Por Lynn Parramore, Analista Sênior de Pesquisa do Instituto para o Novo Pensamento Econômico.
“Alguém deve ter contado mentiras sobre Joseph K., pois, sem ter feito nada de errado, ele foi preso certa manhã.” “O Processo” (1925), Franz Kafka.
Lá está você, encarando a tela. O cursor congela, então você o cutuca — só por precaução. Você pareceu distraído? Não há nada de errado. Mesmo assim, você age como se houvesse.
Um programa de software silencioso está observando constantemente. A empresa chama isso de “ajuda”. Um “parceiro” de IA para torná-lo mais rápido, mais inteligente, mais produtivo — e até mais feliz. No entanto, você sente que algo mudou sob o olhar desse inquisidor digital. Talvez você nem saiba o que está sendo observado ou medido, ou para onde todas essas informações vão.
Isso está se tornando rapidamente o novo normal nos escritórios, onde olhos algorítmicos nunca piscam. Essa mudança exerce uma pressão real sobre como pensamos sobre direitos. Alguns já estão previstos em lei — mesmo que não sejam facilmente aplicáveis
Os empregadores sempre buscaram controle; os trabalhadores sempre lutaram por autonomia e dignidade. A IA é o capítulo mais recente, e talvez o mais intenso até agora – mais íntimo e abrangente do que qualquer monitoramento anterior. O rumo dessa história é incerto, mas sem uma intervenção rápida e deliberada, a trajetória se inclina para a normalização de sistemas inexplicáveis
Olhos sem rosto
Os sistemas de monitoramento por IA atuais se dividem em duas categorias: ferramentas que rastreiam seu comportamento e sistemas que tomam decisões automatizadas com base nele. Juntos, são frequentemente chamados de “bossware” – um termo bastante semelhante ao já consagrado “spyware”.
Não contente em observar e medir, o bossware prevê, influencia e intervém: Krista, permaneça dentro dos aplicativos aprovados durante o horário de trabalho. Dave, tome medidas corretivas para melhorar sua pontuação de engajamento.
Entregar suas tarefas já não é suficiente. O trabalho pode parecer um jogo em um tabuleiro invisível. Quanto mais você digita, mais o algoritmo aprende. Só ele sabe o resultado real.
Muitos trabalhadores em tempo integral, parcial e freelancers agora enfrentam o que alguns descrevem como um nível “desumanizante” de vigilância. E a maioria, especialmente trabalhadores de escritório e contratados com pouca proteção organizada ou contratos claros, está à deriva em uma zona cinzenta legal. Mesmo para aqueles com a sorte de ter sindicatos, as antigas salvaguardas estão defasadas em relação à tecnologia. Os funcionários são deixados à própria sorte, tentando navegar por sistemas de espionagem que não compreendem totalmente.
Cada vez mais, a vigilância é conduzida por “mineração de tarefas”, softwares que registram como os funcionários interagem com seus computadores e fluxos de trabalho para mapear como o trabalho é realizado e onde pode ser otimizado ou automatizado. Seu comportamento digital diário se torna um conjunto contínuo de dados sobre produtividade.
Isso é, efetivamente, o taylorismo do século XXI. Os empregadores o apresentam como eficiência, mas os trabalhadores frequentemente o vivenciam como exposição e humilhação. Para alguns, não se trata tanto do rastreamento de resultados, como pacotes entregues ou vendas fechadas. Com isso, eles poderiam conviver. Trata-se do escrutínio das entradas: minutos ociosos sinalizados, pausas para ir ao banheiro cronometradas, tom e cadência analisados
Imagine um barista do Starbucks, ou qualquer outro trabalhador de escritório ou freelancer, sob o olhar atento de uma IA chamada “Aware”, que monitora o Slack, o Teams e o Zoom em busca de engajamento, sentimentos ou qualquer coisa que se qualifique como “comportamento de risco”, enviando as avaliações para os painéis dos gerentes. Os trabalhadores veem apenas os resultados, não a lógica que os gerou. É a lógica de Kafka atualizada para software.
O barista consentiu com esse sistema? Não no sentido convencional. O algoritmo não é opcional, e os contratos e proteções trabalhistas comuns não previam um supervisor tão opaco e integrado.
