A Inteligência Artificial fará aumentar ou diminuir o emprego?

Ao longo dos últimos dez anos, a IA passou, sucessivamente, das fases de machine learning e deep learning, à fase de IA generativa, até atingir, nos anos mais recentes, a fase industrial, em que é cada vez maior a sua utilização por empresas e administrações públicas. O seu uso na investigação científica acelera muito significativamente os processos de recolha e tratamento de dados, bem como de obtenção de resultados. Fiz, recentemente, várias experiências sobre esta vantagem da IA. Num dos casos, com um programa que construí há uns quarenta anos, cuja extensão corresponde a doze páginas A4, e que levava três a quatro horas a produzir cada matriz (50X50) de resultados. A plataforma GEMINI converteu, muito rapidamente o programa, da velha linguagem QUICKBASIC para a  moderna Python e, em cerca dum minuto, obtive a primeira matriz de resultados. Essa abordagem que, na época,  surgiu como inovadora, acabou por cair rapidamente em desuso, precisamente devido ao elevado tempo de computação que requeria. Nas empresas, a IA permite aumentar a eficiência dos processos produtivos e de gestão. Nas administrações públicas contribui para tornar mais rápidos os processos burocráticos, e melhorar a qualidade dos serviços prestados aos cidadãos. Se, por um lado, a IA suscita entusiasmo, devido aos seus benefícios, por outro lado, traz consigo diversos tipos de receios. Um deles é o de que venha a constituir uma ameaça existencial para a Humanidade. Essa preocupação tem suscitado uma multiplicidade de debates sobre a evolução da IA e a sua regulamentação. Outra ameaça está relacionada com as suas consequências sobre o mercado de trabalho, e sobre ela já existe investigação académica bastante aprofundada, bem como relatórios de várias instituições que são bastante conclusivos quanto a este tipo de consequência da IA. Se a utilização da Inteligência Artificial na gestão e na actividade produtiva das empresas atingir uma dimensão significativa, afectará, de forma diversa, muitos tipos de profissões. Enquanto alguns profissionais beneficiarão de aumentos da produtividade e de uma benéfica reafectação de tarefas, outros verão os seus postos de trabalho ameaçados. Sempre que, no passado, ocorreram alterações tecnológicas de impacto significativo e generalizado, começou por se observar uma perda de emprego, a que se seguiu, algum tempo depois, uma fase de recuperação total ou parcial. Foi assim que aconteceu ainda no século XIX, na Inglaterra, quando surgiram os teares mecânicos, e os antigos artesãos ficaram desempregados. Mais tarde, as grandes indústrias empregaram grande parte da população que se tinha deslocado do campo para as cidades. A situação repetiu-se no início do século XX, quando o taylorismo e o fordismo levaram à criação das linhas de montagem. Quando estas mudanças ocorreram na indústria, o aumento significativo do número de desempregados, que teve lugar na fase inicial, resultou em conflitos e revoltas sociais. Também a revolução informática que teve lugar nos anos oitenta do século XX, trazendo consigo os computadores pessoais e as grandes redes informáticas, levou à perda de empregos em profissões como dactilógrafas, arquivistas, operadores de telex e escriturários de contabilidade. Fenómeno semelhante ocorreu na banca, quando a informatização e a implementação das infraestruturas electrónicas de pagamentos conduziram ao despedimento de muitos bancários cujas tarefas consistiam essencialmente em realizar operações repetitivas com documentos em papel. A esta fase inicial seguiu-se outra, em que foram criados muitos postos de trabalho para engenheiros de software, administradores de sistemas, técnicos de manutenção de hardware, analistas de redes e programadores. Resta saber se o número de novos empregos criados ultrapassa o dos que foram destruídos, ou se lhe fica aquém.

