Vagas de IA São 75-85% STEM em Todos os 10 Países Estudados — A Nova Divisão na Contratação

Entre 75% e 85%. Foi essa a fatia da contratação relacionada a IA que caiu em ocupações STEM — em cada um dos dez países analisados por um novo estudo, dos Estados Unidos à Indonésia. [Fato] Não um terço. Não "distribuída igualmente pela economia." De três quartos a quatro quintos, concentrados em um único agrupamento ocupacional.

Se você já ouviu dizer que habilidades em IA estão se tornando tão universais quanto saber usar uma planilha, os dados das vagas contam outra história. E se isso é uma boa notícia ou um alerta depende inteiramente de que lado dessa divisão você trabalha.

O que os pesquisadores mediram

Rafiazka Hilman e Júlia Koltai — pesquisadores ligados ao grupo de pesquisa em ciências sociais digitais MTA-TK, em Budapeste, à Universidade de Amsterdã e à ELTE — analisaram vagas de emprego coletadas no LinkedIn, no Indeed e no Glassdoor entre dezembro de 2025 e maio de 2026. [Fato] A amostra abrange dez mercados de trabalho em cinco continentes: Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha, Países Baixos, Brasil, Índia, Indonésia, China, Singapura e África do Sul.

O método de coleta importa, porque estudos sobre vagas de emprego vivem e morrem pela qualidade da extração de dados. A equipe usou uma abordagem em duas etapas: processamento de linguagem natural baseado em regras para extrair menções a habilidades do texto bruto das vagas, seguido de classificação zero-shot com um modelo de linguagem de peso aberto (GPT-OSS) para capturar o que as regras deixaram passar. [Fato] Em seguida, construíram redes bipartidas ligando ocupações a habilidades, projetaram essas redes em mapas de similaridade entre ocupações e rodaram os algoritmos de detecção de comunidades Louvain e Leiden para identificar quais empregos se agrupam — usando a similaridade de Jaccard para medir o quanto as exigências de habilidades de duas ocupações quaisquer se sobrepõem.

Em termos simples: eles mapearam quais empregos estão pedindo as mesmas coisas e observaram como a demanda por IA redesenha esse mapa.

Um núcleo, quatro habilidades

A constatação sobre concentração é contundente. Nos dez países, aproximadamente 75% a 85% das vagas relacionadas a IA se concentraram em ocupações STEM, com variação modesta entre as nações. [Fato] As habilidades pedidas pelos empregadores formam o que os autores chamam de núcleo compacto de competências em dados: Python, SQL, aprendizado de máquina e análise de dados dominaram os rankings em todos os setores e em todos os países. [Fato]

As ocupações no centro desse núcleo são familiares: cientistas de dados, desenvolvedores de software, estatísticos e arquitetos de redes de computadores lideraram a contratação intensiva em IA, com funções de negócios como analistas de pesquisa de mercado e gerentes de operações aparecendo nas bordas — posições que cada vez mais tomam emprestado desse conjunto de habilidades técnicas.

Quatro habilidades. Um punhado de ocupações. Dez economias muito diferentes entre si, um único padrão.

Os outros 95%: onde a contratação em IA não está chegando

Agora vem a parte contraintuitiva. Quatro grandes setores — saúde e educação, serviços, produção e logística, e serviço público e cuidados — responderam, cada um, por menos de 5% das vagas de IA. [Fato]

Leia isso com atenção, porque contraria a narrativa dominante. Se você é enfermeiro registrado ou professor de escola, os empregadores da sua área, em meados de 2026, majoritariamente não estão pedindo Python ou aprendizado de máquina. A previsão popular de que todo emprego em breve vai exigir habilidades em IA não encontra respaldo no que os empregadores efetivamente escrevem nas vagas hoje [Alegação].

Isso não é o mesmo que segurança. Mais sobre isso adiante.

A reviravolta do nível inicial

A constatação mais desconfortável do estudo diz respeito à senioridade. Quando os pesquisadores aplicaram limiares mais rígidos às suas redes, os cargos de nível inicial mantiveram os laços mais fortes com a demanda por habilidades em IA, enquanto cargos de diretoria e de alta gestão se desprenderam do núcleo de habilidades em IA. [Fato]

A interpretação dos autores: a competência em IA está funcionando como pré-requisito para o acesso à profissão, não como ferramenta de progressão de carreira [Alegação]. Em outras palavras, a barreira está na entrada. Um jovem de 22 anos se candidatando à primeira vaga de analista enfrenta exigências de habilidades em IA que o chefe do departamento que o entrevista nunca precisou cumprir — e, pelos padrões atuais de vagas, continua não precisando.

