NIOSH mapeia 14 categorias de riscos da IA para o trabalhador

Uma revisão de escopo liderada por pesquisadores do National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH), o instituto federal de pesquisa em segurança e saúde no trabalho dos Estados Unidos, identificou 14 categorias de riscos potenciais que a inteligência artificial traz para a segurança e a saúde dos trabalhadores. O trabalho foi publicado em 2 de novembro de 2026 na revista científica Frontiers in Public Health, depois de revisão por pares, com o título "Identification and control of potential occupational safety and health hazards of artificial intelligence: a scoping review". A equipe partiu de 25.925 registros encontrados em oito bases de dados, leu 622 trabalhos na íntegra e analisou 216 publicações sobre o tema, produzidas de 2010 a 2025.

O risco mais documentado não é físico. A categoria com mais publicações é a ameaça de perda de emprego, desemprego, ruptura do mercado de trabalho e menor mobilidade econômica, com 120 trabalhos. Em seguida vêm o aumento do estresse, da fadiga e do desequilíbrio entre trabalho e vida pessoal causado pela intensificação do trabalho, com 99, e as ameaças à agência, à autonomia e à voz do trabalhador, com 93. O trauma físico, como lesões causadas por robôs e máquinas inteligentes, aparece em 27 publicações. Na categoria de estresse e intensificação está a maior quantidade de pesquisa primária: 52 dos 99 trabalhos trazem dados coletados diretamente.

Os autores organizaram os riscos em três grupos. Os riscos de interação reúnem trauma físico, desumanização, perda de autonomia, perda de conexão humana, ameaças à identidade e intensificação do trabalho. Os riscos sociais incluem perda de emprego, enfraquecimento do contrato psicológico entre empresa e trabalhador, agravamento de desigualdades em SST, dependência da IA com perda de habilidades e trabalho mal pago, precário e oculto. Os riscos da dimensão cibernética abrangem monitoramento e vigilância inadequados, ataques ciberfísicos e assédio, e efeitos adversos da ampliação cognitiva e física do trabalhador.

Para cada uma das 14 categorias, a revisão lista medidas de controle encontradas nos trabalhos analisados, como envolver os trabalhadores na governança da IA, introduzir a tecnologia de forma gradual, avaliar cargas de trabalho e pausas, usar apenas sensores validados e com participação voluntária, integrar o risco de IA à gestão de riscos da empresa e manter registro de incidentes. A própria equipe faz um alerta: controles só foram identificados em menos da metade dos trabalhos, e praticamente nenhum foi avaliado de forma empírica.

O artigo é cauteloso sobre o tamanho do problema. Os autores escrevem que a ciência sobre os riscos da IA para os trabalhadores "está na infância", que os riscos descritos são potenciais, que a maior parte dos dados mostra associação e não causa, e que a contagem de trabalhos por categoria não indica a gravidade nem a certeza de cada risco. Mesmo assim, concluem que as evidências sugerem que a exposição a esses riscos exige atenção imediata para evitar danos aos trabalhadores.

A revisão chega num momento de adoção rápida da tecnologia. No Brasil, a Pesquisa de Inovação Semestral do IBGE mostrou que a fatia de empresas industriais com 100 ou mais empregados que usam inteligência artificial subiu de 16,9% em 2022 para 41,9% no primeiro semestre de 2024. Na Europa, a pesquisa ESENER 2024 da Agência Europeia para a Segurança e Saúde no Trabalho (EU-OSHA) apontou a intensidade do trabalho, a sobrecarga de informação e a mistura entre trabalho e vida privada entre os riscos ligados à digitalização, o mesmo território que a revisão do NIOSH mapeia.

Para os profissionais de SST, o trabalho funciona como um mapa de perigos que ainda não aparecem nos inventários de risco tradicionais. A Organização Internacional do Trabalho (OIT) já havia alertado, em abril de 2026, que os riscos psicossociais ligados à IA nem sempre são captados pelos marcos atuais de segurança e saúde, mais voltados a perigos físicos. A revisão do NIOSH dá nome e organização a esses perigos e reúne, num único documento, os controles propostos até agora.