Os efeitos das alterações tecnológicas sobre a actividade económica e o emprego foram objecto de atenção de economistas de várias escolas e correntes da teoria económica, desde o século XIX. Encontramos o inventário de cerca de quatro décadas de literatura sobre o impacto das mudanças tecnológicas no emprego, no artigo Technology and Jobs: A systematic literature review, de K. Hotte, M. Somers e A. Theodorokapoulos, publicado na revista Technological Forecasting & Social Change, em 2023. O estudo sobre este tema com maior relevância na actualidade é Automation and New Tasks: How Technology Replaces and Reinstates Labor, da autoria de Daron Acemoglu (Prémio Nobel da Economia em 2024 e professor no MIT) e Pascual Restrepo, publicado no Journal of Economic Perspectives, em 2019. Nesse estudo, os autores decompõem as consequências das mudanças tecnológicas em quatro efeitos: efeito de produtividade, efeito de substituição, efeito de reinstalação e efeito de escala. O efeito de produtividade (positivo) é o aumento do produto agregado que resulta da redução dos custos de produção causada pela automação. O efeito de substituição mede a consequência (negativa) sobre o emprego, que resulta do acréscimo de automação conduzir à substituição de humanos por máquinas. O efeito de reinstalação ocorre quando a inovação cria tarefas novas, mais complexas, que terão de ser realizadas por humanos mais qualificados, o que dá um contributo positivo para o emprego. Por último, o efeito de escala é o aumento da procura de mão-de-obra que decorre da expansão da dimensão global de uma indústria ou da economia no seu todo, impulsionada pelo aumento da acumulação de capital que a inovação torna possível. Se o stock de capital tradicional, ou a oferta total de trabalho, aumentarem, a escala da economia expande-se. Como o produto total cresce, a necessidade absoluta de executar todas as tarefas (tanto as automatizadas como as humanas) também aumenta. As consequências do efeito de escala funcionam como um amortecedor contra o desemprego tecnológico e estruturam-se em dois pontos principais. O primeiro é a absorção da mão-de-obra deslocada, que ocorre quando a automação de uma tarefa liberta trabalhadores. O efeito de escala ajuda a reabsorvê-la nas tarefas humanas remanescentes, que as máquinas ainda não sabem fazer. Em consequência, se o sector em expansão beneficiar de um aumento de escala significativo, os salários e o emprego nesse sector podem subir, mitigando o impacto negativo do efeito de substituição. O segundo ponto é o facto de o efeito de escala estar muito dependente da elasticidade da procura do sector onde se verifica a automatização. Em sectores onde essa elasticidade é elevada, o efeito de escala é muito acentuado e tende a anular o efeito de substituição. São exemplos deste resultado, os têxteis no séc. XIX, e a electrónica, no séc. XX. Em casos como estes, a automação faz baixar os custos, conduzindo à queda significativa dos preços, o que faz disparar a procura. Nestas circunstâncias, criam-se mais empregos porque a escala de produção explodiu. Nos sectores onde a elasticidade da procura é baixa, como a agricultura (mesmo que automação faça baixar os preços dos alimentos, as pessoas não passam a comer o dobro ou o triplo por causa disso), a escala de produção cresce muito pouco. Nessas situações, o efeito de escala tem fraca capacidade para segurar o emprego, e os trabalhadores são expulsos do sector de forma permanente. Acemoglu e Restrepo demonstraram que, até 1980, o mercado de trabalho viveu um ciclo equilibrado, onde a destruição de tarefas era compensada pela criação de novas funções. Contudo, desde essa data até ao presente, tem-se verificado uma quebra estrutural profunda. O equilíbrio de longo prazo da quota do trabalho depende da velocidade relativa de dois vectores tecnológicos: a taxa de automação e a taxa de reinstalação de novas tarefas. No final do século XIX e início do século XX, a introdução de grandes tecnologias como a electricidade e o motor de combustão interna manteve um ritmo paralelo com a expansão fabril. O impacto de uma tecnologia no emprego depende também, em grande medida, da magnitude do seu efeito de produtividade. Se a tecnologia for extraordinariamente revolucionária, o ganho de riqueza é tão grande que compensa o emprego destruído. Há cerca de cem anos, quando os tractores automatizavam a agricultura, e os trabalhadores agrícolas eram despedidos, a