IA e Mercado de Trabalho: uma análise à luz da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial

Quando falamos em Inteligência Artificial, é impossível não imaginar robôs humanoides que agem e pensam como seres humanos, como é frequentemente retratado nos cinemas. Gosto de dois exemplos dessa abstração: o personagem Ash do filme Alien – interpretado pelo ator inglês Ian Holm – e outro Ash mais recente, do episódio Be right back, o primeiro da segunda temporada da série Black Mirror – este interpretado pelo ator irlandês Domhnall Gleeson. Esses Ashes são robôs criados à imagem e semelhança do homem, tão perfeitos, a ponto de serem reconhecidos como humanos.

Contudo, a realidade ainda não é assim. Há dois tipos de IA e essa dos filmes é a IA geral (ou forte), ou seja, um sistema completo, praticamente indistinguível de um ser humano. O outro tipo é a IA restrita (fraca ou especializada) na qual um sistema exibe traços de inteligência semelhantes a humanos em um campo ou tarefa específica, como um chatbot, que pode responder perguntas sobre determinado assunto para o qual foi treinado.

Em meu artigo “Fundamentos, pilares e aplicações da Inteligência Artificial no setor público” (XAVIER,2020), discorri um pouco mais sobre esses conceitos e sobre os dilemas enfrentados pela IA e sua aplicação no setor público, que tem se expandido. Para corroborar essa afirmação, um comunicado de imprensa do Gartner, divulgado em 29 de março, identificou as dez tendências tecnológicas para o setor público (GARTNER, 2021). Uma dessas tendências é a adoção estratégica de tecnologias baseadas em dados, como a Inteligência Artificial (IA) e machine learning, em cada estágio da atividade governamental para melhorar a eficiência, eficácia e consistência dos dados. O Gartner batizou essa abordagem de Operacionalized Analytics e prevê que até 2024, 60% dos investimentos em IA e análise de dados pelo setor público terão feitos como objetivo impactar diretamente o processo de tomada de decisão e resultados operacionais em tempo real.

Em 06 de abril de 2021, foi publicada a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), por meio da Portaria nº 4.617 do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI). A EBIA foi construída em três etapas, conduzidas pelo MCTIC.

A primeira etapa, que teve início em 2019, foi a contratação de consultoria especializada em IA, por meio de Projeto de Cooperação Técnica Internacional junto à UNESCO. Essa consultoria teve como objetivo realizar estudo sobre os potenciais impactos sociais e econômicos da Inteligência Artificial e a apresentação de propostas para mitigar seus efeitos negativos e maximizar os efeitos positivos.

Em paralelo, foi realizada a segunda etapa, um processo de busca das melhores práticas (benchmark) nacionais e internacionais, observando-se estratégias similares que foram adotadas por outros países, que geralmente incluem tópicos como ganho de produtividade e consequente vantagem competitiva, preocupações com uma verdadeira revolução no mercado de trabalho, políticas de educação e requalificação profissional, tudo isso aliado à uma política pública de incentivo à pesquisa, desenvolvimento e inovação na área de IA, com aplicação da tecnologia em áreas específicas como saúde, mobilidade1 e segurança pública.

Por fim, a terceira etapa foi uma Consulta Pública à sociedade, entre 12 de dezembro de 2019 e 3 de março de 2020, na qual foram recebidas mais de 1000 contribuições que forneceram subsídios à EBIA.

Princípios da Inteligência Artificial da OCDE

 Ao pensar em princípios de IA, lembro-me das três leis da robótica de Asimov: 1ª Lei: um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal; 2ª Lei: um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos, exceto nos casos em que conflitar com a primeira lei; 3ª Lei: um robô deve proteger sua própria existência, desde que tal proteção não entre em conflito com a primeira ou segunda leis. O objetivo das leis era permitir a coexistência pacífica entre robôs inteligentes (como os Ashes citados anteriormente) e os humanos.

