Inteligência artificial e juventudes: trabalho, empreendedorismo e formação em tempos de incerteza

Objetivo

Analisar as possíveis repercussões da expansão da inteligência artificial sobre as trajetórias profissionais das juventudes, especialmente dos jovens universitários, articulando evidências recentes sobre emprego, produtividade e transformação do trabalho às mudanças observadas nas juventudes brasileiras entre 2003 e 2024. O artigo problematiza, em particular, o empreendedorismo — inclusive aquele realizado por meio de celulares, redes sociais e plataformas digitais — como uma das principais respostas oferecidas aos jovens diante da crescente incerteza profissional e discute o papel da formação universitária em Administração nesse contexto.

Resumo

A rápida difusão da inteligência artificial generativa introduz um paradoxo no debate sobre o futuro do trabalho: as mesmas tecnologias capazes de ampliar extraordinariamente a produtividade podem reduzir a necessidade de trabalho humano em determinadas atividades, deslocar ocupações e dificultar a entrada de jovens no mercado profissional. Esse processo encontra as juventudes brasileiras em um contexto anterior de crescente incerteza das trajetórias, precarização do trabalho e enfraquecimento da relação linear entre escolarização, emprego e autonomia. Ao mesmo tempo, o empreendedorismo vem sendo apresentado, especialmente nos cursos de Administração, como resposta privilegiada à instabilidade profissional. Entre os jovens, essa alternativa assume novas formas: o celular, as redes sociais, as plataformas e, mais recentemente, a IA tornam-se instrumentos de trabalho, produção, comercialização e construção de audiência. O fenômeno é ambivalente: amplia capacidades produtivas e oportunidades de iniciativa, mas também pode individualizar riscos, ampliar a dependência de plataformas e obscurecer questões estruturais relacionadas à distribuição da riqueza e à propriedade dos meios tecnológicos. Argumenta-se que a universidade não deveria limitar-se a preparar jovens para se adaptarem às transformações do mercado, mas desenvolver sua capacidade de compreender criticamente e participar da construção das novas relações entre tecnologia, organizações e sociedade.

1. Introdução: uma geração diante de uma transformação em curso

O avanço recente da inteligência artificial generativa tornou concretas questões que, poucos anos atrás, pareciam pertencer predominantemente à ficção científica ou a exercícios prospectivos de longo prazo. Sistemas capazes de produzir textos, imagens, vídeos, programas de computador, análises financeiras, pesquisas, traduções e relatórios passaram rapidamente a integrar atividades cotidianas de empresas, universidades, governos e indivíduos.

Um estudo prospectivo recentemente divulgado pela Anthropic oferece uma boa oportunidade para refletir sobre as consequências econômicas e sociais dessa transformação. A empresa construiu diferentes cenários para a economia norte-americana até 2030, deixando claro que não se trata de previsões. No cenário extremo, em que a IA se tornaria mais produtiva que seres humanos na maior parte das tarefas cognitivas e fosse rapidamente adotada, o crescimento econômico poderia atingir níveis historicamente extraordinários. Ao mesmo tempo, ocorreria forte deslocamento de trabalhadores do conhecimento e uma transferência relativa da renda do trabalho para o capital (1).

A questão mais importante talvez não seja, portanto, se a inteligência artificial produzirá crescimento econômico, mas quem se apropriará dos ganhos de produtividade que ela tornar possíveis.

Há ainda uma razão adicional para que professores universitários prestem atenção ao problema. Pesquisa anterior da própria Anthropic encontrou um sinal ainda preliminar, mas relevante, entre trabalhadores de 22 a 25 anos: nas ocupações de maior exposição observada à IA, a taxa de obtenção de novos empregos teria diminuído aproximadamente 14% em relação a 2022. Os próprios pesquisadores enfatizam que a evidência é apenas limítrofe em termos de significância estatística e admite explicações alternativas (2).

A Organização Internacional do Trabalho (OIT), por sua vez, conclui que, até o momento, o deslocamento de empregos em larga escala permanece limitado. Entretanto, identifica entre os riscos emergentes justamente a erosão das oportunidades para trabalhadores jovens, além do crescimento das desigualdades e das mudanças na organização e na qualidade do trabalho (3).

O problema adquire especial relevância quando observado por professores que trabalham diariamente com universitários de aproximadamente 20 a 24 anos. Esses jovens não são espectadores de uma transformação futura. São integrantes da geração que ingressará no mercado profissional exatamente durante o período em que essas mudanças poderão acelerar.

