Como Mudanças impulsionadas pela IA No local de trabalho aumenta em número e âmbito, há uma preocupação crescente sobre o impacto da tecnologia no emprego. No entanto, essas preocupações podem ser resolvidos se nos prepararmos para mudanças futuras. Enquanto IA está eliminando muitos empregos tradicionalmente preenchido por seres humanos, a história mostra que, a longo prazo, criará inúmeras novas oportunidades de emprego. Além disso, embora os algoritmos superem as pessoas em muitas áreas, as capacidades humanas continuarão a ser insubstituíveis no local de trabalho num futuro próximo.
Ondas de inovação que trazem mudanças extremas ao local de trabalho não são de forma alguma novas. Consideremos, por exemplo, a introdução da conteinerização na década de 1950. O transporte de mercadorias em caixas de aço padronizadas revolucionou o comércio internacional. Também eliminou muitos trabalhos associados ao carregamento e descarregamento manual de carga. No entanto, a contentorização também gerou novas indústrias, como a construção, manutenção e manuseamento de contentores de carga, e o desenvolvimento de tecnologia que optimiza a forma como cada unidade é carregada e rastreia o movimento global de contentores.
Da mesma forma, A.I. criará novos tipos de empresas e oportunidades de emprego que só podemos imaginar hoje.
Além disso, os humanos serão parte integrante desses futuros locais de trabalho. Embora os algoritmos sejam muito superiores quando se trata de realizar tarefas repetitivas, processar grandes quantidades de dados e identificar tendências e padrões importantes, as pessoas continuarão a se destacar em diversas áreas. aqui estão alguns exemplos:
1) Experiência do mundo real
Uma vida inteira de experiência no mundo físico permite às pessoas detectar mudanças ou discrepâncias entre situações normais e anormais. Por exemplo, durante a crise financeira de 2008, as empresas preocuparam-se com a saúde financeira dos seus fornecedores. Muitas empresas solicitaram dados económicos aos fornecedores, mas estes números podiam ser manipulados e apenas forneciam uma visão desfasada e pouco atualizada das condições do fornecedor. Para aumentar os dados, as empresas enviaram pessoas para verificar a produção de peças ou materiais de fornecedores críticos em nome da empresa.
2) Uma perspectiva moral
Muitas tarefas de trabalho envolvem julgamentos de valor e elementos subjetivos baseados nas preferências do projetista ou gerente do sistema. No entanto, os objetivos, a compreensão moral e as preferências mudam com o tempo. Embora as máquinas possam ser capazes, se devidamente treinadas, de analisar grandes quantidades de dados e apresentar opções de ações, as pessoas devem tomar as decisões finais nos casos em que as implicações são importantes. Isto é especialmente verdadeiro quando o contexto muda e as decisões devem ser tomadas num ambiente diferente. Por exemplo, ao priorizar a resposta a um desastre, deverá ser dada preferência a clientes, funcionários, fornecedores, acionistas ou à comunidade? A resposta honesta é “depende” da natureza do evento e do contexto, o que dificulta programar ou treinar um modelo.
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3) Adaptabilidade e coordenação
As pessoas são mais adaptáveis que os robôs quando confrontadas com condições e ambientes não estruturados. Os sistemas de software robótico são construídos e otimizados para tarefas ou domínios específicos. No entanto, a mudança (perturbações, novos conhecimentos, novos produtos, ações dos concorrentes, ciclos económicos, etc.) pode tornar discutível a adequação da máquina, exigindo que uma pessoa assuma a tarefa. Além disso, as redes sociais são adeptas da criação de novas estruturas organizacionais corporativas para gerir a mudança. Isto aconteceu em resposta a inúmeras perturbações nos últimos anos, como o terramoto de 2011 no Japão e a pandemia de Covid-19.
4) Um impulso criativo embutido
A mudança que requer adaptação está incorporada em muitas cadeias de abastecimento de consumo e tecnologia, como a fast fashion. Estas cadeias de abastecimento em rápida evolução procuram incessantemente por diferenciação que possa estimular a procura de qualquer novo produto ou serviço. As pessoas, e não as máquinas, fazem parte de um ambiente cultural que estimula a criatividade. Além disso, os humanos compreendem os caprichos da vida quotidiana e esta experiência prática cria possibilidades para novos produtos e serviços.
5) Empatia e comunicação
Embora um número crescente de I.A. aplicativos são usados na área de saúde, os computadores não conseguem demonstrar a empatia exigida de uma enfermeira ao tratar um paciente. Da mesma forma, uma máquina não pode substituir o sorriso de um prestador de serviços, como o caixa de um supermercado local. Da mesma forma, as negociações de contratos de aquisição não podem ocorrer sem que ambas as partes se compreendam, desenvolvam relações e apreciem os pontos de vista de cada um.
Embora os algoritmos que imitam essas qualidades estejam se tornando cada vez mais sofisticados, não é fácil imaginar a aceitação absoluta de emoções e empatia simuladas geradas por máquina.
6) Gestão de risco diferenciada
Embora as regras possam ser programadas com base em diferentes contextos, a escolha mais adequada numa situação que exige que uma empresa selecione um caminho a seguir pode ser diferente daquela sugerida pelas regras. Por exemplo, se a empresa suspeitar que uma recessão está no horizonte, poderá preferir o curso de ação mais seguro em vez do caminho de alto risco/alta recompensa. Os humanos estão acostumados a levar essas nuances em consideração ao tomar decisões.
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Equilibrando inteligência humana e de máquina
O desafio vital para as sociedades como a IA. avanços é como criar locais de trabalho que permitam que humanos e máquinas trabalhem lado a lado – e não em competição.
Isto pode ser conseguido de várias maneiras. Por exemplo, os dados analisados por modelos baseados em IA podem ser enviados aos decisores humanos para ação. Fabricante de chips Informações utiliza esta abordagem nas suas operações de aquisição. É IA O sistema fornece uma grande quantidade de dados, como relatórios de desempenho de fornecedores, que ajudam os gerentes de compras a tomar decisões de fornecimento.
Outro método é implantar tecnologia de automação com IA para realizar a maior parte do trabalho. Os seres humanos intervêm quando uma máquina falha ou não consegue reconhecer que o contexto mudou (por exemplo, um sistema foi hackeado ou uma pandemia eclodiu, exigindo uma mudança no modo de operação). A flexibilidade dos funcionários humanos é necessária para girar rapidamente quando tais mudanças ocorrerem.
Ansiedades com a ascensão da IA são legítimos e a tecnologia transformará o mundo do trabalho. No entanto, é de vital importância que tenhamos uma visão equilibrada do potencial da IA e do seu impacto no emprego.
Dr. Yossi Sheffi é Professor Elisha Gray II de Sistemas de Engenharia no Instituto de Tecnologia de Massachusetts e Diretor do Centro de Transporte e Logística do MIT (MIT CTL). Seu livro recente é “A correia transportadora mágica: cadeias de suprimentos, IA e o futuro do trabalho.”
