REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.10620364
Pitta B. Raphael1
Coautor: Me. Antonio Airton Palladino
RESUMO:
A dificuldade em recrutar talentos tem se tornado um desafio crescentemente comum para empresas em um mercado de trabalho altamente competitivo. Fatores como a falta de investimento em programas de treinamento e desenvolvimento, a concorrência por profissionais qualificados e mudanças demográficas, como o envelhecimento populacional, têm impactado a disponibilidade de mão de obra. Diante desse cenário, a integração de processos tecnológicos, tais como automação robótica de processos, modelos de inteligência artificial, processos de hiperautomação e, mais recentemente, a inteligência artificial generativa, tem emergido como uma possível solução para auxiliar as empresas a enfrentar esse desafio, mantendo suas corporações otimizadas e competitivas.
Palavras-Chave: Automação robótica de processos; Inteligência Artifical; Mão de obra; Envelhecimento Populacional.
ABSTRACT:
The challenge of hiring talent has become an increasingly common issue for companies in a highly competitive job market. Factors such as a lack of investment in training and development programs, competition for qualified professionals, and demographic changes, such as population aging, have affected the availability of workforce. In this scenario, the integration of technological processes, such as robotic process automation, artificial intelligence models, hyperautomation processes, and more recently, generative artificial intelligence, has emerged as a potential solution to assist companies in tackling this challenge and keeping their corporations optimized and competitive.
Keywords: Robotic Process automation; Artificial Intelligence; work force; population-ageing.
INTRODUÇÃO
Em um contexto corporativo cada vez mais concorrido e rigoroso, é essencial buscar constantemente a manutenção de um bom desempenho em todos os aspectos da produtividade de uma empresa, a fim de garantir seu sucesso. Neste sentido, destacam-se a importância dos fatores fundamentais: o tecnológico e o humano. O fator tecnológico referindo-se num geral a automação e a softwares que apoiem ou assumam parte do processo produtivo, enquanto o fator humano engloba não apenas na qualificação, mas também a disponibilidade da mão de obra. Ambos são pilares essenciais para manutenção de produtividade.
Sendo a disponibilidade de mão de obra um fator primordial para as organizações, é necessário levar em consideração aspectos que podem influenciar esse indicador, como falta de investimento em programas de treinamento e desenvolvimento, a concorrência intensa por um número limitado de profissionais qualificados, bem como mudanças demográficas. Como por exemplo, o envelhecimento populacional que, conforme dados coletados pela pesquisa nacional por amostra de domicilio contínua, conduzida pelo IBGE referentes ao ano de 2022, tem se tornado evidente no Brasil.
A parcela da população com 60 anos de idade ou mais representava 14,7% do total, apresentando um crescimento significativo em relação aos 11,3% estimados em 2012. Nesse intervalo de tempo, destaca-se o grupo de pessoas com 65 anos ou mais, que em 2022 alcançou 10,5% da população (IBGE, 2022).
Nesse sentido, pode-se elencar como um meio de superar a escassez de oferta de mão de obra proveniente do envelhecimento populacional ações afirmativas que incentivem os profissionais aposentados a retornarem às suas atividades laborais, bem como os profissionais próximos à aposentadoria a prolongarem suas carreiras, diminuindo a dependência de profissionais com idades entre 30 e 39 anos, que segundo dados da Relação Anual de Informações Sociais, o RAIS (2021), essa faixa etária ocupa a maior parcela dos empregos formais no Brasil, o que demonstra a relevância desse grupo no mercado de trabalho.
Além das ações afirmativas e sociais a serem tomadas nesse caso, uma abordagem viável para auxiliar as companhias a enfrentar esse desafio é a hiperautomação, que pode ser definida como uma abordagem voltada na identificar e automatizar o maior número processos possíveis, sejam relacionadas a negócios ou a tecnologia da informação (TI).
A hiperautomação envolve a utilização de diversas tecnologias de maneira gerenciada, incluindo automação robótica de processos, do inglês robótic process automation (RPA), gerenciamento de processos de negócios (BPMN), inteligência artificial (IA), linguagem de máquina, do inglês machine learning (ML), e outras ferramentas de apoio à decisão e automação de tarefas (MADAKAM; HOLMUKHE; REVULAGADDA, 2022).