Este artigo procura compreender essa transformação relacionando-a a processos anteriores. Inicialmente, examina o paradoxo entre produtividade, crescimento e trabalho. Em seguida, recupera pesquisas sobre as juventudes brasileiras entre 2003 e 2024, destacando a crescente incerteza de suas trajetórias. Analisa depois a possibilidade de que a IA afete particularmente as portas de entrada profissional dos jovens. Na sequência, discute o empreendedorismo como resposta à incerteza, examinando especialmente o empreendedorismo realizado por meio de celulares, redes sociais e plataformas digitais. Problematiza essa resposta como política cognitiva e amplia a discussão para a diversidade das formas organizacionais. Finalmente, examina as implicações dessas transformações para a universidade e, particularmente, para a formação em Administração.

2. Inteligência artificial, produtividade e trabalho: crescimento para quem?

Grande parte da narrativa contemporânea sobre inteligência artificial concentra-se nos extraordinários ganhos de produtividade que poderão ser obtidos por empresas e economias nacionais. Essa possibilidade não deve ser desprezada. A IA pode reduzir custos, ampliar a capacidade de pequenas organizações, acelerar pesquisas científicas, democratizar determinados conhecimentos e permitir que indivíduos realizem tarefas que anteriormente exigiam equipes especializadas.

Entretanto, produtividade não deve ser confundida automaticamente com bem-estar social. Os cenários elaborados pela Anthropic tornam particularmente visível esse problema. Nos cenários de transformação mais intensa, a economia cresce, mas a participação relativa do trabalho na renda diminui enquanto aumenta a parcela destinada ao capital. No cenário extremo, a participação do trabalho cairia para cerca de 45% e a do capital ultrapassaria 54% (1).

Surge um paradoxo: uma sociedade pode tornar-se extraordinariamente mais produtiva e, simultaneamente, distribuir de maneira cada vez mais desigual os resultados dessa produtividade. A questão remete a um problema muito anterior à inteligência artificial. Marx mostrou que o desenvolvimento das forças produtivas não pode ser compreendido separadamente das relações sociais pelas quais a produção é organizada e apropriada (4). Keynes, ao refletir sobre as “possibilidades econômicas para nossos netos”, imaginou que o progresso tecnológico poderia reduzir drasticamente o tempo de trabalho necessário à satisfação das necessidades humanas (5). Polanyi, por sua vez, mostrou os riscos de submeter trabalho, natureza e dinheiro à ficção de que seriam mercadorias comuns (6).

A IA recoloca essas questões em condições tecnológicas novas. Se uma empresa puder produzir duas vezes mais empregando metade das pessoas, teremos aumentado a produtividade. Mas isso não nos informa como os benefícios serão distribuídos.

Consequentemente, a pergunta relevante deixa de ser apenas “quanto a IA fará a economia crescer?” e passa a incluir outra: “quem será beneficiado pelo crescimento produzido com menor necessidade de trabalho humano?”

3. Juventudes brasileiras: da promessa de inclusão à incerteza das trajetórias

A inteligência artificial não encontra as juventudes brasileiras em uma situação social estável. Incide sobre trajetórias que já vinham sofrendo transformações significativas. Comparações entre pesquisas realizadas com jovens brasileiros em 2003 e 2024 mostram uma mudança importante. Embora educação, trabalho e autonomia permaneçam valores relevantes, enfraqueceu-se a expectativa de uma trajetória relativamente linear entre escolarização, inserção profissional e independência. Em seu lugar aparecem percursos mais descontínuos, nos quais estudo, emprego temporário, desemprego, retorno à família, novas qualificações e diferentes formas de geração de renda podem alternar-se ao longo da juventude (7).

A própria noção de juventude deve ser utilizada no plural. Condições de classe, gênero, raça, território, escolarização, redes familiares e acesso à tecnologia produzem possibilidades muito diferentes de ingresso na vida adulta.

A OIT informa que o desemprego mundial entre jovens de 15 a 24 anos chegou a 12,4% em 2025, correspondendo a aproximadamente 67 milhões de jovens desempregados. Seu relatório de 2026 destaca, entre os fatores que dificultam as trajetórias juvenis, crescimento econômico insuficiente, dificuldades de criação de empregos e transformações tecnológicas (8).

