Bloomberg Opinion — A inteligência artificial (IA) traz consequências profundas para as economias modernas. Muitos dos trabalhos atuais mudarão, podendo até desaparecer completamente. Diante dessa reviravolta existencial, os especialistas afirmam que será necessária uma regulamentação inteligente da IA – e quem poderia se opor a uma regulamentação inteligente? No entanto, as formas que ela deve assumir, seus métodos e até mesmo seus objetivos não estão claros.
Abordar o problema com mais cuidado já é um bom começo. Talvez seja mais fácil falar do que fazer, porque, em muitos aspectos, a IA não é um progresso tecnológico como de costume. Mesmo assim, as revoluções tecnológicas anteriores têm lições relevantes. Uma que vale a pena ponderar diz respeito ao chamado “trabalho limitado”.
A falácia do “trabalho limitado” é, sem dúvida, o conceito errôneo mais completamente desmascarado – e, ainda assim, mais impressionantemente tenaz – da economia. A ideia é que a quantidade de trabalho a ser feito é limitada. Se surgir uma maneira mais rápida e barata de fazer essa quantidade fixa de trabalho, os empregos devem desaparecer. Portanto, as máquinas são uma ameaça.
A agricultura mecanizada destruiu a mão de obra agrícola, a automação da fábrica destruiu o emprego no setor de manufatura e agora a IA está chegando para os trabalhadores do setor de serviços. Assim como antes, o resultado será o desemprego em massa e, para grande parte da força de trabalho, salários mais baixos e padrões de vida em colapso. No entanto, essa última parte sempre se mostrou errada.
Essas transformações econômicas marcantes causaram desemprego. Os empregos desapareceram, os trabalhadores foram deslocados e as vítimas tiveram de arcar com custos reais. Mas o total de emprego continuou crescendo e os padrões de vida aumentaram. Por quê? Porque, longe de ser fixa, a quantidade de trabalho que precisa ser feito provou ser infinitamente expansível.
O mesmo acontecerá com a IA. Há dois caminhos principais para o aumento do emprego após esse tipo de inovação. A possibilidade mais atrativa é que a IA ajude as empresas a vender mais. A tecnologia torna seus funcionários mais produtivos, mas seus negócios crescem mais rapidamente do que a produtividade de seus funcionários, de modo que eles acabam contratando mais pessoas. Será que isso é improvável? Considere o que pode vir a ser o caso mais comum – as empresas ganham mais dinheiro simplesmente substituindo os funcionários por IA. Essa redução de empregos ainda pode ser compensada por tarefas recém-criadas em outras empresas que vendem novos bens e serviços, possivelmente habilitados para IA.
Em outras palavras, a tecnologia não muda apenas o lado da oferta da economia; ela também cria uma nova demanda. A inovação que transformou a agricultura e a manufatura criou mercados para produtos totalmente novos, aumentando a quantidade de trabalho que precisa ser feito. Muitos desses produtos teriam sido difíceis até mesmo de imaginar uma ou duas décadas antes de chegarem ao mercado. Há vinte anos, eu nunca pensei que precisaria de um supercomputador em meu bolso. Muitos dos serviços que essa tecnologia possibilitou eram igualmente difíceis de prever. Hoje, inúmeras pessoas são bem pagas e trabalham demais, produzindo bens e serviços que eu nunca imaginei que desejaria.
De fato, em muitos setores da economia, a demanda por novos trabalhos não é limitada pelo que podemos querer ou precisar. Visto dessa forma, é quase encorajador que a Universidade de Yale, por exemplo, tenha quase tantos funcionários “gerenciais e profissionais” em sua folha de pagamento quanto alunos de graduação. É uma quantidade realmente impressionante de trabalho. Mas por que parar por aí? Talvez, depois de mais alguns anos, Yale acabe com dois funcionários para cada aluno, que trabalhem arduamente (sem dúvida usando IA) para fazer o que quer que seja que eles façam.
Essa forma de pensar sugere algumas prescrições de políticas. Uma delas é ser cauteloso com as propostas de direcionar a inovação para apoiar a criação de novas tarefas em vez de simplesmente automatizar as existentes. Muitas das tarefas que podemos querer ou precisar são imprevisíveis; a mera automação, em uma ou mais etapas, é capaz de criar uma nova demanda e, portanto, um novo trabalho. Em geral, devemos dar as boas-vindas e incentivar a inovação, e não temê-la; mesmo que ela “poupe” mão de obra no curto prazo, é provável que aumente os salários e os padrões de vida no devido tempo.
Em segundo lugar, o principal desafio econômico apresentado pela IA não é como evitar o desemprego em massa persistente; é como amenizar os efeitos do deslocamento. Isso requer uma rede de segurança mais forte, uma participação mais ampla na propriedade do capital, menos atritos nos mercados de trabalho (o licenciamento ocupacional sem sentido está no topo da lista) e uma nova atenção ao treinamento vocacional. Se esses parecem ser os remédios neoliberais padrão, é porque são. No passado, elas não foram bem-sucedidas, não por serem inadequadas para a função, mas por terem sido aplicadas de forma muito branda.
Como uma grande variedade de setores de serviços promete adotar rapidamente a IA, o perigo de um deslocamento radical é real. Mais do que seus antecessores, a tecnologia poderia induzir uma realocação rápida e contínua do trabalho. Isso deve colocar a inovação educacional na frente e no centro. Um conjunto de habilidades adquiridas desde o início não será mais suficiente. A IA pode obrigar as pessoas a pensar em termos de várias carreiras ao longo de sua vida profissional. Os sistemas educacionais estão apenas começando a se adaptar. À medida que isso acontece, a IA pode ajudar.
Uma inovação que provavelmente será crucial para que as sociedades capitalizem essa transição são as “microcredenciais”. Esses são módulos de treinamento que podem ser agrupados em uma “macrocredencial”, como um diploma; eles também podem indicar habilidades vocacionais específicas e, dessa forma, lubrificar a mobilidade entre empregos no meio ou no final da carreira. Para desenvolver essa ideia de aprendizagem contínua, as empresas e faculdades terão de tomar a iniciativa, mas as políticas públicas podem promover e coordenar seus esforços, melhorando o credenciamento e ajudando os futuros alunos a encontrar as ofertas certas. A variedade de opções nos EUA já é vasta, mas completamente desconcertante. A Comissão Europeia e outros países buscam uma abordagem mais sistemática e de apoio; Cingapura, previsivelmente, parece ter levado isso mais longe.
Os desafios que a IA apresenta vão muito além do mercado de trabalho, mas esse domínio é crucial. Pelo menos nesse campo, há mais motivos para otimismo do que para alarme, e políticas melhores poderiam aumentar muito as chances de sucesso.
Esta coluna não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial ou da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Clive Crook é colunista da Bloomberg Opinion e membro do conselho editorial que cobre economia. Foi editor do The Economist e comentarista-chefe de Washington para o Financial Times.
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