Para quem está começando a carreira, a estratégia de "vou aprender IA depois que eu entrar" está ficando mais arriscada. As exigências estão sendo carregadas exatamente no degrau da escada onde você tem menos poder de barganha.

Convergência e divergência — as duas ao mesmo tempo

Então a IA está homogeneizando o mercado de trabalho ou dividindo-o? A resposta do estudo: as duas coisas, de um jeito específico e desigual. Dentro do núcleo STEM, as ocupações estão convergindo — cientistas de dados, desenvolvedores e estatísticos são cada vez mais solicitados com o mesmo conjunto compacto de habilidades, o que torna seus perfis mais intercambiáveis [Fato]. Entre esse núcleo e o restante, a distância está aumentando. Os autores descrevem um padrão bifurcado: convergência dentro de um núcleo já privilegiado e exposto à IA, e divergência entre esse núcleo e o resto da estrutura ocupacional [Fato].

E aqui está a descoberta que eleva esse estudo acima de mais um relatório centrado nos Estados Unidos: o padrão se manteve tanto no Norte quanto no Sul Global [Fato]. Brasil, Índia, Indonésia e África do Sul mostraram a mesma estrutura de núcleo-versus-resto que os Estados Unidos, a Alemanha e Singapura. Isso não parece ser um estágio de desenvolvimento pelo qual economias em industrialização tardia vão simplesmente passar — parece ser uma característica estrutural de como a IA entra nos mercados de trabalho [Alegação].

O que este estudo não consegue lhe dizer

Limites honestos, porque eles mudam a forma como você deve usar esses números.

Primeiro, vagas de emprego medem a demanda por construir e implantar IA, não por usá-la. Um professor que roda planos de aula pelo ChatGPT toda manhã nunca aparece nesses dados, porque nenhuma vaga menciona isso. Baixa penetração de IA nas vagas não significa baixo impacto da IA no emprego — a automação no nível das tarefas chega sem que nenhum anúncio de vaga a anuncie [Alegação].

Segundo, a janela é de seis meses (dezembro de 2025 a maio de 2026) e as fontes são três plataformas com interface em inglês. LinkedIn, Indeed e Glassdoor sobrerrepresentam a contratação formal, urbana e de colarinho branco — especialmente no Brasil, na Índia, na Indonésia e na África do Sul, onde o emprego informal é expressivo. A concentração real em toda a economia poderia diferir em vários pontos percentuais, embora a consistência entre países sugira que a constatação central é sólida [Estimativa].

Terceiro, a amostra não inclui Japão, Coreia do Sul nem o Oriente Médio. Se o padrão se mantém em mercados do Leste Asiático, com ecossistemas de plataformas de contratação diferentes, continua sendo uma incógnita.

O que fazer com isso

Se você trabalha dentro do núcleo STEM: a convergência significa que seu perfil de habilidades cada vez mais se sobrepõe ao de funções adjacentes. A mobilidade entre empregos de dados e de software está aumentando — e também o grupo de pessoas que pode plausivelmente se candidatar à sua vaga. À medida que as quatro habilidades centrais se tornam pré-requisito básico, a diferenciação passa para o conhecimento de domínio: o cientista de dados que entende de operações hospitalares ou de cadeias de suprimentos vence quem só conhece o conjunto de ferramentas.

Se você trabalha em um dos setores abaixo de 5%: a ausência de exigências de IA nas vagas de hoje é um respiro, não imunidade. Aproveite. Nossas páginas de ocupações rastreiam a exposição à automação no nível das tarefas — que chega aos empregos muito antes dos requisitos de contratação — para enfermeiros registrados, gerentes de operações e mil outras funções.

Se você está no início da carreira: a mensagem prática mais clara do estudo é dirigida a você. As exigências de habilidades em IA se concentram exatamente no seu nível. O núcleo de quatro habilidades — Python, SQL, fundamentos de aprendizado de máquina, análise de dados — é finito, aprendível e, hoje, o preço de entrada para um conjunto cada vez maior de primeiros empregos. Com base nesses padrões de vagas, é mais provável que esse preço se espalhe para funções adjacentes de nível inicial do que desapareça [Estimativa].

O mercado de trabalho não está sendo homogeneizado pela IA. Ele está sendo triado — e a triagem começa na porta de entrada.

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Análise assistida por IA: este artigo foi pesquisado e escrito com apoio de IA, com base no preprint citado abaixo. Todas as estatísticas foram verificadas em relação ao artigo original; afirmações marcadas como [Alegação] ou [Estimativa] são julgamentos analíticos, não constatações relatadas pelos autores.

Fontes

• Hilman, R., & Koltai, J. (2026). Occupational Convergence or Divergence? Mapping Labor Market Structural Shifts Driven by AI Penetration. arXiv:2607.28798. https://arxiv.org/abs/2607.28798