A inteligência artificial promete revolucionar o trabalho, mas estudos revelados pela The Economist mostra que a IA separa melhores dos demais, ampliando desigualdades e favorecendo poucos
Em um encontro em Paris nos dias 10 e 11 de fevereiro, os chefes de tecnologia competiram para fazer as declarações mais grandiosas sobre inteligência artificial. “A IA será a mudança mais profunda de nossas vidas”, afirmou Sundar Pichai, chefe da Alphabet. Dario Amodei, diretor executivo da Anthropic, disse que isso levaria à “maior transformação no mercado global de trabalho na história humana”. Em uma postagem no blog, Sam Altman, da OpenAI, escreveu que “em uma década, talvez todos na Terra sejam capazes de realizar mais do que a pessoa mais impactante hoje”.
A previsão de Altman reflete uma linha de pensamento já estabelecida. Quando os primeiros modelos de linguagem começaram a ganhar popularidade no início dos anos 2020, economistas e executivos estavam esperançosos de que essas ferramentas, junto com outras de IA, nivelariam o campo de jogo, beneficiando principalmente os trabalhadores menos qualificados. Softwares capazes de lidar com tarefas como dobramento de proteínas e escrita de poesia certamente democratizariam oportunidades. Jensen Huang, CEO da Nvidia, uma empresa de design de chips, imaginou um futuro em que os trabalhadores “seriam todos CEOs de agentes de IA”.
No entanto, descobertas mais recentes lançaram dúvidas sobre essa visão. Em vez disso, sugerem um futuro em que os mais bem-sucedidos continuarão a se destacar ainda mais – enquanto os demais ficarão para trás. Em tarefas complexas, como pesquisa e gestão, novas evidências indicam que os melhores desempenhos estão mais bem posicionados para trabalhar com IA (ver tabela). Avaliar a saída dos modelos exige expertise e bom julgamento. Em vez de reduzir disparidades, é provável que a IA amplie as divisões no mercado de trabalho, muito parecido com revoluções tecnológicas passadas.
O argumento de que a IA atua como um equalizador foi apoiado por pesquisas mostrando que a tecnologia aumenta mais a produtividade dos trabalhadores menos experientes. Um estudo de 2023 conduzido por Erik Brynjolfsson, da Universidade de Stanford, e Danielle Li e Lindsey Raymond, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), descobriu que ferramentas de IA gerativa aumentaram a produtividade em 34% para trabalhadores iniciantes no suporte ao cliente, ajudando-os a resolver consultas mais rapidamente e de forma mais eficaz. Por outro lado, trabalhadores experientes viram poucos benefícios, já que a IA reforçava abordagens que eles já utilizavam. Isso sugeriu que a tecnologia poderia reduzir lacunas transferindo boas práticas de funcionários talentosos para aqueles menos capacitados.
Uma tendência semelhante foi observada em outras tarefas intensivas em conhecimento. Pesquisa conduzida por Shakked Noy e Whitney Zhang, ambos do MIT, revelou que escritores menos habilidosos experimentaram as maiores melhorias na qualidade de seus trabalhos ao usar o ChatGPT da OpenAI para redigir materiais como comunicados de imprensa e relatórios. Muitos viram a qualidade melhorar simplesmente usando a saída não editada da IA, destacando sua capacidade de elevar o desempenho básico. Da mesma forma, Jonathan Choi, da Universidade do Sul da Califórnia, e coautores descobriram que uma ferramenta de IA de propósito geral melhorou a qualidade do trabalho jurídico, como a redação de contratos, especialmente entre os estudantes de direito menos talentosos.
O problema é que esse efeito é superado por outro. Um emprego pode ser considerado como um conjunto de tarefas, que a tecnologia pode tanto mercantilizar quanto auxiliar. Para controladores de tráfego aéreo, a tecnologia é uma extensão: ela processa dados de voos enquanto deixa decisões nas mãos dos humanos, mantendo salários altos. Por outro lado, sistemas de autoatendimento simplificam o papel dos caixas, automatizando tarefas como calcular troco. Isso reduz os requisitos de habilidade, fazendo com que os salários estagnem.
Assim, apesar do otimismo inicial, agentes de atendimento ao cliente e outros trabalhadores pouco qualificados podem enfrentar um futuro semelhante ao dos caixas. Suas tarefas repetitivas são suscetíveis à automação. Amit Zavery, da ServiceNow, uma empresa de software empresarial, estima que mais de 85% dos casos de atendimento ao cliente de alguns clientes já não requerem envolvimento humano. À medida que a IA avança, esse número provavelmente aumentará, deixando menos agentes para lidar apenas com os casos mais complexos. Embora a IA possa inicialmente aumentar a produtividade, seu impacto a longo prazo será mercantilizar habilidades e automatizar tarefas.
