A inteligência artificial já não está apenas alterando ferramentas; está separando trabalhadores em grupos com oportunidades bastante diferentes. É o que indica uma pesquisa da PwC com quase 50 mil pessoas, em 48 países e 29 setores. O levantamento aponta uma força de trabalho de duas velocidades: uma parcela pequena aproveita treinamento, acesso e autonomia para avançar, enquanto a maioria permanece no porão operacional da empresa, entregando o básico e recebendo menos meios para mudar de patamar.
Batizada de “2026 Global Workforce Hopes and Fears Survey”, a pesquisa foi realizada entre maio e junho de 2026. Segundo os resultados, 64% dos trabalhadores usaram IA no trabalho nos 12 meses anteriores, dez pontos percentuais acima do ano anterior. O uso diário de IA generativa também cresceu: passou de 14% para 22%. A estatística parece animadora, até se olhar para quem tem acesso às ferramentas, ao aprendizado e às tarefas mais interessantes. Aí a festa fica mais seletiva.
A PwC dividiu os entrevistados em quatro categorias: front-runners, trabalhadores da chamada “engine room”, “AI insurgents” e “indispensables”. Os nomes parecem saídos de um manual militar, mas descrevem uma disputa bem cotidiana: quem consegue experimentar, quem apenas executa, quem tenta avançar por conta própria e quem já possui uma habilidade rara. A classificação combina as experiências relatadas pelos participantes com a percepção deles sobre a procura por suas competências. Não é um diagnóstico clínico da força de trabalho — e a própria pesquisa não prova as causas dessa divisão.
Quem são os trabalhadores que mais se beneficiam da IA?
Os front-runners são o grupo que mais combina habilidades procuradas, uso frequente de IA e acesso a desenvolvimento profissional. Eles representam 14% dos entrevistados, e pouco mais da metade afirma usar IA generativa todos os dias. Quase 80% dizem ter acesso a recursos de aprendizado e desenvolvimento. Essa diferença importa porque a tecnologia, sozinha, não ensina ninguém a trabalhar melhor. É o espaço para testar, errar e receber orientação que transforma uma ferramenta em vantagem.
Os trabalhadores da “engine room” formam o núcleo da operação diária e somam 56% da amostra. São a maioria — justamente por isso, o dado deveria incomodar mais. Apenas uma pequena parcela usa IA generativa diariamente, e menos de 40% afirma ter acesso a recursos de aprendizado e desenvolvimento. Peter Brown, líder global de força de trabalho da PwC, disse que esse grupo não recebe o mesmo acesso à capacitação nem as mesmas oportunidades para inovar ou usar IA de maneira significativa.
Os “AI insurgents” representam cerca de um quinto dos funcionários. Eles têm competências menos disputadas que as dos front-runners, mas demonstram ambição na maneira como usam a IA. Já os “indispensables” possuem habilidades escassas e muito valorizadas pelos empregadores. Um grupo avança com apoio institucional; outro tenta abrir caminho com as ferramentas disponíveis. O terceiro se protege pela raridade. O quarto sustenta a máquina. A fronteira entre eles, claro, não é uma linha pintada no chão.
Por que essa divisão preocupa as empresas?
A divisão aparece em indicadores como segurança no emprego, confiança para pedir promoção, confiança nos gestores e desenvolvimento de habilidades. Em todos esses pontos, os trabalhadores da “engine room” relatam resultados inferiores. A consequência é uma força de trabalho de duas velocidades, nas palavras de Brown: alguns aprendem a redesenhar o próprio trabalho, enquanto outros ficam presos a processos que a empresa talvez esteja automatizando sem explicar direito.
Para as companhias, comprar licenças de IA é a parte mais fácil — quase sempre é a parte mais fotogênica também. O retorno depende de mudar tarefas, treinar pessoas e distribuir acesso. Ignorar a distância entre os grupos pode reduzir ganhos de produtividade, receita por funcionário, segurança profissional e satisfação. Brown resumiu o risco dizendo que uma parcela grande da força de trabalho poderia se tornar “largamente irrelevante” no mundo do trabalho. Frase pesada. Mas não é preciso concordar integralmente para perceber o problema.
A própria PwC tenta funcionar como um laboratório dessa transformação. A firma, que emprega mais de 360 mil pessoas globalmente, vem ampliando chatbots internos, capacitando equipes e testando IA em trabalhos para clientes. Em fevereiro de 2026, reformulou sua agenda de treinamento em torno de 30 competências: 15 ligadas à IA e 15 humanas. Também reduziu o número de escritórios disponíveis para consultores iniciantes nos Estados Unidos, com a justificativa de melhorar as oportunidades de comunidade e aprendizagem. Se a experiência dará certo, ainda é cedo para saber.
O recado para os gestores é menos glamouroso que uma demonstração de chatbot: expliquem por que a IA está sendo adotada e qual resultado se espera dela. Trabalhadores, disse Brown, não esperam que líderes adocem tudo; querem entender o que está acontecendo. Ampliar o acesso não significa abandonar quem já está na frente. Significa evitar que a vantagem de 14% vire o destino dos outros 86%. A pergunta fica sobre a mesa: quando a próxima ferramenta chegar, quem estará autorizado a aprender?
