À superfície, a narrativa é de promessa: CEOs anunciam um amanhã radioso alimentado por inteligência artificial (IA). Nos bastidores, porém, há um contingente discreto de pessoas a lidar com despedimentos súbitos, remunerações a descer e vínculos contratuais frágeis.
Por detrás de curvas de crescimento e de comunicados sobre investimentos de milhares de milhões em IA, existe outra rotina: turnos exigentes, contratos a prazo que podem terminar sem aviso e um rendimento imprevisível - apesar de estas funções sustentarem, na prática, a tecnologia que impulsiona a nova corrida económica.
Milhares de milhões em alta, despedimentos em massa
A indústria da inteligência artificial tornou-se, para empresas cotadas, startups e gigantes tecnológicos, um sinónimo de capital fresco. A aposta é clara: usar algoritmos para aumentar produtividade, reduzir custos e conquistar mercados inteiros nos próximos anos.
De acordo com números divulgados pelo site Futurism, negócios associados à IA terão representado cerca de 92% do crescimento do PIB dos Estados Unidos no primeiro semestre de 2025. Dito de outra forma, quase todo o impulso recente da economia norte-americana veio, direta ou indiretamente, desta fileira.
Em contraciclo, o mercado de trabalho no sector tecnológico tem seguido outro caminho. A própria Amazon, que beneficia da automação, eliminou cerca de 14 mil postos numa única vaga, apesar de apresentar resultados robustos. Outubro de 2025 ficou assinalado como um dos períodos mais severos em despedimentos na tecnologia desde 2003.
A euforia financeira em torno da IA coexiste com um subsolo de instabilidade: lucros recorde no topo e insegurança persistente na base.
Uma das razões principais para este paradoxo é a externalização em massa do trabalho que “alimenta” os modelos. Em vez de equipas internas estáveis, grande parte das tarefas transita para plataformas de trabalho por pedido, pagas à hora ou por tarefa, frequentemente sem proteção laboral efetiva.
Trabalhadores invisíveis na inteligência artificial: quem sustenta os modelos
Para que um sistema de IA pareça realmente “inteligente”, alguém teve de preparar o terreno. Há pessoas, espalhadas por vários países, a classificar imagens, a rever respostas, a avaliar qualidade de textos, a anotar dados sensíveis e a assinalar conteúdos violentos ou inadequados para que a máquina aprenda a identificá-los - e a evitá-los.
Estas tarefas aparecem sob diferentes designações, como rotulagem de dados, anotação, moderação e avaliação de conteúdo. Em muitos casos, quem as executa fá-lo como freelancer, como trabalhador independente (frequentemente sob regimes de “autoemprego”) ou através de agências subcontratadas. A remuneração tende a oscilar consoante o tipo de trabalho e o país onde se encontra a pessoa.
- Pouca visibilidade: quase nunca surgem em relatórios anuais nem em apresentações para investidores.
- Pagamento volátil: os valores por hora alteram-se com pouca explicação e escassa transparência.
- Ausência de estabilidade: projetos arrancam e terminam sem um padrão consistente de aviso.
- Pressão contínua: métricas rígidas de produtividade e risco de bloqueio por “baixo desempenho”.
Apesar de serem indispensáveis, estes profissionais raramente entram no debate público sobre o futuro da IA. Acabam tratados como componentes facilmente substituíveis de uma linha de montagem digital.
Um aspeto adicional, muitas vezes ignorado, é o impacto emocional deste tipo de trabalho. Em funções de moderação e triagem, a exposição repetida a violência, abuso ou discurso de ódio pode ter efeitos na saúde mental, sobretudo quando não existe apoio psicológico, pausas adequadas ou enquadramento clínico.
Mercor: 5.000 pessoas desligadas de um dia para o outro
Um exemplo recente, nos Estados Unidos, envolve a Mercor, empresa que trabalha com gigantes como a Meta e a OpenAI. A empresa coordenava um projeto de grande escala chamado Musen, que chegou a envolver mais de 5.000 trabalhadores remotos.
Segundo relatos divulgados pelo Business Insider, muitos participantes foram levados a crer que haveria trabalho até ao final do ano. Alguns reorganizaram as finanças pessoais com base nessa previsibilidade.
Ainda assim, o projeto foi interrompido de forma abrupta. Sem período de transição, sem garantia de reencaminhamento para outras tarefas e com mensagens pouco coerentes, milhares de pessoas ficaram sem rendimento em poucas horas.
Pouco depois, a Mercor apareceu com um novo projeto, o Nova. O conteúdo do trabalho era praticamente igual: avaliar respostas de modelos de IA, detetar falhas e propor melhorias. A diferença mais evidente sentiu-se na remuneração.
Os testemunhos indicam que as tarefas se mantiveram quase idênticas, mas o pagamento à hora desceu cerca de cinco dólares (aprox. 4,50 €) de um projeto para o outro.
Para muitos trabalhadores, a leitura foi direta: aceitar menos ou regressar ao fim da fila. A relação de forças entre plataformas e freelancers deixa, na prática, pouca margem para negociar condições.
