Albuquerque, Pedro Henrique MeloSaavedra, Cayan Atreio Portela BárcenaMorais, Rafael Lima deAlves, Patrick FrancoYaohao, Peng2020-04-272020-04-272019-04http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/9930O objetivo deste trabalho foi reproduzir a metodologia de Carl Benedikt Frey e Michael Osborne, de 2017, para estimação das probabilidades de automação das ocupações no Brasil. Essas estimativas são de potencial importância para os formadores de políticas públicas e profissionais por ser passível de nortear a carreira de trabalhadores, bem como definir cursos prioritários que as instituições de ensino deveriam oferecer visando maximizar as oportunidades de emprego no país. A opinião especializada de 69 acadêmicos e profissionais atuantes em aprendizado de máquinas foi levantada para embasar a estimação dessas probabilidades. Os achados apontam que boa parte das ocupações pode ser automatizada nos próximos anos. Ademais, percebe-se que essas profissões com maior risco de automação apresentam uma tendência de crescimento ao longo do tempo, o que poderá resultar em um elevado nível de desemprego nos próximos anos caso os profissionais e o Estado não se preparem para esse cenário.porAcesso AbertoJournal articleInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)AutomaçãoDesemprego TecnológicoInteligência ArtificialTrabalhadores QualificadosLicença ComumÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.Automação de ocupaçõesTaxa de desempregoInteligência artificialQualificação técnica