Ao contrário das automações anteriores, que substituíram empregos rotineiros como trabalho em linhas de montagem e contabilidade, a IA pode estender seu alcance para trabalhos não rotineiros e criativos. Ela pode aprender tacitamente, reconhecer padrões e fazer previsões sem instruções explícitas; talvez, com o tempo, consiga escrever roteiros divertidos e projetar produtos úteis. Por enquanto, parece que, em indústrias de alta remuneração, são os funcionários juniores que estão mais vulneráveis à automação. No escritório de advocacia A&O Shearman, ferramentas de IA agora lidam com grande parte do trabalho rotineiro antes realizado por associados ou assistentes jurídicos. O software da empresa pode analisar contratos, compará-los com negócios anteriores e sugerir revisões em menos de 30 segundos. Os melhores desempenhos têm sido os mais aptos a usar a tecnologia para tomar decisões estratégicas, diz David Wakeling, chefe de IA da firma.
A mudança na pesquisa econômica recente apoia essa observação. Embora estudos iniciais sugerissem que os piores desempenhos poderiam se beneficiar simplesmente copiando saídas de IA, estudos mais recentes examinam tarefas mais complexas, como pesquisa científica, administração de empresas e investimentos. Nesses contextos, os melhores desempenhos se beneficiam muito mais do que seus colegas menos qualificados. Em alguns casos, trabalhadores menos produtivos não veem melhora, ou até perdem terreno.
Design inteligente
Aidan Toner-Rodgers, do MIT, por exemplo, descobriu que o uso de uma ferramenta de IA para auxiliar na descoberta de materiais quase dobrou a produtividade dos pesquisadores de topo, enquanto não teve impacto mensurável sobre o terço inferior. O software permitiu que os pesquisadores especificassem características desejadas e gerassem materiais candidatos previstos para possuir essas propriedades. Cientistas de elite, munidos de amplo conhecimento técnico, conseguiram identificar sugestões promissoras e descartar as ruins. Pesquisadores menos eficazes, por outro lado, tiveram dificuldade para filtrar saídas úteis das irrelevantes (ver gráfico 2).
Resultados semelhantes surgiram em outras áreas. Nicholas Otis, da Universidade da Califórnia, Berkeley, e coautores descobriram que empreendedores fortes no Quênia aumentaram seus lucros em mais de 15% com um assistente de IA, enquanto os que enfrentavam dificuldades viram seus lucros caírem. A diferença estava em como aplicaram as recomendações da IA. Os de baixo desempenho seguiram conselhos genéricos, como fazer mais publicidade; os de alto desempenho usaram a IA para encontrar soluções personalizadas, como garantir novas fontes de energia durante blecautes (ver gráfico 3).
Na tomada de decisões financeiras, Alex Kim, da Universidade de Chicago, e coautores realizaram um experimento onde os participantes usaram IA para analisar transcrições de chamadas de resultados antes de alocar $1.000 em um portfólio simulado. Investidores sofisticados alcançaram retornos quase 10% maiores com IA; investidores menos sofisticados viram ganhos de apenas 2%. Investidores experientes aproveitaram melhor insights de chamadas de resultados, como aqueles relacionados a gastos com P&D, recompras de ações e lucro operacional antes de depreciação e amortização.
À medida que a IA remodela o trabalho, novas tarefas estão surgindo. Rajeev Rajan, da Atlassian, uma empresa de software corporativo, diz que ferramentas de IA liberam algumas horas por semana para engenheiros, permitindo que se concentrem em trabalho criativo. Advogados juniores gastam menos tempo em tarefas domésticas e mais com clientes. “Pessoas realmente inteligentes que podem estar entediadas com a análise de relatórios de resultados rotineiros se beneficiarão mais”, diz um chefe de uma grande empresa de investimento. “A habilidade que será mais recompensada no curto prazo é a imaginação para encontrar maneiras criativas de usar a IA.” O trabalho braçal dessas indústrias está sendo automatizado, permitindo que funcionários juniores assumam tarefas avançadas mais cedo em suas carreiras.
Os mercados de trabalho sempre foram definidos pela destruição de papéis antigos e pela criação de novos. David Autor, do MIT, estimou que cerca de 60% do trabalho nos EUA em 2018 não existia em 1940. O cargo de “designer de aviões” foi adicionado ao censo nos anos 1950; “planejador de conferências” chegou nos anos 1990. Mas quem ocupará os novos empregos da IA quando eles surgirem? A história sugere que mudanças tecnológicas favorecem os qualificados. Na Revolução Industrial, engenheiros que dominaram novas máquinas viram seus salários disparar enquanto trabalhadores rotineiros perderam espaço. A era dos computadores recompensou engenheiros de software e tornou datilógrafos obsoletos. A IA parece estar seguindo um caminho semelhante, beneficiando aqueles com o julgamento, agilidade e expertise para navegar em ambientes complexos e ricos em informações.
Além disso, as ferramentas de IA de hoje são apenas o começo. À medida que a tecnologia se torna mais sofisticada, agentes semi-autônomos capazes de agir independentemente – do tipo imaginado por Huang – podem transformar locais de trabalho. Isso pode fazer de cada trabalhador um tipo de CEO, como o CEO da Nvidia previu. Mas não haverá nivelamento: os mais talentosos ainda serão os melhores CEOs.
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