Ninguém sabe ao certo com que rapidez a inteligência artificial vai mudar o trabalho nas prefeituras. Quem planeja concursos, capacitação e estrutura de cargos precisa decidir mesmo assim. Em 2026, Gil Epstein e Mark Fagan, este último Lecturer in Public Policy na Harvard Kennedy School (HKS), publicaram o documento Policy Options for Addressing AI’s Impact on Employment: A Scenario Planning Approach, na série de documentos de trabalho do Mossavar-Rahmani Center for Business and Government (M-RCBG). A leitura aqui se baseia no resumo da página; o texto completo não foi lido, e por isso não há números.
A ideia em resumo
Os autores tratam a automação do trabalho de programação como um caso de fronteira de automação de tarefas de alta qualificação. Em vez de prever um futuro único, usam o planejamento por cenários: um quadro que cruza dois eixos incertos, o crescimento da capacidade da IA e a velocidade com que as organizações a adotam. O resumo diz que o trabalho se apoia em teoria da economia do trabalho, estatísticas internacionais e evidências no nível dos desenvolvedores.
O que a pesquisa mostrou
O resumo descreve quatro cenários, chamados AI Dominates, Wake Up, Dressed but Nowhere to Go e AI What? Stand Still, e afirma que a análise cobre efeitos sobre emprego, salários, formação de habilidades e finanças públicas, além de respostas de política gerais e específicas de cada cenário. A conclusão principal, nas palavras do resumo, é que tarefas rotineiras de programação estão cada vez mais automatizadas e que a escada de aprendizado dos iniciantes está sob pressão. Os autores também dizem que o retorno de habilidades complementares está crescendo, embora a dimensão da disrupção seja incerta.
As recomendações incluem treinamento para trabalhar com IA, reforma de currículos, orientação de carreira baseada em cenários, incentivos condicionais à adoção de IA e indicadores de alerta precoce que acionem medidas maiores de transição. O resumo não traz estimativas numéricas, resultados empíricos nem limitações.
A vantagem do método é prática: ele obriga a equipe a conversar sobre hipóteses incômodas sem que ninguém precise acertar a data. Em vez de discutir se a IA vai ou não mudar o trabalho, a discussão passa a ser o que a prefeitura faria em cada caso e quais passos servem a todos.
Como aplicar no Brasil
O estudo trata de programadores, não de servidores públicos, mas o método de cenários pode ser usado em uma secretaria de administração. Um exercício simples:
- Escolha um grupo de funções expostas, como atendimento ao público, digitação e conferência de documentos, redação de pareceres e relatórios, ou análise de processos.
- Defina dois eixos de incerteza: a rapidez com que as ferramentas de IA melhoram e a rapidez com que a prefeitura as adota. Combine os extremos em quatro cenários e dê um nome a cada um.
- Para cada cenário, responda: o que muda no trabalho, que habilidades ficam mais valiosas, o que acontece com a entrada de novos servidores e com a despesa de pessoal.
- Identifique medidas comuns a todos os cenários, como capacitação em uso responsável de IA, revisão de descrições de cargo e fluxos mais simples. Essas são as de menor risco.
- Escolha indicadores de alerta, como parcela de tarefas já feitas com apoio de IA, tempo de atendimento e demanda por novas competências, e defina de antemão o que fará se cruzarem um limite.
- Respeite as regras de pessoal. A investidura em cargo ou emprego público depende de aprovação prévia em concurso, na forma da lei, ressalvados os cargos em comissão (Constituição, art. 37, II), e mudanças de atribuições, de quadro e de carreira dependem de lei e do estatuto local. O cenário orienta o planejamento, não substitui esses procedimentos.
Cuidados e limites
Só o resumo foi lido, e o estudo se concentra em programação, uma ocupação específica e de alta qualificação; os resultados não se estendem automaticamente a funções públicas. O resumo não oferece números e diz que a dimensão da disrupção é incerta. Cenários não são previsões, e é preciso evitar usá-los para justificar cortes de pessoal. Antes de qualquer decisão sobre quadro, é essencial ouvir os servidores e a área jurídica. Este texto é uma leitura própria da Evoluta, feita por profissionais com formação pela Harvard Kennedy School, sem vínculo da empresa com a HKS.