A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) definiu algumas regras mais adequadas para que tenhamos uma gestão responsável dos sistemas de IA. A OCDE definiu cinco princípios básicos (OECD, 2021):

1. A IA deve beneficiar as pessoas e o planeta ao impulsionar o crescimento inclusivo, o desenvolvimento sustentável e o bem-estar.
2. Os sistemas de IA devem ser concebidos de forma a respeitar o Estado de Direito, os direitos humanos, os valores democráticos e a diversidade, e devem incluir salvaguardas adequadas – por exemplo, permitindo a intervenção humana quando necessário – para garantir uma sociedade justa e justa.
3. Deve haver transparência e divulgação responsável em torno dos sistemas de IA para garantir que as pessoas entendam os resultados baseados em IA e possam desafiá-los.
4. Os sistemas de IA devem funcionar de maneira robusta, segura e protegida ao longo de seus ciclos de vida e os riscos potenciais devem ser avaliados e gerenciados continuamente.
5. Organizações e indivíduos desenvolvendo, implantando ou operando sistemas de IA devem ser responsabilizados por seu funcionamento adequado, de acordo com os princípios acima.

Tendo esses princípios como valores, a OCDE faz cinco recomendações aos líderes dos países:

1. Facilitar o investimento público e privado em pesquisa e desenvolvimento para estimular a inovação em IA confiável.
2. Promover ecossistemas de IA acessíveis com infraestrutura digital e tecnologias e mecanismos para compartilhar dados e conhecimento.
3. Garantir um ambiente de política que abrirá o caminho para a implantação de sistemas de IA confiáveis.
4. Capacitar as pessoas com as habilidades para IA e apoie os funcionários para uma transição justa.
5. Cooperar além das fronteiras e setores para progredir na gestão responsável de IA confiável.

Eixos temáticos e verticais da EBIA

 O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTIC), com base em princípios de IA estabelecidos pela OCDE, estabeleceu a Estratégia Brasileira de IA com três eixos temáticos (transversais) e 6 eixos verticais.

Os três eixos temáticos – que devem ser considerados em todas as verticais e aplicações da IA – são: (i) Legislação, regulação e uso ético (trata de parâmetros jurídicos, regulatórios e éticos para o desenvolvimento da IA); (ii) Governança de IA (estrutura de governança que promova métodos e procedimentos para assegurar a observância aos princípios da IA no desenvolvimento de soluções com essa tecnologia); e (iii) Aspectos Internacionais (trata de plataformas de cooperação e integração para trocas de informações, experiências, regulamentações e boas práticas na condução da IA no cenário mundial).

Os seis eixos verticais – que definem as áreas prioritárias para aplicação de IA – são: (i) Educação (qualificar e preparar as gerações atuais e futuras para as mudanças da IA, para o chamado futuro digital); (ii) Força de Trabalho e Capacitação (preparar os trabalhadores para a transformação do mercado de trabalho, com a substituição de ocupações pela automatização e para o surgimento de novas posições; qualificação e requalificação profissional); (iii) Pesquisa, Desenvolvimento, Inovação e Empreendedorismo (promover investimentos públicos e privados em P&D para incentivar a inovação de IA confiável de uma maneira holística – aspectos técnicos, sociais, jurídicos e éticos); (iv) Aplicação nos setores produtivos (promover o uso de IA nos diversos setores da economia de forma a melhorar a eficiência das empresas brasileiras); (v) Aplicação no Poder Público (promover o uso ético da IA pelo Poder Público para melhorar a qualidade dos serviços prestados à sociedade, privilegiando a economicidade e eficiência); e (iv) Segurança Pública (incentivar o uso não discriminatório de IA na área da segurança pública, respeitando o direito à privacidade e à proteção da imagem do titular, com mecanismos de supervisores de monitoramento para garantir o seu uso ético).

Objetivos da EBIA

 Segundo o MCTIC, a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial irá nortear as ações do governo federal no desenvolvimento da tecnologia, em todos os seus aspectos de forma a estimular a pesquisa, inovação e desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial, bem como seu uso consciente, ético e em prol de um futuro melhor.

A inteligência artificial já havia sido citada na Estratégia Brasileira de Transformação Digital (E-Digital) como um vetor de mudança da tecnologia digital na sociedade. Especificamente em relação à IA, o E-Digital estabeleceu uma ação estratégica:

“Avaliar os potenciais impactos sociais e econômicos de tecnologias digitais disruptivas, como Inteligência Artificial e Big Data, propondo políticas que mitiguem seus efeitos negativos ao mesmo tempo em que maximizem seus efeitos positivos” (BRASIL, 2018).

