Inteligência artificial e o mercado de trabalho: fim dos empregos?

Entenda como a inteligência artificial irá impactar o mercado de trabalho e descubra as principais projeções para o futuro dos empregos

Pensar a relação da inteligência artificial com o mercado de trabalho é um dos temas mais polêmicos da Transformação Digital. Há quem defenda que o número de postos de trabalho diminuirá e, do outro lado, outros acreditam que aumentará. Por isso, buscamos entender, com cuidado, esses dois pontos de vista.

Desse modo, você poderá tirar sua conclusão e formular uma visão com base no que dizem alguns especialistas sobre o assunto.

Inteligência artificial e o mercado de trabalho: a visão pessimista

Começaremos transmitindo para você a visão de Kai-Fu Lee. Ele é o fundador e CEO da Sinovation Ventures e presidente do Instituto de Inteligência Artificial da mesma organização. Segundo ele afirma, ainda demorará de 15 a 20 anos para que os veículos autônomos assumam o trabalho dos motoristas profissionais nos Estados Unidos, o que pode ser suficiente para quem já está no mercado há algum tempo se aposente.

Essa foi a resposta que ele deu a um motorista do Uber que o questionou a respeito, mas mencionou que se sentiu aliviado por não se tratar de um profissional chinês. Lá, ele não vê mais de 15 anos para que alcancem essa evolução, mas acha mais provável que cheguem a isso ainda antes, em 10 anos.

O caso chinês

Você deve se perguntar como isso seria possível. Afinal, os EUA têm estado à frente da corrida tecnológica em IA e ela é fundamental para os carros autônomos. Mas a China tem tido um avanço espantoso e, por uma série de fatores, parece mais pronta para executar um plano de evolução tecnológica de forma mais consistente.

O país oriental tem um número significativo de bons profissionais na área, muitos, inclusive, com formação nos EUA. Para se ter uma ideia, o número de publicações sobre IA de autoria de chineses dobrou na última década. Recentemente, jovens engenheiros de IA da Face ++, uma startup chinesa de reconhecimento de face, conquistaram o primeiro lugar em três desafios da área, superando equipes do Google, da Microsoft, do Facebook e da Universidade Carnegie Mellon.

Além disso, a China tem muito mais dados do que os EUA e, segundo Lee, isso é um diferencial importante porque a IA é totalmente dependente deles. Ele afirma que um cientista com uma tonelada de dados superará um super profissional com uma quantidade modesta deles.

É possível que você já saiba, mas a China tem o triplo de número de celulares e usuários de internet do que os Estados Unidos, o que a coloca no topo do ranking mundial em quantidade de dados.

Não bastasse isso, os chineses pagam todas as suas contas com seus telefones e compram com eles também. Hoje, eles já saem do trabalho, abrem um aplicativo e fazem um pedido de comida para ser entregue com uma moto elétrica em casa quando chegarem.

Quer outro exemplo? As bicicletas compartilhadas geram 30 terabytes de dados de sensores em suas 50 milhões de viagens pagas por dia. Isso corresponde a 300 vezes mais do que os dados gerados nos EUA.

A estratégia de inovação

Outro ponto é que, da mesma forma que aconteceu com os produtos manufaturados, os chineses superaram a fase de imitar os seus concorrentes estrangeiros. Na época em que as montadoras japonesas eram referência de sistema produtivo para o setor, os chineses estavam apenas copiando o modelo. Atualmente, eles se tornaram os que merecem ser copiados, dada a evolução que alcançaram.

Do mesmo modo, as startups chinesas que, 15 anos atrás, copiavam as estadunidenses, hoje aprenderam com elas e estão inovando. Não pense que isso é um acaso. A estratégia de imitação está prevista na teoria da gestão da inovação.

Ser a empresa pioneira implica em alto investimento em pesquisa e desenvolvimento e, por isso, algumas organizações preferem esperar que outras lancem seus produtos para, com base no desempenho de quem saiu na frente, lançar um produto mais adaptado ao mercado.