Nesse contexto, a IA deve ser compreendida menos como causa isolada da insegurança juvenil e mais como uma transformação que interage com desigualdades e incertezas preexistentes, podendo reforçá-las, modificá-las ou eventualmente abrir novas possibilidades.

Essa compreensão evita o determinismo tecnológico. Não é a IA isoladamente que determinará as trajetórias juvenis. Seus efeitos dependerão de organizações, instituições educacionais, mercados, políticas públicas, legislação, relações familiares e das próprias formas pelas quais os jovens se apropriarão da tecnologia.

4. O problema da porta de entrada: como adquirir experiência se a IA realiza o trabalho dos iniciantes?

Uma das consequências menos discutidas da IA pode não ser a demissão imediata de trabalhadores experientes, mas a redução da contratação daqueles que procuram ingressar nas profissões. Esse problema merece especial atenção das universidades.

Muitas atividades tradicionalmente destinadas a estagiários e profissionais iniciantes apresentam justamente características favoráveis à automação ou à realização cooperativa com IA: elaboração preliminar de relatórios, pesquisas de mercado, preparação de apresentações, organização de planilhas, programação básica, tradução, produção de textos, atendimento, análise documental e sistematização de informações.

A OIT estima que aproximadamente um em cada quatro trabalhadores no mundo se encontra em ocupação com algum grau de exposição à IA generativa. Sua conclusão predominante continua sendo a transformação das ocupações, e não simplesmente sua eliminação, pois a maior parte delas mantém necessidade de participação humana (9).

Entretanto, a distribuição dos efeitos pode ser desigual entre gerações. Surge então um paradoxo da experiência. Para ocupar posições profissionais complexas, o jovem precisa adquirir experiência. Mas algumas das tarefas pelas quais tradicionalmente adquiria essa experiência são precisamente aquelas que as organizações podem começar a delegar à inteligência artificial.

A pergunta deixa de ser somente “quantos empregos serão eliminados?” e passa a ser também: quais caminhos de aprendizagem profissional poderão ser interrompidos?

Para um estudante universitário de 20 a 24 anos, essa questão não diz respeito a 2040 ou 2050. Diz respeito aos próximos estágios, processos seletivos e primeiros empregos.

5. “Então empreenda”: o empreendedorismo como resposta à incerteza

Nos cursos de Administração, uma das respostas mais frequentes às transformações do emprego é o empreendedorismo. Há boas razões para valorizá-lo. Iniciativa, criatividade, capacidade de identificar problemas, organizar recursos e produzir soluções são competências relevantes. A inteligência artificial pode inclusive reduzir barreiras à criação de pequenos empreendimentos. Uma pessoa ou uma equipe reduzida pode hoje executar atividades que anteriormente exigiriam uma estrutura organizacional muito maior.

O problema aparece quando o empreendedorismo deixa de constituir uma possibilidade entre várias e passa a funcionar como resposta universal à insegurança do trabalho.

Dizer a uma geração que encontra dificuldades crescentes de inserção profissional que “deve empreender” pode significar coisas profundamente diferentes. Há o empreendedorismo inovador, que identifica oportunidades e cria efetivamente novas organizações. Há o empreendedorismo por necessidade, quando uma pessoa procura alguma fonte de renda diante da ausência de emprego. Há ainda situações classificadas formalmente como empreendedorismo que podem esconder relações de dependência econômica, pejotização ou transferência dos riscos empresariais para o trabalhador.

A IA amplia simultaneamente oportunidades e contradições. Um jovem pode utilizá-la para criar um empreendimento com baixo investimento inicial. Mas pode também ser levado a empreender justamente porque as organizações deixaram de oferecer os empregos pelos quais anteriormente ingressaria no mercado.

Por isso, a pergunta “como estimular o empreendedorismo?” precisa ser acompanhada de outra: “que formas de autonomia e que formas de dependência estão sendo produzidas sob esse nome?”

6. O empreendedorismo no bolso: celular, redes sociais, plataformas e IA

Para parte das juventudes, empreender já não significa necessariamente abrir uma empresa, alugar uma sala comercial ou adquirir máquinas. O principal instrumento de trabalho pode caber no bolso.

Com um celular, jovens vendem produtos, produzem vídeos, administram perfis, divulgam serviços, trabalham como afiliados, atendem clientes, editam imagens, realizam pagamentos e constroem audiências. Com a incorporação da inteligência artificial, o mesmo aparelho passa a oferecer recursos de redação, tradução, design, edição audiovisual, pesquisa, planejamento e atendimento automatizado.