Com ferramentas mais sofisticadas à sua disposição, os empregadores buscam capturar não apenas o que você faz, mas como você se sente enquanto faz. Sistemas de IA interpretam expressões faciais, movimentos oculares e até postura, transformando seu humor em uma métrica. O que já se infiltrava no ambiente de trabalho como biovigilância se transformou em Inteligência Artificial Emocional. A inteligência artificial está presente em todos os lugares, de call centers a escritórios financeiros.
Programas de IA alegam usar dados de dispositivos vestíveis, textos e atividades do computador para detectar como você se sente, mas, na realidade, trata-se apenas de inferências: nunca do que você realmente sente. Uma ampla gama de empregadores já utiliza IA Emocional, apesar de especialistas alertarem que a ciência por trás dela é, no mínimo, duvidosa. Seria ceticismo ou interesse? Empresas como a Azure Vision podem parecer saber, mas pesquisadores da Universidade de Western Ontario foram diretos: “Não devemos acreditar na palavra dos cientistas da computação de que os paradigmas para emoções humanas que eles desenvolveram… podem produzir verdades absolutas sobre as emoções humanas”.
Parte da razão é que as máquinas são tendenciosas. Mulheres, funcionários mais velhos, trabalhadores neurodiversos e pessoas negras têm muito mais probabilidade de serem mal interpretados e avaliados incorretamente. O que o algoritmo sinaliza como “desengajamento” pode ser simplesmente fadiga, diferença cultural o um momento de reflexão tranquila. No entanto, essas interpretações equivocadas podem influenciar avaliações de desempenho, promoções e demissões.
Por que a preocupação?
Mesmo na melhor das hipóteses, a vigilância por IA pode ser contraproducente, deixando os trabalhadores com mais precariedade, piores condições de trabalho, salários e horários injustos e mais discriminação — tudo isso enquanto aprofunda a desigualdade. No entanto, alguns empregadores estão apresentando a vigilância por IA como uma ferramenta de bem-estar, em vez de um Grande Irmão na sua mesa de trabalho.
No JPMorgan Chase, por exemplo, cada movimento digital de funcionários juniores agora é rastreado para detectar “excesso de trabalho”. A empresa alega que tudo se resume a “conscientização” e “bem-estar”. Mas, mesmo quando a supervisão é apresentada como útil, o monitoramento e o gerenciamento algorítmico podem gerar problemas. Em um experimento, os participantes realizaram a mesma tarefa sob duas condições: observados por um humano ou por um sistema de IA chamado “AI Technology Feed”. Mesmo quando o feedback era o mesmo, o grupo da IA
Katharina Klug, pesquisadora de psicologia organizacional da Universidade de Bremen, alerta que a vigilância no local de trabalho impulsionada por IA “pode ter efeitos desmotivadores… se for feita de forma não transparente — você não sabe quais dados estão sendo coletados ou o que seu empregador faz com eles”. Ela observa que o resultado pode ser uma mudança na motivação em direção a recompensas extrínsecas e uma situação em que os funcionários se sintam pressionados e ansiosos. A economista Nadia Garbellini, da Universidade de Modena, na Itália, alertou que a IA pode diminuir a qualidade dos empregos, relegando os trabalhadores a um “grau cada vez menor de autonomia”.
É também uma questão de saúde. A vigilância por IA gera estresse antecipatório: você se preocupa com como cada ação pode ser interpretada no futuro. Isso pode levar à exaustão, à redução da capacidade imaginativa e até mesmo a sintomas físicos. Alex Rosenblat escreveu sobre chefes de IA que, além de possibilitarem problemas como roubo de salários, às vezes incentivam atividades arriscadas, como incentivar motoristas do Uber a continuarem dirigindo quando estão cansados.
Mesmo quando os funcionários entendem as métricas, problemas não intencionais aparecem. Por exemplo, as pessoas manipulam o que está sendo medido, muitas vezes em detrimento da visão geral, o que leva a uma conformidade superficial e a artimanhas com as métricas. Em alguns locais de trabalho, os funcionários são levados a recorrer a contramedidas, como os famosos “dispositivos de movimento do mouse”, que simulam leves movimentos do cursor para que os funcionários possam fazer uma pausa para fumar sem serem detectados. O Wells Fargo demitiu mais de uma dúzia de funcionários após detectar tais táticas.
