Um debate sem fim continua acirrado sobre se os robôs estão tomando nossos empregos, à medida que avanços na robótica e na inteligência artificial (AI) tornam as máquinas mais espertas e capazes de substituir seres humanos numa variedade de tarefas cada vez mais complexas. Mas se a história nos diz alguma coisa, o futuro não verá uma mera substituição do trabalho humano pela ascensão da máquina.
“Se olharmos para a história da automação e seu impacto na sociedade nas últimas quatro ou cinco décadas, percebemos que é uma história muito mais complexa do que se costuma contar”, disse Mehdi Miremadi, sócio da McKinsey & Co.
A automação obviamente perturba muitos empregos. Mas também cria novas oportunidades, novos campos de trabalho, por exemplo, que podem não ter existido antes do surgimento dos robôs. Avaliar completamente o impacto das máquinas exige pensar sobre quais novos campos de trabalho podem ser criados por sua presença.
Por exemplo, a adoção maciça de caixas eletrônicos na década de 1990 não eliminou os empregos dos caixas bancários, ao contrário do que muitos previram. Em vez disso, os empregos de caixa aumentaram e até superaram o crescimento geral do emprego desde 2000, disse o economista e autor James Bessen num podcast recente. Os bancários simplesmente se dedicam a trabalhos mais complexos que as máquinas não podem fazer.
Calculando o impacto
Tornou-se uma cantiga comum retratar a automação como uma batalha entre homens e robôs, e de fato há muitas pesquisas indicando que existem perigos para o emprego.
Numa dessas previsões mais terríveis, Carl Frey e Michael Osborne, pesquisadores da Universidade de Oxford, estimaram em 2013 que cerca de 47% dos empregos nos Estados Unidos estavam em risco devido à automação.
No entanto, Frey e Osborne olharam para trabalhos que poderiam ser inteiramente substituídos por máquinas, em vez de atividades ou tarefas, o que levou a dúvidas sobre se o seu método de cálculo era o mais adequado. Em 2016, a Organização de Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) apresentou uma estimativa muito menor, mostrando que 9% dos empregos nos EUA estavam em risco. Eles fizeram seus cálculos com base em tarefas, ao invés de empregos.
Outro estudo, realizado pela empresa de consultoria McKinsey & Co., focou-se em atividades de trabalho em vez de empregos ou tarefas, analisando duas mil atividades de trabalho em 800 tipos de emprego.
De acordo com McKinsey, 46% das atividades de trabalho atuais nos Estados Unidos têm o potencial de serem automatizadas pela adaptação da tecnologia atual, representando cerca de 2,7 trilhões de dólares em salários.
Mais recentemente, a empresa de contabilidade PwC informou que 38% dos empregos nos EUA poderiam estar em alto risco de automação no início da década de 2030, mais do que no Reino Unido (30%), Alemanha (35%) e Japão (21%).
Uma das descobertas mais notáveis do estudo da PwC foi que o setor financeiro e de seguros dos Estados Unidos era quase duas vezes mais suscetível à automação do que o do Reino Unido (61% dos empregos versus 32%). A PwC atribuiu esta disparidade ao fato de que o nível médio de educação de profissionais financeiros no Reino Unido é muito maior do que nos Estados Unidos. O setor financeiro estadunidense também se concentra mais no mercado de varejo doméstico, onde esses trabalhos são mais rotineiros e automatizáveis.
Acontece que no gerenciamento de riqueza, quanto mais simples a tarefa, mais fácil é que seja assumido por máquinas.
Riqueza gerenciada por robôs
A maior empresa de gestão de investimentos do mundo, a BlackRock, revelou recentemente que estaria substituindo dezenas de gestores de fundos por robôs, de acordo com o Wall Street Journal. O fundo de investimentos, que gerencia 5,1 trilhões de dólares em ativos, decidiu aumentar o tamanho de sua divisão quantitativa, que se baseia em dados e modelos de computador ao invés de julgamento humano, porque os humanos raramente superam os mercados quando se trata de investir em grandes ações nos EUA.
Há também muitos “conselheiros-robôs” automatizados, como o Wealthfront e o Betterment, que fornecem serviços de gerenciamento de portfólio usando algoritmos.
Além da seleção de ações, outros trabalhos complexos no setor financeiro e de seguros têm potencial para serem automatizados.
“Se você olhar através dos serviços financeiros, as empresas mais complexas têm mais oportunidades de automação”, disse Dean Nicolacakis, diretor da unidade de tecnologia financeira da PwC.
Produtos simples como cartões de crédito e contas de depósito são altamente informatizados. Mas a automação em produtos mais complexos como derivativos, hipotecas e finanças comerciais ainda dependem de contratos complicados que exigem algum trabalho manual. Uma vez que as máquinas aprendam como lidar com a complexidade desses produtos, diz Nicolacakis, elas podem rapidamente assumir tarefas humanas.
Máquinas sábias
As máquinas podem agora realizar tarefas e atividades mais sofisticadas graças aos avanços na aprendizagem mecânica, aprendizagem profunda e inteligência cognitiva artificial nos últimos 5 a 10 anos. São esses avanços que estão no cerne das preocupações com o futuro robotizado.
Interagir com os clientes e até mesmo tomar decisões pode agora ser automatizado, algo inconcebível há uma década.
As máquinas podem fornecer recomendações aos clientes com base em seus padrões de compras, por exemplo. E, em alguns casos, eles podem tomar melhores decisões do que os seres humanos por meio da análise de enormes volumes de dados não estruturados e tirar conclusões que os seres humanos são tipicamente incapazes de fazer.
Estes avanços de processamento de dados, no entanto, poderiam ser usados para auxiliar, em vez de simplesmente substituir, os seres humanos. “Muitas vezes, quando as pessoas pensam em automação, elas pensam numa máquina que substitui os seres humanos. Mas não se trata de substituir seres humanos, é principalmente sobre aumentar ou melhorar o desempenho humano”, disse Miremadi da McKinsey.
ZestFinance, por exemplo, é uma startup online que ajuda empresas a tomarem melhores decisões de crédito. A empresa descobriu que usando algoritmos de aprendizado, ela poderia fornecer pontuação de crédito que era 40% mais precisa, de acordo com Miremadi.
“Por décadas, eles têm tentado aperfeiçoar toda a noção de pontuação de crédito”, disse ele. “40% é uma mudança significante.”
Novos empregos
Concluindo, estimar o impacto da automação sobre o emprego é altamente complexo, dado que historicamente o fenômeno criou tantas novas ocupações como as que foram destruídas ou substituídas.
Um bom exemplo são as linhas de montagem, disse Miremadi. “Quando olhamos para o número de robôs per capita, os países que têm uma taxa mais elevada não estão necessariamente enfrentando maior desemprego”, disse ele.
McKinsey também descobriu que não há evidência mostrando que os trabalhos de colarinho azul são mais propensos a serem automatizados. Como o caso da BlackRock demonstra, é mais viável substituir o pessoal altamente remunerado com inteligência artificial do que desenvolver máquinas complexas para competir com trabalhadores que são pagos 10 a 15 dólares por hora.
A nova era da automação certamente destruirá algumas ocupações, mas também criará novas habilidades. Haverá um crescimento contínuo no número de ocupações relacionadas com a aprendizagem mecânica, a aprendizagem profunda e as ciências e processamento de dados. Além disso, as empresas precisarão de mais técnicos e especialistas para executar essas máquinas. E a experiência e os conhecimentos humanos ainda serão necessários para abordar áreas em que os robôs ficam aquém.