Pode-se compreender então que a hiperautomação representa uma evolução do RPA, que tinha foco na robotização de atividades repetitivas. Agora, os robôs, também conhecidos como trabalhadores digitais, atuam com maior autonomia, não se limitando apenas a uma sequência de instruções pré-definidas. Eles assumem parte do protagonismo no processo de decisão, possibilitado pelo aprimoramento da capacidade de análise e predição fornecida pela IA e resultando numa diminuição direta no volume de atividade manual que era anteriormente realizada por um humano.
Com esse pressuposto, esta pesquisa propõe um estudo para compreender a atual situação etária da mão de obra no mercado de trabalho brasileiro, com o intuito de fazer inferências relacionadas ao envelhecimento da força de trabalho e à consequente diminuição dessa mão de obra.
O foco da investigação se concentra em explorar como a hiperautomação pode ser estrategicamente utilizada como resposta aos desafios apresentados por esse cenário.
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
De acordo com uma pesquisa realizada pela ManpowerGroup em 2023, a escassez de mão de obra, nomeada pelo órgão como “escassez de talentos” é uma realidade em todo o mundo. Neste ano, essa escassez atingiu seu nível mais alto em 17 anos. Sendo que a cada 5 empresas, aproximadamente 4 relatam dificuldades de preencher suas vagas, a taxa de crescimento foi de 2 pontos percentuais em relação a 2022 e 42 pontos percentuais em relação a 2013.
Figura 1 – Escassez de Talentos em todo o mundo
Fonte: ManpowerGroup, Pesquisa de Escassez de Talentos, 2023.
No contexto brasileiro, segundo dados da mesma pesquisa, o Brasil mesmo tendo regradido um ponto percentual em comparação com 2022, superou a média global e se manteve entre os 15 países com as taxas de escassez de talentos mais altas.
Figura 2 – Escassez de Talentos no Brasil
Fonte: ManpowerGroup, Pesquisa de Escassez de Talentos, 2023.
Esse fenômeno tem sido impulsionado por diversos fatores, como o envelhecimento da população em alguns países, a crescente demanda por profissionais com habilidades específicas em setores como tecnologia e saúde, além da falta de investimento na formação e capacitação de trabalhadores. Essa situação gera impactos significativos na economia global e pode afetar a competitividade das empresas, bem como a qualidade de vida das pessoas.
Na perspectiva do envelhecimento global, estima-se um crescimento na população mundial com 65 anos ou mais de 10% em 2022 e projeta-se que um crescimento ainda maior, cerca de 16%, até 2050 (UNITED NATIONS DEPARTMENT OF ECONOMIC AND SOCIAL AFFAIRS, POPULATION DIVISION, 2022).
Até 2050 também é previsto que a número de pessoas com 65 anos ou mais em contidos na população global será próximo do número de crianças menores de 12 anos e mais que o dobro do número de crianças com idades menores de 5 anos. Enquanto o crescimento populacional é apoiado por uma menor mortalidade e uma maior expectativa de vida, tem-se uma queda frequente no nível de fecundidade.
No caso específico do Brasil, é possível observar, conforme demonstrado na Figura 3, o decréscimo constante da taxa de fecundidade. Em 2006, a taxa era de 2,04 filhos por mulher, chegando a 2021 com uma taxa de 1,76, abaixo do índice de reposição populacional.
Figura 3 – Taxa de fecundidade brasileira
Fonte: IBGE, Painel de Indicadores, 2021.
Corroborando com os dados apresentados na Figura 3, a Figura 4 demonstra mudanças significativas da participação dos grupos etários na população brasileira. Em 2002, o grupo etário compreendido entre 10 e 19 anos representava cerca de 19,95% da população, enquanto em 2022 representa 13,92%, ou seja, uma queda de 6,03%. Um fenômeno similar ocorre no grupo etário de pessoas entre 20 e 29 anos, no qual se observa uma queda de representatividade de 2,09%. Entre todos os outros grupos etários, o comportamento é o oposto, demonstrando sempre um crescimento em sua representatividade na população. Destaca-se o grupo de pessoas com idade entre 50 e 59 anos, que cresceu 3,71% entre 2002 e 2022, o que evidencia um envelhecimento populacional que pode ser impulsionado com a manutenção da taxa de fecundidade abaixo do índice de reposição.
