Como tornar a inteligência artificial complementar ao trabalho?

Existem diversas possibilidades para tornar a IA complementar ao trabalho. Como o uso de IA pelas empresas parece estar indo na direção contrária, isso vai exigir um grande esforço por parte do governo e de toda a sociedade. 

Economia
11/12/2023
Fernando Veloso

Como tenho discutido neste espaço, a inteligência artificial (IA) generativa pode ter impactos profundos sobre o mercado de trabalho e o crescimento nos próximos anos. Embora ainda exista muita incerteza em relação ao que vai acontecer, vários estudos recentes têm tornado mais claros os mecanismos que podem fazer com que os impactos da IA sejam mais favoráveis.

Em particular, caso a IA seja usada para automatizar tarefas já existentes e, desta forma, substituir em vez de complementar o trabalho, seu impacto sobre o emprego e salário tende a ser negativo, especialmente para os trabalhadores de menor qualificação. Os efeitos sobre a produtividade também tendem a ser modestos caso as novas tecnologias de automação não sejam muito superiores aos trabalhadores que desempenham essas funções.

Por outro lado, caso as novas tecnologias sejam usadas para criar novos produtos e aumentar a qualificação dos trabalhadores, seu impacto sobre a produtividade tende a ser maior do que se forem somente utilizadas para automatizar processos já existentes. Além disso, isso resultaria em boas oportunidades de emprego para os trabalhadores que eventualmente sejam substituídos pelas novas máquinas e algoritmos.

Nas últimas décadas, o uso de tecnologias digitais para automação tem prevalecido, o que resultou em baixo crescimento da produtividade e aumento significativo da desigualdade nas economias avançadas, especialmente nos Estados Unidos.

Em vez de serem realocados para ocupações compatíveis com suas qualificações, muitos trabalhadores que perderam seus empregos na indústria e serviços administrativos acabaram saindo da força de trabalho ou obtendo empregos caracterizados por baixos salários e ausência de proteção social, como serviços de limpeza, segurança, hospedagem e alimentação.

Esse processo, que começou no início da década de 1980, continua em andamento. De fato, as evidências sobre o uso de novas tecnologias digitais nos Estados Unidos na última década indicam que uma das principais finalidades da sua adoção é automatizar o processo produtivo. Este motivo é especialmente acentuado entre as empresas que usam IA e robótica.

O fato de que uma parcela expressiva das empresas tem adotado as novas tecnologias para automatizar processos em vez de criar novos produtos é compatível com os efeitos negativos que têm sido verificados sobre o emprego e salário de trabalhadores com qualificação intermediária que exercem atividades rotineiras.

Caso esses padrões persistam, o cenário em que a disseminação da IA generativa tem pouco efeito sobre a produtividade e impacto negativo no mercado de trabalho tende a se materializar. Para evitar que isso aconteça, é fundamental encontrar formas de tornar a IA complementar ao trabalho, utilizando-a para criar novas oportunidades de emprego e aumentar a capacitação dos trabalhadores.

Com essa finalidade, foi criada recentemente a MIT Shaping the Future of Work Initiative, sob a direção de Daron Acemoglu, David Autor e Simon Johnson. Em artigo intitulado “Can we have pro-worker AI? Choosing a path of machines in service of minds”, os pesquisadores discutem as dificuldades para tornar a IA complementar ao trabalho e apresentam algumas propostas para atingir esse objetivo.

Várias evidências recentes mostram que a IA generativa pode ser utilizada para complementar o trabalho. Por exemplo, um estudo revelou que o uso de ChatGPT aumentou a velocidade e qualidade do texto produzido, com melhoria mais acentuada dos trabalhadores de menor qualificação.

Outra pesquisa mostrou que a IA generativa aumentou a produtividade média de serviços de atendimento ao consumidor, com ganhos mais expressivos entre os trabalhadores de menor qualificação. Isso sugere que a tecnologia pode ajudar a compensar deficiências do sistema educacional e de programas de treinamento.

Acemoglu e coautores argumentam, no entanto, que existem incentivos poderosos para a automação, na medida em que as máquinas têm se tornado cada vez mais capazes de executar tarefas cognitivas. Com a IA generativa, esse domínio se estendeu para atividades não-rotineiras, como a geração de conteúdo de texto e imagens. Além disso, a tributação sobre o trabalho geralmente é maior que a de máquinas e equipamentos, o que tende a estimular a automação mesmo que os ganhos de produtividade sejam pequenos.

Por esse motivo, os pesquisadores argumentam que é necessário adotar políticas específicas para reduzir o incentivo para a automação e redirecionar a IA para finalidades que complementem o trabalho.

Por exemplo, seria importante reduzir a tributação do trabalho em relação ao investimento em máquinas e equipamentos. Programas de treinamento subsidiados pelo governo também podem diminuir o custo de contratação e estimular a geração de empregos.

Outra proposta é que o governo federal financie pesquisas sobre tecnologias complementares ao trabalho, com foco em atividades nas quais já existam ganhos potenciais evidentes. Os autores destacam os setores de educação e saúde pública, que poderiam se beneficiar muito do uso da IA generativa para elevar a qualificação de professores e enfermeiras.

Outra recomendação é criar uma unidade especializada em IA no governo federal para oferecer apoio às diversas agências e reguladores de forma mais eficiente e coordenada. Essa unidade também poderia oferecer certificação de tecnologias complementares ao trabalho que possam ser adotadas em programas públicos de saúde e educação.

Em resumo, existem diversas possibilidades para tornar a IA complementar ao trabalho, criando boas oportunidades de emprego e aumentando a capacitação dos trabalhadores. Como o uso de IA pelas empresas parece estar indo na direção contrária, isso vai exigir um grande esforço por parte do governo e da sociedade.

O artigo foi publicado originalmente em 11 de dezembro no Blog do IBRE.

*As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es), não refletindo necessariamente a posição institucional da FGV.

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Autor(es)

  • Fernando Veloso

    É pesquisador do Instituto Brasileiro de Economia (FGV IBRE) da Fundação Getulio Vargas (FGV) do Rio de Janeiro, professor da EPGE Escola Brasileira de Economia e Finanças (FGV EPGE) e pesquisador associado do Centro de Estudos em Crescimento e Desenvolvimento Econômico da FGV. PhD em Economia pela University of Chicago. Tem graduação em Economia pela Universidade de Brasília e mestrado na mesma área pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). É coordenador (com Silvia Matos) do Observatório da Produtividade Regis Bonelli.

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