A inteligência artificial já está no chão de fábrica e no escritório; o mapa dos riscos que ela traz para quem trabalha começa a ganhar forma.

O que aconteceu

Em 2 de novembro de 2026, a Frontiers in Public Health publicou, no volume 14, a revisão de escopo "Identification and control of potential occupational safety and health hazards of artificial intelligence: a scoping review", identificada pelo DOI 10.3389/fpubh.2026.1999864 e distribuída em acesso aberto, com licença CC BY. O manuscrito foi recebido em 15 de setembro de 2026, revisado em 7 de outubro e aceito em 12 de outubro. O editor responsável foi Ermanno Vitale, da Kore University of Enna, na Itália. O artigo tem 17 autores; o primeiro e autor correspondente é Paul A. Schulte, e o último é John Howard, diretor do NIOSH.

A revisão respondeu a duas perguntas: quais são os riscos potenciais de segurança e saúde no trabalho associados à exposição dos trabalhadores à IA e quais são as abordagens possíveis para controlar esses riscos. O protocolo foi registrado previamente no Open Science Framework em 3 de setembro de 2025. A busca cobriu oito bases de dados (Medline, Embase, PsycInfo, Business Source Complete, Inspec, Compendex, Scopus e EuropePMC), além de Google Scholar e listas de referências, para publicações de 2010 até 22 de agosto de 2025, sem restrição de idioma. Entraram trabalhos sobre efeitos adversos e perigos da exposição ocupacional à IA, inclusive IA generativa e agentes de IA; ficaram de fora os que tratavam só do uso da IA como ferramenta de SST ou só de seus benefícios.

O funil de seleção foi este: 25.925 registros identificados, 5.613 duplicatas removidas, 20.205 registros triados por título e resumo, 622 lidos na íntegra, 411 excluídos nessa etapa e 5 trabalhos acrescentados por busca manual, num total de 216 publicações incluídas. Duas pessoas fizeram cada triagem de forma independente, e um terceiro revisor resolveu os desacordos. Das 216 publicações, 89 são pesquisa primária, a maioria transversal, 81 são sínteses e outros trabalhos secundários, 25 são literatura profissional e cinzenta, 15 são conteúdo de mídia e redes, 4 são de outros tipos e 2 não tiveram o desenho caracterizado.

O resultado central é a Tabela 2 do artigo, com as 14 categorias de risco e o número de publicações em cada uma. Um mesmo trabalho pode aparecer em mais de uma categoria, e 31 publicações ficaram classificadas como "outros". A revisão traz ainda, para cada categoria, as medidas de controle descritas na literatura. O financiamento principal foi do NIOSH, que, nas palavras dos autores, não participou do desenho do estudo, da análise, da interpretação dos dados, da redação nem da decisão de publicar.

Os autores declararam o uso de IA generativa na produção do manuscrito. Alguns revisores usaram IA para pré-visualizar artigos, todos lidos depois na íntegra; o modelo Claude Sonnet 5 foi usado para refinar a linguagem de partes dos resultados; e ferramentas de IA apoiaram a geração de figuras e tabelas suplementares. Todas as edições foram revisadas e aprovadas pelos autores.

