Contexto e declaração de David Solomon sobre IA e empregos
A afirmação de David Solomon, CEO do Goldman Sachs Group Inc., de que os avanços em inteligência artificial (IA) levarão a uma expansão da força de trabalho do banco ao longo da próxima década traz à tona um debate central para o setor financeiro: a IA complementará a força humana e gerará novos papéis profissionais ou substituirá funções existentes, reduzindo o número total de empregos? Segundo reportagem de Bibhu Pattnaik para o Yahoo Entertainment, Solomon declarou que “We’ll wind up with more jobs 10 years from now than we have today” (PATTNAIK, 2025). Em síntese, a posição pública do executivo favorece a hipótese de crescimento líquido de postos de trabalho no contexto de transformação digital acelerada por IA.
A declaração de Solomon não surge isolada; ela dialoga com uma tendência maior de investimentos massivos em tecnologia pelo setor financeiro e com discussões sobre requalificação profissional e governança da IA. Para leitores profissionais interessados em inteligência artificial, Goldman Sachs, empregabilidade e transformação digital no setor bancário, é fundamental entender os mecanismos práticos que podem tornar plausível a perspectiva de crescimento de empregos, bem como os riscos e requisitos de políticas públicas e empresariais para que esse resultado seja alcançado.
Como a IA tem alterado o setor financeiro: panorama e áreas de aplicação
A adoção de IA no setor financeiro já se manifesta em múltiplas frentes: automação de processos robóticos (RPA), modelos de crédito baseados em machine learning, análise de risco preditiva, monitoramento de compliance e fraude, atendimento digital (chatbots e assistentes virtuais), e suporte a decisões de investimento via algoritmos avançados. Essas aplicações produzem ganhos de eficiência e permitem redirecionamento de atividades humanas para tarefas de maior valor agregado.
No contexto do Goldman Sachs, a integração entre IA e práticas bancárias pode incluir:
– Modelagem de riscos e stress testing mais sofisticados;
– Otimização de carteiras e estratégias de trading algorítmico assistido por IA;
– Automação de processos operacionais e reconciliações;
– Ferramentas de suporte à decisão para assessoria a clientes institucionais e de wealth management;
– Plataformas de análise e geração de relatórios regulatórios.
Essas aplicações tendem a reduzir tarefas repetitivas e operacionais, ao mesmo tempo em que criam demanda por perfis especializados em ciência de dados, engenharia de machine learning, governança de modelos, compliance digital e produto/gestão de tecnologia financeira. A consequência potencial é uma transformação do portfólio de competências demandadas pelo banco.
Por que a IA pode gerar mais empregos: mecanismos econômicos e organizacionais
A ideia de que IA pode gerar empregos apoia-se em vários mecanismos econômicos e organizacionais:
1. Efeito de demanda: A automação reduz custos unitários e pode ampliar a oferta de produtos e serviços, fomentando maior demanda e, consequentemente, contratação para funções comerciais, de atendimento e expansão de negócios.
2. Criação de novas funções: Tecnologias disruptivas historicamente criam novas categorias ocupacionais — por exemplo, engenheiros de dados, cientistas de dados, especialistas em ética de IA, auditores de modelos, e gestores de produto de plataformas de IA.
3. Complementaridade capital-trabalho: Em muitas atividades, IA complementa o trabalho humano ao aumentar produtividade; profissionais com habilidades superiores tornam-se mais produtivos, incentivando contratações para escalonar operações.
4. Reinvestimento de eficiência: Economias provenientes de automação podem ser reinvestidas em iniciativas estratégicas, pesquisa e desenvolvimento, e expansão geográfica, gerando novas vagas.
No caso do Goldman Sachs, a perspectiva de Solomon reflete confiança de que investimentos em IA serão acompanhados por iniciativas de crescimento e diversificação do portfólio de serviços, levando à contratação de pessoal qualificado para desenvolver, operar e integrar soluções de IA em larga escala.
