Automação pode suprir aposentadoria de 53,6 mil servidores em 2030

A tecnologia pode suprir a aposentadoria de 53,6 mil servidores públicos federais que deverão se aposentar em 2030. A estimativa é de  uma pesquisa da Escola Nacional de Administração Pública (Enap), que analisou as atividades mais propensas a serem substituídas por máquinas.

Realizado por Leonardo Monasterio, coordenador-geral de Ciências de Dados da Enap, e por Willian Adamczyk e Adelar Fochezatto, da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, o estudo comparou a probabilidade de automação dos cerca de 520 mil servidores federais e cruzou os dados com a expectativa de aposentadorias até a década de 2050.

Segundo a Enap, a tendência de automação aumenta com o tempo. Em 2040, 68,2 mil servidores que se aposentarão poderão ter as atividades substituídas por máquinas. Em 2050, o total chegará a 92,3 mil.

Em 2020, a proporção de cargos vagos por aposentadoria que poderiam ser extintos ou substituídos por serviços digitais alcançou 27%. No ano passado, 13.916 servidores se aposentaram, dos quais 3.774 ocupavam cargos com grande potencial de serem automatizados ou terceirizados, conforme o Painel Estatístico de Pessoal do Ministério da Economia.

Ocupações em risco

Das 389 ocupações públicas distintas, o estudo identificou 96 mais suscetíveis à automação, que englobam 104.670 servidores federais. Os maiores contingentes são assistente administrativo (73.208 servidores), auxiliar de escritório (8.022) e datilógrafo (4.559).

Outras ocupações com maiores chances de automação são técnico de sistemas audiovisuais, assistente e operador de mídias, cenotécnico, técnico em programação visual e gráfica, armador de estrutura de concreto armado, pedreiro, pintor de obras e carpinteiro.

Com 13,42 anos de tempo de estudo e remuneração média de R$ 5.683, essas funções têm menor média salarial e escolaridade abaixo da média do serviço público federal. O estudo também analisou ocupações extintas ou terceirizadas em reformas de 2018 e 2019, como motorista, trabalhador agropecuário em geral e auxiliar de biblioteca.

Atividades preservadas

As funções com menor risco de automação exigem escolaridade mais alta e especialização. Atividades relacionadas ao cuidado com o ser humano também têm mais chances de continuarem a ser executadas por humanos. O estudo recomenda o desenvolvimento de competências digitais e habilidade de gerenciamento, artísticas e de relacionamento pessoal para diminuir o ritmo de automação.

As principais ocupações nessa categoria são pesquisador (em qualquer área da ciência), perito criminal, biólogo, gerente de serviços de saúde e psicólogo clínico. As funções mais complexas e com menor chance de serem substituídas têm remuneração média de R$ 15.182 e escolaridade média de 15,9 anos.
A lista também engloba engenheiros, economistas, sociólogos, geógrafos e antropólogos. Ainda, há profissionais de gestão e comunicação como gerentes de produção, relações públicas, publicitários e redatores.

Gênero

A pesquisa advertiu para o risco de o processo de automação aumentar a desigualdade de gênero no serviço público. Das 232 mil mulheres, 48,1 mil estão em ocupações de alta propensão à automação (20,7%). Para os homens, esse número corresponde de 56,6 mil de um total de 290 mil (19,5%).

Dessa forma, a automação tem mais impacto sobre ocupações com maior presença feminina. Costureiras, auxiliares de escritório e de biblioteca são exemplos de ocupações com alta propensão à automação compostas por maioria de mulheres.

Metodologia

O estudo analisou os servidores civis ativos, de acordo com seu vínculo principal, que trabalhavam 40 horas semanais ou mais em dezembro de 2017. Com esse filtro, foram analisadas as informações de 521.701 servidores de um total de 627.284 pessoas que compõem o serviço público federal.

Além dos dados do Sistema Integrado de Administração de Pessoal (Siape) de 2017, a pesquisa baseou-se na Classificação Brasileira de Ocupações (CBO-2002) e na Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), de responsabilidade do Ministério da Economia.

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