A questão sobre a perda de empregos diante das possibilidades com a inteligência artificial, e uma possível revolução no mercado de trabalho tem sido um tema de intenso debate. Projeções e estatísticas alarmantes sugerem um futuro onde robôs e algoritmos poderiam assumir uma parcela significativa dos empregos atualmente ocupados por seres humanos. No entanto, um estudo recente do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (MIT CSAIL – Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) traz uma nova perspectiva, sugerindo que a realidade pode ser menos dramática e do que o previsto.
Vários relatórios, de instituições respeitadas como Goldman Sachs e McKinsey, apontam para uma automatização em massa, com previsões de que até 80% dos empregos possam ser afetados pela IA. Essas estimativas criam uma imagem onde a IA, impulsionada por modelos como o GPT-4, poderia assumir quase metade de todas as tarefas de trabalho até 2055. No entanto, o estudo do MIT oferece uma análise mais detalhada, movendo-se além de comparações baseadas em tarefas e avaliando a viabilidade econômica e a probabilidade de as empresas substituírem trabalhadores por tecnologia de IA.
Contrariamente ao que muitos podem esperar, os pesquisadores do MIT descobriram que a maioria dos empregos previamente identificados como em risco de deslocamento pela IA não são, de fato, economicamente vantajosos para serem automatizados – pelo menos no momento atual. Neil Thompson, cientista pesquisador do MIT CSAIL e coautor do estudo, aponta que a interrupção causada pela IA pode ocorrer de forma mais lenta e menos dramática do que alguns comentaristas sugerem.
Focando em tarefas que requerem análise visual, o estudo examinou trabalhos que envolvem, por exemplo, inspecionar produtos para garantir a qualidade no final de uma linha de produção. Embora esta abordagem limite o escopo do estudo, pois não considera o potencial impacto de modelos geradores de texto e imagem, como o ChatGPT e o Midjourney, ela oferece insights valiosos sobre o custo-benefício da implementação de sistemas de IA em contextos específicos.
Os pesquisadores utilizaram um método que envolveu pesquisar trabalhadores para entender o que um sistema de IA precisaria realizar para substituir completamente seus empregos. Eles modelaram o custo de construção de um sistema de IA capaz de realizar todas essas tarefas, além de modelar se as empresas – especificamente empresas não agrícolas baseadas nos EUA – estariam dispostas a pagar tanto os custos iniciais quanto os operacionais para tal sistema.
Um exemplo ilustrativo usado no estudo é o de um padeiro, que passa cerca de 6% do seu tempo verificando a qualidade dos alimentos. A automatização dessa tarefa por meio de IA poderia gerar uma economia significativa para uma padaria, mas a implementação de um sistema básico com inteligência artificial para essa tarefa teria um custo de implementação e manutenção que, na realidade, poderia não justificar a economia pretendida.
Funções que envolvem uma necessidade de visão computacional foram analisadas e o estudo revelou que apenas 23% dos salários pagos para realizar tarefas de visão, fundamentais para identificar, processar e interpretar informações visuais, seriam economicamente atraentes para automatizar com IA. Isso sugere que, em muitos casos, os seres humanos ainda são a escolha econômica mais vantajosa.
Outro dado relevante é que apenas 8% de 36% não-agrícolas dos EUA que tem pelo menos uma tarefa de trabalho que poderia ser automatizada através da visão computacional da IA, teria rentabilidade ao automatizar essas funções.
Além disso, o estudo revela que somente uma fração minúscula, 0,4%, dos custos com salários e benefícios em setores não agrícolas seria economicamente proveitosa para ser automatizada pelos empregadores.
Os custos associados à implementação da visão computacional de IA estabelecem um cenário onde até mesmo as corporações de grande porte nos EUA, com uma força de trabalho superior a 5.000 funcionários – empresas estas que são maiores do que 99,9% das empresas americanas –, veem menos de 10% de suas tarefas de visão como economicamente viáveis para a automação.
Mesmo considerando sistemas de IA auto-hospedados e auto-serviço vendidos por fornecedores como a OpenAI, que só precisam ser ajustados para tarefas específicas e não treinados do zero, muitos empregos – especialmente aqueles de baixa remuneração e dependentes de multitarefas – não fariam sentido econômico para uma empresa automatizar.
Os pesquisadores também apontam que mesmo com reduções rápidas nos custos desses sistemas, ainda levaria décadas para que tarefas de visão computacional se tornassem economicamente eficientes para as empresas.
É importante saber que IA e machine learning precisam ser viáveis. Clica aqui e saiba se isso é para qualquer organização!
Os impactos gradativos nos empregos
É importante destacar que o estudo tem suas limitações, como não considerar casos em que a IA pode aumentar, em vez de substituir, o trabalho humano ou criar novas tarefas e empregos que não existiam antes.
Apesar dessas limitações, o estudo do MIT oferece uma perspectiva valiosa e equilibrada sobre o impacto potencial da IA no mercado de trabalho, desafiando a noção de uma automatização rápida e massiva, destacando a complexidade e as nuances envolvidas na integração desses sistemas inteligentes no ambiente de trabalho, o que acalma temores infundados e também fornece uma base sólida para discussões mais fundamentadas sobre o futuro do trabalho na era da IA.
Para os formuladores de políticas, os resultados do estudo enfatizam a importância de se preparar para a automação das funções pela IA, repensando os empregos atuais, ao mesmo tempo em que revelam que esse processo será gradual, dando tempo para o desenvolvimento de políticas adequadas.
Para os pesquisadores e desenvolvedores de IA, o estudo destaca a importância de reduzir os custos de implantação desses sistemas e expandir o escopo de como ela pode ser implantada, tornando-os economicamente atraentes para as empresas utilizarem para automação.
Em resumo, o estudo do MIT CSAIL oferece uma perspectiva para controlar os ânimos, economicamente fundamentada sobre o impacto dessa tecnologia nos empregos e no mercado de trabalho como um todo, sugerindo que o caminho para uma possível revolução é mais complexo e gradual do que as previsões mais alarmistas sugerem.
Fonte: TechCrunch
