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MILÃO – Atualmente, há pouco consenso sobre qualquer coisa relacionada à IA. Mas uma expectativa que parece ter se consolidado entre uma grande parte das empresas, investidores e analistas é a de que a tecnologia aumentará a produtividade em uma gama ampla de áreas. Contudo, mesmo que esses ganhos se concretizem, eles valerão a pena?
Muitos observadores – inclusive eu – preveem ganhos significativos de produtividade com a IA. Para começar, as evidências iniciais de uma coleção crescente de estudos de casos de uso indicam isso. Além disso, dada a rápida expansão da funcionalidade da IA, a redução dos custos de treinamento e uso de modelos de IA e a adoção de ferramentas e sistemas de código aberto, parece provável que a IA possa ser aplicada de forma significativa em praticamente todos os setores e categorias de trabalho.
É claro que a implementação efetiva da IA não é uma conclusão precipitada, nem acontecerá da noite para o dia, devido a questões de acesso, difusão e curvas de aprendizado. Mas, mesmo que essas barreiras sejam superadas, está longe de ser garantido que os ganhos de produtividade possibilitados pela IA trarão benefícios amplos, em termos de emprego e renda. Isso depende do que acontece em duas áreas: o conjunto de ferramentas de IA e o mercado de trabalho.
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Sabemos que o conjunto de ferramentas de IA está se expandindo depressa. Mas se a maior parte dos acréscimos se concentrar na replicação das capacidades humanas – e, portanto, na substituição de trabalhadores humanos -, as melhorias na produtividade serão acompanhadas de efeitos distributivos negativos. E, no entanto, como Andreas Haupt e Erik Brynjolfsson notaram recentemente, um subconjunto significativo de benchmarks atuais para sistemas de aprendizado de máquina é tendencioso para a automação, com poucos incluindo seres humanos nas avaliações.
Para evitar que o desenvolvimento de IA se torne um “jogo de imitação”, Haupt e Brynjolfsson aconselham a comunidade de desenvolvedores a adotar “avaliações de centauro”, nas quais humanos e sistemas de IA resolvem tarefas em conjunto. Isso mudaria o desenvolvimento do aprendizado de máquina para o aumento ou a colaboração homem-máquina, em vez da automação.
Mas, para garantir que os benefícios da IA sejam amplamente compartilhados, também devemos analisar o mercado de trabalho. Pegue-se o caso dos Estados Unidos. Cerca de 20% dos trabalhadores do país estão empregados no setor comercializável, que inclui manufatura (40%) e serviços (60%) que são comercializados internacionalmente. Os demais trabalhadores – quase 80% – trabalham em setores de serviços não-comercializáveis, como governo, educação, hotelaria, varejo tradicional e construção.
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A divergência entre os setores comercializáveis e não-comercializáveis, em termos de produtividade e renda, cresceu de forma constante nas últimas três décadas. Em geral, os setores comercializáveis – que incluem empregos como a administração de empresas multinacionais, o projeto de semicondutores e computadores e a realização de pesquisa e desenvolvimento – apresentam produtividade mais alta e de crescimento mais rápido, além de maior crescimento da renda. É por isso que, mesmo quando o emprego no setor de manufatura diminuiu e depois se estabilizou, a produção – ou, mais precisamente, o valor agregado – continuou a crescer.
Se não tomarmos cuidado, a IA ampliará a lacuna entre setores comercializáveis e não-comercializáveis, levando a um aumento acentuado da desigualdade. Somente se a IA for aplicada de forma eficaz, não apenas nos setores comercializáveis e não-comercializáveis, mas também em empregos de renda baixa e média dentro desses setores, ela poderá levar a ganhos de produtividade em toda a economia e a um aumento amplo da renda. É por isso que é preciso fazer um esforço conjunto para inclinar o desenvolvimento da IA em direção ao aumento e à colaboração em todo o espectro de emprego e renda.
Há alguns sinais positivos nesse sentido. A Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA (Advanced Research Projects Agency -DARPA, na sigla em inglês) realizou competições focadas na cooperação entre humanos e robôs, como robôs que aprimoram as capacidades físicas dos humanos e humanos que controlam robôs enquanto eles navegam em ambientes físicos complexos e em rápida evolução. Mas é preciso fazer mais. O financiamento para pesquisa básica em IA, inclusive por parte dos governos, deve enfatizar o aumento e a colaboração, e incentivos para desenvolvedores privados devem ser introduzidos.
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Outras considerações também podem e devem moldar o desenvolvimento da IA. O AlphaFold da DeepMind proporciona ganhos significativos de eficiência e produtividade ao realizar uma tarefa altamente trabalhosa e demorada: prever a estrutura das proteínas com base em sua sequência de aminoácidos. Mas seu objetivo não é substituir seres humanos, e sim avançar numa área da ciência biomédica. Isso beneficia os seres humanos de outras maneiras.
No entanto, garantir que o conjunto de ferramentas de IA ofereça benefícios baseados em aumento ou colaboração em todos os setores e níveis de renda deve ser uma prioridade máxima. Mas isso, por si só, não pode garantir um aumento significativo na prosperidade de base ampla, porque ainda há efeitos de equilíbrio geral em ação.
Vimos isso numa rodada anterior de adoção digital, quando muitos empregos rotineiros e codificáveis foram automatizados. Acrescente-se a isso a globalização – que implicou a terceirização de empregos de manufatura com uso intensivo de mão de obra – e um grande número de trabalhadores deslocados, muitas vezes de classe média, não teve outra opção a não ser mudar para empregos não rotineiros, frequentemente com níveis de produtividade e renda mais baixos. Essa transição nunca é isenta de atritos.
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Na próxima transição da IA, os ganhos de produtividade levarão a custos mais baixos e, juntamente com as pressões competitivas normais, a preços mais baixos. Porém, se a elasticidade da demanda num setor for menor que um, haverá perda de empregos. É claro que outros setores, com maior elasticidade de demanda, acrescentarão empregos. Mas o movimento de pessoas entre setores e categorias de emprego implica uma turbulência considerável. E há risco real de aumento transitório na oferta de mão de obra em relação à demanda, o que enfraqueceria o poder de negociação da mão de obra.
Como muitos já apontaram, o apoio à transição, tanto em termos de renda quanto de habilidades, é essencial, e as ferramentas baseadas em IA provavelmente poderão ajudar na reciclagem e aquisição de habilidades. Ao mesmo tempo, os formuladores de políticas devem criar demanda de mão de obra, como foi feito após a Grande Depressão.
Para os EUA, isso oferece uma oportunidade de matar dois coelhos com uma cajadada só. Por vários motivos, a economia dos EUA ficou para trás no desenvolvimento e na modernização da infraestrutura. A reversão dessa tendência acrescentaria bons empregos e demanda de mão de obra, criando, assim, um amortecedor para a próxima transição impulsionada pela IA.
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Tradução por Fabrício Calado Moreira
Direitos autorais: Project Syndicate, 2025.
