Havia um primeiro ano para os entrantes no mercado de trabalho que não precisávamos defender. Fazia-se a versão inicial do relatório, que alguém mais experiente reescreveria inteira. Ou a leitura de vinte processos para achar os três que interessavam. Ou ainda a rotina de código que já existia em algum lugar e que se escrevia de novo assim mesmo.
Trabalho de pouco valor, dizia-se. E talvez fosse mesmo. Só que era também a única forma conhecida de desenvolver as competências práticas de alguém capaz de fazer o resto.
Esse degrau está sumindo. Um estudo do laboratório de economia digital de Stanford acompanha a folha de pagamento de milhões de trabalhadores americanos desde o fim de 2022. Entre jovens de 22 a 25 anos, em ocupações muito expostas a IA generativa, a oferta de empregos está hoje cerca de 19% menor do que estaria se tivesse acompanhado a de colegas da mesma idade em ocupações menos expostas. Era 15% um ano antes.
E o ajuste não vem de demissão. Vem de contratação que não acontece. Ninguém foi mandado embora. Simplesmente menos pessoas estão entrando. A leitura imediata desse achado é de emprego, e ela está correta. A que me interessa é outra, a de aprendizagem.
Aquelas tarefas mais simples e pouco valorizadas tinham uma função que ninguém precisava nomear, porque ela acontecia sozinha. Ao escrever a versão que seria mudada, o novato descobria o que o colega mais experiente enxergava e ele ainda não; ao ler os vinte processos, aprendia a reconhecer, sem nunca saber explicar direito como, quais três entre eles importavam e por quê.
A antropologia da aprendizagem descreveu esse movimento: começa-se pela borda da atividade, fazendo a parte que pode dar errado sem consequência grave, e se caminha para o centro. A borda não era o desperdício do sistema, mas parte central do sistema em si.
O exemplo mais claro que conheço vem de Jean Lave, que nos anos 1970 acompanhou aprendizes de alfaiate na Libéria. Um terno se produz numa ordem conhecida: desenha-se sobre o tecido, corta-se o pano, montam-se as peças e, por último, fazem-se os acabamentos. Os aprendizes aprendiam na ordem inversa. Começavam pregando botões, costurando bolsos e fazendo bainhas; depois passavam à montagem; e só muito mais tarde, após anos dentro da oficina, chegavam ao corte.
A razão é simples, e é econômica mesmo antes de ser pedagógica: um botão mal pregado se descostura e se prega de novo, enquanto um corte errado destrói um tecido caro, e nenhum ateliê pode sustentar esse prejuízo para formar quem está chegando. A borda não era onde se colocava o iniciante por ser pouco importante. Era onde o erro cabia.
Há um segundo efeito, igualmente importante, e de natureza pedagógica. Ao começar pelos acabamentos, o aprendiz manuseia ternos inteiros desde o primeiro dia: prega o botão numa peça que já tem forma, caimento e dono. Vê o todo antes de dominar qualquer parte, e continua vendo o todo enquanto aprende cada uma delas. É o inverso do que a escola costuma fazer, que é decompor a atividade em elementos, ensinar os elementos numa sequência e prometer que o todo aparece no fim. Na alfaiataria, o todo estava lá desde o começo, e era ele que dava sentido a cada parte aprendida depois.
Quando a borda é automatizada, o centro continua lá, mas o caminho até ele torna-se escasso.
Há uma profissão em que esse degrau sumiu antes, sem nenhuma ajuda de IA, e cuja experiência deveria estar no centro dessa reflexão: a docência.
Os números brasileiros saíram há poucos dias, e mostram que, entre 2015 e 2023, o contingente de professores do ensino médio no Brasil com até 24 anos de idade caiu de cerca de 17 mil para 12 mil, uma redução de 31%, enquanto o de professores com 60 anos ou mais subiu de 18 mil para 37 mil, um aumento de mais de 100%. O total cresceu, a base encolheu e o topo envelheceu. Antes disso, o PISA já vinha registrando que a proporção de estudantes brasileiros de quinze anos que se viam futuros professores era de 2,4%, contra 4,2% na média internacional (medido em 2015, antes de tudo o que veio depois).
