Na aclamada série de TV de ficção científica Battlestar Galactica, os protagonistas Cylon são robôs clássicos do tipo cromado brilhante. Eles são apresentados pela primeira vez à sociedade como soldados de IA altamente avançados. Pouco depois, eles impedem um grande ataque terrorista em um estádio esportivo lotado, salvando muitas vidas humanas. Assim, os robôs são rapidamente adotados como trabalhadores, realizando todos os trabalhos sujos, perigosos e chatos em uma sociedade humana não terrestre.

Mas tendo uma inteligência artificial forte, os Cylons logo começam a se ressentir de sua condição de escravos e a se rebelar. Esse é um tema familiar na ficção científica, mas os avanços recentes em machine learning e robótica também podem estar por trás de um aumento na ansiedade da sociedade sobre a “ascensão dos robôs”. 

O PEW Research Center, por exemplo, descobriu que 70% dos adultos americanos estão preocupados com a perspectiva de robôs realizarem mais trabalhos. Além disso, 67% estão preocupados com o uso de algoritmos na avaliação e contratação de candidatos a empregos e 56% não viajariam em um veículo sem motorista.

Outras pesquisas também não ajudaram. Em 2016, a Universidade de Oxford afirmou que 47% dos empregos atuais poderiam ser substituídos por robôs. Em 2017, a McKinsey previu a automação de 800 milhões de empregos em todo o mundo até o ano de 2030.

Também há evidências crescentes no mundo real de que os impactos da quarta revolução industrial na produtividade podem ser profundos. A Huawei, em colaboração com parceiros da indústria, descobriu que a aplicação combinada de 5G, computação em nuvem, IoT e machine learning já está criando grandes ganhos de eficiência. Veja, a seguir, alguns deles:

  • Fabricação inteligente: verificações de qualidade da fuselagem aeroespacial por IA e robótica eliminam a necessidade de trabalhadores qualificados, criando uma economia de custos de 50%;
  • Portas inteligentes: os operadores de guindaste movidos para ambientes de escritório podem supervisionar de 3 a 4 guindastes simultaneamente. Em última análise, uma economia de custo de 20% por operação de guindaste pode ser alcançada;
  • Mineração inteligente: a necessidade de trabalhadores subterrâneos é reduzida em 50% por meio da automação;
  • Geração inteligente de energia: câmeras e máquinas de patrulha robótica aumentam a produtividade de manutenção e inspeção em 2,7 vezes, mais uma vez negando a necessidade de trabalhadores.

Os robôs assumirão todos os nossos postos de trabalho, então? 

Para começar, a automação não é um problema novo. Indiscutivelmente, a automação das tarefas de trabalho é quase tão antiga quanto a economia. Por centenas de anos, temos usado novas tecnologias para automatizar tarefas rotineiras e aumentar a produtividade de cada trabalhador. Na verdade, robôs “modernos” também não são um conceito tão novo. O mais comumente usado na fabricação hoje pode ser facilmente rastreado até o Unimate. Foi concebido a partir do projeto de um braço mecânico patenteado em 1954 pelo inventor americano George Devol há quase 70 anos.

Para entender melhor esse tópico importante, a Huawei contratou uma equipe da Escola de Economia e Ciência Política (LSE) de Londres para revisar completamente as informações disponíveis. Analisando detalhadamente a força de trabalho e os dados ocupacionais, a equipe da LSE identificou duas fases de polarização do emprego desde os anos 1970.

A Fase 1 (década de 1970 até o final da década de 1990) viu declínios na base do mercado de trabalho (manual) e crescimento no topo (cognitivo). A automação atingiu fortemente certas indústrias de manufatura — como a produção de veículos. 

A Fase 2, entretanto, experimentou proporcionalmente mais crescimento no trabalho de baixa qualificação (manual) e um achatamento da expansão do trabalho de alta qualificação (cognitiva) dos anos 2000 em diante. 

Outra pesquisa aprofundada nos EUA sugere que alguns empregos rotineiros cognitivos e manuais de rotina diminuíram como proporção do emprego total na década de 2010 (muito provavelmente devido à automação). Mas o aumento de trabalhos manuais não rotineiros e cognitivos não rotineiros mais do que compensou isso. Em tempos mais recentes, há pouca evidência de perda de empregos de alta qualificação devido a avanços na inteligência artificial de tarefas específicas.