Figura 4 – Distribuição etária no Brasil nos anos de 2002, 2012 e 2022
Fonte: IBGE, Projeções da População, 2018.
Os dados apresentados na Figura 3, na Figura 4 revelam uma preocupação para os setores da economia, que se confirma uma vez que o envelhecimento populacional confirmou as projeções feitas pelo IBGE em 2018, uma vez que com o resultado do Censo demográfico realizado em 2022, foi apresentado que atualmente a população com idade superior a 60 anos representa 15,8% da polução (IBGE, 2022, p. 2). Isso acarreta mudanças significativas no mercado de trabalho, diretamente relacionadas à diminuição da expansão da oferta de mão de obra ou até mesmo ao seu desaparecimento progressivo (WORLD ECONOMIC AND SOCIAL SURVEY, 2007).
Diante da problemática exposta, os empregadores brasileiros têm tomado caminhos para atenuar as consequências oriundas da escassez de mão de obra. Cerca de 35% desses empregadores consideram priorizar a automação de tarefas dentro de suas rotinas (ManpowerGroup, 2023).
No mesmo sentido, a hiperautomação tem sido adotada por algumas organizações para otimizar suas operações, devido à sua capacidade de reduzir a necessidade de intervenção humana em processos complexos e não repetitivos, atraindo a atenção das grandes entidades do setor financeiro, onde o RPA já é amplamente utilizado. Além de ajudar a lidar com desafios nos processos de negócios e desempenhar um papel fundamental na tomada de decisões informadas, a hiperautomação pode oferecer muitos benefícios em operações de investimentos, fluxo de caixa, atendimento comercial, setores contábeis, entre outros (MADAKAM, HOLMUKHE & REVULAGADDA, 2022). Devido a esse imenso potencial, projeta-se que as organizações que adotarem essa estratégia tecnológica poderão reduzir em até 30% seus custos operacionais, além de ser um fator chave para que as empresas alcancem maior excelência operacional (GARTNER, 2021).
METODOLOGIA
Este capítulo delineia a metodologia adotada, que incorpora uma abordagem mista, combinando elementos quantitativos e qualitativos (TASHAKKORI e TEDDLIE 2003; CRESWELL 2005), para uma análise abrangente da tendência etária brasileira e dos impactos potenciais da hiperautomação na força de trabalho.
Para fundamentar essa pesquisa, a escolha da abordagem mista é justificada pela complementaridade entre dados demográficos e informações sobre o mercado de trabalho. Essa combinação visa enriquecer a compreensão dos fenômenos em análise, permitindo uma visão mais completa.
DESCRIÇÃO DOS CAMPOS E FONTE DOS DADOS
A obtenção de dados relacionados a emprego e trabalho são extraídas do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED), acessado o sistema de BigQuery da organização não governamental sem fins lucrativos e open source, “A Base de Dados”.
Essa escolha visa promover eficiência na manipulação e análise de dados volumosos, facilitando a construção de análises detalhadas. Adicionalmente, dados complementares foram obtidos diretamente do RAIS, seguindo as instruções disponíveis no Programa de Disseminação das Estatísticas do Trabalho (PDET), utilizando a linguagem de programação R para extrair as informações necessárias.
A tabela “microdados_movimentacao” no BigQuery, proveniente do CAGED, desempenha um papel central nesta pesquisa. Campos estratégicos, como cnae_2_secao, cnae_2_subclasse, saldo_movimentacao, cbo_2002, categoria, grau_instrucao, idade e tipo_estabelecimento, foram escolhidos estrategicamente para possibilitar uma análise abrangente das movimentações no mercado
de trabalho brasileiro. Essa seleção visa oferecer insights valiosos sobre as tendências ocupacionais e demográficas, proporcionando uma compreensão mais profunda das dinâmicas laborais no país.