complexidade da nova economia industrial criava simultaneamente tarefas de engenharia, contabilidade, logística e serviços públicos na mesma proporção, e a quota do trabalho no PIB manteve-se estável. Desde o período de 1980 até ao presente, a revolução do software, da robótica industrial e da IA aceleraram intensivamente a automação, mas a criação de tarefas genuinamente novas tem vindo a decrescer. O resultado é um efeito de substituição líquido que reduz a procura agregada de mão-de-obra. Acemoglu sustenta que a automação recente (desde os anos 80) é, em grande parte, uma "automação assim-assim". Isto porque a situação é muito diferente do início do século XX, quando substituir um cavalo, ou a força humana, por um motor eléctrico, gerava um salto de produtividade significativo, e o custo de produção caía drasticamente, fazendo expandir a escala da economia. Na era moderna muitas tecnologias de automação (como caixas automáticas de supermercado, sistemas de atendimento telefónico automatizado ou software básico, e de substituição administrativa) oferecem apenas uma melhoria marginal de eficiência em relação ao trabalhador humano. Como a poupança de custos, que daí resulta, é reduzida, o efeito de produtividade aproxima-se de zero. Sem um aumento robusto da riqueza agregada para reativar a economia, o efeito de substituição negativo domina por completo a equação salarial. Com base no seu modelo de tarefas, Acemoglu demonstrou que a automação, a partir de 1980, aumentou muito pouco a produtividade marginal do trabalho. Pelo contrário, alterou o conteúdo de tarefas (task content), contra o ser humano. Ao analisar os dados empíricos dos EUA entre 1947 e 2016, esse autor verificou também que, antes de 1987, o efeito de substituição e o efeito de reinstalação se compensavam mutuamente, e o crescimento dos salários acompanhava de perto o crescimento da produtividade nacional. A partir de 1987, e até 2016, o efeito de substituição (deslocação de trabalhadores) disparou, impulsionado pela especialização de indústrias em tarefas rotineiras. De acordo com os seus estudos, entre 50% a 70% de todas as alterações na estrutura salarial e na desigualdade nos EUA, desde 1980, devem-se exclusivamente a este efeito de substituição gerado pela automação. As previsões de alguns estudos mais recentes confirmam que se mantêm actuais as conclusões de Acemoglu e Restrepo. Para se poderem colocar, nos dois pratos da balança, os benefícios e os custos sociais da Inteligência Artificial, é necessário, em primeiro lugar, tentar fazer uma previsão do que vai ser o investimento em IA, ao longo dos próximos anos. Em segundo lugar, é necessário identificar os tipos de profissões que serão beneficiadas e as que serão prejudicadas por essa inovação. Por se ter tornado anti-cíclico desde 2020, como é sublinhado no relatório No US-style AI investment boom to drive EU growth, publicado pelo Think Tank Oxford Economics, em Janeiro deste ano, o investimento em IA adquire uma importância acrescida no contexto actual, em que as economias europeias e a americana atravessam uma estagnação prolongada. Desde 2020, o investimento anual em IA tem rondado 1,9% do PIB na União Europeia, estando um pouco acima nos Estados Unidos. Segundo uma publicação do Federal Reserve Bank of St. Louis, de 2026 (Tracking AI’s Contribution to GDP Growth), o investimento em IA superou o comportamento de quase todos os restantes tipos de investimentos tecnológicos e de propriedade intelectual. Nos EUA esse investimento tem sido, em grande medida, canalizado para infraestruturas físicas (centros de dados e semi-condutores de última geração), que absorvem 60% a 70% do total. O remanescente vai para a criação, treino e afinação (fine-tuning) dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Na Europa, pelo contrário, o investimento em IA tem incidido essencialmente na formação de capital humano. Esta opção, na política europeia, explica-se pelo elevado número de pessoas que necessitam de requalificação para a transição digital, que em Portugal se estima serem cerca de 300 mil profissionais por ano, até 2030. A empresa de serviços financeiros Morgan Stanley prevê que, ao longo dos próximos anos, o investimento em IA cresça ao ritmo anual de 7% a 8%, o qual será, nos EUA, um pouco superior ao da Europa. Essa diferença deve-se, em boa medida, às condições de financiamento, bastante mais favoráveis do lado de lá do Atlântico, devido à elevada