Um whitepaper da Apollo Global Management publicado em 30 de julho cruzou 321 ocupações americanas com os registros reais de uso do Claude, da Anthropic, e produziu um dado que passou batido na cobertura internacional: a ocupação “Chief Executives” tem score de exposição à IA de 0,03, em uma escala que chega a 0,75. O topo da hierarquia corporativa aparece praticamente empatado com telhadistas (0,02) e encanadores (0,01). Para saber mais, o whitepaper completo está aqui.
Por que isso importa
O mesmo estudo encontrou queda de 6,7 pontos percentuais no crescimento do salário real de quem está em ocupações de alta exposição, sem efeito estatisticamente significativo sobre o emprego. O quartil superior de renda foi o único grupo sem efeito salarial detectável. Quem decide a alocação de capital em IA não registra o ganho de produtividade na própria rotina, nem o custo na própria remuneração.
Por que o cargo de CEO aparece com 0,03 de exposição à IA
O Anthropic Economic Index, lançado em março de 2026, mede o percentual de tarefas de uma ocupação, ponderado pela importância de cada tarefa, que aparece efetivamente sendo executado com a IA da empresa. Não é projeção de risco, é contagem de uso observado.
O score do C-level não indica ausência total de contato com a ferramenta. Indica que o pacote de tarefas que define o cargo, alocar capital, negociar, representar a companhia, decidir sob ambiguidade, aparece pouco nesses registros. Os autores classificam o índice como limite inferior conservador da adoção real.
Nas ocupações do outro extremo, o padrão é nítido. Programadores lideram com 0,75. Representantes de atendimento ao cliente marcam 0,70, operadores de entrada de dados 0,67, analistas de pesquisa de mercado 0,65, analistas financeiros 0,57. São funções com entregável textual, repetível e verificável. General and Operations Managers, o degrau imediatamente abaixo do C-level, aparecem com 0,14.
Quem está absorvendo o ganho de produtividade
O desenho do estudo é um difference-in-differences com efeitos fixos de ocupação e ano, sobre dados do Bureau of Labor Statistics de 2015 a 2025, com quebra em 2023, primeiro ano completo de ChatGPT disponível ao público. O resultado central: salário real crescendo 6,7 pontos percentuais mais devagar nas ocupações de alta exposição, emprego estável.
A distribuição da perda segue um gradiente claro. O quartil de menor renda registrou 10,7% de queda no crescimento salarial relativo. O segundo quartil, 5,4%. O terceiro, 4,0%. O quarto, nada estatisticamente significativo. Gestão e profissionais liberais aparecem com 4,1%. Trabalhadores blue collar, sem efeito, o que os autores atribuem ao alcance limitado da IA em trabalho fisicamente intensivo. Ocupações de serviços registram 24,3%, número que o próprio estudo classifica como baseado em subamostra reduzida.
Das 321 ocupações cruzadas, 11 ultrapassaram o corte de alta exposição. Elas reúnem 5,8 milhões de trabalhadores, 3,7% da força de trabalho americana, e uma perda agregada de renda estimada em US$ 28 bilhões por ano. O BLS projeta 5,9 milhões de pessoas nessas ocupações até 2032, segundo o programa de projeções de emprego do departamento.
O que a medida de uso observado muda no mercado
A escolha metodológica do estudo tem efeito prático sobre como empresas acompanham adoção. Comitês de IA em geral reportam licenças ativadas. O índice usado pela Apollo mede tarefas executadas, e é essa variável que aparece correlacionada ao efeito salarial. As duas métricas descrevem realidades distintas dentro da mesma companhia.
O contraste com a literatura anterior é o ponto que os autores destacam. Até aqui, a pesquisa sobre IA e trabalho estimava exposição a partir de descrições de tarefas do O*NET e avaliações de especialistas, respondendo o que a IA poderia fazer em cada função. As medidas teóricas atribuem consistentemente mais exposição do que o uso real registra, porque não incorporam o custo de operar a ferramenta. O Yale Budget Lab documentou em outubro de 2025 que ocupações trocam de posição no ranking conforme a definição adotada.
Há também um efeito de bifurcação no mercado de trabalho. O AI Jobs Barometer 2026 da PwC, que analisou mais de um bilhão de vagas em seis continentes, identificou dois blocos: funções “profissionalizadas”, em que a IA complementa expertise humana, com o dobro de crescimento em vagas e salários mais altos, e funções “democratizadas”, em que a IA derruba a barreira de entrada, com trajetória inversa.
A distância entre decidir sobre IA e operar IA é o que separa os dois blocos descritos pela PwC. Programas de formação executiva têm se estruturado em torno dessa lacuna: a Formação de IA para Líderes da StartSe, por exemplo, parte de um diagnóstico do próprio processo de trabalho do gestor antes de tratar de ferramenta, e já formou mais de 3.000 líderes em seis meses de trilha.
Sinais e Impactos
No C-level. O score de 0,03 posiciona o cargo executivo fora do grupo que registra uso intensivo e fora do grupo que registra perda salarial. É a única faixa da amostra nessa condição simultânea.
Na diretoria. A faixa de gestão e profissionais liberais aparece com 4,1% de perda relativa, e General and Operations Managers pontuam 0,14 em exposição. O quartil superior está sem efeito detectável, o degrau imediatamente abaixo não.
Nas empresas menores. As 11 ocupações de alta exposição concentram funções que empresas de menor porte historicamente terceirizam: atendimento, entrada de dados, pesquisa de mercado, análise financeira júnior. A compressão de custo relativo nessas funções altera o patamar de folha necessário para acessar essa capacidade.
O estudo cobre exclusivamente o mercado americano e não estima efeitos fora dos Estados Unidos. O mecanismo descrito, produtividade capturada na folha e não no quadro de pessoal, depende de decisão de remuneração, não de jurisdição.
Fonte https://www.startse.com/artigos/ceo-a-ocupacao-menos-exposta-a-ia/
