Em setembro de 2023, os empregados da Onclusive, empresa de monitoramento de mídia sediada em Courbevoie, na região de Paris, receberam a notícia de que 217 dos 383 postos de trabalho seriam eliminados. O motivo declarado foi a adoção de ferramentas de inteligência artificial (IA). Os sindicatos reagiram. A autoridade regional do trabalho considerou insuficientes as informações dadas aos representantes dos empregados e questionou os critérios de escolha dos atingidos. A empresa recuou e anunciou a suspensão das dispensas. Em janeiro de 2024, o novo plano chegou à mesa, ainda com cerca de 218 cortes.

O caso virou um dos exemplos mais citados de dispensa coletiva atribuída abertamente à IA e os números ajudam a entender por que ele não será o último. Um estudo da Organização Internacional do Trabalho (OIT) com o instituto polonês NASK, divulgado em maio de 2025, estima que um em cada quatro empregos no mundo está em ocupações expostas, em algum grau, à IA generativa. A boa notícia é que, na maior parte dos casos, a tendência é de transformação das funções, não de sua extinção. A má notícia é que as empresas não estão esperando para ver. Uma pesquisa de Thomas H. Davenport e Laks Srinivasan com 1.006 executivos, publicada pela Harvard Business Review em janeiro de 2026, mostra que os cortes associados à IA vêm sendo feitos quase sempre por antecipação do impacto esperado, e não por resultados já obtidos. Demite-se, portanto, pela promessa. E, num país com o volume de disputas trabalhistas do Brasil, decisões tomadas por promessa tendem a virar processo.

Para as empresas, a IA pode impactar as relações de emprego de duas maneiras: pode ser a causa da dispensa, quando a tecnologia torna certas funções desnecessárias, ou o instrumento da decisão, quando um sistema avalia desempenho, classifica empregados e indica quem sai.

Em ambos os casos, a legislação e a jurisprudência impõem limites que, se não observados, expõem as empresas a riscos no Brasil.

Inteligência artificial como causa da dispensa

A Convenção 158 da OIT só admite o fim do contrato por causa justificada, ligada à capacidade ou ao comportamento do trabalhador ou às necessidades de funcionamento da empresa. Quando os desligamentos têm “motivos econômicos, tecnológicos, estruturais ou análogos”, os artigos 13 e 14 vão além: o empregador deve informar os representantes dos trabalhadores, em tempo oportuno, sobre os motivos, o número e as categorias de empregados atingidos e o período das dispensas; abrir consulta sobre medidas para evitá-las ou atenuar seus efeitos; e notificar a autoridade competente.

No Brasil, porém, essa regra não vale. Apesar de a Convenção 158 da OIT ter vigorado no país em 1996, ela foi denunciada no mesmo ano pelo Decreto 2.100/96. Em junho de 2023, ao julgar a ADC 39, o Supremo Tribunal Federal (STF) decidiu que a denúncia de tratados aprovados pelo Congresso depende do aval do Legislativo. Entretanto, aplicou esse entendimento apenas para o futuro e manteve válida a denúncia de 1996. Em agosto de 2024, o STF estendeu a mesma conclusão à ADI 1.625.

A Constituição promete proteção contra a dispensa arbitrária (art. 7º, I) e “proteção em face da automação” (art. 7º, XXVII), porém, as duas promessas dependem de uma lei que nunca foi editada.

Na prática, independentemente do motivo, o empregador privado continua podendo dispensar um empregado sem justa causa e sem motivação. Não precisa provar que a automação é real, nem que ela atinge aquele posto específico. Basta pagar as verbas rescisórias e a indenização de 40% sobre o FGTS para que a rescisão tenda a ser considerada válida.

Apesar disso, se o impacto da IA for uma dispensa em massa, deve-se observar o Tema 638 do STF, que fixou como necessária a intervenção sindical prévia - o que não se confunde com necessidade de autorização do sindicato.

Inteligência artificial como instrumento de decisão

Nesse caso, as empresas devem estar atentas à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD – Lei 13.709/18).

Se o sistema, sozinho, indica quem será desligado, entra em cena o artigo 20 da LGPD, que garante ao titular o direito de pedir a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, inclusive as que definem seu perfil profissional. Avaliações de desempenho feitas por algoritmo e sistemas que geram listas de corte a partir de indicadores de produtividade estão no centro dessa regra.

O mesmo artigo obriga a empresa a fornecer, quando solicitada, informações claras e adequadas sobre os critérios e procedimentos usados na decisão, respeitados os segredos comercial e industrial. Se ela se recusar a explicar invocando segredo, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) pode fazer auditoria para verificar aspectos discriminatórios.

A lei não fala em direito de manifestação, mas o efeito prático é parecido: o empregado pode pedir explicações, questionar a decisão e contestar os elementos usados contra ele.

Dois pontos costumam confundir.

