Já falamos aqui do trabalho de 2013 de autoria de Carl Frey e Michael Osborne, da Universidade de Oxford. Ambos analisaram a probabilidade de automação de diversas profissões, concluindo que nada menos que 47% dos empregos atuais possuem alta probabilidade de serem automatizados nas próximas décadas. Mas o que diferencia uma carreira destinada a ser dominada por entidades artificiais - robôs, computadores, ou qualquer outro tipo de dispositivo - de uma carreira relativamente protegida do risco de automação e, portanto, que deve seguir majoritariamente sob a responsabilidade de seres humanos? Quais carreiras estão “imunes” e quais estão “condenadas”? Atualmente, as respostas para essas perguntas não são mais tão simples quanto já foram no passado. Há alguns anos atrás, parecia relativamente seguro dizer que os empregos mais ameaçados eram aqueles associados a tarefas repetitivas e braçais - e de fato, essas posições já vêm sendo automatizadas há algum tempo. Quanto mais previsível e estável for a tarefa, maior a chance de um robô ser capaz de desempenhá-la. Mas há algo novo acontecendo: tarefas que exigem algum tipo de raciocínio lógico já são passíveis de automação. E essa tendência deve aumentar de forma significativa nos próximos anos. Os avanços nas técnicas de inteligência artificial permitem que computadores aprendam a inferir e a extrapolar com base em situações que são apresentadas e ensinadas ao longo do tempo. E o desenvolvimento de técnicas para análise de grandes quantidades de dados (em um campo conhecido popularmente como “Big Data”) alavanca de forma exponencial a capacidade das máquinas para processar informações e gerar recomendações. Os algoritmos - nome dado ao conjunto de instruções seguido por um computador para desempenhar determinada tarefa - tornam-se, assim, mais eficientes e inteligentes, sendo capazes de realizar tarefas antes apenas ao alcance de seres humanos. Agora, vamos adicionar a isso os efeitos da Lei de Moore, criada pelo co-fundador da Intel, Gordon Moore, em 1965. Ele previu que a capacidade de processamento dos computadores iria dobrar a cada dois anos - e de fato isso vem ocorrendo ao longo das últimas cinco décadas. Se esse ritmo irá se manter ou não no futuro é motivo de debate, mas com a criação de novas técnicas no desenvolvimento de circuitos integrados, parece razoável assumir que o mundo seguirá caminhando na direção de processadores mais poderosos e arquiteturas computacionais mais eficientes. Aliando armazenamento de dados cada vez mais barato, algoritmos capazes de digerir quantidades inimagináveis de informações em intervalos de tempo cada vez menores, processadores mais velozes e técnicas de inteligência artificial que garantem flexibilidade e adaptabilidade, os ingredientes necessários para resolver problemas e tarefas tipicamente humanas estão disponíveis. Historicamente, o impacto da automação na produtividade tende a ser positivo. De acordo com um relatório do Instituto Global McKinsey, isso se verificou com a introdução dos motores a vapor durante a Primeira Revolução Industrial (gerando ganhos de 0,3% ao ano entre 1865 e 1910) e com a adoção dos primeiros robôs industriais e do uso em larga escala da informática (ganhos de respectivamente 0,4% e 0,6% entre meados dos anos 90 e 00). De acordo com o estudo realizado pelo Instituto, o crescimento global esperado graças ao impacto da produtividade deve ficar entre 0,8% e 1,4% ao ano nos próximos cinquenta anos.Mas aumento de produtividade não é sinônimo de aumento de empregos. Semana que vem vamos falar das carreiras que já começaram ser modificadas com a chegada desse novo paradigma, bem como as consequências para a economia e o mercado de trabalho. Até lá.
*Investidor em novas tecnologias, é Engenheiro de Computação e Mestre em Inteligência Artificial