A Samsung costuma ser o exemplo mais usado para descrever tal estratégia. Em seu texto, Lee cita outros exemplos dessa superação. Segundo ele, o Weibo é melhor do que o Twitter e o WeChat oferece uma experiência muito melhor do que o Facebook Messenger.

A disputa entre governos

As políticas governamentais também estão acelerando a IA na China. O plano do governo chinês é alcançar os EUA em tecnologia e aplicações de IA até 2020 e se tornar um centro global de inovação até 2030.

Por outro lado, ao menos na visão de Lee, alguns grupos de interesse fazem pressão no governo dos Estados Unidos e podem impor travas a um plano amplo e sistêmico como o chinês. Isso é algo que dificulta uma aplicação mais disciplinada como a que se pode imaginar que ocorra em uma cultura oriental e, no caso especifico da China, menos sujeita a interferências.

Ainda segundo a visão do especialista, esse contexto provoca uma disputa entre esses e outros países, e a rivalidade é um impulso para tecnologias como a IA. Por isso, resultados como o progresso do AlphaGo do Google DeepMind, que venceu os melhores jogadores humanos do jogo de tabuleiro Go, no início de 2016, tende a ser repetido em áreas como a de atendimento ao cliente, telemarketing, linhas de montagem, balcões de recepção, direção de caminhões e outros trabalhos rotineiros.

O resultado da IA

Desse ponto de vista, ao menos metade das nossas tarefas podem ser realizadas com melhor desempenho e a um custo quase zero por IA e por robôs. Lee acredita que essa será a transição mais rápida que a humanidade já experimentou sem que estejamos prontos para ela.

Ele é cético com a ideia de que a nova revolução tecnológica criará novos empregos em maior proporção em comparação aos que eliminará, o que aconteceu com outras tecnologias. Ao menos, afirma que é perigoso concluir isso sem questionar se é mesmo verdade.

Mesmo a perspectiva de que combinemos a IA com o trabalho humano, parece ser o caso para algumas profissões, como médicos e advogados, mas não para a maioria dos empregos que envolvem tarefas rotineiras, que podem facilmente ser superadas pela tecnologia. Desse aspecto, a capacidade de processamento da IA para encontrar padrões, além de analisar contextos que envolvam grande quantidade de dados e variáveis, é infinitamente maior que a humana.

Há também a ideia de que os ganhos gerados por uma tecnologia como a IA poderiam ser distribuídos na forma de uma renda básica para os desempregados. Essa iniciativa é defendida por pessoas como Bill Gates, Elon Musk, Mark Zuckerberg e Stewart Butterfiel (fundador do aplicativo Slack). Mas Lee questiona até que ponto esse tipo de solução não ofende a dignidade das pessoas, que precisam se sentir úteis.

Outra critica do nosso primeiro especialista é a de que a maioria das grandes empresas de IA simplesmente ignoram o problema. Segundo afirma, precisamos identificar tarefas que a IA não poderá fazer e treinar pessoas para fazê-las.

Ele sugere que transformemos a abordagem da educação como a única forma de permitir que o ser humano aproveite o lado bom da IA, pois sem essa proatividade, ao deixar a mudança acontecer naturalmente, acabaremos obtendo o pior da tecnologia.

Inteligência artificial e o mercado de trabalho: a visão otimista

A Gartner aborda o tema de outro ponto de vista. Segundo essa visão, 1,8 milhões de empregos serão eliminados até 2020, mas 2,3 milhões de novas ocupações serão criadas ao mesmo tempo. Mas o que leva a empresa a fazer tal afirmação?

Os analistas da consultoria não negam a visão de Lee de que o impacto será diferente em cada área. Eles também assumem que o setor de manufatura, por exemplo, sofrerá uma drástica diminuição da demanda por mão de obra, mas acreditam que essa queda será superada por outros, como o de educação e saúde.