CRITÉRIOS DE SELEÇÃO
As análises serão focadas nas dez áreas de maior movimentação do tipo contratação espontânea não temporária, compreendidas entre os anos de 2022 e 2023. Sendo assim, os movimentações adotadas para essa análise, são: admissão por primeiro emprego e admissão por reemprego. Por consequencia, foram excluído todos os motivos de desligamento, os motivos sem identificação, bem como os motivos referentes a admissão por reintegração e por tempo determinado. Adicionalmente, ressalta-se que também serão excluídos professores de todos os níveis e profissionais da saúde, tais como médicos e enfermeiros, devido à natureza sensível dessas áreas. Essa abordagem visa concentrar a análise nas áreas específicas mencionadas, garantindo uma avaliação mais precisa e focada nos dados relevantes.
O resultado do critério explicado resultou na Tabela 1, que apresenta informações a certa do volume de profissionais contratados e seus respectivos cargos.
Tabela 1 – Dez cargos com maiores números de contratação no Brasil entre 2022 e 2023
Fonte: Dados gerados pelo pesquisador mediante consulta aos Microdados RAIS e CAGED, referentes ao ano de 2022 e 2023.
Essa delimitação permitirá uma análise mais direcionada e aprofundada sobre os desafios e oportunidades associados à interseção entre tecnologia e empregabilidade nesses setores específicos. Considerações éticas serão rigorosamente observadas para garantir a privacidade dos indivíduos e a conformidade com regulamentações pertinentes. Quaisquer limitações inerentes aos dados do CAGED e da Base dos Dados serão reconhecidas durante a análise, promovendo uma abordagem transparente e crítica.
RESULTADOS E ANÁLISES
A análise da Tabela 1 revela que cargos ligados a rotinas administrativas, como “Assistente Administrativo”, “Auxiliar de Escritório, em Geral”, “Secretaria Executiva”, “Recepcionista, em Geral” e “Supervisor Administrativo”, destacam-se no cenário de contratações nos anos em estudo. Essa observação sugere uma oportunidade significativa para a implementação de hiperautomação nesse setor, considerando sempre a natureza do trabalho administrativo e que a demanda por essas ocupações pode aumentar, especialmente considerando o envelhecimento da mão de obra.
Para validar essa hipótese, realizamos uma análise da média de idade, número de contratações abaixo dos 30 anos e número de contratações acima dos 60 anos, nessas contratações, buscando entender a distribuição etária dos profissionais inseridos nos segmentos administrativos. Os resultados detalhados podem ser observados na Tabela 2.
Tabela 2 – Número de contrataões por faixa etária
Fonte: Dados gerados pelo pesquisador mediante consulta aos Microdados RAIS e CAGED, referentes ao ano de 2022 e 2023.
A análise da Tabela 2 revela padrões interessantes relacionados à idade dos profissionais contratados no setor em questão. Profissionais com idade superior a 40 anos representam uma parcela significativa, totalizando 33,25% do número total de contratações. Além disso, observa-se que os profissionais com 60 anos ou mais constituem 4,19% das contratações, indicando uma presença notável dessa faixa etária nesse setor profissional.
Ao analisar a média de idade nessa categoria, nota-se que ela está em 65 anos. Essa média é relevante, pois corresponde à idade de aposentadoria para homens no Brasil, enquanto as mulheres podem se aposentar aos 62 anos, abaixo da média apresentada na tabela. Essa constatação sugere que mesmo em idade de aposentadoria, há uma busca ativa por parte dos profissionais por oportunidades de trabalho, indicando uma disposição e aceitação significativa desse grupo no mercado de trabalho.
Essa presença notável de profissionais em idade de aposentadoria, e a aceitação das empresas em recebê-los, não apenas demonstra uma possível valorização pela experiência agregada por esses profissionais, mas também sugere uma dificuldade potencial de reposição. A manutenção e atração desses profissionais como já discutido nesse artigo, é uma estratégia eficaz para lidar com desafios relacionados à escassez de mão de obra qualificada, evidenciando a importância contínua desses profissionais no contexto do mercado de trabalho.
