A IA está mudando a forma como o trabalho é realizado

Após décadas de promessas e exageros, a inteligência artificial está finalmente se tornando uma das tecnologias mais importantes de nossa era. As tecnologias de IA, como o aprendizado de máquina (ML), estão claramente tendo um grande impacto na própria natureza do trabalho. Mas, como podemos ver e quantificar seu impacto?

A melhor abordagem para explorar a relação entre tecnologia e empregos é examinar as tarefas individuais que compõem uma atividade. A maioria dos trabalhos envolve várias tarefas. Algumas delas são relativamente rotineiras e baseadas em regras bem conhecidas, enquanto outras requerem julgamento, habilidades sociais e outras capacidades humanas. Quanto mais rotineira e baseada em regras for a tarefa, mais fácil será sua automatização.

No entanto, só porque algumas tarefas foram automatizadas, isso não significa que todo o trabalho também o será

Pelo contrário, automatizar as atividades mais rotineiras de um trabalho, ajuda a aumentar a produtividade e a qualidade dos trabalhadores, complementando suas habilidades com tecnologias e ferramentas, permitindo que eles se concentrem em atividades que mais precisam de sua atenção. Enquanto a automação substitui a mão-de-obra, ela também a complementa, aumentando a produtividade de maneiras que, muitas vezes aumentam a demanda e os ganhos dos trabalhadores.

Eu não concordo com o texto e as informações do parágrafo anterior, pois é um fato histórico que todas as inovações e reengenharias causaram impactos na mão-de-obra.

“O surgimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) apresenta um novo conjunto de oportunidades – e desafios – para o trabalho e os trabalhadores”,

escrito em The Future of Work: How New Technologies Are Transforming Tasks, uma pesquisa divulgado pelo MIT-IBM Watson AI Lab.

“As tarefas que podem ser realizadas pelo aprendizado de máquina são muito mais amplas. O escopo mudará o valor que os empregadores atribuem às tarefas e os tipos de habilidades mais comuns.”

Para entender melhor o impacto da IA, a pesquisa analisou 170 milhões de ofertas de emprego nos EUA entre 2010 e 2017. As ofertas de emprego, que vieram da Burning Glass Technologies, forneceram uma visão detalhada das tarefas e habilidades que os empregadores estão procurando. Os pesquisadores do MIT-IBM AI Lab usaram o processamento de linguagem natural para transformar as postagens de empregos, originalmente em inglês, em conjuntos de dados estruturados, bem como para identificar as tarefas a serem realizadas e as habilidades necessárias. A massa de dados gerado por esses métodos fornecem muito mais detalhes sobre as mudanças nas tarefas dentro dos cargos e nos requisitos de habilidades, do que os dados de pesquisas tradicionais.

A descoberta mais importante da pesquisa foi que, embora quase todos os trabalhos mudem conforme as novas tecnologias transformam suas tarefas, poucos trabalhos realmente desaparecerão. No entanto, a maneira como o trabalho é realizado está mudando de três formas bem diferentes:

1. Tarefas entre pessoas e máquinas

A pesquisa analisou a mudança nas tarefas que os empregadores ofertavam em suas listas de empregos entre 2010 e 2017, usando o *NET, que tem os dados mais abrangentes sobre cargos e ocupações nos EUA, patrocinados pelo governo americano. O *NET inclui informações detalhadas sobre mais de 18.000 tarefas que fazem parte de 964 ocupações diferentes. A análise descobriu que as tarefas que são mais adequadas para automação por aprendizado de máquina ou outras tecnologias, estão desaparecendo dos requisitos de trabalho, com mais frequência, do que aquelas que são menos prováveis de serem automatizadas, mas as mudanças são pequenas. “Em mais de 18.500 tarefas, em média, os trabalhadores foram solicitados a realizar 3,7 menos tarefas em 2017 do que em 2010.”

Os dados mostram diferenças nas mudanças em diferentes tipos de tarefas. Os empregos solicitaram 4,3 tarefas a menos entre 2010 e 2017 para tarefas que são mais adequadas para automação de aprendizado de máquina, – como rotinas administrativas, agendamento e validação de credenciais, etc. Mas as mudanças foram menores, 2,9 menos tarefas, para tarefas que são menos adequadas para aprendizado de máquina, como design e aplicação de conhecimento. Embora pequeno em número absoluto, isso representa um declínio de quase 50% na demanda por tarefas que têm maior probabilidade de serem adequadas para aprendizado de máquina em comparação com aquelas menos prováveis.

