A crescente presença da Inteligência Artificial (IA) no cenário tecnológico tem gerado preocupações e especulações sobre o futuro do emprego. Muitos temem que a IA possa substituir uma grande parte da força de trabalho humana. Contudo, um novo estudo do MIT CSAIL, em colaboração com o MIT Sloan, The Productivity Institute e o Institute for Business Value da IBM, traz uma perspectiva mais equilibrada e desafia algumas dessas crenças previamente estabelecidas.
O estudo concentra-se na viabilidade econômica da utilização da IA para automatizar tarefas no local de trabalho, especialmente na visão computacional. Contrariando a noção popular de que a IA está prestes a assumir a maioria dos empregos, as descobertas revelam que apenas cerca de 23% dos salários pagos por tarefas de visão são atualmente economicamente viáveis para a automação.
Neil Thompson, pesquisador principal do MIT CSAIL, enfatiza que isso sugere uma integração mais gradual da IA nos diversos setores, contradizendo a narrativa apocalíptica de uma rápida substituição de empregos pela IA. O foco na visão computacional revela avanços significativos na modelagem de custos, proporcionando uma análise mais precisa da viabilidade econômica da automatização.
Um modelo analítico tripartido
O diferencial deste estudo reside em seu modelo analítico tripartido, mostra o TechCrunch. Além de avaliar os requisitos técnicos de desempenho dos sistemas de IA, a pesquisa investiga as características de um sistema capaz desse desempenho e a escolha econômica de construir e implantar tal sistema. Essa abordagem detalhada oferece uma visão mais refinada da interação entre a tecnologia e a economia.
A experiência consolidada em visão computacional fornece dados substanciais para avaliar o desempenho e a viabilidade econômica, enquanto o estudo sugere que os custos de desenvolvimento, implementação e operação da IA podem diminuir ao longo do tempo. A possibilidade de a indústria tecnológica evoluir para fornecer soluções de IA como serviço é destacada como um potencial facilitador, eliminando a necessidade de investimentos substanciais.
Implicações na automação e plataformas de IA como serviço
O estudo explora as implicações de potenciais reduções nos custos dos sistemas de IA e como essas mudanças podem influenciar a velocidade da automação. A perspectiva de plataformas de IA como serviço é apresentada como um divisor de águas. A escalabilidade e a aplicação mais ampla podem democratizar o acesso à IA, permitindo que pequenas empresas se beneficiem sem recursos internos significativos. Esse cenário também poderia dar origem a novos modelos de negócios centrados em serviços de IA.
Martin Fleming, ex-economista-chefe da IBM, sugere que assim como a indústria de semicondutores adotou um novo modelo de negócios, empresas especializadas em IA como serviço poderiam surgir em grande escala nos próximos anos. Essa mudança não apenas transformaria a dinâmica do mercado, mas também poderia democratizar o acesso à IA.
Criação de novos empregos
As implicações do estudo ultrapassam as considerações econômicas imediatas e abordam impactos sociais mais amplos. A reciclagem da força de trabalho e o desenvolvimento de políticas são destacados como aspectos cruciais. O estudo sugere que, à medida que alguns trabalhos são automatizados, novas funções centradas na gestão, manutenção e melhoria de sistemas de IA serão necessárias. Isso cria oportunidades para categorias de emprego diretamente relacionadas à IA.
Novos modelos de negócios emergentes
O estudo também observa o surgimento de novos modelos de negócios que já estão se beneficiando da IA. Pequenos joalheiros, por exemplo, utilizam ferramentas de classificação de diamantes baseadas em IA para avaliar a qualidade instantaneamente. No setor de veículos autônomos, a Nvidia desenvolveu uma plataforma que incorpora computação, imagem e IA de alto desempenho, permitindo atualizações contínuas e implantação over-the-air.
Esses exemplos indicam como a IA está sendo integrada em setores específicos, proporcionando benefícios tangíveis. À medida que a tecnologia avança, esses modelos de negócios pioneiros podem indicar uma trajetória para a adoção generalizada da IA.