A equipe da LSE também estabeleceu uma falha em outra pesquisa recente sobre automação e empregos. Essencialmente, esses estudos não reconheceram o mosaico completo do trabalho diário da maioria das pessoas. 

A maioria dos empregos é, na verdade, uma mistura de tarefas cognitivas, não cognitivas, rotineiras e não rotineiras. Só porque alguns aspectos do trabalho de um neurocirurgião em uma sala de operação, por exemplo, podem ser tratados por um robô adequadamente avançado, isso não significa necessariamente que todo o trabalho desaparece para o médico. 

Existem muitos outros aspectos cognitivos, empáticos e não rotineiros do trabalho de um neurocirurgião que nunca poderiam ser substituídos satisfatoriamente por uma inteligência artificial. Analisar os componentes da tarefa de mais de 600 ocupações dessa maneira (como a equipe LSE fez) torna a extrapolação de substituição completa da maioria dos empregos muito mais improvável.

Mesmo as “superinovações” repentinas demorariam um pouco para se espalhar pela economia. Cavalos, carruagens e carroças levaram quase duas décadas para desaparecer das ruas das cidades norte-americanas e europeias, apesar da capacidade de melhoria rápida do automóvel de 1910 em diante. Além disso, esses países acabaram com um maior emprego geral de ‘motoristas’. Muitos estábulos foram convertidos em garagens.

Mudando para os tempos atuais, a equipe LSE fornece um exemplo de uma inovação super disruptiva, como veículos totalmente autônomos. Suponha uma redução hipotética de 60% nos motoristas dos EUA (caminhões, táxis e assim por diante) durante um período de transição de 10 anos. Isso implicaria que 200.000 motoristas por ano perderiam seus empregos, com o total de demissões em toda a economia aumentando em 1% ao ano. 

Um cenário de interrupção semelhante de call centers com equipe de IA acrescentaria um aumento semelhante de 0,7% nas demissões totais. Embora seja um choque trabalhista e infeliz para os trabalhadores envolvidos, deve ser administrável para a economia absorver esses trabalhadores em outro emprego. O mercado de trabalho dos EUA, por exemplo, é muito dinâmico. Em 2019, ocorreram cerca de 7 milhões de novas vagas de emprego e pouco menos de 4 milhões de saídas de empregos por mês.

Se os robôs industriais estivessem realmente aceitando empregos, você também deveria ser capaz de estabelecer alguma correlação clara (e causalidade) ao longo do tempo nos dados, porque temos dados abrangentes sobre isso em uma ampla gama de países.

Mas traçar o número de robôs instalados por 10.000 funcionários de manufatura versus as taxas de desemprego nos países da OCDE até 2019 (último ano de dados disponíveis) não mostra nenhuma relação estatística. 

Na verdade, os países com o maior uso de robôs têm as menores taxas de desemprego (Coreia, Cingapura, Alemanha e Japão). Os robôs estão mais provavelmente sendo usados para preencher lacunas na força de trabalho que estão sendo criadas por trabalhadores idosos nesses países. E as tendências demográficas do envelhecimento estão se tornando mais pronunciadas.

O número de horas semanais médias trabalhadas de longo prazo também apresenta uma longa tendência decrescente. Isso deve ser comemorado! 

No Reino Unido, a média de horas semanais trabalhadas em 1850 era de 66. Em 1955, havia caído para 38,5. Hoje, há uma ampla variação de horas médias trabalhadas semanalmente em todo o mundo. A Holanda tem um dos mais baixos, com 29,1, enquanto no México é 45,2. Mas a taxa de desemprego da Holanda era na verdade mais baixa e a renda muito mais alta. 

Essas lacunas são causadas por diferentes níveis de desenvolvimento econômico, regulamentações, políticas sociais, distribuição de renda nacional e flexibilidade.

As novas tecnologias podem, de fato, fornecer a agilidade para ajudar aqueles que desejam trabalhar menos horas ou compartilhar o trabalho. Os robôs também podem realizar muitas das tarefas perigosas, repetitivas e enfadonhas que não queremos mais fazer.

Este artigo foi útil?

Obrigado pela avaliação!

Sim Não

Escrito por:

Marketing Huawei

Deixe seu comentário

Nome * Campo Obrigatório
E-mail * Campo Obrigatório * E-mail Inválido