Segundo diz Svetlana Sicular, vice-presidente de pesquisa da Gartner, “muitas inovações significativas no passado foram associadas a um período de transição de perda temporária de emprego, seguido de recuperação. A transformação empresarial e a inteligência artificial provavelmente seguirão esse caminho”.

Ou seja, parece que o principal argumento em defesa da ideia de que a IA entregará um resultado positivo de nível de emprego se baseia no que aconteceu com outras tecnologias. É uma abordagem que precisa de cuidado, pois o fato de algo ter ocorrido de uma maneira não significa que ele será obrigatoriamente repetido. Então precisamos nos dedicar a entender melhor essa visão.

A confusão entre IA e automação

Um argumento mais plausível parece ser o de que existe diferença entre o impacto da automação e o da IA. Postos de trabalho certamente deixarão de existir em atividades que possam ser automatizadas, mas ao mesmo tempo em que há melhora da produtividade em algumas delas, a inteligência humana complementa a artificial em outras.

Ainda segundo a visão da vice-presidente da Gartner, o objetivo das empresas para que tirem o melhor proveito da tecnologia é o de usá-la para aumentar a capacidade produtiva e a assertividade das pessoas. Segundo as tendências apontadas pela consultoria, até 2022, um em cada 5 trabalhadores com atribuições de atividades rotineiras precisarão da IA.

Na verdade, ela já tem sido aplicada em tarefas que seguem um padrão mais rígido. O próximo passo é assumir atividades menos padronizadas com a incorporação do machine learning. Contudo, segundo a Gartner, em ambos os casos os resultados tendem a serem superiores com a combinação da nossa inteligência com a artificial.

O crescimento do mercado

Nesse sentido, basta que a demanda de mercado cresça para que a produtividade adicional entregue pela IA seja absorvida e, em consequência, o nível de emprego aumente. Algo perfeitamente possível se você considerar que empregos mais qualificados pagam melhores salários, aumentam o consumo e ativam a economia. O difícil é mesmo determinar em qual proporção isso ocorrerá.

Um excelente exemplo para entender isso é citado pela Gartner na mesma publicação. O varejo é um ótimo candidato a substituir humanos no atendimento. A tarefa de passar os produtos pelo leitor de código de barras é altamente mecânica e pode perfeitamente ser cumprida com recursos de RFID. No entanto, a tarefa principal no processo de Transformação Digital é melhorar a experiência de compra e, definitivamente, ela não depende apenas da agilidade dos processos.

Nós adoramos interagir e as máquinas não podem nos substituir nisso. É verdade que elas já estão desenvolvendo inteligência emocional, mas uma coisa é aplicar esse recurso em um atendimento remoto, outra é fazer o mesmo em um contato pessoal.

Além disso, a capacidade da IA em identificar nossas reações por meio do reconhecimento facial, que viabiliza a inteligência emocional das máquinas, também é uma informação que pode ser aproveitada pelos seres humanos de forma especial. Não apenas para entender os outros, mas para compreender a si mesmos e, desse modo, melhorar a forma como reagimos e interagimos.

Segundo as estimativas da Gartner, essa ação conjunta entre humanos e máquinas para melhorar a experiência do cliente e atender suas expectativas, em 2021, agregará US$ 2,9 trilhões em valor de negócios e recuperará 6,2 bilhões de horas de produtividade. É, de fato, um resultado que pode gerar o impacto econômico que amplie o mercado ao ponto de gerar mais vagas de trabalho.

O impacto nos países menos desenvolvidos

Dmitry Matskevich, co-fundador e CEO da Dbrain, tem uma perspectiva interessante sobre a IA. Segundo ele, ao mesmo tempo em que as máquinas são ótimas para processar problemas matemáticos complexos, organizar e executar milhares de tarefas, elas não se igualam ao ser humano no que se refere à empatia, a formação de conexões humanas e a nossa capacidade de reagir rapidamente em situações desconhecidas.

