Como Singapura pode proteger os empregos de nível intermediário enquanto a IA transforma o trabalho

Um meio frágil é o ponto de ruptura em um mercado de trabalho em rápida transformação

Aos 48 anos, a profissional bancária Rei Teo descobriu como um emprego estável pode mudar rapidamente. Depois que sua função foi reformulada em 2024, durante uma reestruturação, ela pediu demissão e teve dificuldade para conseguir uma vaga permanente em um mercado no qual as contratações haviam desacelerado e as funções estavam sendo reformuladas com novas tecnologias. Por fim, aceitou um contrato temporário. Sua experiência reflete um padrão apontado por pesquisadores em Singapura: há poucas vagas de nível intermediário para absorver profissionais deslocados, que acabam empurrados para posições temporárias ou com salários menores.

O Instituto de Aprendizagem de Adultos (IAL, na sigla em inglês) chama isso de efeito de rebaixamento. Quando as empresas automatizam tarefas rotineiras e enxugam equipes com ferramentas de inteligência artificial, restam menos funções intermediárias estáveis para dar sustentação à força de trabalho. Profissionais experientes que saem ou são desligados durante uma reestruturação muitas vezes encontram menos vagas no nível em que estavam. Eles passam a aceitar contratos temporários ou migram para funções de nível inferior, enquanto as contratações de profissionais iniciantes estagnam. Isso pressiona a escada profissional dos dois lados.

A IA generativa acelerou essas mudanças. Desde o fim de 2022, bancos, consultorias e empresas de tecnologia vêm testando copilotos e chatbots para atendimento ao cliente, geração de código, verificações de conformidade, textos de marketing e busca de informações internas. Essas ferramentas mudam os fluxos de trabalho e a composição das equipes. Algumas tarefas desaparecem. Outras aumentam e exigem novas formas de supervisão. A mudança é real e está ocorrendo em profissões de escritório que antes pareciam protegidas.

Singapura é um dos principais parceiros de um programa internacional de pesquisa que acompanha a adoção da IA em dez polos digitais globais, da República a Silicon Valley. Os resultados até agora apontam um risco claro para economias como a de Singapura, com alta proporção de funções profissionais e uma faixa intermediária reduzida. Sem ações deliberadas, o meio do mercado de trabalho pode se enfraquecer ainda mais justamente quando é necessário para absorver trabalhadores deslocados e orientar a próxima geração.

Por que os empregos de nível intermediário são importantes para o pacto social de Singapura

As funções de nível intermediário incluem supervisores, líderes de equipe, analistas de negócios, controladores financeiros, gerentes de produto, coordenadores clínicos e técnicos seniores. Eles transformam a estratégia em execução. Reúnem conhecimento tácito sobre processos, clientes e sistemas. Orientam profissionais iniciantes e garantem continuidade quando as equipes mudam. Em uma economia de alta produtividade, essa camada promove estabilidade e desenvolve capacidades.

Quando a faixa intermediária encolhe, as empresas achatam suas estruturas e ficam mais vulneráveis. Os altos executivos acumulam responsabilidades, enquanto os profissionais em início de carreira têm menos oportunidades de aprender na prática. O resultado é uma escada profissional quebrada. As pessoas têm dificuldade para passar da escola à competência profissional e, depois, chegar à liderança. Isso corrói o pacto social que vincula esforço a recompensa e enfraquece a confiança nas instituições e nos empregadores.

Há muito tempo, Singapura busca evitar uma economia em forma de haltere, com muitos empregos de altos salários no topo e muitas funções de serviços com salários menores na base. O objetivo tem sido ampliar o número de empregos qualificados e bem remunerados no meio. A adoção da IA pode contribuir para isso se ampliar as capacidades das equipes e criar novas trajetórias de especialização. Pode prejudicar esse objetivo se substituir funções de aprendizagem e estreitar o caminho para adquirir experiência.

A IA está removendo os degraus da escada profissional para os jovens

As preocupações com as portas de entrada no mercado de trabalho estão crescendo. No início de 2025, um grande banco afirmou que a IA poderia eliminar até 4.000 vagas temporárias e por contrato nos próximos anos. Anos antes, a Autoridade Monetária de Singapura projetou que um em cada três empregos no setor financeiro da República poderia ser transformado ou eliminado pela automação. Em marketing, software e operações, tarefas que antes treinavam profissionais iniciantes estão cada vez mais sendo realizadas por ferramentas que redigem textos, criam gráficos, corrigem erros de código ou resumem documentos em segundos.