Nesse sentido, a EBIA apresenta inicialmente seis objetivos estratégicos que poderão ser desdobrados em ações específicas. Os objetivos estratégicos inicialmente estabelecidos foram:

1. Contribuir para a elaboração de princípios éticos para o desenvolvimento e uso de IA responsáveis.
2. Promover investimentos sustentados em pesquisa e desenvolvimento em IA.
3. Remover barreiras à inovação em IA.
4. Capacitar e formar profissionais para o ecossistema da IA.
5. Estimular a inovação e o desenvolvimento da IA brasileira em ambiente internacional.
6. Promover ambiente de cooperação entre os entes públicos e privados, a indústria e os centros de pesquisas para o desenvolvimento da Inteligência Artificial.

O eixo vertical Força de Trabalho e Capacitação

 O quarto objetivo estratégico da EBIA – Capacitar e formar profissionais para o ecossistema da IA – mostra claramente uma preocupação com a revolução que a tecnologia irá trazer ao mercado de trabalho.

Em seu livro “21 lições para o século 21”, o professor Harari trata do tema, abordando a substituição do homem pela tecnologia (especialmente IA e robótica) em posições tradicionais (HARARI, 2018). Contudo, ele afirma que isso poderá ser compensado pela criação de novos trabalhos humanos, dando vários exemplos, como os drones não tripulados das Forças Armadas norte-americanas: cada drone necessita de pelo menos 30 pessoas para operá-lo e outras 80 para analisar os dados coletados e garantir a segurança cibernética da operação. São funções que não existiam antes e, mesmo com a substituição da tripulação dos antigos aviões de reconhecimento, o saldo entre as funções que foram substituídas e as novas funções geradas é muito favorável. Isso pode indicar um cenário de cooperação entre a IA e humanos, muito mais do que uma competição pelo mercado de trabalho.

Há ainda que se verificar a real possibilidade de a tecnologia substituir o homem, avaliando o seu atual estado de desenvolvimento. Em outros palavras, o que as tecnologias atuais são capazes de realizar? Zande et al (2020) avaliam que é necessário analisar a tecnologia em cinco áreas de capacidade: percepção sensorial, capacidades cognitivas, processamento de linguagem natural, capacidades emocionais e sociais e capacidades físicas. Os autores concluem que, apesar do substancial progresso feito nas cinco áreas, diversas capacidades ainda estão fora do alcance das tecnologias disponíveis.

Especificamente, a tecnologia ainda necessita de desenvolvimento para processar e gerar linguagem natural – especialmente de caráter social e emocional – mobilidade autônoma, habilidades motoras finas2 e uma diversidade de capacidades cognitivas. Portanto, profissões que necessitam dessas habilidades por ora estão a salvo da substituição. Por outro lado, a tecnologia teve um desempenho excelente em áreas como reconhecimento de padrões, habilidades motoras grossas3 e navegação e está em grande parte no mesmo nível dos humanos no campo da percepção sensorial.

Após essa avaliação do estado da arte da tecnologia, Zande et al (2020) citam o estudo de Levy e Murnane, que classificou os tipos de trabalho em 4 grupos: tarefas rotineiras manuais, tarefas rotineiras não-manuais, tarefas não rotineiras manuais e tarefas não rotineiras não manuais.

Nesse sentido, os autores concluíram que as tarefas rotineiras são facilmente substituídas pela tecnologia, ao contrário de tarefas não rotineiras.

Isso é especialmente verdade para os trabalhos que não requerem interação humana. Zande et al (2020) concluem, de forma similar ao professor Harari, que a natureza do trabalho irá mudar e que os humanos trabalharam muito mais próximos às máquinas, em cooperação.

O professor Harari afirma que o grande obstáculo para esses novos empregos é o alto grau de especialização exigido para ocupá-los. Certamente, trabalhadores não qualificados, com baixo nível de formação acadêmica, terão muito mais dificuldade para se requalificarem para ocupar esses novos empregos. Nesse cenário, haveria um alto índice de desemprego e, por outro lado, uma grande escassez de mão de obra qualificada para ocupar as novas posições. A busca por trabalhadores altamente qualificados irá aumentar e, por sua vez, os profissionais com menor qualificação verão as oportunidades definharem. Esse cenário, certamente, irá agravar a desigualdade de renda e a dificuldade para os governantes.