O primeiro é que a lei não exige que a revisão seja feita por uma pessoa. A redação original da LGPD falava em revisão “por pessoa natural”. A expressão caiu com a Medida Provisória (MP) 869/18. O Congresso tentou trazê-la de volta, mas o trecho foi vetado na Lei 13.853/19, e o veto foi mantido.

O segundo está na palavra “unicamente”. Um gestor que apenas carimba a lista gerada pelo sistema dificilmente transforma a decisão em humana. No caso SCHUFA (C-634/21), julgado em 2023, o Tribunal de Justiça da União Europeia entendeu que uma pontuação calculada por algoritmo já é decisão automatizada quando tem papel determinante na decisão de um terceiro. Como o artigo 20 da LGPD se inspira no artigo 22 do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados europeu, o precedente tende a ser lembrado por aqui. A participação humana só afasta o problema quando é real: quem decide precisa ter acesso às informações, autonomia para discordar do sistema e o cuidado de registrar por que seguiu, ou não, a indicação da máquina.

A ANPD incluiu a revisão de decisões automatizadas em sua agenda regulatória para 2025-2026, mas ainda não há regulamento específico. Até lá, cabe às empresas construir, por conta própria, procedimentos que se sustentem diante de um juiz. E esse procedimento não pode olhar apenas para quem confirma a decisão. Precisa olhar também para o que a máquina decide.

O risco do viés com aparência de objetividade

O risco mais sério de uma lista feita por algoritmo está na forma como ela é construída.

Sistemas de IA aprendem com dados do passado e tendem a repetir os padrões que encontram.

Um modelo que mede produtividade pode penalizar quem esteve em licença-maternidade, afastado por doença ou em reabilitação. Variáveis que parecem neutras, como endereço ou ano de formação, podem funcionar como indicadores indiretos de idade, origem ou raça.

O resultado é uma lista que parece objetiva, mas que se baseou em critérios potencialmente discriminatórios.

A Lei 9.029/95 proíbe práticas discriminatórias no acesso e na manutenção do emprego por motivo de sexo, origem, raça, cor, estado civil, situação familiar, deficiência, reabilitação profissional ou idade, entre outros. Reconhecida a dispensa discriminatória, o empregado tem direito à reparação por dano moral e pode escolher entre a reintegração, com ressarcimento integral do período de afastamento, e o pagamento em dobro da remuneração desse período.

A Convenção 111 da OIT, em vigor no Brasil, alcança também as distinções que tenham por efeito alterar a igualdade de oportunidades. A discriminação pode ser reconhecida, portanto, mesmo que ninguém tenha tido a intenção de discriminar. O artigo 6º, IX, da LGPD vai na mesma direção ao incluir a não discriminação entre os princípios do tratamento de dados.

O problema se agrava na hora da prova. O artigo 818, § 1º, da Consolidação das Leis do Trabalho (CLT) permite ao juiz atribuir o ônus da prova à parte que tiver mais facilidade para produzi-la. Além disso, a Súmula 443 do Tribunal Superior do Trabalho (TST) presume discriminatória a dispensa de empregado com doença grave que suscite estigma ou preconceito. Se a empresa não conseguir explicar por que o sistema escolheu aquele empregado, dificilmente conseguirá afastar o risco de uma reintegração.

O aparente vazio legislativo sobre o tema está sendo tratado no Projeto de Lei (PL) 2.338/23, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e hoje em análise em comissão especial da Câmara dos Deputados. O texto classifica como de alto risco os sistemas usados em recrutamento e em decisões sobre promoção e desligamento de empregados, com exigência de avaliação de impacto e supervisão humana. O PL também prevê responsabilidade civil objetiva para sistemas de alto risco em caso de dano patrimonial, moral, individual ou coletivo.

Mitigação de riscos

Mesmo sem lei específica, alguns cuidados reduzem bastante o risco:

1. Mapear o uso da IA nas relações de emprego. Saber em que etapas a IA participa de avaliações, promoções e desligamentos, e quem decide em cada uma delas.
2. Garantir revisão humana. A palavra final deve caber a alguém com informação e autonomia para discordar do sistema, com registro da fundamentação de cada caso.
3. Testar o modelo. Verificar se os resultados atingem de forma desproporcional grupos específicos que, inclusive, contam com proteção legislativa especial, como mulheres, empregados mais velhos, pessoas com deficiência ou afastados por doença, documentando a análise, por exemplo no relatório de impacto à proteção de dados.
4. Rever os contratos. Boa parte das ferramentas é contratada de terceiros. O contrato deve garantir acesso às informações necessárias para responder a pedidos baseados no artigo 20, cooperação em auditorias e responsabilidade por falhas do modelo.
5. Responder aos empregados. Definir canal, prazo e explicação dos critérios em linguagem compreensível tende a reduzir as chances de litígio futuro.
6. Dimensionar a reestruturação. Se houver decisão de substituição ou redimensionamento de mão de obra, cumprir o diálogo prévio com o sindicato.

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