Quem sai ganhando ou perdendo com o surgimento de nova tecnologia?

O lançamento do ChatGPT em 2022 trouxe à tona uma conversa que vinha ganhando espaço há anos: Como e o quanto as novas tecnologias transformarão o mercado de trabalho?

Embora a IA generativa, como o ChatGPT, represente um avanço fenomenal, não é a primeira vez que uma nova ferramenta esteja pronta para mudar (ou mesmo eliminar) certas atividades laborais. As experiências anteriores podem fornecer lições importantes sobre o que podemos esperar no futuro.

Em um novo artigo, o professor titular de finanças Dimitris Papanikolaou, da Kellogg, e Bryan Seegmiller (professor assistente de finanças) falam sobre como a chegada de novas tecnologias afeta os trabalhadores e seus salários. O estudo foi coautoria de Leonid Kogan e Lawrence Schmidt, da MIT Sloan School of Management.

A análise se concentra no período de 1981 a 2016, um período no qual surgiram diversas novas tecnologias em uma variedade de funções, tanto para operários como para funcionários administrativos.

Talvez conforme esperado, os pesquisadores descobriram que, quando uma nova ferramenta é capaz de executar uma tarefa no lugar de um trabalhador, todos os trabalhadores afetados sofrem. “Eles passam por uma perda de ganhos salariais, e isso, em grande parte, não depende da idade, do nível de renda, do setor em que estão trabalhando, do tipo de trabalho que fazem ou do fato de terem ou não um diploma universitário", diz Papanikolaou. No entanto, quando uma nova tecnologia complementa as atividades dos trabalhadores que executam uma tarefa, os efeitos são mais variáveis: os trabalhadores mais experientes e altamente remunerados sofrem, enquanto as novas contratações parecem acabar se beneficiando.

Papanikolaou, Seegmiller e seus colegas também estudaram as possíveis ramificações da IA nos trabalhadores de hoje. Eles descobriram que “a IA, como tecnologia, nivela o campo de atuação dentro de uma determinada função”, diz Papanikolaou. Em outras palavras, se todos souberem codificar, um programador qualificado e experiente valerá menos no mercado de trabalho. O resultado é que "isso irá prejudicar os melhores trabalhadores".

Medição da exposição a novas tecnologias

Os pesquisadores começaram a reunir descrições de empregos da ONET, a Rede de Informação Ocupacional, bem como na edição de 1991 do Dicionário de funções - ambas fontes de informação amplamente utilizadas sobre diferentes profissões e as funções que desempenham. Por exemplo, o item da ONET para o trabalho de "Professor de jardim de infância, exceto educação especial" lista 37 tarefas, entre elas "Demonstrar atividades para crianças" e "Ler livros para turmas inteiras ou para pequenos grupos".

Depois, em uma reviravolta talvez irônica, os pesquisadores pediram ao ChatGPT para classificar as tarefas de cada trabalho como rotineiras (exigindo pouca experiência e provavelmente fáceis de se automatizar) ou não rotineiras (exigindo muita experiência e provavelmente difíceis de se automatizar). Para garantir a precisão, eles também validaram os resultados do ChatGPT em relação a outros métodos de classificação.

Por exemplo, como professor universitário, “às vezes leciono, às vezes escrevo artigos, às vezes preparo pedidos de reembolso”, explica Papanikolaou. Lidar com reembolsos "provavelmente é rotina, enquanto os outros dois são totalmente não rotineiros".

Em seguida, os autores reuniram uma lista de patentes importantes emitidas entre 1980 e 2007. Eles se concentraram nas chamadas patentes inovadoras, aquelas cujo grau de diferença fosse diferente das patentes anteriores, mas muito influentes em patentes futuras.

Depois disso, a equipe calculou o quanto essas patentes inovadoras correspondiam a tarefas de trabalho rotineiras e não rotineiras. Se uma tecnologia patenteada estivesse intimamente relacionada a uma tarefa rotineira, os pesquisadores consideravam ser uma tecnologia que economizava mão de obra e provavelmente automatizaria totalmente essa tarefa. Se uma tecnologia patenteada estivesse intimamente relacionada a uma tarefa não rotineira, os pesquisadores consideravam ser uma tecnologia que aumentava a mão de obra e provavelmente considerariam a tarefa como um complemento para o trabalhador.

Essas informações foram usadas para calcular medidas de exposição à tecnologia de economia de mão de obra e de aumento de mão de obra para diferentes funções. Uma função sofre alta exposição à tecnologia de economia de mão de obra se muitas de suas tarefas forem automatizadas em um determinado período de tempo; da mesma forma, uma função sofre alta exposição à tecnologia de aumento de mão de obra se muitas de suas tarefas não rotineiras foram complementadas por tecnologia em um determinado período de tempo.

