Apostilas em PDF – Evolução das relações de trabalho e uso de novas tecnologias.

O tema “Trabalho e Tecnologia” apareceu no edital do CNU porque explica, em linguagem de prova, como a organização do trabalho muda quando surgem novos instrumentos produtivos, novas formas de gestão e novas infraestruturas digitais. Entender essa trajetória ajuda a interpretar instituições, conflitos e políticas públicas associadas ao mundo do trabalho, inclusive no setor público.

Historicamente, a Primeira Revolução Industrial consolidou a fábrica mecanizada, separando concepção e execução. No final do século XIX e início do XX, Frederick Taylor propôs a administração científica: estudo de tempos e movimentos, padronização de tarefas, supervisão próxima e incentivos por desempenho. Essa lógica foi combinada à produção em massa de Henry Ford: linhas de montagem, peças intercambiáveis, altos volumes e salários capazes de sustentar o consumo dos próprios trabalhadores. O resultado foi o chamado fordismo, com trabalho parcelado, repetitivo e fortemente hierarquizado.

A partir dos anos 1970, pressões competitivas, oscilações de demanda e avanços em automação estimularam a transição para modelos de produção mais flexíveis. O toyotismo (ou lean) ficou conhecido pelo just in time, pela redução de estoques, pela qualidade total, pelo trabalho em equipe e pela multifuncionalidade. Em vez de um operário fixo numa única tarefa, busca-se o operador polivalente, apto a alternar atividades conforme as necessidades do fluxo, com sistemas que registram problemas e incentivam a melhoria contínua (kaizen).

Essa virada organizacional foi acompanhada por mudanças tecnológicas de base: microeletrônica, computadores pessoais, redes e, mais tarde, a internet. A digitalização permitiu integrar cadeias globais, coletar dados em tempo real e coordenar operações à distância. O trabalho, antes concentrado na fábrica, pôde ser distribuído por territórios e empresas diferentes, inclusive por meio de terceirização e contratos mais curtos. Surgiu o debate sobre “acumulação flexível”, caracterizada por variedade de produtos, ciclos curtos de inovação e ajustes rápidos da força de trabalho.

No século XXI, fala-se em Indústria 4.0 e economia das plataformas. Sensores (IoT), computação em nuvem, big data e algoritmos de aprendizado de máquina passaram a orientar decisões de produção, logística, crédito e atendimento. Em vez de apenas medir o tempo do posto de trabalho, as empresas passaram a medir cliques, rotas, tempos de resposta e padrões de uso. Essa “dataficação” permite ganhos de eficiência, mas reabre questões clássicas: quem controla o processo, como se distribuem riscos e benefícios e quais são os limites da vigilância.

Um conceito útil para a prova é o de “gestão algorítmica”: uso de sistemas automáticos para alocar tarefas, precificar, avaliar desempenho e até desligar trabalhadores (por exemplo, em plataformas de delivery, transporte ou microtarefas). A gestão algorítmica retoma elementos do taylorismo (monitoramento granular e padronização), agora mediados por aplicativos e sensores, e adiciona novas camadas, como feedback instantâneo, reputação digital e metas dinâmicas definidas por modelos preditivos.

A relação entre tecnologia e emprego não é mecânica. Há automações que substituem tarefas (substituição) e automações que ampliam a produtividade dos trabalhadores (complementaridade). A literatura fala em “mudança tecnológica tendenciosa ao fator qualificado” (skill-biased technical change), que aumenta a demanda por habilidades cognitivas e digitais, e em “hipótese da rotinização”, segundo a qual tarefas rotineiras, tanto manuais quanto cognitivas, são mais suscetíveis à automação do que tarefas não rotineiras que exigem interação, criatividade e julgamento.

Essas tendências ajudam a explicar a “polarização” do mercado de trabalho: crescimento relativo de ocupações de alta e de baixa qualificação, com compressão do “meio” ocupacional. Para políticas públicas e concursos, a implicação típica é a necessidade de estratégias de requalificação (reskilling) e atualização contínua (upskilling), de forma a reduzir assimetrias de acesso às novas oportunidades.

Outra mudança importante está nas formas de contratação e organização: teletrabalho, trabalho híbrido, trabalho em plataforma (gig economy), crowdwork e arranjos por projetos. O teletrabalho ganhou espaço com as infraestruturas digitais e impõe novos desafios de gestão por objetivos, ergonomia, saúde mental e direito à desconexão. No serviço público, debates giram em torno de produtividade, metas, transparência e proteção de dados, sem perder de vista a prestação contínua de serviços ao cidadão.

No trabalho em plataforma, a intermediação digital conecta oferta e demanda de serviços. A assimetria informacional cresce porque o algoritmo detém dados de muitos usuários, enquanto cada trabalhador enxerga apenas seu próprio histórico. Por isso se discute transparência de critérios, previsibilidade de ganhos e mecanismos de contestação de decisões automatizadas. Em prova, pode aparecer a ideia de “assimetria de poder informacional” e suas consequências para a negociação.

A proteção de dados pessoais também entrou na pauta do trabalho. Sistemas de monitoramento coletam geolocalização, performance, biometria e preferências. Normas de proteção de dados exigem base legal para o tratamento, princípios de finalidade e minimização, medidas de segurança e direitos do titular, como acesso às informações e possibilidade de solicitar revisão de decisões automatizadas que afetem interesses legítimos. Para o concurseiro, vale associar governança de dados com conformidade, transparência e prestação de contas.