Indo além, Harari conta que mesmo as novas profissões poderão não ter uma vida útil tão longeva como estamos acostumados. Pode ser que a tecnologia seja capaz de aprender a pilotar drones de forma autônoma, dispensando os operadores. Como exemplo, o professor cita o software AlphaZero, do Google, que aprendeu xadrez do zero à maestria em 4 horas, sem qualquer ajuda humana, com autoaprendizagem de máquina. Dá para imaginar onde a tecnologia pode chegar?

Fato é que o surgimento de novos empregos e a requalificação constante são os desafios que os governos deverão enfrentar nos próximos anos.

A EBIA, nesse eixo vertical, também se preocupa com a representatividade na área de tecnologia da informação e, especificamente, na área de IA. Com isso, o governo assume um compromisso de promover a diversidade racial e de gênero no campo técnico da IA.

Importante notar que todo esse cenário deixa claro que o país deve implementar políticas públicas de Estado que tratem da formação de profissionais para a nova realidade do mercado de trabalho com IA e automação, bem como a requalificação continuada dos profissionais que correm o risco de serem substituídos pela máquina. Sem essa política, podemos ver uma geração de inúteis, como o prof. Harari denominou, que seriam os trabalhadores que foram substituídos pela máquina e não têm mais energia ou recursos para se requalificarem adequadamente e serem, consequentemente, excluídos do mercado de trabalho. Isso seria o primeiro passo para uma era do pós-trabalho, na qual os problemas seriam ainda maiores, com as grandes corporações que dominarem a tecnologia (IA/automação/robótica) se tornarem também as proprietárias exclusivas da renda (HARARI, 2018).

Ações Estratégicas para a vertical Força de Trabalho e Capacitação

 Para enfrentar essa revolução no mercado de trabalho, a EBIA definiu algumas ações estratégicas:

– Estabelecer parcerias com o setor privado e com a academia para definir políticas públicas concretas que incentivem a formação e a capacitação de profissionais, considerando as novas realidades de mercado de trabalho;

– Criar políticas públicas que incentivem a formação e capacitação de profissionais tendo em mente as novas realidades de mercado de trabalho; e

– Reforçar políticas voltadas à educação continuada e ao lifelong learning, promovendo maior interação entre o setor privado e as instituições de ensino (universidades, institutos de pesquisa e de capacitação profissional e técnica).

São três ações interrelacionadas e complementares. Sem dúvida, o governo precisará estabelecer fortes parcerias com o setor privado e com as universidades para a criação de políticas e programas de formação e requalificação continuadas. A academia, berço da pesquisa e desenvolvimento das tecnologias, é um importante indicador do grau de maturidade das tecnologias e sua aplicação no mercado laboral. Além disso, é fundamental para a formação do profissional do futuro e para e requalificação do mercado atual. O setor privado, por sua vez, é aquele que vai indicar a capacidade de absorção da tecnologia, especialmente para ganhar vantagem competitiva e, com isso, indicar qual é a formação necessária para as novas posições que irão surgir e que tipo de profissionais perderão espaço e necessitarão de requalificação. Por fim, o governo é responsável pela criação e execução de políticas públicas, normatização, promoção e regulação do mercado. Portanto, essas ações estratégicas funcionam como um ciclo contínuo e interdependente entre os três atores envolvidos: Governo, Setor Privado e Academia.

– Estimular que as empresas e os órgãos públicos implementem programa de treinamento contínuo da sua força de trabalho voltado às novas tecnologias.

Reforçando a ideia da ação anterior, aqui o objetivo é destacar o papel de formador de mão de obra especializada que cada empresa e entidade pública deverá exercer. A preocupação com o papel social da empresa deve ser preponderante de forma a se implantar um programa contínuo de capacitação e requalificação, para que seja possível o reaproveitamento do funcionário que será substituído pela máquina em outras funções mais especializadas e qualificadas. Será bom para a empresa, para a instituição pública, para o empregado e para a sociedade.

– Criar campanhas de conscientização sobre a importância de se preparar para o desenvolvimento e uso ético da IA.

Mesmo quem não trabalhe diretamente com IA deve ser orientado sobre as possibilidades, benefícios e preocupações em relação à tecnologia. Questões éticas no uso da IA também devem ser abordadas. A sociedade em geral deve conhecer para poder melhor avaliar seus benefícios e riscos e até mesmo decidir onde a IA poderá ser utilizada ou não no país, por meio de legislações específicas sobre o tema.

– Estimular a retenção de talentos especializados em TIC no Brasil.