Quem está envolvido

• O National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) é o instituto federal dos Estados Unidos dedicado à pesquisa e às recomendações em segurança e saúde no trabalho, ligado aos Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Oito dos 17 autores da revisão estão vinculados ao NIOSH, em Cincinnati, e o instituto foi o principal financiador do trabalho. O NIOSH acompanha o tema da IA há anos e publicou análises sobre o assunto em 2019, 2022 e 2025.
• Paul A. Schulte é o primeiro autor e o autor correspondente da revisão. No artigo, ele aparece vinculado à Advanced Technologies and Laboratories Inc., empresa de Gaithersburg, no estado de Maryland, assim como o coautor Aditya Chikka; essa relação de emprego está registrada na declaração de conflito de interesses. Os demais autores declararam não ter relações comerciais ou financeiras que pudessem ser vistas como conflito.
• John Howard é médico e diretor do NIOSH, e assina a revisão como último autor, vinculado ao escritório do instituto em Washington. Em 2019, ele publicou o texto "Artificial Intelligence: Implications for the Future of Work" e, em 2022, "Algorithms and the Future of Work", ambos sobre os efeitos da IA e dos algoritmos na segurança e saúde dos trabalhadores. É também o contato do comentário "Industrial robotics and the future of work", publicado em 2025 por pesquisadores do instituto.
• O National Safety Council (NSC), organização sem fins lucrativos de segurança dos Estados Unidos sediada em Itasca, no estado de Illinois, participa da revisão por meio do coautor Jay Vietas. A Northern Kentucky University contribuiu com três autores (Joey Dean, Grace Riley e Valerie Mead), e também assinam o trabalho a Goldbelt Professional Services, um consultor independente de Denver e a University of Texas Health Science Center at Houston.
• A Frontiers in Public Health é a revista científica de acesso aberto que publicou a revisão, depois da avaliação de dois revisores: Amin Babaei-Pouya, da Ardabil University of Medical Sciences, no Irã, e Irina-Luciana Gurzu, da Grigore T. Popa University of Medicine and Pharmacy, na Romênia. O editor do artigo foi Ermanno Vitale, da Kore University of Enna, na Itália.
• A Organização Internacional do Trabalho (OIT) é a agência da ONU para o mundo do trabalho. Em 30 de abril de 2026, publicou o Working Paper 170, "AI systems @ work: a changing psychosocial work environment", da pesquisadora Tahmina Karimova, sobre os efeitos da IA no ambiente psicossocial do trabalho, tema que se sobrepõe a várias categorias da revisão do NIOSH.
• A Agência Europeia para a Segurança e Saúde no Trabalho (EU-OSHA), com sede em Bilbao, na Espanha, é o órgão da União Europeia para a SST. Em 7 de fevereiro de 2025, divulgou os primeiros resultados da pesquisa ESENER 2024, aplicada em mais de 41.000 estabelecimentos de 30 países, com dados sobre digitalização e riscos psicossociais.
• O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) é o órgão oficial de estatística do Brasil. Por meio da Pesquisa de Inovação Semestral, financiada pela Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) com apoio técnico da UFRJ, mediu o uso de inteligência artificial pelas empresas industriais brasileiras com 100 ou mais empregados.

Cronologia

• 26/08/2019: o diretor do NIOSH, John Howard, publica "Artificial Intelligence: Implications for the Future of Work", que recomenda uma avaliação completa de segurança e saúde antes da introdução de sistemas com IA no trabalho.
• 21/09/2022: Howard publica "Algorithms and the Future of Work", que defende incluir vigilância invasiva, viés algorítmico, perda de autonomia e intensificação do trabalho nas avaliações de risco existentes.
• 07/02/2025: a EU-OSHA divulga os primeiros resultados da ESENER 2024, com dados sobre riscos ligados à digitalização em mais de 41.000 estabelecimentos europeus.
• 01/05/2025: pesquisadores do NIOSH publicam no American Journal of Industrial Medicine o comentário "Industrial robotics and the future of work", sobre riscos físicos, psicossociais e de cibersegurança de robôs e cobots.
• 22/08/2025: data final da busca bibliográfica da revisão.
• 03/09/2025: o protocolo da revisão é registrado no Open Science Framework.
• 24/09/2025: o IBGE divulga que a fatia de empresas industriais com 100 ou mais empregados que usam IA subiu de 16,9% em 2022 para 41,9% no primeiro semestre de 2024.
• 27/12/2025: o Scandinavian Journal of Work, Environment & Health publica editorial de pesquisadores de institutos europeus de SST sobre gestão algorítmica e riscos psicossociais.
• 30/04/2026: a OIT publica o Working Paper 170, sobre os efeitos da IA no ambiente psicossocial do trabalho.
• 15/09/2026: a revisão do NIOSH é submetida à Frontiers in Public Health.
• 24/09/2026: o ministro André Mendonça, do STF, prorroga por mais 90 dias a suspensão das sanções ligadas aos fatores de riscos psicossociais da NR-1, na ADPF 1316.
• 12/10/2026: a revisão é aceita para publicação.
• 02/11/2026: a revisão é publicada no volume 14 da Frontiers in Public Health.

