Inteligência artificial (IA) e emprego: quais postos de trabalho serão destruídos?

Quando o assunto é o futuro da inteligência artificial (IA), a previsão mais simples é esta: milhares de postos de trabalho vão desaparecer. O difícil, de verdade, é responder: quais?

Economistas não têm bola de cristal (e quem diz que tem não merece muita confiança). O que eles oferecem são modelos - “mapas” reduzidos da realidade - que servem para organizar o raciocínio sobre o que pode vir pela frente. George Box resumiu bem: “todos os modelos estão errados, mas alguns ajudam”.

Um modelo para pensar tarefas e ocupações

Um jeito bem útil de antecipar o efeito da IA sobre o emprego é tratar cada ocupação como um conjunto de tarefas, e cada tarefa como algo que exige um certo nível de competência - competência que pode ser mais ou menos rara. Essa linha de análise, desenvolvida pelo economista David Autor e vários coautores (sim, o sobrenome é esse mesmo; não é erro de digitação), tem sido particularmente esclarecedora para mim.

Um especialista é alguém capaz de realizar uma tarefa para a qual poucas pessoas têm a mesma habilidade. Uma radiologista, por exemplo, sabe interpretar uma radiografia como muito poucas pessoas conseguem. É isso que a torna especialista em leitura de radiografias.

Quando existe demanda por uma tarefa e essa tarefa é uma especialidade, o mercado costuma recompensar os poucos capazes de executá-la com salários elevados.

O ponto crucial é que, no instante em que a IA passa a substituir humanos em determinada tarefa, esses humanos deixam de ser especialistas - pelo menos no sentido estrito. No momento em que todos são especialistas na tarefa X, então ninguém é especialista na tarefa X.

Radiologistas e IA: tarefa não é profissão

Sistemas de IA já superaram seres humanos em muitas tarefas, incluindo a leitura de radiografias. Isso levou alguns analistas a anunciar o fim de diversas profissões. Geoffrey Hinton, um dos nomes mais influentes da IA, disse que “é simplesmente óbvio que, dentro de cinco anos, o deep learning vai superar os radiologistas. Talvez dez anos. Devíamos deixar de formar radiologistas agora”. Esse “agora” foi em 2016 - ou seja, há dez anos. Ainda assim, a demanda por radiologistas continua alta.

No momento em que todos são especialistas na tarefa X, então ninguém é especialista na tarefa X

O erro central de Hinton foi misturar tarefa com ocupação. Uma radiologista não se limita a ler radiografias. Sem ser especialista no tema, eu imagino que ela também precise interpretar achados dentro de um quadro diagnóstico mais amplo, conversar com outros médicos, lidar com pacientes e assim por diante.

Várias dessas tarefas adicionais exigem níveis de experiência que preservam a radiologista como especialista, mesmo que a leitura de radiografias deixe de ser algo exclusivo (qualquer pessoa que saiba apertar o botão do sistema de IA consegue fazê-lo).

Nesse cenário, a previsão do modelo econômico apontaria para aumento salarial, já que a radiologista com IA pode atingir produtividade maior (atender mais pacientes por dia).

Taxistas, Waze e a perda da especialidade

Agora pense em outro caso: o taxista (ou motorista de Uber). As tarefas principais dessa ocupação são, basicamente: (a) dirigir o carro, (b) escolher a rota e (c) interagir com o passageiro. Na “economia antiga”, as tarefas (a) e (c) não exigiam grande especialização - isto é, não eram o que definia a ocupação como uma especialidade. Em contrapartida, conhecer a cidade era uma competência restrita a poucos, o que fazia do taxista um especialista.

Aplicativos como o Waze tiraram do conhecimento da cidade o status de habilidade necessária: qualquer pessoa pode digitar o endereço, seguir as instruções e chegar ao destino.

Aqui, o modelo econômico prevê queda de salário - algo que, aliás, é visível.

A diferença entre o efeito da tecnologia no caso da radiologista (ler radiografias) e no caso do taxista (definir a rota) está no seguinte: a radiologista acumula muitas tarefas que exigem especialização, enquanto, para o taxista, a tecnologia atinge em cheio justamente a tarefa que o distinguia como especialista.

Por que o impacto da IA no emprego não é linear

Ao contrário de outras “ondas” de avanço tecnológico, o efeito da IA na substituição de empregos e ocupações não acontece de forma “linear”. Ele depende, de maneira complexa, de como cada trabalho se organiza como um “cesto” de tarefas. Por isso, embora eu tenha certeza de que milhares de postos de trabalho serão destruídos, eu ainda acho difícil dizer exatamente quais serão.