A IA generativa está chegando primeiro para os trabalhadores remotos

A história da automação é bem simples: Se alguém sentiu sua influência, foram os trabalhadores dos setores de manufatura e comércio os primeiros a senti-la. O advento do tear mecanizado empurrou os tecelões que trabalhavam por conta própria para as fábricas. Depois que a Ford lançou a linha de montagem, mecânicos e engenheiros habilidosos tiveram que aprender a executar movimentos rotineiros. Por fim, a equipe de suporte dos escritórios teve um destino semelhante. Com a chegada dos PCs em rede, os funcionários administrativos e de escritório viram suas funções mudarem da interação com as pessoas para o preenchimento de formulários de software e verificação de caixas. Muitos deles passaram a receber menos. Muitos deles desenvolveram menos habilidades. Muitos são tratados com menos variedade, conexão humana e dignidade. Enquanto isso, a maioria dos trabalhadores do conhecimento tem visto praticamente o oposto: a automação tem anunciado trabalhos mais desafiadores, criativos e que aumentam as habilidades e que pagam melhor - em dólares e status. E, embora tenha chocado a todos nós, a pandemia e o novo mundo do trabalho remoto deram a esses funcionários ainda mais autonomia e uma vida mais equilibrada. Isso não é apenas anedótico; mais de cinco décadas de pesquisas em áreas como economia do trabalho, psicologia e sociologia apontam para o fato de que os trabalhadores de colarinho branco têm mais a ganhar com a automação. Um gerente sênior com MBA realiza muitas tarefas não rotineiras e baseadas em julgamento que produzem muito valor nominal, e ele se beneficia desproporcionalmente da tecnologia que automatiza o trabalho rotineiro. Na verdade, os cientistas têm um nome para esse fenômeno de "riquezas para os ricos": mudança técnica com viés de habilidade. Agora, a história parece estar mudando. Agora se trata de presença física. Se o senhor trabalha de forma totalmente remota - ou poderia trabalhar - muitas de suas tarefas poderão em breve ser altamente automatizadas, enquanto os trabalhadores que precisam comparecer e usar seus corpos para obter resultados estão em terreno mais seguro. Isso significa que alguns trabalhadores remotos perderão seus empregos, mas muitos, muitos milhões deles logo passarão por uma grande mudança de emprego e, portanto, enfrentarão um grande desafio de requalificação. Para entender o motivo, precisamos começar com novos modelos preditivos sobre a "exposição" da IA generativa. De acordo com pesquisas recentes, quanto mais expostos os empregos estiverem à IA generativa, maior será o potencial de aumento de produtividade. Por exemplo, Daniel Rock (colaborador da Wharton) e seus coautores da OpenAI descobriram que, se os representantes de atendimento ao cliente adotassem a IA generativa - apenas em sua forma não refinada e alucinante -, poderiam obter ganhos de produtividade de 50% em metade de suas tarefas. Engenheiros, escritores e matemáticos de blockchain? Totalmente expostos nesse sentido. No geral, a modelagem dos autores sugere que 80% dos adultos que trabalham têm empregos que estão 10% expostos, enquanto 19% têm empregos que estão pelo menos 50% expostos. De qualquer forma, a maioria de nós pode ganhar um grande aumento de produtividade com o uso da IA generativa. Na verdade, já estamos vendo esse incentivo no trabalho. A recente pesquisa da força de trabalho da Microsoft (com mais de 31.000 pessoas em 31 países) mostra que, em maio, 75% dos funcionários pesquisados estavam usando IA generativa em seu trabalho diário - um número que quase dobrou desde janeiro - e 78% desses trabalhadores relataram que adotaram essas ferramentas de forma independente. E seus empregadores não estão muito atrás: A pesquisa do Gartner de outubro de 2023 indicou que 55% das empresas estavam pilotando ou lançando projetos de LLM. Para a maioria de nós, o ritmo e o escopo da adoção da IA generativa são surpreendentes. Mas, de uma perspectiva histórica e macroeconômica, tudo isso pode significar uma taxa de mudança de emprego simplesmente incomum. A IA generativa foi instantaneamente disponibilizada, gratuita e útil para 2,6 bilhões de pessoas (80% dos adultos que trabalham em todo o mundo - aritmética simples implícita no artigo dos GPTs vinculado acima), portanto, ajustaremos rapidamente a forma como trabalhamos para acomodá-la, em comparação com as tecnologias de uso geral anteriores. Os motores de combustão interna, a telefonia e a Internet levaram várias décadas para se difundir; eles eram caros, difíceis de distribuir ou exigiam uma nova infraestrutura. Essas décadas extras nos deram a oportunidade de nos adaptarmos. Tínhamos contadores, barbeiros e engenheiros antes de todas essas tecnologias, e temos muito mais deles agora, mas eles fazem coisas bem diferentes. Há três forças maiores em ação que perturbam esse cenário de "disrupção como sempre". Elas devem nos fazer parar e nos levar a prever mudanças ainda mais rápidas e extensas no trabalho que estão por vir, especialmente para os trabalhadores remotos. Facilidade de uso A primeira está à vista de todos: A IA generativa está sendo aproveitada por meio de aplicativos fáceis de usar. Pense na IA generativa como a chegada da eletricidade e do motor elétrico: um recurso extremamente poderoso que, em teoria, poderia ser usado para muitas coisas, mas