Essa transformação não deve ser interpretada apenas como precarização. Há nela uma efetiva democratização de capacidades produtivas. Pessoas com pouco capital podem acessar recursos tecnológicos que há poucos anos estavam disponíveis predominantemente para organizações maiores.

Entretanto, surge uma distinção importante: o jovem possui o celular, mas não possui necessariamente a infraestrutura da qual seu trabalho depende.

As redes sociais, mecanismos de busca, algoritmos de recomendação, sistemas publicitários, serviços de computação em nuvem e modelos de inteligência artificial pertencem majoritariamente a grandes organizações privadas. O pequeno empreendedor digital pode possuir seu instrumento imediato de trabalho enquanto permanece profundamente dependente dos meios de distribuição e circulação. Configura-se, assim, uma espécie de autonomia dependente.

A contradição torna-se ainda mais evidente quando a própria pessoa passa a integrar aquilo que comercializa. No chamado empreendedorismo de influência, imagem, opiniões, cotidiano, estilo de vida e relações pessoais podem transformar-se em conteúdo. As fronteiras entre trabalho e lazer, produção e consumo, espaço profissional e vida privada tornam-se progressivamente porosas.

Há também uma transformação econômica importante. Se a IA permitir que milhões de pessoas produzam quantidades crescentes de textos, imagens e vídeos, a capacidade de produção deixa progressivamente de constituir o principal recurso escasso. O recurso disputado passa a ser a atenção.

E a atenção é organizada em grande medida pelas plataformas. Temos então outro paradoxo:

a inteligência artificial pode descentralizar radicalmente a produção enquanto as plataformas concentram o poder de distribuição.

Pesquisas da OIT sobre trabalhadores de plataformas digitais na América Latina e no Caribe ajudam a evitar interpretações excessivamente otimistas. Levantamento com 1.153 trabalhadores mostrou forte presença de informalidade, insegurança financeira e insuficiência de proteção social; 52% utilizavam as plataformas como fonte complementar de renda e, entre os trabalhadores exclusivamente dependentes delas, havia situações de rendimento próximas ao salário mínimo (10).

O celular pode, portanto, ser simultaneamente instrumento de autonomia e interface de novas dependências.

7. Empreendedorismo e IA como política cognitiva

Há outra dimensão do fenômeno que não é estritamente econômica. Quando desemprego, precariedade ou dificuldade de inserção profissional são representados predominantemente como desafios individuais, ocorre uma transformação cognitiva do problema.

Uma sequência discursiva tornou-se familiar: não há emprego → aumente sua empregabilidade → qualifique-se → empreenda → reinvente-se → aprenda IA.

Cada recomendação pode possuir validade em situações concretas. O problema surge quando a sequência desloca sistematicamente para o indivíduo a responsabilidade por transformações que também possuem causas estruturais.

O jovem desempregado pode passar a ser representado como alguém que não se qualificou suficientemente. O trabalhador precarizado, como alguém que ainda não aprendeu a empreender. E aquele cuja profissão foi transformada pela inteligência artificial, como alguém que não soube adaptar-se à tecnologia.

A teoria das representações sociais de Serge Moscovici permite compreender como fenômenos novos são incorporados ao universo cotidiano por meio de processos coletivos de construção de sentido (11). Bourdieu, por outra via, permite perceber que capacidades individuais são distribuídas de forma desigual porque dependem também de capitais econômicos, culturais e sociais acumulados (12).

Pode-se falar, nesse sentido, em uma política cognitiva do empreendedorismo e da adaptação: uma maneira de representar problemas coletivos predominantemente por meio de categorias de responsabilidade individual. Não se trata de negar a iniciativa individual. Trata-se de religá-la às condições sociais que ampliam ou restringem suas possibilidades.

8. Para além do empreendedorismo: IA e sociodiversidade organizacional

Uma consequência importante dessa reflexão para a Administração consiste em ampliar a própria concepção de organização. A pergunta predominante — “como formar empreendedores?” — poderia ser complementada por outra: que formas de organização queremos criar em uma sociedade profundamente transformada pela inteligência artificial?

Guerreiro Ramos criticou a redução da vida social à lógica do mercado e propôs uma teoria da delimitação dos sistemas sociais capaz de reconhecer diferentes formas organizacionais e diferentes critérios de racionalidade (13).

