Este trabalho analisa a demanda por ocupações, em cenários distintos de expansão do setor elétrico brasileiro, modelados segundo o Plano Decenal de Expansão de Energia (PDE 2026). Para tanto, utilizou-se o modelo de equilíbrio geral computável, TERM-BR10, regional (bottom-up), dinâmico- recursivo, para prospectar a demanda pelos diferentes tipos de ocupação a partir de investimentos em três dos cenários descritos no PDE 2026. Como linha de base utilizou-se o Caso 8 e, como cenários alternativos, foram modelados o Caso 1, Caso 4 e Caso 5. A demanda por trabalho no modelo foi adaptada para 15 tipos de ocupações, obtidas a partir dos microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), para o ano de 2011. Em termos gerais, os resultados foram positivos para a economia como um todo, principalmente para o cenário 4, que recebeu maior quantidade de investimentos. Regionalmente, o Nordeste se beneficiou pelo fato de ser o maior receptor dos recursos investidos. Conforme já alertava a literatura, a demanda por trabalho teve maior alta no período de investimentos (2016-2025), em especial no que tange ocupações mais qualificadas. No período de desdobramentos dos investimentos (2026-2035), a variação na demanda por trabalhadores menos qualificados é positiva no meio rural. Percebe-se, a partir dos resultados, que as regiões mais pobres do país tendem a ser beneficiadas, bem como a mão de obra qualificada, ainda que exista demanda por diversos tipos de trabalhadores. Como conclusão, o presente trabalho enfatiza a necessidade de políticas educacionais que preparem o trabalhador para novas funções, minimizando desemprego futuro e a falta de profissionais qualificados.

This paper analyzes the demand for occupations, in different scenarios of the Brazilian electric sector expansion, according to the Brazilian Decennial Energy Plan (PDE 2026). A regional, recursive-dynamic computable general equilibrium model of Brazil, TERM-BR10 was used to prospect the demand for different types of occupation from investments in three scenarios described in the PDE. As baseline, we used PDE Case 8 and as alternative scenarios Case 1, Case 4 and Case 5. For simulation, we extracted occupancy microdata from National Household Sample Survey (PNAD) for 2011, and we adapted to 15 types of occupation. Overall, the results were positive for the economy as a whole, especially for scenario 4, which received the largest amount of investments. Regionally, the Northeast benefited from being the region that received the most investments. There was an increase in demand for various types of occupations. As previously noticed in the literature, labour demand was higher in the period of investments (2016-2025) than in the period of outspread investments (2026-2035). In conclusion, this study emphasizes the need for educational policies that prepare the labour force, minimizing future unemployment and the lack of skilled professionals.