que não é tão bom assim para um trabalho específico de imediato. Depois da eletricidade, tivemos máquinas de lavar louça, bombas de água, serras circulares e coisas do gênero. Muitas empresas estão construindo o equivalente agora mesmo para a IA generativa. Alguns recursos do Copilot da Microsoft, como o "treinador de redação", incorporado ao pacote Office, são um exemplo claro. O artigo supracitado sugere que, à medida que isso ocorrer, a exposição (e, portanto, a utilidade) aumentará drasticamente para muitos trabalhadores: por exemplo, o trabalho médio nos EUA será 47-56% exposto, e não 10%. As organizações já estão preparadas para a IA generativa Em segundo lugar, as empresas também se pré-configuraram para facilitar a automação da IA generativa: Pelo menos desde o advento da telefonia, mas especialmente em resposta à Covid, elas concentraram as tarefas digitais para permitir que milhões de pessoas trabalhem remotamente. O relatório de transformação digital da McKinsey sobre a Covid-19 em 2020 resume isso muito bem: O executivo médio presumiu que um aumento útil no "trabalho ou colaboração remota" levaria 454 dias, quando na verdade levou 10,5. O senhor leu certo: 43 vezes mais rápido do que o esperado. E a pesquisa recente da Upwork indica que 22% da força de trabalho dos EUA será totalmente remota até 2025. No momento, a IA generativa só pode lidar com tarefas digitais - aquelas que lidam com entradas e saídas de informações. Isso significa que, se o senhor puder trabalhar remotamente o tempo todo, a IA generativa poderá ser usada de forma lucrativa para ajudá-lo em suas tarefas, mais do que alguém que tenha de comparecer pessoalmente. A IA generativa está se tornando mais autônoma A terceira força é um aumento iminente na autonomia da IA generativa. A IA generativa que conhecemos é, em sua maioria, passiva. Quando a TI é solicitada, ela faz o trabalho - mas apenas uma pequena parte do trabalho, e com uma memória muito fraca e limitada. Mas a OpenAI, a Google e a Anthropic - os três titãs da IA gen - têm sido bastante transparentes: eles esperam fornecer sistemas altamente autônomos que resolvam esses problemas nos próximos três a seis meses. Na verdade, há cerca de quatro meses, temos uma versão beta pública de um desses agentes: Devin. Diferentemente de todas as IA generativas que vieram antes, o senhor pode dar uma meta ao Devin - uma meta bastante vaga, aliás - e ele elaborará um plano para atingir essa meta e começará a trabalhar nela em segundo plano. Por meio de uma interface de bate-papo simples, o senhor pode perguntar ao Devin como está o andamento do trabalho. A TI enviará ao senhor uma mensagem de texto atualizando o progresso, como um colega faria via Slack. A TI falhará, mas depois se recuperará. Reparar. Melhorar. Inovar, inclusive. Muitas vezes, Devin consegue realizar todo o trabalho. O ChatGPT não conseguiu nem começar aqui. Em breve, o senhor poderá delegar tarefas complexas a qualquer sistema de IA generativa importante e ele lidará proativamente com grandes partes do trabalho, inclusive fazendo perguntas para esclarecer dúvidas e formando pequenas equipes de agentes que podem ser delegadas. Qualquer usuário de IA generativa terá que aprender efetivamente a gerenciar organizações automatizadas de agentes artificiais. Alguns - talvez mais do que estamos acostumados - perderão seus empregos. Um problema sério para as dezenas de milhares de pessoas afetadas que exige atenção proativa das organizações e dos órgãos reguladores. Mas para talvez cem milhões de trabalhadores remotos em todo o mundo, essas forças conspirarão para facilitar uma mudança de emprego relativamente dramática e rápida . O foco adequado em resposta a esse tsunami de mudanças é a requalificação profissional. As empresas e os trabalhadores devem investir no aprendizado e no desenvolvimento necessários para preparar os funcionários e ajudá-los a se adaptar à medida que essas mudanças ocorrem. Para escolher apenas um alvo claro: se o senhor é um trabalhador remoto, deve se concentrar em desenvolver habilidades de gerenciamento. O que quer que tenha feito antes, agora provavelmente deve aprender a supervisionar um grupo de agentes de software altamente autônomos para fazer isso por você. Isso inclui habilidades como delegação, o que significa especificar claramente um trabalho que o senhor deseja que seja feito, garantir que o senhor tenha clareza antes do início do trabalho e dar feedback claro para orientar o desempenho, exatamente como quando gerencia outras pessoas. O senhor pode presumir que não precisa se preocupar em motivar os agentes e cuidar da carreira deles, mas estaria (por enquanto) apenas meio certo. Isso exigirá habilidades específicas de IA. Acontece que os agentes respondem de forma bastante diferente aos aspectos sociais de nossos prompts, e "motivá-los" adequadamente pode fazer uma grande diferença. Mas, de forma mais ampla, as empresas que não conseguirem enfrentar esse desafio de requalificação não apenas perderão a verdadeira vantagem de produtividade da IA generativa; ao não prepará-las, elas também poderão alienar a própria força de trabalho humana que - pelo menos no futuro previsível - permanece no centro de sua vantagem competitiva.

A IA generativa está chegando primeiro para os trabalhadores remotos

Resumo.

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