A própria EBIA cita que há um déficit de profissionais especializados em IA no Brasil. Mas essa realidade é para toda a área de TI. Em recente artigo do site especializado CanalTech, D’Angelo (2021) alerta que haverá um colapso na área de TI e de inovação após a pandemia pela falta de mão de obra qualificada. Com a pandemia, as empresas tiveram que acelerar o seu processo de transformação digital e contratar mais profissionais de TI e, concomitantemente, iniciaram uma disputa por profissionais qualificados, o que acabou aumentando a média salarial. Essa disputa por profissionais não se limita ao território nacional. Muitos estão encontrando novas oportunidades em outros países e o Brasil acaba perdendo esses talentos. Além da preocupação com a formação e qualificação, essa ação registra a necessidade de se adotar alguma política de retenção dos profissionais no país. Essa é uma conclusão óbvia, uma vez que sem profissional qualificado a tecnologia não pode ser desenvolvida, implantada ou mesmo mantida.

– Estimular a composição diversificada de equipes de desenvolvimento em IA, quanto ao gênero, raça, orientação sexual e outros aspectos socioculturais.

A preocupação aqui é com a diversidade, em sentido amplo, no trabalho de desenvolvimento e implantação da IA no país. Contudo, para que esta ação tenha efetividade é preciso, mais uma vez, um esforço conjunto de todos os atores envolvidos – Governo, Setor Privado, Academia, sociedade em geral – e uma liderança ativa do Governo.

Considerações Finais

 O uso adequado de soluções de Inteligência Artificial é sem dúvida um grande diferencial competitivo no cenário mundial. Contudo, seu uso ético e a delegação de decisão para uma máquina ainda são temas polêmicos. Isso é especialmente verdade quando se fala no mercado de trabalho: que profissões serão substituídas pela máquina? Como resolver a situação do trabalhador que será substituído? Como requalificá-lo para atuar no novo mercado de trabalho? Essas preocupações ficaram latentes na EBIA recentemente divulgada. A LGPD (Lei nº 13.709/18) tenta endereçar tal questão dispondo sobre o direito de titulares solicitarem a revisão das decisões automatizadas de dados pessoais, quando estas afetam seus interesses, incluindo o mapeamento de perfil pessoal, profissional, de consumidor e crédito, bem como quaisquer aspectos da personalidade da pessoa.

A EBIA é um bom começo para tratar adequadamente no âmbito nacional esse tema de extrema relevância e impacto na vida de todos. Contudo, falta materialidade e um plano de ação mais detalhado para fazer a estratégia sair do papel e se transformar em resultados em benefício da sociedade (LUCA, 2021). Há ideias sobre o que deve ser feito, mas não um plano de voo para transformar o que está no papel em resultados em benefício da sociedade Isso só será possível com uma forte parceria entre o governo e os diversos atores do mercado, setores que serão beneficiados pelo uso massivo da Inteligência Artificial. Tudo isso, claro, com os devidos cuidados para que a pessoa humana seja apenas um beneficiário e não uma vítima dessa revolução digital.

Notas

1.    Sobre mobilidade, abordei um pouco no meu artigo “Como a tecnologia pode ajudar a melhorar a vida nas grandes metrópoles”.

2.      Habilidades motoras finas são aquelas que requerem maior habilidade e precisão, com o uso de músculos pequenos, como os das mãos e dos pés.

3.      Habilidades motoras grossas são aquelas que não exigem tanta habilidade ou precisão, com o uso de grupos de músculos maiores e o desenvolvimento de habilidades como correr, pular, chutar, subir e descer escadas.

Referências

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GARTNER. Gartner Identifies Top 10 Government Technology Trends for 2021. 2021. Disponível em: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-29-gartner-identifies-top-10-government-technology-trend. Acesso em: 14 abr. 2021.

LUCA, Cristina de. Enfim, uma estratégia de IA para o país. 2021. Disponível em: https://theshift.info/hot/enfim-uma-estrategia-de-ia-para-o-pais/. Acesso em: 15 maio 2021.

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D’ANGELO, Fernando. Haverá um colapso nas áreas de TI e Inovação no pós-pandemia; Entenda! 2021. Disponível em: https://canaltech.com.br/mercado/havera-um-colapso-nas-areas-de-ti-e-inovacao-no-pos-pandemia-entenda/. Acesso em: 16 abr. 2021.

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