As máquinas vão roubar teu emprego… ou não

Por Rodrigo Giaffredo | 13 outubro 2016

Tive a oportunidade de ouvir um cara muito maneiro falando sobre o paradigma do trabalho num futuro próximo, quando vamos competir profissionalmente com “máquinas que aprendem”.

O Anthony Goldbloom usou a sobrinha dele como exemplo pra ilustrar a história sinistraça que tava por vir.

Ela é um bebezinho, a mãe dela é advogada e o pai, médico.

Segundo o Anthony, em 2013 (sim, isso mesmo, 3 anos atrás), um grupo de pesquisadores de Oxford concluiu que 1 em cada 2 empregos corre um alto risco de ser automatizado por computadores, que serão capazes de literalmente aprender e até imitar coisas que até agora são feitas somente por humanos. É o tal do machine learning, ramo mais loko da inteligência artificial na atualidade.

Pensa aí um pouquinho… Apesar de essa ciência já fazer parte de alguns mercados, como o de seguros, análise de crédito e distribuição de mensagens desde praticamente a década de 90, de 2010 pra cá a coisa ficou bruta, de verdade.

Em 2012, a Kaggle (empresa dele) foi “desafiada” pelo seu criador a bolar um algoritmo que corrigisse provas de alunos do ensino médio. Os vencedores conseguiram ficar pau a pau com as notas dadas por professores humanos. Daí o mano ficou bolado e em 2015 lançou um segundo superdesafio, ainda mais cabuloso, que era diagnosticar uma doença de olhos chamada retinopatia diabética usando somente arquivos de imagens. E, de novo, os algoritmos vencedores equivaleram aos diagnósticos dos oftalmologistas.

Ou seja, tá com cara de que, se a gente alimentar esses monstrinhos com os dados certos, em pouco tempo eles vão superar os seres humanos, já que em tese nada escapa aos seus “olhos” clínicos e suas “mentes” que nunca, nunca, mas nunca mesmo esquecem ou se distraem.

Cê deve estar pensando:

— Vixi, lascou.

Pode ser que sim. Principalmente se a gente considerar que um professor pode corrigir, sei lá, 10 mil provas em 40 anos de trabalho, e um oftalmologista fazer uns 50 mil diagnósticos no mesmo período. Já os robozões podem corrigir milhões de provas e analisar milhões de olhos em alguns minutos.

É, cara, chance zero de competir com as máquinas em tarefas frequentes, padronizadas e de grande volume.

Maaaas tem coisas que só a gente (gente mesmo, pessoinha) é capaz de fazer. E tem a ver com trabalhos que lidem com situações novas, porque, como você já deve ter sacado, as máquinas só são sinistras em coisas que elas já tenham visto muitas vezes. Quanto mais vezes “virem”, mais fácil se especializarem. Elas só aprendem legal a partir de grandes volumes de dados passados.

Já os humanos…

Humanos têm a capacidade de amarrar fiozinhos que aparentemente não poderiam ser amarrados pra resolver problemas “nunca dantes vistos”. Essa é a diferença. Não que as máquinas tenham uma capacidade de correlacionar menor que a nossa, não é isso. O ponto é que, quando não há passado pra comparar, daí o ser humano “nada de braçada”. A gente apavora as máquinas. #GoHumans!

As máquinas simplesmente não conseguem competir conosco quando o assunto é uma situação nova, e, segundo a galera de Oxford, esse por enquanto é o limite definitivo pras tarefas em que seríamos substituídos por computadores.

Ou seja, quer saber qual é o futuro do seu trabalho? Pergunta pra si mesmo assim, ó:

– Até que ponto o meu “xunxo” atual pode ser traduzido como um conjunto de tarefas frequentes, de grande volume? E até que ponto ele envolve situações novas?

É por isso que eu amo Inovação e Design Thinking, sacou? Empatia, divergência, convergência, protótipo, avaliação. De novo, mais uma vez. E de novo. E melhor. E novo.

Ah, e a sobrinha dele, o que tem a ver com tudo isso? Ele deixou um conselho importante pra ela no final do pitch:

— Yahli, seja lá o que for que você escolher fazer da vida, escolha algo que te traga novos desafios diários!

Que tal seguir o conselho do mano você também?

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