Prós, contras e timing da nova era das máquinas

“Máquinas que podem completar tarefas cognitivas são ainda mais importantes do que máquinas que podem realizar funções físicas”, afirmaram Andrew McAfee e Erik Brynjolfsson em The Second Machine Age. “Graças à moderna IA, nós hoje as temos.” Isso é bom? Ou é ruim?

Bom e ruim, ao mesmo tempo. A aprendizagem de máquinas vai deslocar os trabalhos de rotina, e a proporção de empregos destruídos para novos empregos criados pode ser desfavorável.

Por outro lado, deve provocar mais impacto econômico que qualquer outra invenção. Empresas vão obter entre US$ 1,3 trilhão e US$2 trilhões por ano em valor econômico com o uso de inteligência artificial em cadeias de suprimentos e manufatura. Por exemplo, robôs providos de machine learning para melhorar a administração de suas fábricas e seus armazéns.

A inteligência artificial vai transformar diversos outros aspectos das cadeias de suprimentos e processos. Vai aprimorar a qualidade dos produtos. “A automação pode permitir o surgimento de organizações massivamente escaladas”, afirma a consultoria McKinsey, em um relatório sobre o tema. Filiais “instantaneamente capazes de propagar mudanças que vêm da sede”.

Quando se olha para os trabalhos nos quais a automação nos próximos anos é mais provável, no topo da lista estão “atividades físicas e operação de máquinas em ambientes previsíveis”.

 Cozinhas de restaurantes, por exemplo, têm um alto potencial de automação. Há tecnologias de eficácia já demonstrada. É preciso, porém, levar em conta os custos dos cozinheiros hoje empregados. Em média, nos Estados Unidos, apenas US$ 11 por hora. Quão baratas e eficientes têm de ser as máquinas cozinheiras para desalojar a mão de obra de carne e osso?

 As empresas têm um longo histórico de automação de atividades como processamento de folhas de pagamento e geração de faturas ou de uso de códigos de barras para controlar o fluxo de materiais. A próxima fronteira consiste em instalar máquinas em ambientes imprevisíveis. Em setores como silvicultura e construção. 

Pesquisadores concluíram que o tempo para implantação de novas soluções em 90% de um setor varia cerca de oito a 28 anos. Especialistas da McKinsey usaram como exemplo motoristas de caminhões pesados, ocupação que é uma fonte significativa de empregos todo o mundo.

Tecnologias para automatizar as competências necessárias para essa atividade já existem. Crucial, agora, é o estudo da viabilidade econômica de sua adoção. Em última instância, lançar mão de veículos autodirigíveis depende do custo do trabalho em diferentes mercados.

 Fazendo esse tipo de análise em inúmeros setores, os pesquisadores da McKinsey concluíram que a tecnologia de automação disponível atualmente tem potencial para afetar atividades associadas a algo entre 41% e 56% dos salários globais. As diferenças entre países resultam de mudanças na combinação de setores dentro de cada economia, da combinação de ocupações dentro dos setores e dos níveis salariais de cada força de trabalho. Frequentemente vemos as previsões de impacto da automação sobre empregos concentradas em umas poucas economias avançadas. A explicação para isso está nos níveis salariais. O apelo dos robôs é maior onde se paga mais pelo trabalho humano, e os salários mais baixos devem atrasar a adoção de soluções automatizadas nos países em desenvolvimento. Estes países poderão alcançar um ritmo de automação semelhante ao das economias avançadas por meio de inovações localizadas.

 Num segundo momento, o impacto se tornará pronunciado na China e na Índia. A onda de automação vai demorar de duas a três décadas para se materializar no Brasil na sua plenitude. Por aqui, a automação não consegue ser abrangente na magnitude vista nos países líderes. Falta aumentar o nível de tecnologia embarcada nas empresas e a qualificação dos profissionais.