capacidade financeira das sociedades de Corporate Venture Capital, as quais, entre 2020 e 2024, afectaram cerca de 34% dos seus recursos a empresas de IA. As congéneres europeias têm uma capacidade de financiamento bastante menor, a que se junta o facto de a percentagem dos seus recursos captada por empresas de IA ter ficado pelos 18%. Estima-se assim, que na União Europeia, o sub-financiamento desse sector ronde 60000 milhões de euros, e só poderá ser colmatado por verbas comunitárias e dos Estados-membros. Ao afectar uma parte significativa do investimento em IA à formação e requalificação de capital humano, de acordo com os princípios enunciado no EU Artificial Inteligence Act, a União Europeia pretende fazer reduzir as perdas de emprego causadas pela inovação tecnológica. Em contrapartida, fica mais dependente da importação de tecnologia norte-americana para sustentar os seus rácios.

Relativamente aos efeitos da IA sobre diferentes tipos de profissões, segundo estimativas do Fundo Monetário Internacional e da Organização Internacional do Trabalho, cerca de 60% da mão-de-obra nas economias avançadas (UE e EUA) será directamente afectada pela Inteligência Artificial, dividindo-se de forma quase simétrica entre impactos positivos e negativos. Os restantes 40% dos trabalhadores encontram-se numa situação de neutralidade económica face a esta tecnologia. O número de profissões altamente qualificadas que irão tirar grandes benefícios da IA, por poderem usá-la como assistente de elevado desempenho em algumas das suas tarefas, corresponde a cerca de 30% a 35% do total, e abrange uma quantidade de mão-de-obra que equivale aproximadamente a 50 milhões de trabalhadores nos EUA e 60 milhões na União Europeia. Entre os perfis profissionais que fazem parte deste grupo estão os que detêm formação superior, como médicos, gestores, engenheiros seniores e professores, que poderão usar a IA para automatizar tarefas secundárias de escrita e análise, ficando libertos para tarefas de diagnóstico, definição de estratégias e tomadas de decisão.

Entre os exemplos de profissões que podem entrar em colapso com a IA, estão aquelas cujas tarefas principais são de rotina administrativa, processamento de texto padronizado, ou programação básica. Os perfis que fazem parte deste grupo incluem administrativos, assistentes de call center, contabilistas de rotina e programadores juniores. De acordo com a OIT, esta categoria afecta desproporcionalmente as mulheres nas economias mais ricas (9,6% das mulheres em risco máximo vs. 3,5% dos homens), devido à sua forte representação histórica em funções de secretariado. Este conjunto engloba entre 25% e 30% das profissões do mercado, e abrange cerca de 45 milhões de trabalhadores nos EUA e 55 milhões na União Europeia. A OIT considera, no relatório One in four jobs at risk of being transformed by GenAI, new ILO–NASK Global Index shows, que entre 25% a 30% dos empregos ficarão em risco com o investimento em IA que está actualmente a decorrer, a nível global. Por sua vez o FMI, no relatório AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity, de 2024, sustenta que, nas economias desenvolvidas 30%, dos empregos irão beneficiar da IA enquanto outros 30% serão prejudicados. Nas economias em desenvolvimento, a situação será um pouco diferente, sendo beneficiários da IA 40% dos empregos, e 26% serão prejudicados. Isto significa que o efeito negativo da IA será menor nas economias emergentes. Em Portugal, segundo o estudo Automação e Inteligência Artificial no Mercado de Trabalho Português, publicado pela Fundação Francisco Manuel dos Santos, em 2023, está em risco cerca de 28,9% da força de trabalho do sector privado. Por último, temos o grupo das profissões relativamente às quais a IA é neutra porque a componente física, a destreza manual em ambientes dinâmicos, ou a empatia humana directa, são impossíveis de replicar através de algoritmos ou do estado atual da robótica. Este grupo representa cerca de 35% a 40% das profissões, e corresponde a cerca de 65 milhões de trabalhadores nos EUA e perto de 80 milhões na UE. São exemplos deste grupo de profissões os canalizadores, electricistas, motoristas de veículos pesados, cuidadores de idosos, enfermeiros e outros auxiliares de ação médica, bombeiros e polícias. Estas funções estão imunes às alterações tecnológicas, tanto no curto como no médio prazo, devido à complexidade da sua interação com os restantes seres humanos.

