TLDR;

Porque IA já funciona bem o suficiente para executar o trabalho de engenheiros juniores e automatizar muitas tarefas de codificação, reduzindo a demanda por essas posições. Principalmente desenvolvedores juniores e vagas de nível de entrada serão afetados, já que empresas podem preferir combinar seniores com IA em vez de contratar e formar novatos. Coletivamente, esses ganhos de produtividade podem virar padrão, comprimindo salários e progressão de carreira e exigindo novas formas de treinar e desenvolver expertise técnica.

Resumo

Embora muitos chamem a IA de "ferramenta", essa visão é estreita: desde 2022 a tecnologia saiu de novidades como ChatGPT e Midjourney para assistentes de programação capazes de executar tarefas complexas de forma quase autônoma e gerar multimídia convincente, inclusive deepfakes. Modelos têm melhorado em saltos — GPT‑3.5, GPT‑4 e, mais recentemente, Claude 4.6 mostram ganhos enormes em prazos de conclusão de tarefas e habilidades que antes pareciam limitadas; benchmarks diversos apontam progresso consistente, inclusive em raciocínio e em execução de tarefas longas. Mesmo que não evoluam para uma AGI completa, IAs estreitas capazes de absorver muitas tarefas especializadas já transformam o mercado: substituem o trabalho de estagiários e juniores, reduzem incentivos para contratar e interrompem o caminho tradicional de aprendizado prático que forma especialistas. Dados iniciais (Stanford, Signal Fire) mostram pressão sobre vagas de entrada, e empresas tendem a exigir mais produtividade com menos pessoas — ganhos que, quando universalizados, viram padrão e nem sempre beneficiam os trabalhadores. O autor não demoniza as ferramentas — reconhece benefícios reais — mas alerta para a necessidade urgente de repensar como gerar experiência, regular impactos laborais e preparar a sociedade para mudanças econômicas e sociais profundas e garantir políticas públicas, educação e redes de proteção social adequadas.