Números e dados

• 25.925 registros (busca até 22/08/2025): é o total de trabalhos encontrados nas oito bases de dados consultadas pela equipe do NIOSH, antes de qualquer filtro.
• 5.613 duplicatas (2025): número de registros repetidos removidos antes da triagem.
• 20.205 registros triados (2025): trabalhos avaliados por título e resumo por dois revisores independentes.
• 622 lidos na íntegra e 411 excluídos (2025): o funil de leitura completa; a maior parte das exclusões ocorreu porque o trabalho não tratava de efeitos adversos da exposição à IA.
• 216 publicações incluídas (revisão publicada em 02/11/2026): a base final da revisão, somando 211 trabalhos das bases e 5 de busca manual.
• 89 pesquisas primárias entre as 216 (2026): a revisão classificou 89 trabalhos como pesquisa primária, a maioria transversal; 81 são sínteses e outros trabalhos secundários, 25 são literatura profissional e cinzenta e 15 são conteúdo de mídia e redes.
• 120 publicações sobre perda de emprego (2026): a categoria mais documentada da revisão reúne desemprego, ruptura do mercado de trabalho e menor mobilidade econômica; 40 delas trazem pesquisa primária.
• 99 publicações sobre estresse e intensificação (2026): a categoria de estresse, fadiga e desequilíbrio entre trabalho e vida pessoal é a segunda maior e a que tem mais pesquisa primária, com 52 trabalhos.
• 93 publicações sobre agência e autonomia (2026): a categoria de ameaças à agência, à autonomia e à voz do trabalhador tem 33 trabalhos com pesquisa primária.
• 68, 67 e 60 publicações (2026): são os totais das categorias de enfraquecimento do contrato psicológico (engajamento e confiança), agravamento de desigualdades em SST e monitoramento, vigilância e seleção inadequados, respectivamente.
• 35, 28, 27 e 27 publicações (2026): são os totais de dependência da IA com perda de habilidades, desumanização, ameaças à identidade e trauma físico, nesta ordem.
• 22, 18, 16 e 13 publicações (2026): são os totais de perda de conexão humana, ataques ciberfísicos e assédio, trabalho mal pago e precário, e efeitos adversos da ampliação cognitiva e física, as categorias menos estudadas.
• 31 publicações em "outros" (2026): trabalhos que não se encaixaram nas 14 categorias e ficaram fora das contagens.
• r = 0,717 (dados de 2021): a revisão cita um estudo que encontrou correlação de 0,717 entre o grau de adoção de IA pelas empresas e a taxa de acidentes de trabalho com pelo menos quatro dias de afastamento por 100.000 empregados nos países da União Europeia.
• 164.000 respostas em 1.111 empregadores: a revisão cita uma análise dessas respostas que mostrou que a IA aumenta a velocidade, a densidade e a complexidade do trabalho.
• 14% de 1.488 trabalhadores: a revisão cita estudo com 1.488 trabalhadores que usam IA nos Estados Unidos em que 14% relataram dores de cabeça, "névoa mental", decisões mais lentas e zumbido persistente.
• 16,9% para 41,9% (2022 a 1º semestre de 2024): a Pesquisa de Inovação Semestral do IBGE mostrou o salto na fatia de empresas industriais com 100 ou mais empregados que usam inteligência artificial no Brasil; em números absolutos, foram de 1.619 para 4.261 empresas, alta de 163%.
• 57,5%, 42,5% e 36,1% (1º semestre de 2024): no levantamento do IBGE, o uso de IA na indústria cresce com o porte: 57,5% nas empresas com mais de 500 empregados, 42,5% nas de 250 a 499 e 36,1% nas de 100 a 249. A amostra foi de 1.731 empresas, de um universo de 10.167.
• 43% e 35% (ESENER 2024): na pesquisa da EU-OSHA, 43% dos estabelecimentos europeus incluem tecnologias digitais na avaliação de riscos, e 35% dos que usam alguma tecnologia digital consultam os trabalhadores sobre ela, contra 24% em 2019.
• 34%, 32% e 27% (ESENER 2024): entre os riscos ligados à digitalização, a EU-OSHA registrou intensidade do trabalho (34%), sobrecarga de informação (32%) e mistura entre trabalho e vida privada (27%).
• 25% (ESENER 2024): a EU-OSHA informou que um quarto das organizações ainda não reconhece a presença de riscos psicossociais.
• 39 estudos (2022 a 2024): a revisão europeia do projeto ALMA-AI, conduzida por institutos da rede PEROSH, analisou 39 estudos sobre gestão algorítmica, sendo 33 revisados por pares.

