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por Cezar Taurion

Outro dia estava pensando nos meus netos e como seria a futura vida profissional deles. Sei que eles não usam e jamais usarão teclado e mouse. E que não precisarão aprender a dirigir. A Internet e os apps (e os wearables!) já fazem parte de sua vida e cada vez mais estarão vivendo em um mundo digital, com novos hábitos sociais e comportamentais. O avanço da automação e da IA vai mudar em muito as profissões atuais. O impacto da robotização chegando às áreas de conhecimento muda radicalmente nossa percepção sobre automação. Antes era consenso que automação afetaria apenas as atividades operacionais, como nas linhas de produção. Mas agora percebemos que podemos vê-la atuando em atividades mais mentais do que manuais, que envolvem tomadas de decisões, que tradicionalmente abrange pessoas com formação universitária e são responsáveis pelo extrato profissional considerado superior.

Parece impossível? A cada dia surgem mais evidências que esta mudança está bem mais próxima que pensamos. E breve chegará o dia em que a automação poderá substituir pessoas nas tomadas de decisões nos negócios. As máquinas poderão substituir administradores que atualmente confiam em instinto, experiência, relações e incentivos financeiros por desempenho, para tomar decisões que algumas vezes levam a resultados muito ruins. Este cenário vai nos obrigar a mudar muitas profissões e obviamente a redesenhar a formação acadêmica para enfrentar este desafio. Estamos realmente formando as pessoas para as profissões do futuro? O que devemos fazer?

O primeiro passo é reconhecer que muitas atividades serão substituídas por máquinas. Mas em muitas outras, as máquinas nos complementarão. E novas funções, inimagináveis hoje, surgirão. Alguém imaginaria ganhar dinheiro sendo youtuber dez anos atrás?

Isso significa que temos que expandir nossos conhecimentos, pois as atividades básicas de muitas profissões serão automatizadas. O diferencial humano estará na nossa capacidade de criatividade, flexibilidade, emotividade, motivação, liderança, relações interpessoais, ponderação, empatia e senso comum. Infelizmente, a nossa atual formação acadêmica não enfatiza muitos destes aspectos em seus conteúdos programáticos. Por exemplo, a tecnologia nos ajuda muito na análise de dados, mas a tomada de decisões exige retórica e poder de síntese. Se o processo decisório for meramente automático, a máquina assumirá 100% do trabalho. Nós, humanos, devemos nos concentrar no pensamento macro e abstrato. A máquina não tem consciência. Essa é a diferença. Quando o Watson ganhou o programa Jeopardy e o AlphaGo venceu o campeão mundial de Go, Lee Sedol, os algoritmos não foram comemorar a vitória com seus amigos.

Atividades que já se tornaram praticamente robotizadas como atendimento de call center, consultores financeiros e de vendas, que seguem rigidamente scripts pré-definidos não terão espaço na disputa com sistemas de IA. Afinal seguir um esquema pronto uma máquina pode fazer e até melhor, pois pode considerar inúmeras outras variáveis, consultando em tempo real informações dispersas em dezenas de bancos de dados. Também existe a possibilidade de funções desaparecerem porque seus negócios desapareceram. Não temos mais vendedores de enciclopédias! No futuro, com veículos autônomos não teremos mais motoristas de Uber, caminhão e taxistas.

Um exemplo típico de transformação vem da medicina. Nós, humanos, não conseguimos correlacionar muitas variáveis ao mesmo tempo. Assim, simplificamos nosso processo de classificação de doenças, como linfomas, caracterizando sua gravidade em estágios, baseados no tamanho e número de tumores, seus formatos e distribuição pelo sistema linfático. Adotamos métodos simplificados como este pelas nossas limitações de correlacionar múltiplas variáveis e para facilitar a memorização no aprendizado da medicina. Estas variáveis são “strong features” ou características bem marcantes e fáceis de guardar. Com algoritmos conseguimos mapear dezenas de outras variáveis já identificadas pelas pesquisas médicas e deixar que eles consigam correlacioná-las, tornando a classificação e consequentes decisões de tratamento muito mais assertivas.