Para termos uma ideia da dimensão do investimento que, a nível global, irá ser feito em Inteligência Artificial, baste termos em conta que as projecções financeiras indicam que o investimento global ultrapassará os 500 mil milhões de dólares anuais, de acordo com o relatório Why AI Companies May Invest More than $500 Billion in 2026?, do banco Goldman Sachs, continuando os Estados Unidos a manter uma liderança confortável sobre a União Europeia, devido à escala do seu capital privado e infraestruturas. Relativamente ao mercado de trabalho, as projecções apresentadas no relatório The Future Employment Impact of Artificial Intelligence and Emerging Digital Technologies in Europe, da Comissão Europeia, indicam que a longo prazo haverá um impacto líquido positivo no emprego (um acréscimo de até 1,4%). No curto prazo, no entanto, deverá ter lugar uma perda com significado nos cargos juniores e administrativos.

Ao investimento em IA, em Portugal, o Amazon Web Service dedicou o relatório Unlocking Portugal’s AI Ambitions in the Digital Decade, segundo o qual, em 2023, 35% das empresas já tinham adoptado tecnologia de IA, tendo havido, nesse ano, um crescimento de 25% nesse tipo de investimento, relativamente a 2020. Segundo o mesmo relatório, a manter-se esta taxa de adopção da IA em Portugal, o impacto económico total estimado da adopção da tecnologia chegará aos 61 mil milhões de euros, em 2030. O lado menos positivo é que, em Portugal, 71% das empresas revelam dificuldade em encontrar empregados com boas competências digitais, enquanto a média europeia é apenas 44%. Tendo em conta o nível bastante baixo de preparação digital da população portuguesa, ao qual está associada a dificuldade de muitas empresas em recrutar profissionais com boas competências neste domínio, e o risco elevado de perda de emprego, em muitas profissões, o saldo entre a criação de novos empregos nas profissões em ascensão com a IA e a perda de emprego nas profissões em colapso, deverá ter um valor negativo, e que pode não desaparecer rapidamente. O processo de investimento em inovação é complexo e está muito dependente da capacidade de financiamento. Depara-se também com outro tipo de obstáculos, como o da falta de preparação de muitos empregadores, o que pode desmobilizá-los de se envolverem neste tipo de inovação. Por isso, nada garante que o ritmo de inovação em IA não irá abrandar depois do impulso inicial dos últimos anos, que foi observado sobretudo em empresas de grande dimensão. Devido aos efeitos positivos que o investimento em IA consegue ter sobre a economia, por ser contra-cíclico e fazer aumentar a produtividade, é vantajoso que ele seja incentivado, o que requer a implementação de políticas públicas adequadas como a introdução da AI na administração pública, fazendo com que o Estado seja um dos motores da inovação tecnológica, e o desenvolvimento de programas de requalificação profissional destinadas aos profissionais cujas actividades entrarão em declínio.

* Por discordância com o "Novo" Acordo Ortográfico, o autor usa a ortografia anterior.