97% contra 47%: seu cargo não diz nada sobre sua exposição à IA

Toby E. Stuart, professor da Haas, em Berkeley, deu nome a essa sensação num texto da HBR em abril: neblina. A premissa, na parte que não está atrás do paywall, é que a IA encurtou o quanto qualquer um enxerga à frente antes de assumir um compromisso longo. Só consegui ler a abertura, então não vou fingir que resumi a receita dele — mas o nome está certo e o reflexo que ele provoca está errado. Neblina faz você procurar uma previsão melhor. Não existe. O que existe é uma medição do presente que quase ninguém faz.

O número que derruba o raciocínio por cargo

O Economic Index da Anthropic separou os dados por onde o Claude roda. No relatório de setembro de 2025, 47% das tarefas no Claude.ai — gente digitando num chat — apareceram com padrão dominado por automação. Via API corporativa, esse número foi 97%. Mesmo modelo, tarefas que se sobrepõem. O uso empresarial pareceu automação em 77% dos casos, contra uns 50% no chat.

Lê de novo. Se um trabalho é "automatizado" ou não, isso não é característica do trabalho — e muito menos do seu cargo. É característica de onde ele foi plugado. Uma tarefa fica exposta no instante em que alguém a coloca dentro de algo que roda sem ninguém olhando. E isso ou já aconteceu, ou não. Dá pra observar. Não precisa de previsão nenhuma.

O teste de migração — uma hora, todo trimestre

Esquece a descrição da vaga. Lista as últimas dez coisas que você realmente entregou e marca cada uma:

• Formato chat — a entrada é ambígua, exige seu julgamento no meio do caminho, e o erro sai caro e é difícil de uma máquina perceber.
• Formato pipeline — entrada estruturada, saída que dá pra conferir automaticamente, e alguém conseguiria jogar num cron amanhã.

Tudo que for formato pipeline já está do lado da automação daqueles 97%, independente de a sua empresa ter chegado lá ou não. Essa fração é o seu número de exposição. Ele muda a cada trimestre, e é justamente esse o ponto: é uma medida que você repete, não um palpite que você erra uma vez só.

Durável ou só escassa por enquanto?

A outra metade de planejar na neblina é saber em que apostar. O relatório "Learning curves", de março de 2026, dá um marcador de verdade pra essa decisão. Quem já tinha seis meses ou mais de Claude teve cerca de 10% mais sucesso nas conversas que os novatos — e ainda 3 a 4 pontos percentuais a mais dentro das mesmas categorias de tarefa, ou seja, não é só veterano escolhendo trabalho fácil. O trabalho que eles trazem também fica mais difícil: o nível de escolaridade que a tarefa exige sobe quase um ano a cada ano a mais de uso. E, ao contrário do que se imaginaria, quem tem mais tempo de casa foi indo pra validação e aprendizado, não pra automação total.

Pra brasileiro, a neblina tem uma segunda camada

Se você está em São Paulo mirando Londres ou Nova York, você tem também um problema de amostra. Nos mesmos dados de setembro de 2025, o Brasil foi 3,7% do uso global do Claude, e a adoção por pessoa acompanha de perto a renda — 1% a mais de PIB per capita vem junto com uns 0,7% a mais de uso por habitante. Israel rodou a 7,0x o esperado; Singapura, 4,57x. O uso brasileiro puxou pra tradução e jurídico; o indiano puxou forte pra software.

O pessoal ao seu redor não é uma amostra do mercado que vai te entrevistar. Se você se calibra pelos devs do seu lado, está lendo uma distribuição atrasada em relação àquela pra qual você está se candidatando. Puxa o sinal do mercado-alvo — vagas publicadas, changelogs, repositórios abertos de lá — e não da sala em que você está.

Faça isso antes do trimestre acabar

Roda o teste de migração nas suas últimas dez entregas. Pega a mais "formato pipeline" de todas e sobe um nível nela: assume a especificação, a avaliação ou o tratamento de falha, em vez da execução. Uma tarefa, um nível, noventa dias — e aí conta de novo.

Minha régua é essa: se uma aposta de carreira não dá pra conferir dentro de um trimestre, não é plano, é humor. Opcionalidade não é vibe. É uma lista curta de apostas, cada uma com uma data pra você olhar de novo.

Fontes

• HBR — Toby E. Stuart: The Future Is Shrouded in an AI Fog, April 2026
• Anthropic Economic Index report (September 2025)
• Anthropic Economic Index report: Learning curves (March 2026)