O que dizem as partes

Autores da revisão (Schulte, Howard e coautores, Frontiers in Public Health, 02/11/2026), em textos do próprio artigo:

• Resultados: "the state of the science regarding AI hazards to workers is in its infancy". Tradução livre: "o estado da ciência sobre os riscos da IA para os trabalhadores está na infância".
• Controles: "Controls of AI hazards could only be identified in less than half of the reviewed studies". Tradução livre: "controles para os riscos da IA só puderam ser identificados em menos da metade dos estudos revisados".
• Resultados, sobre a Tabela 2: "This does not mean that these counts are indications of hazard magnitude or certainty". Tradução livre: "isso não significa que essas contagens indiquem a magnitude ou a certeza do risco".
• Discussão: "Unfortunately, workers' well-being is often not considered in corporate road maps and investment plans regarding AI". Tradução livre: "infelizmente, o bem-estar dos trabalhadores muitas vezes não é considerado nos planos corporativos e de investimento em IA".
• Discussão: "joint worker-management in AI governance committees could be considered a baseline condition for deployment". Tradução livre: "a participação conjunta de trabalhadores e gestão em comitês de governança de IA poderia ser considerada condição básica para a implantação".
• Conclusão: os autores escrevem que as evidências, "while not certain", sugerem que a exposição a esses riscos potenciais deve "compel immediate attention to prevent deleterious effects on workers". Tradução livre: as evidências, "embora não sejam certas", indicam que a exposição deve "exigir atenção imediata para prevenir efeitos nocivos aos trabalhadores".

John Howard, diretor do NIOSH, no texto de 26/08/2019: recomendou que, antes da introdução de sistemas com IA, "a thorough preplacement safety and health review of their benefits and risks should be performed". Tradução livre: "uma avaliação completa de segurança e saúde, prévia à implantação, sobre seus benefícios e riscos deve ser feita".

John Howard, no texto de 21/09/2022, sobre algoritmos no trabalho: "now is the time to study how to effectively manage their risks". Tradução livre: "agora é o momento de estudar como gerenciar seus riscos de forma eficaz".

OIT, comunicado de 30/04/2026: a organização afirmou que os sistemas de IA "can also create risks for psychosocial working conditions" e que "there is no comprehensive legislation that specifically addresses AI-related changes to the world of work". Tradução livre: eles "também podem criar riscos para as condições psicossociais de trabalho", e "não há legislação abrangente que trate especificamente das mudanças da IA no mundo do trabalho".