No plano micro, a tecnologia altera o desenho das tarefas. Ferramentas colaborativas reduzem custos de coordenação e viabilizam métodos ágeis, com ciclos curtos e entregas incrementais. Robôs de software (RPA) assumem rotinas transacionais; analistas passam a atuar em exceções, desenho de regras e melhoria de processos. Sistemas de apoio à decisão incorporam dashboards, métricas e experimentação controlada (testes A/B). A qualidade do trabalho depende do desenho sociotécnico: processos, pessoas e tecnologia precisam ser alinhados ao objetivo do serviço.

Do ponto de vista da saúde e segurança, a intensificação digital pode gerar sobrecarga cognitiva, hiperconectividade e riscos psicossociais. A ergonomia do trabalho engloba cadeira e iluminação, mas também ritmo, pausas, autonomia e clareza de metas. Em teletrabalho, a gestão deve considerar infraestrutura adequada, comunicação e avaliação por resultados, não por presença permanente em canais de mensagem.

Outro ponto é a distinção entre qualificação e competência. Qualificação refere-se ao estoque de conhecimentos formais; competência envolve a mobilização desse estoque em situações concretas, incluindo colaboração, resolução de problemas e ética pública. Em ambientes tecnológicos dinâmicos, competências de aprender a aprender, literacia de dados e pensamento crítico tornam-se centrais.

Cabe notar que tecnologia não é destino. As escolhas de arquitetura, indicadores e incentivos moldam comportamentos. Um algoritmo pode alocar chamadas de modo a reduzir tempo médio, mas piorar a equidade territorial; pode maximizar cliques, mas aumentar desinformação. Por isso, aparecem cada vez mais diretrizes de “IA responsável”, que incluem explicabilidade, não discriminação, segurança e accountability.

Para o Estado, as novas tecnologias são chance de ampliar capacidade analítica, automatizar rotinas e oferecer serviços digitais centrados no usuário. Ao mesmo tempo, exigem cuidado com interoperabilidade, padrões abertos, contratação pública de TIC, segurança cibernética e formação dos servidores. A administração pública também atua como reguladora, mediando interesses entre inovação e proteção social, inclusive no campo do trabalho em plataforma.

Em síntese, a evolução das relações de trabalho acompanha as tecnologias disponíveis e os arranjos de gestão que as traduzem em prática produtiva. Do fordismo massificado ao toyotismo enxuto e à gestão algorítmica, o eixo comum é a busca de eficiência sob restrições competitivas. A agenda contemporânea, entretanto, amplia a régua de sucesso: produtividade com dignidade, inovação com inclusão e dados com direitos.

A tendência é que o edital cobre tanto definições quanto aplicações. Por exemplo, reconhecer que o toyotismo valoriza multifuncionalidade e melhoria contínua, enquanto a gestão algorítmica introduz avaliação em tempo real e decisões preditivas, reeditando o controle taylorista com instrumentos digitais. Ao mesmo tempo, exigirá que você conecte isso a direitos dos trabalhadores, proteção de dados e desenho de políticas de requalificação.

Por fim, lembre-se: “tecnologia” não é apenas ferramenta; é também uma forma de organizar informação, poder e responsabilidades. O olhar de prova premia quem consegue articular conceitos, exemplos e implicações.

Questão 1 (inédita)
No debate sobre a evolução das relações de trabalho, identifique a alternativa correta:
a) O fordismo promoveu variedade de produtos e ciclos curtos de inovação como resposta a mercados voláteis.
b) O toyotismo reduziu estoques e estimulou equipes multifuncionais, com ênfase em melhoria contínua e fluxo puxado.
c) A administração científica defendia autonomia ampla do trabalhador na definição dos métodos de execução.
d) A gestão algorítmica elimina a necessidade de padronização de tarefas porque se baseia em aprendizado de máquina.
e) A “rotinização” indica que tarefas não rotineiras são as mais suscetíveis à automação em razão da sua previsibilidade.

Gabarito: letra b.
Comentário: (a) descreve características típicas da acumulação flexível/lean, não do fordismo, que era produção em massa e pouca variedade; (b) está correto: JIT, multifuncionalidade e kaizen são marcas do toyotismo; (c) o taylorismo propunha padronização e separação entre concepção e execução, não autonomia ampla; (d) a gestão algorítmica, em geral, reforça padronização e monitoramento, apenas com novos meios; (e) a hipótese da rotinização aponta que tarefas rotineiras são mais automáveis.

Questão 2 (inédita)
Considere os efeitos da digitalização sobre o trabalho. A alternativa que melhor reflete uma diretriz de governança de dados em ambientes com gestão algorítmica é:
a) Maximizar coleta de dados para ampliar possibilidades futuras, ainda que sem finalidade específica.
b) Manter critérios de decisão dos algoritmos em sigilo absoluto, evitando qualquer prestação de contas.
c) Adotar princípios de finalidade e minimização, oferecer informações claras sobre o uso de dados e possibilitar revisão humana de decisões automatizadas que afetem interesses legítimos.
d) Substituir totalmente a avaliação por resultados pela avaliação por presença em canais digitais.
e) Delegar a trabalhadores a responsabilidade integral por incidentes de segurança, por serem os “pontos finais” da rede.

Gabarito: letra c.
Comentário: (c) resume boas práticas: tratar dados conforme finalidade definida, coletar o necessário, garantir transparência e previsão de contestação/revisão humana de decisões automatizadas relevantes; (a) ignora minimização e finalidade; (b) contraria a ideia de transparência e accountability; (d) inverte o foco contemporâneo de gestão por objetivos; (e) segurança é responsabilidade compartilhada e requer medidas organizacionais e técnicas, não a transferência integral de ônus ao indivíduo.