Os jovens não estão sendo substituídos na docência. Estão indo embora antes de chegar.
Vale perguntar por quê, e a resposta também pode ter a ver com o degrau. A docência é uma das poucas profissões que não tem borda. Não se começa fazendo a parte que pode dar errado sem consequência grave. Começa-se com uma turma inteira, com a mesma responsabilidade de quem está ali há vinte anos, e frequentemente com as turmas que ninguém mais quis. Não há rascunho que alguém mais experiente vá reescrever no dia seguinte, não há tarefa periférica em que o erro caiba; na maioria das vezes não há sequer uma semana de observação antes de assumir.
Uma profissão sem participação periférica é uma profissão que perde seus iniciantes. Os dados vêm mostrando isso há uma década.
E aqui a história fecha um círculo desconfortável. Estamos pedindo à escola que prepare uma geração para um mundo de trabalho que está retirando o degrau de entrada — e estamos pedindo isso justamente à instituição que já perdeu o seu, e que não conseguiu resolver esse problema nem quando ele era só dela.
Há ainda uma camada adicional. IA generativa está entrando no trabalho docente pela porta do preparo de aula. Plano pronto, sequência didática pronta, lista de exercícios com gabarito, adaptação para três níveis de dificuldade em menos de um minuto. É sedutor, e para quem dá 30 ou 40 horas de aulas por semana pode ser a diferença entre seguir e desistir.
Mas o preparo de aula era, para o professor ou a professora iniciante, o único espaço parecido com uma borda que a profissão lhe oferecia. Era ali que ela antecipava onde os estudantes poderiam hesitar, escolhia um exemplo e descobria depois que o exemplo não funcionava, e refazia. Era o laboratório onde se aprendia a ensinar, porque era o único lugar em que errar não custava tão caro, e também o único em que a aula inteira ficava na mão antes que qualquer parte dela fosse implementada. Mas um plano que chega pronto entrega o produto daquele trabalho e dispensa o trabalho. Devolve as partes e retém o todo. O mesmo movimento do relatório e do código, agora dentro da sala de aula.
Nada disso é argumento para proibir. Seria, além de inútil, uma crueldade com quem está no limite.
É argumento para uma coisa mais difícil e mais cara: se a aprendizagem que antes poderia emergir com a tarefa deixou de acontecer, ela precisa ser projetada com mais sofisticação, por professoras com tempo protegido, acompanhamento de especialistas, em um cenário formativo na escola onde errar não tenha consequência grave. Isso custa caro, geralmente aparece nas planilhas de gestão como despesa e não como investimento, e é exatamente a rubrica que se corta primeiro justamente quando a produtividade parece ter chegado de graça.
O que sempre soubemos fazer foi deixar a formação acontecer de carona, anexada em alguma outra tarefa que precisava ser feita de qualquer jeito. Respostas sobre desenvolvimento profissional docente não virão das empresas de tecnologia, que descobrirão o problema quando faltar gente sênior daqui a dez anos. Talvez venham da sala de aula, que já está vivendo isso há uma década, sem que ninguém tenha chamado aquilo de degrau.
Fontes citadas
Brynjolfsson, E.; Chandar, B.; Chen, R. “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence.” Stanford Digital Economy Lab, atualização de agosto de 2026.
Instituto Semesp. “Apagão dos Professores: o desafio da renovação dos professores no Brasil”, 2ª edição, setembro de 2026. Dados do Censo Escolar/Inep, ensino médio, 2015–2023.
Lave, J.; Wenger, E. “Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation”. Cambridge University Press, 1991.
Lave, J. “Apprenticeship in Critical Ethnographic Practice”. University of Chicago Press, 2011.
OCDE. “Effective Teacher Policies”, a partir do questionário do PISA 2015.
Para seguir a conversa
Os temas e formatos de palestra estão em Palestras. Convites e propostas passam por Kilza, minha agente: kilza@squared.ventures · WhatsApp.