Essa perspectiva torna-se surpreendentemente atual diante da IA. Os ganhos tecnológicos não precisam fortalecer exclusivamente empresas convencionais ou startups destinadas à rápida expansão mercantil. Podem ampliar também capacidades de cooperativas, associações, organizações comunitárias, empreendimentos socioambientais, redes colaborativas, universidades e organizações públicas.

Podemos aproximar essa questão da ideia de sociodiversidade. Assim como a biodiversidade expressa a variedade de formas de vida indispensáveis à resiliência dos ecossistemas, a sociodiversidade pode ser compreendida como diversidade de formas organizacionais, temporalidades, espaços sociais e critérios de valor.

A IA pode contribuir tanto para a concentração organizacional quanto para essa diversificação. Novamente, a tecnologia é ambivalente.

9. Universidade e Administração: adaptação ou reflexividade?

Essas transformações colocam a universidade diante de um desafio pedagógico imediato. Não parece suficiente dizer aos estudantes que precisam aprender a utilizar inteligência artificial porque o mercado exigirá essa competência. Evidentemente, conhecer essas ferramentas será importante. Entretanto, uma educação universitária não pode reduzir-se ao treinamento para adaptação às tecnologias predominantes.

É necessário aprender o que delegar à IA, o que realizar cooperativamente com ela e o que não deveria ser delegado.

Há ainda um problema especificamente educacional. Se um estudante delega à inteligência artificial uma atividade antes de aprender a realizá-la, como adquirirá conhecimento suficiente para avaliar criticamente aquilo que a própria IA produziu?

Temos aqui um paradoxo da aprendizagem. Uma IA pode elaborar uma análise financeira, escrever um texto, produzir um diagnóstico organizacional ou interpretar dados. Mas reconhecer erros, pressupostos inadequados, simplificações e consequências éticas exige conhecimento.

Por isso, a utilização da IA na educação deveria ser associada à metacognição e à reflexividade. Em vez de perguntar somente “qual resposta a IA produziu?”, seria necessário perguntar: o que eu sabia antes? O que deleguei? Por que aceitei ou rejeitei a resposta? Que conhecimento precisei mobilizar para avaliá-la? O que aprendi no processo?

Morin oferece uma contribuição particularmente importante nesse ponto ao defender um conhecimento capaz de contextualizar, religar e reconhecer incertezas, contradições e retroações (14). A formação universitária necessária diante da IA talvez seja justamente o oposto de uma educação baseada na acumulação mecânica de informações — atividade na qual máquinas se tornam progressivamente mais eficientes.

10. Da adaptação individual à responsabilidade coletiva

Ao final, porém, é necessário inverter a própria pergunta pedagógica. Depois de perguntar “como os jovens devem preparar-se para a inteligência artificial?”, deveríamos perguntar: é razoável responsabilizar individualmente os jovens por sua adaptação a uma transformação tecnológica que eles não decidiram e cujas estruturas econômicas não controlam?

Essa inversão recoloca a dimensão política. Se os ganhos de produtividade forem extraordinários, diferentes possibilidades tornam-se socialmente discutíveis: redução da jornada de trabalho, proteção das transições profissionais, políticas de primeiro emprego, formação continuada, novas formas de proteção social, tributação de rendimentos extraordinários, democratização do acesso às tecnologias e apoio a formas organizacionais alternativas.

O relatório global da OIT sobre juventude de 2026 aponta justamente para uma abordagem centrada nas pessoas: governança da IA, combinação de competências técnicas, sociais e cognitivas, aprendizagem ao longo da vida, modernização dos serviços de emprego e expansão da proteção social para diferentes formas de trabalho (8).

O problema, portanto, não pode ser reduzido à capacidade individual de adaptação. Indivíduos, organizações e sociedade constituem um circuito de relações. Decisões organizacionais alteram mercados de trabalho; transformações do trabalho modificam trajetórias familiares e educacionais; mudanças sociais produzem pressões políticas e regulatórias; políticas públicas, por sua vez, alteram as formas pelas quais as organizações incorporam tecnologias. A abordagem complexa procura compreender precisamente essas relações e retroações.

Considerações finais: que futuro estamos ensinando?

A inteligência artificial não chega a uma sociedade sem história. Encontra desigualdades, instituições, relações de propriedade, mercados de trabalho, sistemas educacionais e trajetórias juvenis constituídos anteriormente.

