que profissoes expostas a IA comecaram a se deteriorar meses antes do ChatGPT — mas graduados treinados em LLM ganham salarios iniciais maiores.
O cofundador da OpenAI Andrej Karpathy avaliou 342 profissoes americanas para exposicao a IA. 42% dos trabalhadores — 59,9 milhoes de pessoas — estao na zona de alta exposicao. O que isso significa para sua carreira?
Um estudo da Brookings revela que freelancers expostos a IA perderam 5% da renda mensal. Surpreendentemente, profissionais experientes foram mais atingidos que iniciantes.
Um estudo do Brookings identifica 6,1 milhoes de trabalhadores presos em empregos altamente expostos a IA com capacidade limitada de adaptacao. 86% sao mulheres, concentradas em funcoes administrativas.
A análise cruzada das taxas de adoção de IA e dados de desemprego em 11 países revela um achado contraintuitivo — os países que mais usam IA não têm o maior desemprego.
Um estudo de campo de 8 meses com 200 trabalhadores de tecnologia revela que a IA cria três padrões de intensificação do trabalho: expansão de tarefas, fronteiras borradas e sobrecarga cognitiva.
A análise da OIT de 2.861 tarefas em 138 países mostra que ocupações com maioria feminina enfrentam 29% de exposição à IA generativa contra 16% para as masculinas. O risco de automação é ainda maior: 16% contra 3%.
Um experimento de Stanford-Harvard com 78 trabalhadores revela o "Muro da IA" — o ponto onde a IA para de ajudar porque falta expertise para usá-la bem. A conceituação melhora, mas a habilidade real de escrita continua sendo teimosamente humana.
A maioria das empresas está cortando vagas de entrada em nome da IA. A IBM fez o oposto: triplicou contratações júnior e exige 40 horas anuais de treinamento. A diretora de RH explica a estratégia por trás da aposta.
Cinco estudos independentes pintam um paradoxo: a IA está cortando empregos enquanto aumenta salários. A história real é sobre quem se beneficia, quem perde, e por que corporações estão demitindo pelo potencial, não pelo desempenho.
Quatro fontes de pesquisa independentes — Dallas Fed, ADP/Stanford, EIG e HBR — apontam para o declínio do emprego inicial em ocupações expostas à IA. Dados da ADP mostram queda de 6% para idades 22-25. Mas o EIG argumenta que o declínio começou antes da IA generativa. Aqui está o quadro completo.
O Anthropic Economic Index analisou mais de 100 mil conversas reais no Claude. O ganho de produtividade manchete de 1,8% cai para 1,0-1,2% quando se consideram as taxas de sucesso das tarefas. Programadores mostram 75% de cobertura IA, mas tarefas complexas têm apenas 66% de sucesso.
A Harvard Business Review revela um padrão perturbador: grandes empresas estão cortando empregos de escritório com base nas expectativas da IA, não nos resultados. Dados da Gartner mostram que apenas 1 em 50 investimentos em IA entrega valor transformador, e apenas 1 em 5 alcança ROI positivo.
O Barômetro AI Jobs da PwC mostra que setores expostos à IA têm crescimento de produtividade 4x maior e prêmio salarial de 56% para quem domina IA. Mesmo assim, as profissões menos expostas estão gerando 20x mais empregos.
Challenger Gray relata 48.307 cortes em fevereiro de 2026 (queda de 55% em relacao a janeiro), mas demissoes relacionadas a IA atingiram 12.304 no ano e planos de contratacao cairam 56% ano a ano. O setor de transporte viu aumento de 872%.
Dados de Brookings mostram que o emprego permaneceu estavel nas ocupacoes expostas a IA 33 meses apos o ChatGPT. Mas a taxa de automacao empresarial de 77%, a vulnerabilidade de iniciantes e a super-representacao do codigo sugerem que a historia esta longe de acabar.
Da MDTA dos anos 1960 a WIOA de hoje, os programas governamentais de requalificacao tem um historico complicado. Com a IA ameacando novas ondas de demissoes, Brookings pergunta: o que realmente funciona?
Menos de 20% das empresas sequer usam IA. Empregos jovens em funcoes expostas estao caindo -- mas o desemprego nao esta subindo. Brookings diz que a pesquisa sobre IA e trabalho esta apenas comecando.
A OIT projeta desemprego global de 4,9% e um deficit de 408 milhoes de vagas em 2026 -- enquanto a IA transforma um em cada quatro empregos. O que essa estabilidade fragil significa pra voce?