A lógica das “missões descartáveis” na IA
O episódio da Mercor não parece ser um caso único. Várias plataformas ao serviço de empresas de IA têm vindo a normalizar um padrão: projetos curtos, sem compromisso de continuidade e com a possibilidade de reduzir tarifas a qualquer momento.
Em determinadas situações, equipas inteiras são desmanteladas e substituídas por grupos mais pequenos com especialistas mais caros, enquanto tarefas repetitivas são empurradas para uma multidão global de trabalhadores com baixos rendimentos. Assim, reduz-se o custo médio por tarefa sem afetar significativamente as margens de lucro de quem contrata.
Para quem permanece ativo nestes circuitos, a exigência tende a aumentar: mais horas, metas mais agressivas e a ameaça constante de ficar sem tarefas ao primeiro atraso ou erro. Muitos descrevem uma espécie de resignação - aceitam as condições por não verem alternativas de emprego formal na sua região.
A utopia prometida não bate certo com o chão de fábrica digital
Ao mesmo tempo que a precarização digital se espalha, líderes de grandes tecnológicas defendem um discurso de otimismo com cautelas. Satya Nadella, CEO da Microsoft, tem referido que a IA pode melhorar a qualidade de vida global, desde que as decisões permaneçam sob controlo humano. Sam Altman, responsável pela OpenAI, fala em avanços “espetaculares”, embora admita riscos.
O fio condutor destas mensagens é uma “utopia pragmática”: máquinas a tratar do esforço repetitivo, pessoas focadas no trabalho criativo e mais tempo livre para todos. No papel, é um cenário atraente.
No terreno, a promessa continua dependente de trabalho humano pouco valorizado. A automação aparece na montra, mas a operação diária exige um grande volume de pessoas a apagar fogos: corrigir respostas, detetar alucinações, afinar resultados e ajustar conteúdos para cumprir políticas de segurança.
Enquanto as regras de contratação se mantiverem permissivas, parte substancial do progresso em IA assenta num solo social frágil - sujeito a fissuras constantes.
Também vale notar que, na Europa, o debate regulatório poderá acelerar mudanças. Instrumentos como o AI Act e a pressão por cadeias de fornecimento mais transparentes podem obrigar empresas e plataformas a clarificar práticas, responsabilidades e condições de trabalho, sobretudo quando existem tarefas ligadas a conteúdos sensíveis.
O que este processo antecipa sobre o futuro do trabalho
A forma como a IA está a ser construída funciona como um ensaio geral para dinâmicas que podem alastrar a outros sectores. Se este modelo se consolidar, tornam-se mais prováveis vários desfechos:
| Tendência | O que significa na prática |
|---|---|
| Fragmentação de tarefas | Em vez de um emprego estável, a pessoa passa a depender de microtrabalhos, nem sempre com continuidade. |
| Rendimento instável | Os ganhos mensais oscilam muito, tornando difícil até o planeamento financeiro básico. |
| Baixa proteção | Sem vínculo formal, torna-se mais complicado aceder a apoios como subsídio de desemprego ou cobertura de saúde. |
| Competição global | Trabalhadores em países com custo de vida mais baixo pressionam salários em mercados centrais. |
Este desenho reforça um sistema em que poucas empresas concentram tecnologia, dados e capital, ao mesmo tempo que distribuem trabalho operacional por uma rede global de prestadores com pouco poder negocial.
Riscos, falhas e alternativas possíveis
Se esta lógica persistir, o problema não é apenas social - é também técnico. Profissionais cansados, mal pagos e inseguros tendem a errar mais, a aceitar tarefas sem tempo suficiente e a privilegiar volume em detrimento de rigor.
Para investidores e empresas, isso pode traduzir-se em modelos menos fiáveis, com mais enviesamentos, e numa probabilidade maior de crises reputacionais relacionadas com conteúdos tóxicos, discriminatórios ou simplesmente incorretos. O que parece poupança imediata pode transformar-se num custo elevado a médio prazo.
Entre as soluções discutidas em contextos académicos, políticos e sindicais, surgem propostas como: certificações de boas práticas para plataformas, regras de transparência na remuneração, padrões mínimos por tarefa, incentivos fiscais associados a condições de trabalho, ou contratos híbridos que preservem flexibilidade com benefícios essenciais.
Conceitos que ajudam a ler este momento
Alguns termos são úteis para compreender o cenário atual:
- Trabalho de anotação de dados: processo de rotular, marcar ou comentar informação (texto, imagem ou áudio) para que modelos de IA aprendam padrões.
- Plataformas de microtarefas: sites e aplicações que repartem projetos grandes em atividades pequenas pagas por tarefa, muitas vezes por cêntimos.
- Precarização digital: combinação de tecnologia com contratos frágeis, salários baixos e ausência de direitos, frequentemente apresentada como “flexibilidade” ou “oportunidade global”.
Nos próximos anos, é plausível que a automação avance em paralelo com disputas regulatórias. Se os governos endurecerem exigências e se os consumidores passarem a valorizar a “origem social” da tecnologia que utilizam, as empresas poderão ser empurradas para rever os seus modelos de contratação. Se nada mudar, a tendência é aprofundar esta economia de bastidores - onde o futuro brilhante continua a ser suportado por pessoas que trabalham no escuro.
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