Além disso, é importante analisar o grau de escolaridade associado a essas contratações para obter uma compreensão mais completa da natureza do trabalho.
Essa abordagem visa não apenas mapear o perfil educacional dos profissionais contratados, mas também tentar inferir sobre relação entre o nível educacional e a complexidade das tarefas desempenhadas, para te determinar se a hiperautomação, que incorpora elementos de inteligência artificial na tomada de decisão, é uma necessidade para garantir a eficiência operacional diante dos desafios demográficos identificados, ou se a implementação de RPA (Automação de Processos Robóticos) seria suficiente para apoiar as estratégias de contorno diante de uma possível escassez de mão de obra. Os detalhes desse entendimento podem ser observados na Tabela 3.
Tabela 3 – Número de contrataões por grau de instrução
Fonte: Dados gerados pelo pesquisador mediante consulta aos Microdados RAIS e CAGED, referentes ao ano de 2022 e 2023.
Ao analisar a Tabela 3, observa-se que os níveis de instrução mais recorrentes entre os profissionais admitidos são “Superior Completo” e “Médio Completo”. Essa constatação sugere que os cargos em foco demandam, predominantemente, profissionais com esses graus de instrução. Esse padrão pode indicar uma maior complexidade nas atividades desempenhadas, implicando que a automação dessas tarefas pode requerer soluções mais avançadas.
É importante ressaltar que a análise do grau de instrução em conjunto com a correlação aos cargos ocupados oferecerá uma visão mais abrangente do cenário. Compreender como a exigência educacional se relaciona com as funções desempenhadas permite uma avaliação um pouco mais precisa da complexidade das tarefas e, consequentemente, da viabilidade da implementação de soluções de automação. Essa análise aprofundada é essencial para informar estratégias eficazes diante dos desafios demográficos identificados. Os detalhes desse relacionamento podem ser visualizados na Tabela 4.
Tabela 4 – Número de contratações por escolaridade média e superior completa
Fonte: Dados gerados pelo pesquisador mediante consulta aos Microdados RAIS e CAGED, referentes ao ano de 2022 e 2023.
Ao analisar a Tabela 4, observa-se uma distribuição significativa de admissões em cargos específicos e seus respectivos graus de instrução. Os cargos de destaque são “Assistente Administrativo” e “Auxiliar de Escritório, em Geral”, ambos predominantemente ocupados por profissionais com grau de instrução de “Médio Completo”. Essa observação sugere que essas posições envolvem tarefas menos complexas, com tomada de decisão limitada, o que facilita o processo de automação. Em uma análise superficial, poderíamos associar a implementação de RPA a essas funções.
Além disso, é interessante notar que há uma presença significativa de profissionais com grau de instrução “Superior Completo” ocupando o cargo de “Assistente Administrativo”. Essa dinâmica pode indicar uma demanda por habilidades mais avançadas nessa função, sugerindo que a automação dessas tarefas pode requerer soluções mais complexas, como a hiperautomação que incorpora elementos de inteligência artificial.
Outra observação relevante é a presença de “Supervisor Administrativo” tanto com “Médio Completo” quanto com “Superior Completo”. Essa diversidade pode indicar que, dependendo da complexidade e escopo da supervisão, as exigências educacionais variam. Essa complexidade variada sugere que a implementação de automação nesses cargos pode demandar estratégias específicas para garantir eficácia operacional e adaptação às particularidades de cada função.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
As análises apresentadas nas Tabelas 1, 2, 3 e 4 proporcionam insights valiosos sobre a dinâmica do mercado de trabalho, especialmente no contexto das ocupações administrativas. Os dados indicam que cargos relacionados a rotinas administrativas, como “Assistente Administrativo”, “Auxiliar de Escritório, em Geral” e “Supervisor Administrativo”, são proeminentes nas contratações, sugerindo uma oportunidade significativa para implementação de hiperautomação nesse setor. Ja os cargos de “Secretaria Executiva”, “Recepcionista, em Geral”, ficam um pou mais complexo de serem emulados, uma vez que é da natureza dessa atividade laboral o contato diretamente humano.