Riscos e pressões que podem limitar a criação líquida de empregos
Apesar dos argumentos favoráveis, existem riscos que podem contrabalançar ou limitar a criação de empregos:
– Substituição tecnológica de funções de média e baixa qualificação, com perdas líquidas em segmentos operacionais;
– Aceleração da eficiência sem expansão comercial suficiente para gerar demanda adicional de trabalho;
– Descompasso entre oferta e demanda de competências, resultando em desemprego estrutural mesmo com vagas disponíveis (mismatch skills);
– Pressões regulatórias que limitem a implementação de certas soluções de IA ou imponham custos adicionais de conformidade;
– Riscos reputacionais e de governança que podem levar bancos a restringir adoção, reduzindo oportunidades de emprego relacionadas.
Esses fatores evidenciam que o potencial de crescimento líquido de empregos dependerá não apenas da tecnologia, mas de decisões estratégicas de empresas, políticas públicas de educação e treinamento, e ambiente regulatório.
Requalificação, educação corporativa e estratégias de gestão de talentos
Para que a promessa de expansão do emprego se concretize, será necessário investir em requalificação e formação contínua. Algumas estratégias essenciais:
– Programas de upskilling e reskilling internos, com foco em ciência de dados, engenharia de dados, operações de IA e governança de modelos;
– Parcerias com universidades e escolas técnicas para formação de novos talentos;
– Rotação de carreira para transferir profissionais com conhecimento setorial para funções tecnológicas;
– Programas de adaptação e suporte para trabalhadores impactados pela automação;
– Estruturas internas de certificação e trilhas de carreira que integrem competências técnicas e de negócio.
Instituições que investirem em educação corporativa terão maior capacidade de reter talentos e transformar eficiências tecnológicas em crescimento de pessoal especializado. Do ponto de vista de políticas públicas, incentivos fiscais e subsídios a programas de requalificação podem acelerar a transição.
Governança de IA, ética e conformidade regulatória
A expansão do uso de IA no setor financeiro exige padrões robustos de governança e conformidade. Elementos-chave incluem:
– Transparência e explicabilidade dos modelos de decisão, especialmente em crédito e compliance;
– Auditoria de modelos e pipelines de dados para evitar vieses e garantir qualidade;
– Gestão de risco operacional associada a modelos automatizados;
– Controles robustos de segurança da informação e privacidade de dados;
– Políticas internas de responsabilidade e supervisão humana em decisões sensíveis.
A percepção pública e as exigências regulatórias podem influenciar decisões de contratação: funções ligadas à governança de IA (auditores, especialistas em fairness, compliance digital) tendem a crescer. Assim, o aumento de empregos pode ser acompanhado por uma mudança estrutural na natureza das funções contratadas.
Impacto para clientes e oferta de serviços financeiros
A adoção de IA permite personalização de serviços, maior rapidez em processos de crédito, preços mais eficientes e detecção precoce de fraudes. Para clientes institucionais e de alta renda, modelos preditivos e soluções algorítmicas ampliam capacidades de assessoria e gestão patrimonial. Isso pode conduzir a:
– Expansão de produtos e serviços digitais;
– Segmentação mais fina e oferta de produtos sob medida;
– Redução de custos operacionais que pode ser repassada ao cliente ou reinvestida em inovação.
Do ponto de vista de emprego, a expansão de serviços digitais e de consultoria baseada em IA tende a elevar a demanda por analistas quantitativos, gestores de produto digital e consultores de transformação.
Cenários prospectivos para os próximos dez anos
Podemos esboçar três cenários prováveis para o emprego no Goldman Sachs com base na adoção de IA:
Cenário otimista (alinhado à visão de Solomon):
– Adoção responsável e escalonada de IA gera aumento de produtividade;
– Reinvestimento de eficiências em crescimento comercial e novas linhas de negócios;
– Programas de requalificação mitigam o desemprego estrutural;
– Contratações líquidas aumentam em segmentos tecnológicos e de alto valor agregado.
Cenário neutro:
– Ganhos de eficiência compensam parte das contratações, resultando em estabilização do número de empregados;
– Perfil das vagas muda substancialmente, com alta demanda por talentos técnicos e menor necessidade de funções operacionais tradicionais.