Por isso, professores, enfermeiros e profissionais de saúde são apenas alguns exemplos de profissões que estão a salvo. Nessas áreas, a tecnologia apoiará os esforços humanos em vez de substituí-los. Ela pode cuidar de tarefas mecânicas, como monitorar os sinais vitais de um paciente, deixando a equipe humana livre para atender a necessidades emotivas e de atenção.

Além disso, ele reafirma a ideia de que o aumento do número de máquinas e os dispositivos de IA aumentará a necessidade de trabalhos paralelos ou complementares. Os softwares robôs ainda não podem cuidar de si mesmos. Eles precisam de intervenção humana em intervalos regulares para mantê-los funcionando sem problemas.

Isso significa que haverá uma demanda por pessoas em todas as etapas da jornada da IA. Do desenvolvimento e teste, passando pelo suporte, manutenção e programação. Há a perspectiva de que, de todos os novos empregos criados, apenas um terço será preenchido por máquinas. Os dois terços restantes serão realizados por pessoas.

Em um estudo recente realizado com 1.000 empresas, a implementação da IA criou oportunidades de emprego em 80% dos casos. Mas o mais interessante da visão do CEO é relacionada à demanda por pequenas tarefas geradas pela IA, como observar e analisar dados e imagens. Como essas atividades costumam ser feitas online e terceirizadas, há um mercado crescente nos países em desenvolvimento para executá-las.

Essa opção já é preferida faz algum tempo em algumas atividades porque proporciona ganhos mais elevados para o padrão econômico de países como a Índia e o Brasil, e um custo baixo para as economias desenvolvidas. Desse ponto de vista, se formos capazes de aproveitar essa oportunidade, podemos estar diante da possibilidade de criar plataformas e negócios que atendam essas demandas.

As novas habilidades exigidas pela IA

Alguns executivos do Google, IBM e Salesforce foram questionados sobre as implicações sociais mais amplas de suas tecnologias durante uma sessão de painel da Mobile World Congress. Todos defendem que haverá criação de emprego, mas mencionam que será preciso preparar as pessoas para que executem atividades que ainda não existem.

Por isso, a questão a ser discutida envolve muito mais a forma de financiamento para programas de capacitação em massa e melhoria das qualificações necessárias para quem for substituído. Algo para o qual não ofereceram uma resposta conclusiva.

John Carney, vice-presidente sênior de telecomunicações e indústria de mídia da Salesforce, também manifestou sua preocupação com o risco de decisões automatizadas problemáticas. Segundo ele, pode haver preconceitos registrados nos conjuntos de dados analisados pela IA que podem levar a conclusões erradas. Por isso, precisaremos de intervenção humana especializada.

Profissionais multidisciplinares 

Estamos falando de desenvolver capacidades multidisciplinares que permitam aos novos profissionais uma presença mais criativa e dinâmica, apoiada pela inteligência artificial. É importante observar que, nesse caso, não se trata propriamente de desenvolver capacidades técnicas como sempre fizemos. Essas habilidades podem ser aprendidas pelas maquinas, mas de novas competências comportamentais, criativas e emocionais.

Além disso, todos os profissionais precisarão utilizar dados e desenvolver capacidade analítica complementar a inteligência artificial. Análises subjetivas e contextuais, mesmo que cheguem ao domínio da IA, ainda precisarão do monitoramento humano. Contudo muitos de nós não temos essa capacidade muito desenvolvida.

A questão é que essa não é uma limitação cognitiva ou física, mas resultado do foco em desenvolver outras habilidades de utilidade mais prática. Esse desenvolvimento tem relação direta com a atividade que executamos. Se um profissional passou 10 ou 15 anos colando objetos em uma linha de produção, é improvável que outra pessoa seja tão bom quanto ele nisso.