No Brasil, encontra juventudes que já experimentavam crescente incerteza na transição entre educação, trabalho e autonomia. A possibilidade de que algumas das atividades profissionais de entrada sejam particularmente suscetíveis à automação acrescenta uma nova dimensão ao problema.

Diante dessa incerteza, o empreendedorismo apresenta possibilidades reais. A combinação entre celular, redes sociais, plataformas e inteligência artificial reduz barreiras tecnológicas e permite que indivíduos e pequenos grupos desenvolvam capacidades produtivas anteriormente acessíveis apenas a organizações maiores.

Entretanto, autonomia e dependência podem coexistir. O jovem possui o celular, mas não controla necessariamente a plataforma; produz conteúdo, mas não controla os algoritmos que distribuem atenção; utiliza IA para multiplicar sua produtividade, mas compete com milhões de pessoas dotadas das mesmas ferramentas.

Por isso, transformar o empreendedorismo em resposta universal à incerteza pode ocultar uma questão anterior: como serão socialmente distribuídos os ganhos extraordinários de produtividade proporcionados pela inteligência artificial?

Talvez este seja o ponto em que o debate sobre juventude, IA e empreendedorismo ultrapasse definitivamente o campo da empregabilidade.

A questão não é simplesmente preparar jovens para ocuparem os empregos que restarem, nem convencê-los de que todos deverão tornar-se empreendedores. É necessário discutir que trabalhos, organizações e formas de vida queremos tornar possíveis.

Para os cursos de Administração, isso implica ampliar sua própria missão. Administrar não significa apenas aumentar a eficiência das organizações existentes ou formar indivíduos capazes de competir em mercados cada vez mais tecnológicos. Significa também compreender criticamente como organizações, tecnologias, mercados, Estado e sociedade civil participam da produção das condições da vida coletiva.

Nesse sentido, a pergunta dirigida aos estudantes não deveria ser apenas: “O que a inteligência artificial fará com o futuro profissional de vocês?”

Deveria ser também: “Que futuro vocês desejam construir com a inteligência artificial?”

O desafio da universidade não consiste apenas em preparar os jovens para o futuro do trabalho. Consiste em prepará-los para compreender, avaliar e participar da construção desse futuro.

Referências

(1) ANTHROPIC. Scenarios for our Economic Future. Anthropic Economic Index, 2026.

(2) ANTHROPIC. Labor market impacts of AI: a new measure and early evidence. 2026.

(3) MEROLA, Rossana et al. The impact of GenAI on jobs, productivity and work organization: a review of the empirical evidence. Geneva: International Labour Organization, 2026.

(4) MARX, Karl. O capital: crítica da economia política. Livro I. São Paulo: Boitempo, 2013.

(5) KEYNES, John Maynard. Economic possibilities for our grandchildren. In: KEYNES, J. M. Essays in Persuasion. London: Macmillan, 1931.

(6) POLANYI, Karl. A grande transformação: as origens de nossa época. Rio de Janeiro: Campus, 2000.

(7) BOEIRA, Sérgio Luís. Da promessa de inclusão à incerteza das trajetórias: juventudes brasileiras entre 2003 e 2024. 2026. Web Sérgio Luís Boeira, 2026. Disponível em: https://www.websergioluisboeira.com/post/da-promessa-de-inclusão-à-incerteza-das-trajetórias-juventudes-brasileiras-entre-2003-e-2024. Acesso em: 11 set. 2026.

(8) INTERNATIONAL LABOUR ORGANIZATION. Global Employment Trends for Youth 2026: Back to the Future. Geneva: ILO, 2026.

(9) GMYREK, Paweł et al. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. Geneva: International Labour Organization, 2025.

(10) INTERNATIONAL LABOUR ORGANIZATION. Survey on workers on web-based digital platforms: Latin America and the Caribbean. Geneva: ILO, 2025.

(11) MOSCOVICI, Serge. Representações sociais: investigações em psicologia social. Petrópolis: Vozes, 2003.

(12) BOURDIEU, Pierre. The forms of capital. In: RICHARDSON, J. (ed.). Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education. New York: Greenwood, 1986.

(13) GUERREIRO RAMOS, Alberto. A nova ciência das organizações: uma reconceituação da riqueza das nações. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, 1981.

(14) MORIN, Edgar. A cabeça bem-feita: repensar a reforma, reformar o pensamento. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2000.

P.S.: Usei a IA GPT 5-6 Sol na busca e organização das informações, e na elaboração da ilustração para o texto, que foi concebido, editado e revisado por mim.