Descrição do Projeto
Desde 2016, a taxa de desemprego no Brasil se encontra num patamar preocupante de dois dígitos, uma situação que tem se agravado durante o período de pandemia da COVID-19 [1]. No início de 2020, antes da pandemia chegar ao país, a taxa de desemprego era de 11,6% e após um ano de pandemia de COVID-19, esse número atingiu o recorde histórico de 14,7% no primeiro trimestre de 2021 [1].
A COVID-19 foi um evento acelerador de mudanças no mundo do trabalho que levariam anos ou até mesmo décadas para acontecer e algumas dessas transformações agravaram ainda mais a situação do desemprego no Brasil. Desde o início da pandemia, existe a percepção de que a adoção da automação avançaria de forma acelerada por conta da necessidade de se manter o funcionamento das empresas respeitando o distanciamento social e pela necessidade de otimizar os custos das operações em meio à crise econômica [2]–[6].
Já existem alguns indicativos de que o processo de automação da produção se intensificou durante o período da pandemia. Um levantamento recente do Fórum Econômico Mundial demonstrou que 50% dos empregadores estão planejando acelerar a automação de tarefas como uma resposta à COVID-19; número que chega à 68% no Brasil [6]. Um outro levantamento, esse feito pela McKinsey Global Institute com 800 executivos, mostrou que 67% das empresas tem, desde o início da pandemia de COVID-19, adotado a automação e a inteligência artificial de maneira significativamente acelerada (20%) ou um tanto acelerada (47%) [5].
Dado que, antes da pandemia, 60% da força de trabalho brasileira se encontrava sob alto risco de ver seus postos de trabalho automatizados nas próximas décadas [7], cabe entendermos como a COVID-19 afetou essa tendência e o que pode ser feito para auxiliar os trabalhadores deslocados pela automação. Cabe destacar que a proteção do trabalhador em face à automação é um direito constitucional [8] e que a universidade pode exercer um papel fundamental nesse processo ao elaborar propostas baseadas em pesquisas que podem ser adotadas tanto por agentes públicos quanto privados.
O objetivo do trabalho aqui proposto é desenvolver um modelo a ser implementado num software para apoiar a indicação de trajetórias profissionais para trabalhadores desempregados pela automação durante a pandemia de COVID-19.
Referências
[1] IBGE, “Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua,” 2020.
[2] J. Blit, “Automation and Reallocation: Will COVID-19 Usher in the Future of Work?,” Canadian Public Policy, vol. 46, no. S2, pp. S192–S202, Aug. 2020, doi: 10.3138/cpp.2020-065.
[3] A. Chernoff and C. Warman, “COVID-19 and Implications for Automation,” National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, w27249, Jul. 2020. doi: 10.3386/w27249.
[4] L. Ding and J. S. Molina, “‘Forced Automation’ by COVID-19? Early Trends from Current Population Survey Data,” Federal Reserve Bank of Philadelphia, 2020.
[5] McKinsey Global Institute, “What 800 executives envision for the pandemic workforce,” 2020. Accessed: Apr. 11, 2020. [Online]. Available: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/what-800-executives-envision-for-the-postpandemic-workforce
[6] World Economic Forum, “Future of Jobs Report 2020,” 2020. Accessed: Nov. 04, 2020. [Online]. Available: http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf
[7] Y. Lima, J. Strauch, M. G. Esteves, J. de Souza, M. Chaves, and D. Gomes, “O Futuro do Emprego: Estimativa do impacto da automação no Brasil,” presented at the Encontro Nacional sobre População, Trabalho, Gênero e Políticas Públicas, São Paulo, Nov. 2019. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/338431488_O_Futuro_do_Emprego_Estimativa_do_impacto_da_automacao_no_Brasil
[8] Brazil, Ed., Constituição da República Federativa do Brasil, 53a edição. Brasília: Centro de Documentação e Informação, Edições Câmara, 2018.
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