Como a exposição à tecnologia afeta as funções e os trabalhadores

Para determinar as consequências da exposição a tecnologias que economizam e aumentam o trabalho, os pesquisadores coletaram dados do governo dos EUA sobre trabalhadores em diferentes funções, incluindo salários, idades e níveis de educação dos anos após a concessão das patentes inovadoras.

No geral, para qualquer função, a exposição à tecnologia que economiza mão de obra previa salários mais baixos e um menor número de vagas de empregos. A exposição à tecnologia de aumento de mão de obra, por sua vez, previa salários mais altos e maior emprego para essa função.

Porém, quando os pesquisadores começaram a analisar os efeitos da exposição à tecnologia no nível do
trabalhador, em vez de no nível da função, descobriram uma história mais complexa, especialmente quando se trata de tecnologia de aumento de mão-de-obra.

Em todas as funções, o trabalhador comum cuja exposição à tecnologia de aumento de mão de obra aumentou subitamente sentiu uma pequena diminuição nos salários e um pequeno aumento na probabilidade de perder o emprego. Essas tendências foram ainda mais marcantes entre funcionários administrativos, funcionários mais velhos e funcionários altamente remunerados dentro de uma determinada função.

Essa descoberta, combinada com o conhecimento de que os salários aumentaram no nível de função, “leva a sugerir que muitos dos benefícios se direcionam aos funcionários recém-contratados”, diz Papanikolaou. Em outras palavras, os funcionários que estavam acostumados a trabalhar de uma certa maneira lutam para se adaptar com a chegada da tecnologia complementar, enquanto os menos experientes podem se beneficiar do da capacidade dessas novas ferramentas.

O que esperar do futuro com a IA?

As tendências do avanço tecnológico das décadas passadas afetarão a IA? Para desvendar mais sobre isso, Papanikolaou, Seegmiller e seus colegas fizeram uma nova análise. Desta vez, em vez de usar patentes como indicador para mudanças tecnológicas, os pesquisadores perguntaram ao ChatGPT se a IA poderia executar uma determinada tarefa sem intervenção humana ou se a tarefa exigiria grande intervenção humana.

Como antes, os pesquisadores combinaram essas informações com descrições da função para determinar se as tarefas rotineiras e não rotineiras de um trabalho poderiam ser complementadas ou substituídas por IA. Usaram dados do censo sobre os salários dos americanos para prever o efeito da exposição à IA nos salários.

Embora especulativas, as descobertas sugerem que os trabalhadores em cargos e funções administrativas, bem como aqueles em produção e transporte, enfrentam altos níveis de exposição à IA como tecnologia que economiza mão de obra.

Enquanto isso, as funções mais expostas à IA como tecnologia complementar incluíam "Agente de seguro", "Transcritor médico", "Representante de atendimento ao consumidor", "Consultor financeiro pessoal" e "Analista de orçamento". Embora os pesquisadores sugiram que os trabalhadores menos experientes nessas funções possam se beneficiar da assistência robótica, os mais experientes podem ter dificuldades e ver seus salários diminuir, pois os seus conhecimentos e experiência poderem não fornecer a mesma vantagem competitiva que gozavam anteriormente.

Efeitos complexos

Papanikolaou diz que a pesquisa que realizou oferece uma perspectiva muito necessária sobre como a IA, ou qualquer nova tecnologia, pode alterar a força de trabalho.

“Mais especificamente, no caso da IA, todos surtam e interpretam a afirmação: ‘A IA afetará meu trabalho’ como ‘A IA fará meu trabalho por mim’. E duas coisas não significam a mesma coisa, porque a IA pode ser uma ferramenta ou um substituto”, afirma. “E só pelo fato de que a função possa mudar não significa que ela será eliminada”.

Os resultados também sugerem que as competências pessoais podem se tornar cada vez mais importantes na força de trabalho. Na verdade, as funções que dependem especificamente de habilidades interpessoais dificilmente foram afetadas pela tecnologia.

Por exemplo, aponta Papanikolaou, as ferramentas de IA podem, no futuro, ajudar médicos e enfermeiros a determinar diagnósticos médicos, mas provavelmente não serão capazes de oferecer o cuidado e o apoio emocional de que os doentes sob seu cuidado precisam: "Neste caso, a IA provavelmente faria um trabalho bastante deficiente".