Do mesmo modo, não temos como esperar que ele tenha capacidades plenamente desenvolvidas para ajudar um software de IA a decidir sobre questões que não estiveram presentes na sua atuação profissional.

Também é o caso de alguém que trabalhe no setor financeiro emitindo notas fiscais, por exemplo. Essa pessoa tem grandes chances de perder seu emprego, mas não temos como ter certeza de que ela poderá ajudar uma inteligência artificial nas análises financeiras mais complexas e abrangentes.

Nesse caso, há necessidade de capacitação nos processos do setor financeiro e, ao mesmo tempo, em relação às mesmas habilidades comportamentais necessárias ao profissional de manufatura — inclusive o do exemplo anterior.

Dito isso, é razoável considerar que essa não é uma tarefa fácil para os profissionais de treinamento. Não estamos falando apenas de ensinar as melhores práticas para executar uma tarefa, mas de propiciar uma revolução na visão e atuação de vários profissionais acostumados a responder a um padrão que deixará de ser útil.

Além disso, em grande parte dos casos, essa mudança incluirá a incorporação da lógica presente na Transformação Digital que, essencialmente, implica na valorização da experiência de compra, do consumidor e de suas necessidades.

Em outras palavras, a lógica que nos serviu em todos esses anos depois da Revolução Industrial, na qual os trabalhadores foram separados em especialidades e aprenderam a executar tarefas bastante especificas, precisará dar lugar a profissionais multitarefas. Quem souber desenvolver as melhores metodologias capazes de ensinar esse novo comportamento, terá criado uma grande oportunidade para si.

Inteligência artificial e o mercado de trabalho: nossa proposta de reflexão

Agora que conhecemos dois pontos de vista diferentes, podemos lhe propor uma reflexão interessante. A forma que usamos nossa inteligência é, normalmente, baseada em concepções que fazemos a respeito da realidade. No caso das teorias econômicas que servem de base para a análise desta postagem, existem duas correntes distintas que regem os dois posicionamentos.

Os protagonistas delas são os economistas Keynes e Hayek e, dependendo da linha seguida por cada analista, é natural que uns tendam a defender o emprego e outros privilegiem a prosperidade econômica, por exemplo. Por mais isentos que sejam, sempre haverá uma influência das crenças que cada um carrega nas suas análises.

Desse ponto de vista, a inteligência humana tem limitações de sua capacidade de analisar fatos, dados e outras informações objetivas. Existem teorias bastante elaboradas que analisam isso faz muito tempo. Elas são estudadas por filósofos, cientistas e sociólogos e, de um modo geral, reconhecem que nossa racionalidade tem um limite naturalmente imposto pelo mecanismo pelo qual geramos nossas crenças, preconceitos e outros fatores.

Não é meu objetivo entrar em detalhes sobre isso. Contudo, considerando essa nossa limitação, é possível imaginar a contribuição que a inteligência artificial, combinada com a humana, pode dar em nos ajudar a superar esse limite; elevar nossa racionalidade a outro patamar, ao mesmo tempo em que usamos nossa humanidade para evitar que a frieza de raciocínio desumanize nossas relações e decisões.

Esse é um tema o qual temos nos dedicado aqui no TD, e continuaremos a buscar cada vez mais formas de abordá-lo e entendê-lo. Confira agora outros materiais que podem auxiliar você nesta jornada para o futuro do mercado de trabalho:

Continue aprendendo

• Pesquisa “O Futuro do Trabalho”
• O futuro do mercado de trabalho: projeções para a próxima década
• Seu lugar no futuro do trabalho: guia completo sobre Soft Skills

Gerente de Operações no Portal Transformação Digital

Eduardo Wolkan é bacharel em Administração pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), com ênfase em marketing e comportamento do consumidor. Entusiasta do meio digital e fascinado pela internet, fez do hobby sua profissão e hoje atua com projetos de transformação digital nas áreas de marketing e vendas.