Qual será o impacto da inteligência artificial nas profissões? Será que a IA vai roubar o emprego às pessoas? Estas são perguntas que diversos estudos procuram responder com a adoção cada vez mais recorrente de sistemas de IA pelas empresas. Ainda recentemente o Fundo Monetário Internacional projetou que a IA iria afetar cerca de 40% dos empregos a nível global, não necessariamente substituir os trabalhadores, mas pelo menos otimizar a sua produtividade.

Um novo estudo do MIT CSAIL tem uma visão mais positiva sobre o impacto da IA nos empregos. O estudo examinou a praticabilidade económica da utilização de IA para tarefas automatizadas no local de trabalho, com ênfase específica na visão computacional. Os investigadores concluíram que apenas cerca de 23% das tarefas pagas que envolvem a visão são economicamente viáveis para a automatização através da IA. Ou seja, apenas em um quarto dos empregos onde a visão é chave faz sentido substituir a mão-de-obra humana pela IA.

A investigação focou-se na visão computacional de IA por ser uma área que tem recebido avanços significativos. Os investigadores procuraram examinar a capacidade de usar a IA na automatização de tarefas específicas e se compensa economicamente a construção de determinado sistema. E a experiência na visão computação acumulada ao longo dos anos permite dar uma previsão do que o futuro pode oferecer na adoção de modelos de linguagem.

Os investigadores dizem que o desenvolvimento, lançamento e os custos de manutenção devem descer e a indústria tecnológica pode transformar-se para oferecer soluções de IA como um serviço, eliminando dessa forma a necessidade de um investimento de capital substancial.

Dando um exemplo, se os custos de implementação de IA nos postos de trabalho decrescerem significativamente, isso poderia acelerar a adoção da tecnologia nos vários sectores, levando a mudanças mais rápidas no mercado de trabalho. Mas por outro lado, se a computação de IA requerer a expansão, se os dados se tornarem difíceis de encontrar e se os técnicos especializados serem poucos, os elevados custos podem abrandar a transição, permitindo dar mais tempo aos trabalhadores e industrias de se adaptarem.

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Fala-se ainda de outro aspecto crítico que são as plataformas que oferecem IA como serviço. Estes têm o potencial de expandir o uso de inteligência artificial e neste caso as implicações são profundas, podendo democratizar o acesso a tecnologias de IA. Este aspeto permitiria às pequenas empresas e organizações beneficiar do impacto da IA sem a necessidade de grandes recursos.

O MIT diz que as implicações do estudo estendem-se para lá das considerações económicas imediatas, tocando no impacto social mais amplo, tal como a retenção de mão-de-obra ou desenvolvimento de políticas. E com a automatização de certos empregos, vai ser preciso aumentar a necessidade de postos focados na gestão, manutenção e melhorias dos sistemas de IA, assim como outros postos em que a necessidade humana é insubstituível pela IA.

Segundo o documento, novos modelos de negócio vão surgir. E é dado um exemplo prático, como por exemplos, pequenas ourivesarias que podem beneficiar de ferramentas de classificação de diamantes através de análise de uma imagem através de IA, sem a necessidade de um especialista em joalharia. Outro exemplo dado é como a Nvidia construiu uma plataforma de computação de alta performance de IA que permite de forma contínua ser melhorada e atualizada através de sistemas “over-the-air” para a indústria automóvel. As fabricantes de carros deixam de ter de construir estas capacidades em duplicado, tais como câmaras ou tecnologias de reconhecimento de rotas.

Na sua conclusão, os investigadores afirmam que grande parte dos estudos sobre o impacto da IA no emprego se focam no pressuposto de que se o trabalho pode ser automatizado, então será. Mas as conclusões do MIT pretendem focar-se nos custos de implementação destas tecnologias, desde a instalação à manutenção. E concluiu que mesmo que um sistema de IA seja “apenas” tão bom como um trabalhador humano poderá ter custos proibitivos de adoção, comparado com os custos da mão-de-obra. E neste caso, apenas uma pequena porção do mercado de trabalho está em risco de automatização, quando comparado com o que as estimativas gerais sobre a exposição de IA sugerem.