A análise demográfica revela uma presença notável de profissionais com mais de 40 anos, indicando uma busca ativa por parte desses trabalhadores por oportunidades de trabalho. A média de idade de 65 anos, correspondente à idade de aposentadoria para homens no Brasil, destaca a aceitação desses profissionais no mercado de trabalho, evidenciando sua disposição para continuar contribuindo.
A investigação do grau de escolaridade associado a essas contratações aponta que “Superior Completo” e “Médio Completo” são os níveis mais recorrentes, sugerindo uma demanda por habilidades mais avançadas. A correlação com os cargos ocupados na Tabela 4 reforça a ideia de que funções como “Assistente Administrativo” e “Auxiliar de Escritório, em Geral” podem envolver tarefas menos complexas, viabilizando a implementação de RPA.
Diante dessas constatações, surge a consideração de que estratégias de automação, seja por meio de RPA ou hiperautomação, podem ser eficazes para contornar desafios de escassez de mão de obra. No entanto, ressalta-se a importância de uma análise profunda das necessidades específicas de cada instituição e função. A hiperautomação ou RPA pode ser direcionada para tornar as rotinas laborais menos complexas e mais agradáveis, potencialmente incentivando a motivação dos profissionais para permanecerem em suas posições por mais tempo. Em última análise, a implementação dessas tecnologias deve ser estrategicamente alinhada às características específicas de cada ambiente de trabalho, considerando o equilíbrio entre automação e valorização da força de trabalho existente.
REFERÊNCIAS
UNITED NATIONS DEPARTMENT OF ECONOMIC AND SOCIAL AFFAIRS, POPULATION DIVISION. World Population Prospects 2022: Summary of Results. New York. United Nations Publication, 2022.
GARTNER. Gartner forecasts worldwide hyperautomation enabling software market to reach nearly $600 billion by 2022. 2021. Disponível em: https://www.gartner.com/en/newsroom/press releases/2021-04-28-gartner-forecasts-worldwide-hyperautomation-enabling-software-market-to reach-nearly-600-billion-by-2022. Acesso em: 09 maio 2023.
IBGE. Censo Demográfico 2022: População por idade e sexo, [s. l.], p. 2, 2022. Disponível em: https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/media/com_mediaibge/arquivos/0c84737978791f626ea10b7 5eae18b3c.docx. Acesso em: 4 jan. 2024.
IBGE. Painel de Indicadores. 2022 Disponível em: <https://www.ibge.gov.br/indicadores.html>. Acesso em: 14 dez. 2022.
IBGE. Projeção da População. 2018 Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br/tabela/7358 >. Acesso em: 10 dez. 2022.
IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. 2022-3. Disponível em: <https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv102004_informativo.pdf>. Acesso em: 20 out. 2023.
Kasey Panetta. Gartner top strategic technology trends for 2021. 2020. Disponível em: <https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021>. Acesso em: 24 ago. 2022.
MADAKAM, S.; HOLMUKHE, R. M.; REVULAGADDA, R. K. The Next Generation Intelligent Automation: Hyperautomation. Journal of Information Systems and Technology Management, v. 19, 2022.
MANPOWERGROUP. PESQUISA DE ESCASSEZ DE TALENTOS 2023. Disponível em: <https://blog.manpowergroup.com.br/pesquisa-escassez-de-talentos-2023>. Acesso em: 8 maio. 2023.
WORLD ECONOMIC AND SOCIAL SURVEY 2007. Development in an ageing world. New York. United Nations Publication, 2007.
COORDENAÇÃO GERAL DE CADASTROS, IDENTIFICAÇÃO PROFISSIONAL E ESTUDOS. Programa de Disseminação das Estatísticas do Trabalho. Microdados RAIS e CAGED. [S. l.], 13 dez. 2022. Disponível em: http://pdet.mte.gov.br/microdados-rais-e-caged. Acesso em: 13 dez. 2023.
TASHAKKORI, A.; TEDDLIE, C. Handbook on mixed methods in the behavioral and social sciences. Thousand Oaks, CA, Sage. 2003.
1Pós-Graduando em Gestão da Tecnologia da Informação, IFSP, Câmpus São Paulo, r.pitta@aluno.ifsp.edu.