E o que acontece com os dados dos funcionários depois de coletados? Eles podem não permanecer dentro do local de trabalho. Os empregadores podem repassá-los a fornecedores, serviços em nuvem e empresas de análise, enquanto ferramentas como Slack ou Zoom geram fluxos de dados comportamentais que circulam por meio de diversas terceiras partes sob amplos contratos de serviço.
As políticas do local de trabalho permitem cada vez mais a ampla coleta e reutilização de métricas de produtividade, metadados de comunicação e outros rastros digitais. Muitas vezes, a IA se expande por meio de atualizações que oferecem pouca clareza sobre o uso posterior. Em algumas jurisdições, leis como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) oferecem direitos limitados de acesso ou recusa a certos usos de dados, incluindo a venda de informações pessoais, embora a aplicação seja desigual e as opções de recusa raramente sejam simples. Em outros lugares, boa sorte.
Mesmo que uma empresa não pretenda vender seus dados, eles ainda podem escapar. O aplicativo de vigilância WorkComposer deixou mais de 21 milhões de capturas de tela de funcionários expostas em um bucket não seguro do Amazon S3. Imagens sensíveis da atividade dos funcionários vazaram, colocando os trabalhadores em risco de roubo de identidade e outros danos. Ops!
A IA também amplificou um risco no local de trabalho que poderíamos chamar de “avaliação paralela”. Seu gerente chama isso de “programa de treinamento”, mas, nos bastidores, a IA está analisando suas fraquezas. Quando você termina a sessão, o algoritmo já fez sua recomendação sobre você, deixando o para o gerente humano simplesmente clicar em “aprovar”.
Enquanto isso, o sistema constrói uma visão mais completa do seu desempenho, aprimorando as avaliações sobre se a empresa pode, em última análise, prescindir de você. Thomas Ferguson, diretor de pesquisa da INET, observa que analistas do setor alertam, em conversas privadas, que funcionários que tentam se familiarizar com ferramentas de IA podem preferir experimentar o software por conta própria, em vez de compartilhar o conhecimento com seus empregadores. “As práticas trabalhistas nos EUA tratam a maioria dos trabalhadores como ferramentas descartáveis
Sem essas proteções, acabamos com o tribunal de Kafka em sua forma mais eficiente: cobranças invisíveis processadas em tempo real por burocratas invisíveis.
A inteligência artificial também pode reduzir seu salário por meio do que é conhecido como “pagamento por vigilância”. Um relatório do Washington Center for Equitable Growth, que analisou 500 fornecedores de IA, constatou que, sob sistemas de IA, “pessoas diferentes podem receber salários diferentes por trabalhos praticamente iguais, e os trabalhadores individuais não conseguem prever seus rendimentos ao longo do tempo”. O resultado é uma “desvinculação entre trabalho árduo e remuneração justa e segura” — uma dinâmica que afetou primeiro os trabalhadores autônomos, como motoristas de aplicativos de transporte e entregadores de comida, e agora está se espalhando para outros setores e empregos.
Por fim — e mal arranhamos a superfície dos riscos da vigilância por IA — as empresas estão implantando IA para manter os sindicatos afastados. Ferramentas desenvolvidas para o setor militar estão patrulhando cubículos e corredores de armazéns, garantindo que a organização sindical nunca ganhe força. Algumas empresas chegam a usar IA para monitorar as redes sociais fora do ambiente de trabalho a fim de descobrir quem tem intenção de se sindicalizar. Funcionários da Amazon e até mesmo da Universidade de Boston já experimentaram a repressão sindical impulsionada por IA. A implementação antissindical da IA
De uma forma mais insidiosa, a gestão algorítmica tende a transformar o local de trabalho de um espaço político compartilhado em uma câmara de isolamento, onde as pessoas competem contra suas próprias sombras digitais. A experiência passa a ser pautada por métricas individuais em vez de condições coletivas, corroendo o senso de autonomia.
Projetando para a dignidade
Na era da IA, nos deparamos com questões tanto regulatórias quanto conceituais. Há uma necessidade urgente de explicitar com mais precisão os riscos humanos envolvidos e insistir que a eficiência, por mais útil que seja, não define o propósito do trabalho nem a abrangência total dos direitos dos trabalhadores.
A questão mais profunda é que o trabalho está sendo cada vez mais executado por sistemas que vão além da simples coleta de informações sobre as pessoas, transformando essas informações em julgamentos, frequentemente sem explicações e com pouquíssimo espaço – e praticamente nenhum direito legal – para contestá-los.
