Pesquisa: IA 'desagrega' empregos em tarefas mais específicas e menos remuneradas

Um artigo de pesquisa de Luis Garicano (London School of Economics), Jin Li e Yanhui Wu (ambos da Universidade de Hong Kong) desafia a suposição de que a exposição à IA leva diretamente à perda de empregos. Em vez disso, eles argumentam que a IA está 'desagregando' empregos automatizando tarefas específicas dentro das funções.

Pacotes Fracos vs. Fortes

O artigo distingue entre ocupações de 'pacote fraco' e 'pacote forte'. Em empregos de pacote fraco, a IA automatiza algumas tarefas e reduz os limites do trabalho. Exemplos incluem processamento de tickets de suporte ou tarefas de programação previsíveis. O ser humano fica fazendo o que a máquina não consegue lidar, frequentemente resultando em uma fatia mais estreita da função original.

Em ocupações de pacote forte, a IA melhora o desempenho dentro do trabalho, mas não remove o ser humano do pacote. Os autores usam radiologistas como exemplo: eles não apenas leem exames, mas também interpretam casos limítrofes, consultam com clínicos e autorizam decisões.

Impacto Econômico

Quando a IA assume parte do trabalho, os humanos se concentram exclusivamente nas tarefas restantes, aumentando a produção por trabalhador. Isso leva à queda de preços e à redução da demanda por trabalhadores. O impacto no emprego não vem da IA fazer todo o trabalho, mas dos humanos se tornarem mais eficientes nas tarefas remanescentes.

A pesquisa sugere que isso explica por que o emprego e as horas não mudaram dramaticamente apesar da adoção da IA. Em muitos casos, o pacote de trabalho permanece intacto.

Implicações para Desenvolvedores

Para aqueles em funções de programação de pacote fraco envolvendo tarefas previsíveis, a IA pode gradualmente esvaziar a função. Para desenvolvedores em posições de pacote forte que exigem julgamento, contexto ou responsabilidade, a IA provavelmente melhorará o desempenho e potencialmente aumentará a remuneração.

O artigo contrasta com previsões que estimam 10,4 milhões de perdas de empregos nos EUA até 2030 (aproximadamente 6% da força de trabalho), sugerindo que a realidade é mais matizada do que uma simples substituição.