A computação já colocou em xeque muitas profissões de nível operacional ou de baixo conhecimento, substituindo funções por máquinas. Thomas Davenport, professor da Harvard Business School, argumenta em recente artigo publicado pelo CIO Journal que nos próximos anos os computadores irão mais além e chegarão a tarefas mais orientadas pela experiência e conhecimento.
“Claro, é impossível saber como as tecnologias inteligentes irão se desenvolver na próxima década. Mas mesmo se considerarmos apenas tecnologias que existem hoje, acho que podemos prever como alguns empregos serão realizados por máquinas”, argumenta.
É o caso de sistemas automatizados disponíveis hoje, que farão os trabalhos. Talvez a primeira evidência a qual eles chegarão a ameaçar alguns cargos é a existência de programas que já fazem parte das tarefas. É o caso de um radiologista, por exemplo, que pode estar preocupado com os sistemas que leem imagens e detectam sinais de câncer de mama ou de cólon. “Se eu fosse um engenheiro de operações de TI, estaria preocupado sobre os sistemas do Facebook que permitem a um de nós rodarem 20 mil servidores. Eles ainda não têm grande penetração no mercado, mas provavelmente terão em dez anos”, conta.
Pouquíssimo contato e manipulação necessários também são fortes indícios que sua profissão pode ser automatizada. Se você lida com documentos, como procuradores, por exemplo, ou imagens, como de novo os radiologistas, os sistemas podem filtrar os conteúdos e extrair os resultados.
Se você tem que lidar com o imprevisto, contudo, dificilmente será substituído por um computador.
Se a transmissão de conteúdo é parte do trabalho, acenda o alerta. Pense em nos professores, por exemplo. Eles escolhem o que os alunos precisam aprender e transmitem isso a eles. Mas já há sistemas que diagnosticam um conteúdo que precisa ser aprendido (como o Amplify) e muitos outros repositórios online de materiais (exemplo: Khan Academy).
Claro, há algumas funções que os computadores ainda não conseguem fazer, como manter a disciplina na sala, mas não é necessário trabalhadores capacitados para fazer isso.
O mesmo vale para análise de conteúdo. A computação cognitiva, como alguns sistemas da IBM, pode fazer um trabalho incrível no entendimento de conteúdo .Enquanto há necessidade de humanos para programar e modificar os sistemas, analisar vastas quantidades de informação – como pesquisadores farmacêuticos e laboratórios de diagnostico fazem hoje em dia – provavelmente algo será feito com máquinas.
Ou então quando esse conteúdo é baseado em dados e análise, como alguns sistemas já fazem. Exemplos são soluções de empresas como Automated Insights e Narrative Sciences. Cobertura jornalística de esportes e do mercado financeiro, assim, já podem estar em risco na próxima década.
Não muito distante, a capacidade de entender e analisar dados é uma parte chave do trabalho. Já sabemos que analytics e algoritmos são melhores para criar insights de dados do que a maioria dos humanos. Eles já substituíram algumas políticas de seguro e planejamento financeiro. E vão continuar substituindo.
Além disso, tarefas podem ser simuladas ou desempenhadas virtualmente – se algo pode ser feito assim, prepare-se para as máquinas. Simuladores de voo estão aí para isso.
E se a consistência de seu desempenho é crucial, computadores são muito mais consistentes que humanos. Em situações como ajustes para pedidos de seguro, testes financeiros com estresse e até julgar crimes e punições também podem ter que receber computadores realizando esse tipo de tarefa.
Os domínios mais fáceis para automação são aqueles com regras claras e consistentes. E o fato de sistemas de regras poderem resolver problemas complexos colocam na mira algumas ocupações como auditorias financeiras.
“Espero, claro, que novos papéis para esses profissionais emerjam para substituir os quais os computadores tomaram espaço, mas é difícil senão impossível antecipar quais são”, pondera Davenport. Há de se considerar também que sempre haverá a necessidade de pessoas reprogramando e configurando esses sistemas, que saberão como eles funcionam, suas fraquezas e pontos fortes.
“Qualquer que seja seu cargo de alto conhecimento, comece a trabalhar de perto com computadores se você quiser manter seu emprego”, finaliza.