EU-OSHA, comunicado de 07/02/2025 sobre a ESENER 2024: a agência destacou que "25% of organisations still fail to recognise the presence of psychosocial risks". Tradução livre: "25% das organizações ainda não reconhecem a presença de riscos psicossociais".

Os autores da revisão defendem que os riscos mapeados merecem atenção imediata, mas eles mesmos fazem as principais ressalvas ao próprio trabalho. Afirmam que faltam estudos empíricos sobre os perigos reais de agentes de IA, que a maior parte dos trabalhos é antecipatória, inferencial ou especulativa, que os estudos empíricos são em geral transversais e não demonstram causalidade, e que podem existir vieses de confirmação e de publicação. Para reduzir esses vieses, citam o protocolo registrado antes da busca, a triagem em dupla e a busca ampla.

A revisão também deixa claro o recorte: trabalhos que tratavam só dos benefícios da IA para os trabalhadores ou do uso da IA como ferramenta de SST foram excluídos, com exceção dos casos em que a IA usada para controlar perigos estava associada a efeitos adversos. O artigo, portanto, não avalia o saldo entre ganhos e riscos da tecnologia, e os autores registram que os vários tipos de trabalho foram combinados em cada categoria sem ponderar a força da evidência.

O NIOSH, por meio de textos do diretor John Howard em 2019 e 2022, sustenta há anos que a IA traz benefícios e riscos e que os riscos devem entrar nas avaliações existentes. Em 2019, Howard escreveu que a "caixa-preta" dos métodos de aprendizado de máquina pode prejudicar a confiança nos sistemas de apoio à decisão; em 2022, apontou três origens de risco em sistemas algorítmicos: erros e vieses nos dados de entrada ou de treino, falhas de projeto ou de programação e o desconhecimento das limitações do algoritmo por quem o usa. Também defendeu que os trabalhadores possam contestar decisões tomadas por algoritmos.

A OIT, no Working Paper 170, observa que a visão dominante foca nas oportunidades da IA para a SST e que os impactos negativos são pouco mapeados. A organização defende uma abordagem integrada, que combine leis trabalhistas, igualdade e não discriminação, SST e proteção de dados, e registra que várias jurisdições tendem a classificar o uso de IA no emprego como de alto risco.

A EU-OSHA, na ESENER 2024, mostra que a participação dos trabalhadores nas decisões sobre tecnologia cresce, mas ainda é minoritária: 35% dos estabelecimentos que usam tecnologias digitais consultam os trabalhadores, contra 24% em 2019. A agência também registrou que um quarto das organizações europeias ainda não reconhece riscos psicossociais, o que indica que a gestão desses riscos segue atrasada mesmo antes da chegada da IA.

O Institute for Work & Health (IWH), de Toronto, em resumo publicado em setembro de 2026 de artigo de Arif Jetha e Jared Bierbrier no American Journal of Industrial Medicine, propõe incorporar a SST às sete etapas do ciclo de vida de um sistema de IA, com três recomendações: responsabilidade compartilhada, transparência e alfabetização em IA. A proposta converge com a da revisão do NIOSH ao colocar a prevenção antes da implantação.

Contexto

O interesse do NIOSH por inteligência artificial é antigo. Em agosto de 2019, o diretor do instituto, John Howard, publicou uma análise sobre as implicações da IA para o futuro do trabalho, na qual classificou os sensores inteligentes em implantáveis, vestíveis e acoplados a objetos, lembrou que a ISO recomendou quatro tipos de controle para robôs colaborativos na especificação técnica ISO/TS 15066:2016 e defendeu uma avaliação completa de segurança e saúde antes da implantação de sistemas com IA. Em setembro de 2022, Howard voltou ao tema com foco em algoritmos e gestão algorítmica, ligando vigilância e "people analytics" à perda de autonomia, à intensificação do trabalho e ao estresse. Em maio de 2025, pesquisadores do instituto publicaram um comentário sobre robótica industrial que trata de riscos físicos, psicossociais, de organização do trabalho e de cibersegurança, e propõe integrar a colaboração entre pessoas e robôs ao sistema de gestão de SST.