“A diminuição dos requisitos de tarefas provavelmente se deve ao fato de os empregadores buscarem um foco maior dos trabalhadores e a adoção precoce da IA e do aprendizado de máquina, indicando uma mudança fundamental na forma como o trabalho é feito. Mas a mudança foi pequena, permitindo que os trabalhadores e empregadores se adaptassem”.

2. Tarefas de valor tendem a exigir “habilidades suaves”

À medida que a tecnologia automatiza algumas tarefas dentro das ocupações, o valor das tarefas restantes que continuam a exigir habilidades humanas aumentará, porque o maior uso da tecnologia no trabalho resultará em maior produtividade e demanda por habilidades do trabalhador.

A pesquisa constatou que as tarefas de conhecimento estão em ascensão em negócios de alta remuneração, aumentando seu valor entre 2010 e 2017 em quase US $ 7.000 por ano em média, enquanto os salários anuais para tarefas de manufatura e produção diminuíram em valor em mais $ 5.000 por ano. As tarefas orientadas para o design, – que são difíceis de automatizar porque requerem pensamento inovador, experiência e bom senso, – aumentaram de valor para todos os grupos salariais. Para ocupações de salários mais baixos, – por exemplo, cabeleireiros, treinadores de fitness, trabalhadores recreativos, – os salários anuais aumentaram em $ 12.000 entre 2010 e 2017. Para ocupações de vendas, o salário médio aumentou em mais de $ 8.500 em mesmo período de tempo.

Em seu artigo, o professor da USC Ernest Wilson escreveu sobre sua pesquisa para entender melhor as competências-chave que as empresas estão procurando. Sua equipe de pesquisa reuniu dados de quase 2.000 executivos de uma ampla gama de setores e regiões geográficas e descobriu que as empresas estão procurando um novo tipo de talento que atualmente não tem oferta suficiente na força de trabalho.

Os futuros líderes devem ser fortes em habilidades quantitativas, técnicas e de negócios. Mas estes devem ser complementados com um conjunto único de atitudes, perspectivas, experiências e outras habilidades mais suaves, por exemplo, adaptabilidade, competência cultural, pensamento holístico, curiosidade intelectual e empatia. Bons líderes precisam ser bons pensadores estratégicos e devem ter fortes habilidades sociais e de comunicação. Encontrar e reter indivíduos talentosos com essas capacidades é um desafio, independentemente da geografia ou do setor.

3. Empregos de alta e baixa remuneração estão pagando melhor

A última grande mudança na maneira como o trabalho é feito, se baseia no artigo seminal de 2010 do economista do MIT David Autor sobre a polarização das oportunidades de emprego. Autor examinou as mudanças na dinâmica do mercado de trabalho dos EUA observando três segmentos diferentes:

I) empregos de alta qualificação e altos salários, onde as oportunidades se expandiram significativamente;

II) empregos de baixa qualificação e baixos salários, que também têm se expandido, enquanto seu crescimento salarial tem sido relativamente estável; e

III) empregos de média qualificação, com salários médios, que vêm diminuindo junto com o crescimento dos salários.

O relatório MIT-IBM AI descobriu que os trabalhadores do segmento intermediário continuam a ser espremidos, com as tarefas mudando de empregos de salário médio para empregos de salários baixos e altos. Para cada cinco tarefas transferidas de empregos de salário médio, quatro tarefas passam para empregos de baixa remuneração e uma, transferida para empregos de alta remuneração. Como resultado, os salários estão subindo mais rápido nas camadas de salários baixos e altos do que nas camadas de salários médios. Os trabalhadores com salários baixos ganharam uma média de $ 600 em remuneração anual mais do que os trabalhadores de salário médio, enquanto os trabalhadores com salários altos ganharam uma média de $ 1.200 em remuneração anual mais do que os trabalhadores de salário médio no mesmo período.

Todos os empregos vão mudar, diz o relatório ao finalizar.

“Novas tecnologias como a IA apenas começaram a transformar o trabalho e, embora a taxa e o ritmo da mudança ainda sejam lentos, provavelmente se acelerará à medida que mais soluções de IA forem adotadas. Os trabalhadores têm tempo para se adaptar, aprendendo ou aprimorando habilidades que requerem inovação, pensamento criativo ou profundo conhecimento e experiência. Enquanto isso, os empregadores em todos os setores devem começar a se concentrar na requalificação de suas forças de trabalho, redesenhando as funções de trabalho e apoiando o avanço na carreira”.

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