Será que a IA irá roubar os nossos empregos?

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Seguindo minha aventura pela tecnologia, a pergunta – título do artigo de hoje, pode parecer um chamariz para a leitura desse artigo, porém é uma das grandes questões que estamos aprendendo a responder à medida que entendemos um pouco mais sobre o potencial da Inteligência Artificial, ou IA.

Existem notícias e pesquisas para todos os gostos na internet. Recentemente o banco Goldman Sachs, divulgou uma pesquisa onde estima que 300 milhões de empregos poderão ser substituídos pela IA. Europa e EUA teriam uma afetação em 25% dos postos de trabalho.

Outra pesquisa da Fundação Dom Cabral com o Fórum Econômico Mundial diz que até 2027, 23% das posições de trabalho sofrerão alguma alteração: criação, extinsão ou mudança na função.

Já um relatório recente da OIT – Organização Internacional do Trabalho, publicado no mês passado, diz que a tendência é que os trabalhadores não sejam plenamente substituídos e sim que parte das suas tarefas seja automatizada.

Para ser breve, trouxe apenas 3 opiniões recentes que coincidem em um só tema: algo irá mudar com a adoção de IA. Mas será que vamos mesmo perder os nossos empregos e negócios?

Para mim, cravar uma resposta pode soar como uma análise um tanto audaciosa que não tem 50% de chance de acerto porque ainda temos a “coluna do meio” com um espectro de possibilidades infinitas.

Quais atividades podem ser substituídas por IA?

Eu entendo que as atividades executadas de maneira repetitiva e/ou mecanizadas e que geralmente as pessoas não gostam de fazer, são fortes candidatos a serem substituídas por algum algoritmo de inteligência artificial.

Essa substituição de parte das atividades dos profissionais pode abrir espaço para que outras atividades mais relevantes sejam executadas por essas pessoas, como, por exemplo, usar mais tempo para suportar os clientes, ser criativo e buscar novas soluções, pensar na estratégia do negócio ou passar mais tempo se dedicando a gestão de pessoas.

Para ilustrar, vou citar alguns exemplos:

  • Em um supermercado, o controle do estoque pode ser facilmente feito entre a subtração entre o que se vende de mercadoria contra o que se compra. Não precisa de um algoritmo de IA para fazer isso. Agora entender quais produtos vende mais naquela região, a sazonalidade das compras, pode fazer com que se compre uma quantidade mais próxima daquilo que se vende, mantendo produtos mais frescos nas prateleiras. O funcionário que quebrava a cabeça em montar esse portifólio pode dedicar mais tempos a analisar novos produtos ou criar estratégias de como crescer as vendas de um determinado produto. Já o estoquista da loja pode usar o tempo salvo pela IA para ajudar na organização das gôndolas, proporcionando uma experiência mais agradável para os clientes.

  • Em uma fábrica, o controle de qualidade é um grande calcanhar de aquiles de muitas linhas de produção. Retrabalho e recalls são palavras associadas diretamente a custo extra e prejuízos para o negócio. Parte dessa prevenção é feita por inspeções visuais de alto nível e detalhadas de amostras. Treinar um algoritmo de IA que possa em instantes fazer inspeções detalhadas em todas as peças podem mitigar boa parte dos problemas que um equipamento defeituoso, ou um lote inteiro deles, pode trazer se chegar ao mercado. Quem aqui não lembra de um dos maiores recalls do mundo de bolsas de airbag automotivas?

  • Na saúde pública, muitas vezes o atendimento é tão individual que pouco olhamos para o todo. Já pensou cruzar os dados de conjuntivite – doença bem comum nas trocas de estação e entender onde estão os maiores focos da doença? O mesmo valeria para resfriados, infecções bacterianas ou virais. Nesse caso não vejo a IA substituindo o trabalho de pessoas e sim gerando insights que podem ser excelentes aliados no combate a doenças transmissíveis.

  • No fornecimento de água tratada – o famoso saneamento, você sabia que em média 42% de toda água que sai das estações de tratamento no Brasil deixa de ser faturada pelas concessionárias, ou seja, se perde por dois principais motivos: 1 – vazamentos difíceis de encontrar que acontecem em abundância pela qualidade das obras ou a alta idade das redes de tubulação e 2 – as famosas fraudes comerciais – se na luz se chama “gato”, na água tratada recebe o apelido de “jacaré”. Quantos dados os entes governamentais não têm disponíveis para estimarmos o consumo médio de uma residência? Alguns exemplos: perfil dos moradores, grau de instrução, renda anual, bens, entre outros. Para os encanadores que estão incansavelmente buscando vazamentos ou fraudes, ter um norte auxilia muito na assertividade de suas tarefas.

  • No nosso tão importante Agro, reunir informações meteorológicas regionais e de micro áreas em séries históricas e tendências pode indicar aos produtores períodos de plantio, colheita, regime de irrigação, análise de solo, uso de defensivos agrícolas e até sugerir qual cultura seguir naquele ano. Há uma diferença sensível em irrigar toda uma plantação mais de uma vez por dia e irrigar apenas o necessário na hora certa. O mesmo vale para insumos e pessoas, que podem evitar realizar tarefas que não produzem resultados efetivos para focar naquilo que é essencial para o negócio, como, por exemplo, ter a manutenção das máquinas rigorosamente em dia.

Por fim, para nós criadores de conteúdo, ferramentas de IA generativo podem ser poderosas na hora de trazer conteúdo. Eu vejo muitas pessoas usando o algoritmo para fazer o seu trabalho, porém em muitas ocasiões é perceptível que aquele texto não reflete a linguagem natural daquela pessoa. Por isso minha dica é usar esses textos como fonte de pesquisa e a partir daí criar a sua visão sobre um tema.

Antes de terminar e abrir para um debate nos comentários, gostaria de reafirmar que sou 100% a favor do uso de IA em atividades profissionais. Para mim, os profissionais que terão mais êxito em coexistir no mercado de trabalho com as ferramentas de IA serão aqueles que as usarem como ferramenta de apoio às tarefas diárias e de maior complexidade.

Se a chave do sucesso passa por sermos profissionais que saibam usar essas tecnologias, Upskilling e Reskilling podem ser métodos poderosos para seguirmos relevantes no mercado de trabalho, concordam?

Sou Mauro Periquito, Engenheiro de Telecomunicações e Diretor Especialista de Prática na Kyndryl, onde desenvolvo e gerencio projetos de transformação digital para indústria, utilities, mineração, agronegócio e operadoras de telecomunicações. Em minha trajetória profissional tenho como propósito traduzir as necessidades dos clientes em soluções customizadas. 

Também atuo em outras frentes como mentor, palestrante, conselheiro consultivo e escrevo diariamente no LinkedIn sobre gestão de pessoas, carreira, inovação e tecnologia, com a missão de trazer uma visão descomplicada sobre a tecnologia. Fui eleito no final de 2022 como LinkedIn Top Voice de Tecnologia & Inovação. 

Durante minha carreira trabalhei em multinacionais no Brasil, países da América Latina, Espanha, Porto Rico, Emirados Árabes Unidos e Qatar. Em meu tempo livre, sou um grande entusiasta do ciclismo em seus diversos modos, incluindo o cicloturismo.

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