Novas evidências indicam quem sente mais o impacto. Uma análise da Universidade Stanford de milhões de registros de folha de pagamento dos Estados Unidos constatou uma queda relativa de 13% no emprego de profissionais em início de carreira nas ocupações mais expostas à IA desde a onda de adoção da IA generativa, no fim de 2022. Trabalhadores mais velhos nas mesmas ocupações mantiveram-se estáveis ou cresceram em número. O ajuste ocorreu mais pela redução das contratações do que pela queda dos salários. É um forte sinal de que a automação está eliminando o primeiro degrau.

Pesquisas em Singapura refletem essa preocupação. Cerca de metade dos entrevistados da Geração Z espera grandes mudanças em suas funções por causa da IA, e seis em cada dez dizem que já estão buscando treinamento adicional. Apenas cerca de um terço das empresas oferece capacitação estruturada em IA. Alguns jovens profissionais estão migrando para ofícios qualificados menos suscetíveis à automação, trocando uma trajetória de escritório pela percepção de mais estabilidade e progressão clara.

Tudo isso cria uma armadilha de capacitação. Quando a IA redige a primeira versão do trabalho, os profissionais iniciantes perdem a prática direta. O resultado pode parecer bem-acabado, mas talvez não tenha profundidade. Os profissionais seniores passam mais tempo revisando, enquanto os iniciantes têm dificuldade para desenvolver discernimento. Se os empregos de entrada se tornarem performáticos, concentrados em dar comandos às ferramentas em vez de dominar uma profissão, a formação de futuros profissionais de nível intermediário competentes ficará mais frágil.

Bancos e serviços profissionais estão reformulando funções

O setor de serviços financeiros mostra essa mudança com clareza. Verificações automatizadas e análise de documentos estão se disseminando nas áreas de risco e conformidade. Equipes de operações usam copilotos para preparar relatórios e conciliar dados. Equipes de atendimento a clientes testam assistentes de IA para pesquisa e prestação de serviços. Também estão surgindo novas funções ligadas ao monitoramento de modelos, à governança de dados e à gestão de riscos de IA. Os padrões de contratação estão mudando junto com esse cenário.

O que desaparece primeiro não são profissões inteiras, mas conjuntos de tarefas. Quando essas tarefas são de nível inicial, a faixa intermediária perde sua base de formação. Quando são de nível intermediário, profissionais deslocados concorrem por um conjunto menor de vagas. Os dois efeitos são visíveis nos setores bancário, de consultoria, de tecnologia e de serviços corporativos. Os parceiros de pesquisa de Singapura chamam isso de efeito de rebaixamento porque a pressão de cima e de baixo comprime a mesma faixa intermediária.

Idade e experiência têm efeitos opostos. O conhecimento tácito e as redes de contatos protegem alguns trabalhadores mais velhos, e os dados de Stanford mostram estabilidade entre profissionais experientes em funções expostas à IA. Ao mesmo tempo, profissionais na faixa dos 40 e 50 anos que saem do mercado durante uma reestruturação muitas vezes têm dificuldade para voltar. As vagas permanentes diminuem, e os contratos temporários se expandem. Uma faixa intermediária resiliente precisa tanto de um fluxo constante de profissionais iniciantes capacitados quanto de caminhos estruturados para a reinserção de trabalhadores em meio de carreira.

As escolhas da liderança determinam se a IA amplia capacidades ou substitui trabalhadores

A tecnologia, por si só, não determina os resultados. A liderança, sim. Organizações que dão autonomia aos gerentes de nível intermediário para reformular fluxos de trabalho, requalificar equipes e construir confiança na IA obtêm resultados diferentes das que buscam cortes rápidos de custos. Líderes de nível intermediário traduzem a estratégia em prática. Quando têm tempo, recursos e respaldo, eles moldam a maneira como a IA ajuda as pessoas a realizar trabalhos de maior valor.

Há um plano de ação viável. Desenvolva conhecimentos básicos sobre IA em toda a empresa para que as equipes entendam os dados, os limites dos modelos e a privacidade. Incentive experimentos de baixo risco e compartilhe os primeiros resultados positivos para que as pessoas vejam o valor concreto. Priorize casos de uso que ampliem as capacidades humanas, combinando IA com supervisão humana no atendimento ao cliente, nas finanças, nos recursos humanos e nas operações. Crie equipes multidisciplinares para ampliar projetos-piloto e superar gargalos de processos. Invista em novas competências para monitoramento de modelos, engenharia de prompts, desenho de fluxos de trabalho e gestão da mudança. Alinhe os incentivos para que os gerentes sejam recompensados por capacitar profissionais iniciantes e reformular funções, e não apenas por reduzir o quadro de funcionários.