Cenário pessimista:
– Adoção rápida de automação sem estratégias de requalificação amplia desemprego em segmentos específicos;
– Pressões de custo e consolidação de operações reduzem o quadro total de funcionários;
– Ambiente regulatório ou reputacional freia iniciativas que poderiam gerar novas oportunidades.
A trajetória real plausivelmente se situará entre os cenários otimista e neutro, dependendo de decisões estratégicas e políticas públicas.
Recomendações para profissionais e gestores
Para profissionais:
– Investir em habilidades técnicas (ciência de dados, machine learning, engenharia de dados) e competências transversais (pensamento crítico, comunicação, conhecimento do negócio);
– Buscar certificações e experiências práticas em projetos de IA e dados;
– Desenvolver capacidade de trabalhar com equipes multidisciplinares e entender requisitos de governança.
Para gestores e líderes de banco:
– Implementar programas de requalificação e caminhos de carreira claros para mitigar impactos sociais;
– Criar estruturas de governança de IA robustas e transparentes;
– Planejar reinvestimento dos ganhos de eficiência em expansão de serviços e inovação;
– Engajar stakeholders (reguladores, clientes, funcionários) no processo de adoção da tecnologia.
Implicações para políticas públicas e o mercado de trabalho
Se a visão de Solomon se concretizar, haverá necessidade de políticas públicas que facilitem a transição de trabalhadores:
– Incentivos à educação continuada e programas de formação técnica;
– Parcerias público-privadas para desenvolvimento de currículos alinhados com demandas do mercado;
– Rede de proteção social que permita transições de carreira sem perdas econômicas dramáticas;
– Regulamentação que equilibre inovação, proteção ao consumidor e mitigação de riscos sistêmicos.
O desenvolvimento de um ecossistema de emprego favorável dependerá da coordenação entre setor privado, governo e instituições de ensino.
Conclusão
A declaração de David Solomon — reportada por Bibhu Pattnaik (PATTNAIK, 2025) — de que “We’ll wind up with more jobs 10 years from now than we have today” reflete um otimismo calculado sobre o papel da inteligência artificial na transformação do setor financeiro. A concretização dessa perspectiva exige mais do que tecnologia: requer estratégia corporativa que priorize requalificação, governança robusta de IA, investimento em novas linhas de negócio e diálogo com reguladores e sociedade.
A trajetória futura do emprego no Goldman Sachs e no setor financeiro dependerá fortemente de como as eficiências tecnológicas serão empregadas: para substituir indiscriminadamente mão de obra ou para ampliar a oferta de serviços e criar novas funções. Para profissionais e gestores, a recomendação clara é preparar-se para o novo mix de competências exigidas pela era da IA, enquanto formuladores de políticas devem viabilizar condições para uma transição justa e produtiva.
Referências
PATTNAIK, Bibhu. CEO Solomon Says AI Will Create Jobs At Goldman: ‘We’ll Wind Up With More Jobs 10 Years From Now Than We Have Today’. Yahoo Entertainment, 05 out. 2025. Disponível em: https://finance.yahoo.com/news/ceo-solomon-says-ai-create-151602012.html. Acesso em: 05 out. 2025 às 15:16:02 UTC.
Fonte: Yahoo Entertainment. Reportagem de Bibhu Pattnaik. CEO Solomon Says AI Will Create Jobs At Goldman: ‘We’ll Wind Up With More Jobs 10 Years From Now Than We Have Today’. 2025-10-05T15:16:02Z. Disponível em: https://finance.yahoo.com/news/ceo-solomon-says-ai-create-151602012.html. Acesso em: 2025-10-05T15:16:02Z.
Fonte: Yahoo Entertainment. Reportagem de Bibhu Pattnaik. CEO Solomon Says AI Will Create Jobs At Goldman: ‘We’ll Wind Up With More Jobs 10 Years From Now Than We Have Today’. 2025-10-05T15:16:02Z. Disponível em: https://finance.yahoo.com/news/ceo-solomon-says-ai-create-151602012.html. Acesso em: 2025-10-05T15:16:02Z.