A revisão de 2026 dá um passo além desses textos de opinião: em vez de discutir a IA a partir da experiência dos autores, ela organiza sistematicamente o que a literatura publicada de 2010 a 2025 diz sobre os perigos e os controles. Os autores explicam que escolheram 2010 como ponto de partida porque, num levantamento preliminar, praticamente não havia literatura científica sobre o tema antes disso. A definição de IA usada é ampla: sistemas computacionais que realizam ações associadas à inteligência humana, inclusive IA generativa, agentes de IA e IA agêntica.

A escala do problema acompanha a velocidade da adoção. No Brasil, a Pesquisa de Inovação Semestral do IBGE, divulgada em 24 de setembro de 2025, mostrou que o número de empresas industriais com 100 ou mais empregados que usam IA passou de 1.619 em 2022 para 4.261 no primeiro semestre de 2024, alta de 163%, e que a fatia dessas empresas foi de 16,9% para 41,9%. O uso cresce com o porte: chega a 57,5% nas empresas com mais de 500 empregados. Na Europa, a ESENER 2024 mostrou que 43% dos estabelecimentos já incluem tecnologias digitais na avaliação de riscos e que intensidade do trabalho, sobrecarga de informação e mistura entre trabalho e vida privada estão entre os riscos ligados à digitalização mais citados.

A preocupação com o lado psicossocial também ganhou corpo em outros órgãos. A OIT publicou, em abril de 2026, um estudo sobre como a IA muda o ambiente psicossocial do trabalho e alertou que os marcos atuais de SST ainda se concentram em perigos físicos. Na Europa, pesquisadores de institutos nacionais de SST reunidos na rede PEROSH revisaram 39 estudos sobre gestão algorítmica e defenderam, em editorial publicado em dezembro de 2025 no Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, que o tema é um desafio emergente de SST. No Brasil, a discussão sobre fatores de riscos psicossociais passa pela NR-1, cujas sanções ligadas a esses fatores estão suspensas por decisão do STF na ADPF 1316, prorrogada em 24 de setembro de 2026 por mais 90 dias pelo relator, ministro André Mendonça.

A revisão do NIOSH se distingue por cobrir, num mesmo mapa, riscos físicos (como lesões por robôs e exoesqueletos), psicossociais (estresse, perda de autonomia, desumanização), sociais (perda de emprego, desigualdade, trabalho precário de quem rotula dados) e cibernéticos (ataques a sistemas industriais, assédio gerado por IA). Para quem faz gestão de riscos, a utilidade prática está em transformar um debate difuso em categorias que podem ser levadas para o inventário de perigos e para a avaliação de riscos de cada atividade em que a IA entra.

Base normativa

Não se aplica diretamente: a revisão é um trabalho científico e não cria obrigação legal em nenhum país. O próprio artigo registra que regulações e tratados vinculantes sobre IA no trabalho são escassos e cita, como orientações voluntárias, o NIST AI Risk Management Framework, dos Estados Unidos, e o Model AI Governance Framework de Singapura, que descreve três formas de envolvimento humano nas decisões da IA: fora do circuito, no circuito e sobre o circuito.

No Brasil, o tema se relaciona com a gestão de fatores de riscos psicossociais no Gerenciamento de Riscos Ocupacionais da NR-1. As sanções ligadas a esses fatores estão suspensas por decisão do STF na ADPF 1316, proposta pela Confederação Nacional dos Estabelecimentos de Ensino (Confenen). Em 24 de setembro de 2026, o relator, ministro André Mendonça, prorrogou por mais 90 dias a suspensão de multas e outras sanções relacionadas a esses fatores; a suspensão havia sido determinada em junho de 2026 e referendada pelo Plenário.

Conteúdo informativo, não substitui orientação técnica ou jurídica. Os riscos descritos na revisão são potenciais, e a contagem de publicações não mede a gravidade de cada um.

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