O que as políticas públicas podem fazer agora

Primeiro, reconstruir o caminho para os empregos de nível intermediário tornando os programas de aprendizagem profissional em ocupações que exigem conhecimento uma prática comum. Durante a pandemia, Singapura usou programas de estágio e treinamento para ajudar recém-formados a dar os primeiros passos. Um programa nacional permanente de aprendizagem para funções digitais e profissionais poderia ir além. Ofereça vagas remuneradas de 12 a 24 meses nos setores financeiro, de saúde, de serviços públicos, de manufatura e de mídia. Exija orientação estruturada, listas de competências e avaliações regulares. Trate as ferramentas de IA como parte da profissão e ensine discernimento, além de técnicas. Países com sistemas de formação dual mantêm o desemprego juvenil baixo por um motivo. O modelo funciona quando é amplo e duradouro.

Segundo, apoiar transições profissionais na metade da carreira com financiamento e tempo direcionados. Os Programas de Conversão de Carreira, as bolsas para treinamento no trabalho e os créditos SkillsFuture podem ser ajustados às funções da era da IA em dados, operações e serviços. Amplie os subsídios para trabalhadores em meio de carreira com 40 anos ou mais e facilite a contratação, pelos empregadores, de profissionais experientes vindos de setores adjacentes. Microcredenciais que possam ser acumuladas até formar diplomas ou graduações ajudam os trabalhadores a demonstrar progresso e oferecem às empresas uma linguagem comum para avaliar competências.

Terceiro, vincular o apoio público à adoção da IA a compromissos com os trabalhadores. Os subsídios para reformulação de funções podem exigir que os empregadores criem vagas de aprendizagem, documentem mudanças nos processos e publiquem internamente materiais de capacitação. Quando a automação afetar funções, ofereça apoio salarial para realocar funcionários em novas equipes que precisem de discernimento humano, como as áreas de risco de IA, sucesso do cliente e operações de produto. Desenvolva uma força de trabalho em segurança e governança de IA, com padrões claros, para que a nova demanda por conformidade compense parte dos riscos da automação.

Por fim, deixe o serviço público dar o exemplo. Todos os funcionários públicos terão de concluir um curso de conhecimentos básicos sobre IA, e os líderes estão sendo incentivados a adotar a tecnologia com critério no trabalho diário. Um em cada três funcionários já usa um assistente interno, e milhares de bots personalizados foram criados para automatizar tarefas rotineiras. O vice-primeiro-ministro Gan Kim Yong pediu que os líderes deem o tom, adotando a IA com responsabilidade e incentivando as equipes a usar essas ferramentas onde elas possam melhorar os serviços e a governança.

Como as empresas podem reconstruir uma faixa intermediária mais forte

Empregadores que desejam uma força de trabalho resiliente podem tomar medidas concretas desde já. O foco é ampliar a faixa intermediária, manter a experiência na empresa e tornar visíveis as oportunidades de crescimento para os profissionais iniciantes.

• Adote uma política que priorize a ampliação das capacidades humanas. Use a IA para eliminar tarefas maçantes e reinvista o tempo em treinamento, atendimento ao cliente e qualidade de produtos.
• Implemente programas estruturados de aprendizagem profissional para trabalhos que exigem conhecimento. Associe cada novo funcionário iniciante ou aprendiz a um mentor, estabeleça um currículo de competências e acompanhe o progresso até que assuma responsabilidades de nível intermediário.
• Documente o conhecimento tácito. Crie manuais, listas de verificação e wikis internos para que a experiência não se perca quando as equipes mudarem.
• Avalie os gerentes pelo desenvolvimento das pessoas. Vincule bônus ao número de profissionais iniciantes capacitados para trabalhar com autonomia e ao sucesso de promoções internas.
• Facilite a mobilidade interna. Divulgue as vagas com transparência e contrate com base em competências para que funcionários deslocados possam mudar de área.
• Crie trajetórias de especialização de nível intermediário em dados, operações, design e risco, com faixas salariais claras e prestígio equivalente ao das carreiras gerenciais.
• Estruture a governança de IA. Defina responsáveis por riscos dos modelos, qualidade dos dados, privacidade e vieses, e capacite funcionários para essas funções.
• Compartilhe os primeiros resultados positivos e os fracassos. Construa confiança sendo transparente sobre o que funciona e o que não funciona quando as equipes começam a testar ferramentas de IA.

O que os trabalhadores podem fazer para continuar atraentes no mercado

Os trabalhadores não estão impotentes diante dessa mudança. O objetivo é se tornar a pessoa capaz de formular um problema, escolher as ferramentas certas e entregar resultados relevantes. Essa combinação de conhecimento do setor, familiaridade com IA e habilidades humanas é valiosa em diferentes funções.