Alguns governos estão começando a reagir. Na União Europeia, a Lei de Inteligência Artificial trata a IA usada no ambiente de trabalho para contratação, demissão, remuneração e avaliação de desempenho como de “alto risco”, o que significa que as empresas precisam documentar o funcionamento desses sistemas, testá-los quanto a vieses e manter um ser humano no processo. O Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) também garante aos trabalhadores alguns direitos básicos de acesso aos seus dados e de contestação de decisões totalmente automatizadas que os afetem materialmente.
Os Estados Unidos, por outro lado, ainda estão tateando em meio a um sistema fragmentado. As leis trabalhistas e de privacidade existentes podem, por vezes, ser ampliadas para abranger a vigilância no local de trabalho ou a pontuação algorítmica, mas a aplicação é desigual e as regras não foram criadas para sistemas que terceirizam o julgamento para modelos. A maior parte da estrutura legal ainda pressupõe a existência de uma pessoa real tomando uma decisão que possa ser apontada como responsável. Cada vez mais, não há ninguém humano envolvido.
Essa lacuna é importante, porque a lei por si só não vai reequilibrar essa situação. Os trabalhadores precisam de sindicatos, acordos de negociação coletiva e capacidade de organização que realmente podem moldar a forma como esses sistemas são usados
Nada disso é abstrato. É a diferença real entre ter voz em como você é avaliado e descobrir, depois do fato, que você foi avaliado.
Importa muito quem vê os dados e quem os controla, e também como isso impacta as pessoas, que se sentem constantemente interpretadas por sistemas que não entendem o contexto. A maior parte do trabalho humano não é uma série de resultados claros e mensuráveis. É complexo. Há dias ruins, recuperação, curvas de aprendizado, distrações, improvisação e decisões que não se traduzem facilmente em pontos de dados.
Em última análise, está em jogo uma espécie de direito à indeterminação: o direito de não ser definido por sistemas que estão sempre tentando inferir que tipo de trabalhador você é a partir de qualquer rastro que você deixe. Ninguém espera estar completamente livre de mensuração — isso não é realista —, mas podemos e devemos esperar um limite para o que essas mensurações podem significar e quanta autoridade elas podem ter.
Sem esses limites, o trabalho começa a parecer menos algo que você faz e mais algo em que você está sendo constantemente transformado. Quando isso acontece, o trabalhador é reduzido a um mero perfil que é continuamente atualizado e eternamente avaliado.
Isso não significa argumentar que a IA não tenha lugar no ambiente de trabalho. Essa questão já foi debatida, e muitas ferramentas podem ser úteis se aplicadas de forma ponderada e transparente, com ampla participação dos trabalhadores. A questão é: elas serão ferramentas que apoiam os seres humanos e a prosperidade compartilhada, ou permitiremos que sejam o meio mais recente pelo qual a gestão extrai mais controle e menos resistência?
Apenas um desses caminhos abre espaço para a dignidade
O direito de não ser definido por sistemas que estão sempre tentando inferir que tipo de trabalhador você é a partir de qualquer rastro que você deixe. Ninguém espera estar completamente livre de avaliações — isso não é realista —, mas podemos e devemos esperar um limite para o que essas avaliações podem significar e quanta autoridade elas podem ter. Sem esses limites, o trabalho começa a parecer menos algo que você faz e mais algo em que você está sendo constantemente transformado. Quando isso acontece, o trabalhador é reduzido a um mero perfil que é continuamente atualizado e eternamente avaliado. Isso não significa argumentar que a IA não tenha lugar no ambiente de trabalho. Essa questão já está ultrapassada, e muitas ferramentas podem ser úteis se aplicadas de forma ponderada e transparente, com ampla participação dos trabalhadores. A questão é: elas serão ferramentas que apoiam os seres humanos e a prosperidade compartilhada, ou permitiremos que sejam o meio mais recente pelo qual a gestão extrai mais controle e menos resistência?
Apenas um desses caminhos abre espaço para a dignidade.
Brasília e São Paulo, 28 de abril de 2026.
O ODTI traduziu este texto do site do Institute for New Economic Thinking: https://www.ineteconomics.org/perspectives/blog/what-does-it-mean-to-work-under-algorithmic-eyes
