Uma pesquisa da Pearson, intitulada “Perdidos na Transição”, revela que o Brasil está perdendo aproximadamente R$ 1,08 trilhão por ano devido a falhas no processo de adaptação do mercado de trabalho. O estudo, que analisou oito economias, incluindo os Estados Unidos, Califórnia e Nova York, estima que essas perdas representam cerca de 9% do Produto Interno Bruto (PIB) anual em 2024.

Impacto das Transições de Emprego

O principal foco da pesquisa reside nas dificuldades enfrentadas durante as transições entre empregos. Estima-se que essas mudanças gerem uma perda anual de R$ 701 bilhões, representando 65% do prejuízo total. O tempo médio para encontrar um novo emprego após uma transição no Brasil é de 42 semanas, um valor superior ao observado no Canadá (18 semanas) e no Reino Unido (32 semanas).

Potencial de Ganho com Melhorias

Se o período de busca por um novo emprego fosse reduzido em 20%, a economia brasileira poderia aumentar seus ganhos em aproximadamente R$ 140 bilhões anuais, conforme apontado por Cinthia Nespoli, CEO da Pearson no Brasil.

Automação e Risco de Empregos

A pesquisa também destaca a disrupção causada pela automação, que representa um prejuízo anual de R$ 241 bilhões no Brasil, equivalente a 22% do total perdido. Cerca de 32% dos empregos no país estão sob risco de serem substituídos pela automação, uma porcentagem maior do que a observada em países como Austrália (26%) e Estados Unidos (22%).

Recomendações para o Futuro

Cinthia Nespoli, CEO da Pearson, ressalta a importância de se preparar para a automação e sugere que o mercado interno possa aprender com as experiências de outras economias. A pesquisa aponta duas prioridades para os formuladores de políticas: enfrentar o desemprego estrutural e preparar a população para a automação, investindo em requalificação profissional.

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Conclusão

A pesquisa da Pearson enfatiza a necessidade de adaptação e investimento em educação e requalificação profissional para mitigar os impactos das transições no mercado de trabalho e garantir um futuro econômico mais estável para o Brasil.