• Desenvolva conhecimentos básicos sobre IA. Aprenda como funcionam os copilotos, onde falham e como formular prompts para obter melhores resultados. Pratique a verificação e a depuração para confiar no que você produz.
• Aprofunde seu conhecimento do setor. Escolha uma área e aprenda sobre seus dados, regulamentos, fluxos de trabalho e problemas dos clientes. As competências em IA são mais fortes quando estão fundamentadas em um campo de atuação.
• Domine processos e comunicação. Mapeie fluxos de trabalho, escreva instruções claras para passagens de responsabilidade e apresente conclusões. Saber explicar e convencer é uma vantagem duradoura.
• Desenvolva discernimento para lidar com dados. Aprenda a interpretar painéis, elaborar experimentos simples e acompanhar métricas ligadas à receita, ao risco, aos custos ou aos resultados para os clientes.
• Monte um portfólio. Guarde materiais que mostrem como você usou a IA para melhorar a velocidade, a qualidade ou o atendimento. Resultados concretos valem mais do que afirmações genéricas.
• Busque credenciais acumuláveis. Cursos breves de análise de dados, ferramentas de computação em nuvem, fundamentos de cibersegurança ou segurança de IA podem abrir portas quando combinados com experiência.
• Amplie sua rede de contatos com propósito. Participe de comunidades profissionais e se voluntarie para projetos multidisciplinares em que a IA esteja sendo testada. A proximidade acelera o aprendizado.

Para profissionais em meio de carreira, procure funções adjacentes que valorizem seu discernimento. Gerentes de operações podem migrar para a melhoria de processos com IA. Gerentes de relacionamento podem passar para funções de sucesso do cliente com análise de dados. Profissionais de conformidade podem assumir a supervisão de riscos de modelos. Apresente sua experiência em termos dos problemas que resolveu e dos resultados que alcançou e, em seguida, mostre como a IA amplia seu alcance.

Métricas para saber se a faixa intermediária está se recuperando

Singapura pode acompanhar a saúde da faixa intermediária com indicadores simples. Métricas transparentes ajudam formuladores de políticas, empregadores e trabalhadores a ver se a escada profissional está sendo reconstruída.

• A proporção entre funções permanentes e temporárias em ocupações profissionais e técnicas.
• O tempo mediano de busca por emprego de profissionais de 40 a 55 anos após serem deslocados.
• A proporção de anúncios de vagas de nível inicial que incluem treinamento estruturado ou aprendizagem profissional.
• As taxas de promoção interna de funções iniciantes para as de nível intermediário nos principais setores.
• O número de transições profissionais na metade da carreira concluídas a cada ano por meio de programas nacionais.
• As taxas de participação e conclusão de cursos sobre conhecimentos básicos de IA nos setores público e privado.
• A adoção de funções de governança de IA, como gestão de riscos de modelos e administração de dados, que criam novas oportunidades de nível intermediário.

Principais pontos

• As funções de nível intermediário em Singapura estão sob pressão à medida que a IA muda a estrutura das equipes, criando um efeito de rebaixamento que deixa os profissionais deslocados com menos opções estáveis.
• Tarefas de nível inicial são cada vez mais automatizadas, o que enfraquece a formação dos futuros profissionais de nível intermediário e reduz as oportunidades de aprendizagem no trabalho.
• Um estudo de Stanford constatou uma queda relativa de 13% no emprego de profissionais em início de carreira em funções expostas à IA desde o fim de 2022, enquanto os trabalhadores mais velhos nessas funções permaneceram estáveis ou cresceram em número.
• Pesquisas indicam que cerca de metade da Geração Z em Singapura espera grandes mudanças por causa da IA, mas apenas cerca de um terço dos empregadores oferece treinamento em IA.
• O serviço público está exigindo que todos os funcionários tenham conhecimentos básicos sobre IA, mostrando como grandes instituições podem desenvolver competências essenciais e compartilhar práticas eficazes.
• Políticas que ampliem programas de aprendizagem, apoiem transições profissionais na metade da carreira e vinculem subsídios para IA a resultados para os trabalhadores podem reconstruir a faixa intermediária.
• As empresas podem priorizar soluções que ampliem as capacidades humanas, avaliar os gerentes pelo treinamento, facilitar a mobilidade interna e criar trajetórias de especialização para fortalecer as carreiras de nível intermediário.
• Os trabalhadores que combinarem conhecimento aprofundado do setor, familiaridade com IA e habilidades humanas serão os mais resilientes, especialmente se tiverem portfólios e credenciais acumuláveis que demonstrem resultados concretos.