Trabalhadores mais velhos, algoritmos mais novos

Portugal envelhece depressa, e o mercado de trabalho envelhece com ele. A 1 de janeiro de 2025, 24,3% da população portuguesa tinha 65 ou mais anos, a segunda percentagem mais elevada da União Europeia, depois de Itália, segundo o Eurostat.

A idade normal de acesso à pensão é de 66 anos e 9 meses em 2026 e subirá para 66 anos e 11 meses em 2027. Ao mesmo tempo, as empresas já sentem dificuldade em renovar equipas e entram nas organizações ferramentas de inteligência artificial que prometem prever o absentismo, otimizar escalas, avaliar o desempenho e antecipar problemas de saúde. Estes dois fenómenos cruzam-se todos os dias, e quase ninguém está a olhar para esse ponto de encontro.

A pergunta que proponho é simples. A inteligência artificial vai ajudar os trabalhadores mais velhos a permanecer ativos, com saúde e dignidade, ou vai ser o instrumento mais eficiente alguma vez criado para os empurrar para fora?

Um sistema de IA aprende com dados. Numa empresa, esses dados podem revelar quem faltou mais, quem demorou mais tempo numa tarefa, quem teve mais consultas de medicina do trabalho ou mais restrições de aptidão. Um trabalhador de 58 anos, com uma lesão lombar antiga, algumas baixas no historial e um ritmo ligeiramente mais lento, pode surgir aos olhos de um algoritmo mal desenhado como um “risco”. Não é necessária uma intenção discriminatória. Basta treinar o modelo para otimizar a produtividade de curto prazo, e a idade entra pela porta das traseiras, disfarçada de variáveis aparentemente neutras.

O resultado é conhecido: menos formação para quem “já não compensa”, menos progressão, turnos piores, avaliações mais frias. A decisão final continua a ser humana, mas o gestor passa a decidir com um número à frente, e os números têm uma autoridade que raramente questionamos.

O legislador europeu percebeu este perigo. O Regulamento Europeu da Inteligência Artificial, ou AI Act, classifica como sistemas de risco elevado os usados no recrutamento, na avaliação, na atribuição de tarefas e nas decisões sobre promoção ou cessação do contrato. O regulamento aplica-se por fases: desde fevereiro de 2025, estão proibidos sistemas que inferem emoções de trabalhadores, salvo por razões médicas ou de segurança. As regras aplicáveis aos sistemas de risco elevado no emprego foram adiadas para 2 de dezembro de 2027. A partir dessa data, as empresas terão de informar previamente os representantes dos trabalhadores e os trabalhadores abrangidos, e de assegurar que a supervisão cabe a pessoas com competência, formação e autoridade para intervir. Em Portugal, desde 2023, o Código do Trabalho já obriga o empregador a informar sobre os parâmetros, critérios e regras dos algoritmos que afetam decisões de emprego e condições de trabalho.

O adiamento deve ser lido como tempo de preparação, não como licença para adiar a preparação. Muitas organizações nem sabem ainda que estão a usar estes sistemas. A IA chega embutida no software de recursos humanos, na plataforma de gestão de turnos ou no módulo “inteligente” instalado com uma atualização.

Na medicina e na segurança do trabalho acumulam-se, há décadas, informações relevantes: exames periódicos, avaliações de riscos, medições de ruído e de outros agentes, historial de acidentes e características do posto de trabalho. Usadas de forma responsável, estas informações podem ajudar a responder atempadamente a perguntas decisivas: que trabalhadores estão a perder capacidade funcional face às exigências da sua função? Que postos se estão a tornar incompatíveis com uma equipa que envelhece? Onde é possível intervir antes da lesão, da baixa prolongada ou da reforma antecipada por incapacidade?

Isso pode significar, mudar um posto, redistribuir tarefas, reforçar a vigilância de saúde ou planear com antecedência a transição de funções. A diferença entre um algoritmo que exclui e um algoritmo que protege não está na tecnologia. Está nas opções de gestão de quem o usa e, antes de mais, na pergunta que lhe fazemos.

Se perguntarmos “quem vai custar mais?”, obtemos uma lista de pessoas a dispensar. Se perguntarmos “o que precisa de mudar para esta pessoa continuar a trabalhar com saúde?”, obtemos um plano de prevenção.

A primeira condição é a finalidade. Os dados de saúde ocupacional existem para proteger o trabalhador e só para isso devem ser usados. Um sistema que alimenta decisões de gestão com informação clínica, ainda que agregada ou indireta, trai a relação de confiança que sustenta toda a medicina do trabalho. A lei já delimita parte desta fronteira: a empresa recebe a ficha de aptidão, não dados clínicos. Mas o risco reaparece quando sistemas cruzam restrições de aptidão, baixas e indicadores de produtividade. Esta fronteira tem de estar escrita, auditada e ser verificável.

A segunda condição é a supervisão humana qualificada. Não basta haver “um humano no circuito” que carrega num botão. Quem decide tem de compreender o que o sistema faz, conhecer os seus limites e ter autoridade para o contrariar. Isto exige literacia em IA, que o AI Act obriga as organizações a promover.

A terceira condição é a governação. Normas como a ISO/IEC 42001 dão às empresas, incluindo às PME, um quadro prático para inventariar os sistemas de IA que utilizam e avaliar os impactos nas pessoas. Mas, na minha prática de auditoria e no trabalho ligado à saúde ocupacional, encontro sistemas de IA que entram em ferramentas de recursos humanos ou de segurança e saúde no trabalho sem que alguém os tenha realmente examinado. Quem audita sistemas de qualidade ou de segurança dispõe de métodos, mas faltava um enquadramento prático para auditar a IA. Foi para responder a essa lacuna que escrevi Auditar Sistemas de IA: um modelo apoiado na ISO/IEC 42001 e em normas complementares, como a ISO/IEC 42005, de avaliação de impacto, que ajuda a identificar os sistemas utilizados, avaliar os seus riscos e impactos e verificar responsabilidades, controlos e supervisão, com recurso a casos e listas de verificação.

Nos próximos anos, vamos precisar de toda a gente: de quem tem 30 anos e de quem tem 60. Um país envelhecido não se pode dar ao luxo de descartar experiência, conhecimento tácito e memória organizacional porque um modelo estatístico os traduziu em probabilidades de absentismo.

A IA é um amplificador da lógica de quem a desenha e usa. Se essa lógica for a do curto prazo, teremos algoritmos novos a reproduzir velhos preconceitos com uma eficiência nunca vista. Se for uma lógica de prevenção e sustentabilidade, poderemos ter ferramentas capazes de adaptar o trabalho a uma sociedade que vive mais tempo.