A capacidade de ouvir, refletir e criar vão tornar a função humana diferenciada. Assim, este cenário cria novas funções, elimina outras e transforma as demais. Não podemos pensar única e exclusivamente em uma disputa por espaço, humanos versus máquina, mas como expandir nossas habilidades únicas com apoio delas. Sermos colaborativos! O artigo “Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces” mostra os ganhos potenciais quando algoritmos e humanos trabalham em colaboração.

 

 

Uma discussão ampla sobre esta questão se encontra no livro “AI Superpowers: China, Silicon Valley and the new World Order”, de Kay-fu Lee, de onde tirei a imagem abaixo:

  

A figura explicita bem onde a máquina tem maior vantagem, o quadrante inferior esquerdo, que são as atividades que demandam menos interação social e são mais repetitivas, e, portanto, robotizáveis. As que demandam mais interação social, com as dos quadrantes superiores, tem muito a ganhar com a colaboração humanos e algoritmos. Podemos recorrer à medicina para outro exemplo. Um algoritmo tem melhor precisão que um radiologista na análise de imagens, além de não ser influenciado por questões pessoais (briga em casa ou no trânsito) e cansaço, inevitável após visualizar dezenas de imagens. Além disso, o radiologista evolui praticando visualização de imagens e tirando dúvidas com seus pares. Mas é um aprendizado limitado pelo número de imagens que ele consegue analisar em determinando período de tempo e pela experiência de seus pares. Agora, um algoritmo pode, se integrado   à dezenas de hospitais ao redor do mundo ter um processo de aprendizado muito mais rápido e eficiente, pois no mesmo período de tempo visualiza milhares de vezes mais imagens e tem acesso instantâneo às últimas pesquisas médicas publicadas. O radiologista desaparece? Não, mas deixa de realizar atividades repetitivas, como analisar imagens, e pode explorar o lado mais humano da medicina, juntando experiência médica, cuidados de enfermagem, psicologia e o que chamamos hoje de “cuidador”. É uma nova função, que poderá continuar ser chamada de médico. Mas são outras atividades. Esta mesma transformação se aplica à educação, direito e até mesmo, vendas, para citar apenas algumas outras.

Estamos vivendo um ponto de inflexão e precisamos entender a exponencialidade das inovações transformacionais que estão sobre nós. Mudanças nas profissões e na formação profissional serão inevitáveis. Quanto mais cedo entendermos os impactos das mudanças, mais preparados estaremos. Temos um grande desafio: estas novas funções demandam um sistema educacional preparado para capacitar pessoas neste novo contexto. As novas funções são aquelas que requerem mais conhecimento e raciocínio cognitivo. Demandam criatividade e inovação. Uma escola tradicional, não incentiva estes aspectos. Ainda vemos nas escolas e academia muito do modelo do século 19, com alunos sentados ouvindo um professor e fazendo anotações. Limita a criatividade. Sim, este é um desafio: repensar o nosso modelo educacional. A tecnologia como a IA, não é destino, mas meio para chegarmos a um novo modelo social e econômico. Se será positivo ou negativo, vai depender de nós.

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Partner e Head of Digital Transformation da Kick Corporate Ventures e presidente do i2a2 (Instituto de Inteligência Artificial Aplicada). Na sua carreira, entre outras atividades, foi Diretor de Novas Tecnologias Aplicadas e Chief Evangelist da IBM Brasil e sócio-diretor e  líder da prática de IT Strategy da PwC. É autor de nove livros e professor convidado da Fundação Dom Cabral. Foi professor do MBA em Gestão Estratégica da TI pela FGV-RJ e da cadeira de Empreendedorismo na Internet pelo MBI da NCE/UFRJ.

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