Em julho de 2016, a McKinsey divulgou o relatório “Onde as máquinas poderiam nos substituir – e onde não (ainda)”, em que os pesquisadores comentam sobre o medo de que a tecnologia seja uma ameaça aos nossos empregos – e apontam quais áreas de atuação são de fato mais suscetíveis. Afinal, quais de nós têm motivos para se preocupar? Quais de nós as máquinas vão substituir? Este artigo traz reflexões, para que você repense tarefas do seu dia a dia que poderiam ser desempenhadas por sistemas com mais eficiência, dando a você tempo para pesquisa e networking, em resumo, dando tempo para que você faça uma gestão empresarial refinada, em que pensar no futuro seja estimulante, não desesperador.
Onde podemos ser substituídos?
Para responder a essa questão, ouvimos a opinião de Kadu Vido, especialista em Machine Learning da Udacity, Allan Lopes, coach na SOAR Desenvolvimento Humano, Marcelo Salomão, diretor executivo da Gigatron Franchising, e Anderson Moreira, professor de Engenharia de Controle e Automação do Instituto Mauá de Tecnologia. E o que nossos entrevistados afirmam vai ao encontro do que aponta a pesquisa da McKinsey. Em suma, máquinas podem nos substituir em:
1) Atividades potencialmente perigosas para humanos, como apagar incêndios, vistoriar áreas com vazamento químico, abastecer o combustível em veículos, movimentar materiais perigosos;
2) Atividades que exijam extrema precisão ou repetição, como montagem de peças automotivas, circuitos eletrônicos, mistura de produtos, embalagem e vedação dos artigos, além do uso em Marketing, como no envio de e-mails e mensagens automáticas e indicação de produtos em banners online;
3) Atividades previsíveis, que seguem regras claras e enfrentam poucos imprevistos, como dirigir (caso do Google, que tem desenvolvido um carro autônomo há alguns anos) e realizar entregas (caso da Amazon, cujos armazéns nos EUA são automatizados e já despacham pacotes com drones); e
4) Atividades que envolvam a coleta e o processamento de uma quantidade muito grande de dados e que, portanto, demandam a resolução de cálculos matemáticos complexos e uma alta capacidade de memória.
Falando em números, a McKinsey sugere que 45% das atividades pelas quais as pessoas são pagas nos EUA poderiam ser automatizadas atualmente, e 6 de cada 10 empregos poderiam ter um terço de suas atividades fundamentais executadas por máquinas. Mas não precisa se apavorar.
O mesmo estudo afirma que na próxima década, poucas ocupações serão totalmente substituídas. O que deve acontecer é na verdade uma transformação, nos mais diversos tipos de trabalho, especialmente na área de finanças e de saúde – como vemos na adoção de robôs auxiliares em cirurgias.
E se existe alguém que pode dormir tranquilo esta noite, são os gestores. De acordo com a pesquisa, a Gestão é a classe de empregos com o menor potencial de substituição (9%), ao lado de cargos que exigem expertise para tomada de decisão, planejamento e trabalho criativo (18%). O que não significa, como dissemos, que essas áreas não serão afetadas pela automatização. Como aconselha a Deloitte, em seu relatório Human Capital Trends 2015, a estratégia deve ser entender como potencializar o seu emprego com a tecnologia. É o que veremos ao longo deste artigo.
Onde (ainda) somos insubstituíveis?
“Por ora, computadores fazem um excelente trabalho em atividades muito bem definidas, como otimizar rotas de caminhões de transporte, mas são pessoas que ainda precisam definir os objetivos, interpretar os resultados, ou chegar a um consenso sobre soluções”, concluem os pesquisadores da McKinsey.
O coach Allan Lopes concorda, e afirma que a inteligência artificial pode evoluir a ponto de conseguir tomar decisões complexas, baseadas em diferentes cenários e variáveis, mas sem levar em conta as emoções envolvidas.
Por exemplo, demitir alguém com base em números de produtividade ou desempenho pode ser uma tarefa simples para um sistema, porém, avaliar se o profissional passa por alguma dificuldade momentânea que afeta seu desempenho (valendo-se da empatia), entender sua capacidade de resposta no futuro e decidir se realmente este é o melhor momento para despedi-lo é muito mais complexo e exige uma sensibilidade da pessoa que vai tomar a decisão.
Já para o professor de Engenharia Anderson Moreira, existem diversos algoritmos que tomam decisões com base em dados da bolsa de valores, são os chamados robôs financeiros. “Na minha opinião, se bem treinados os algoritmos de inteligência artificial podem tomar decisões tão bem ou até melhor que muitos gestores, uma vez que não estarão sujeitos a fatores externos como, por exemplo, estresse.”
Martin Chavez, responsável pelas operações tecnológicas do grupo financeiro Goldman Sachs, complementa, em entrevista para o NYTimes, que está convicto de que haverá novos empregos, daqui a 10 ou 20 anos, que nós nem sequer imaginamos hoje. “Nas mesas de operações da empresa, as ações agora são compradas e vendidas por computadores em vez de pessoas”.
Especialista da Udacity, Kadu Vido acredita que as tarefas mais difíceis de substituir por uma máquina ou sistema são aquelas que exigem muita interação humana. Por mais que o trabalho de um professor ou de uma enfermeira sejam bastante planejáveis e previsíveis, ainda é inviável trocar esses profissionais por máquinas, porque parte do seu trabalho é o contato humano.
No entanto, ele mesmo relembra, o Japão já investe há algum tempo na criação de acompanhantes robóticos para cuidar de idosos, e a Europa já está caminhando nessa direção também. Resta saber quem confiará num robô para essa tarefa. A princípio, é esperado resistência, como acontece com toda grande mudança de paradigma, mas a adaptação é, igualmente, uma parte do processo.
Outra habilidade que teoricamente as máquinas não conseguiriam imitar é a criatividade, você deve pensar. Mas, acredite se quiser, a IBM já tem investido na chamada Criatividade Computacional, que é justamente a capacidade de uma inteligência artificial ser “criativa”. Antes de mais nada, criatividade seria “a geração de um produto considerado novo e adequado, útil ou valioso por um grupo adequadamente experiente”, definem os cientistas da IBM. E o que essa máquina fez de criativo? Nada menos do que criar receitas. Para saber como, leia este artigo.
Afinal, como conviver com as máquinas?
Segundo a BCC Research, o mercado de máquinas inteligentes somou US$ 5,3 bilhões em 2013 e deve chegar a US$ 15,3 bilhões em 2019, um crescimento de quase 200%. O que o avanço destes números nos mostra é que as empresas confiam, investem e tem obtido excelentes resultados ao combinar tecnologia de ponta com profissionais capacitados.
É o que podemos ver também no artigo “Meu colega é um computador”, com a notícia de que a agência Associated Press está implementando “robôs repórteres” – encarregados exclusivamente de escrever matérias de negócios que exigem análises de dados mais complexas. Com isso, o número de matérias publicadas quinzenalmente subiu de 300 para 4000, e ninguém foi demitido. Na realidade, só contribuíram para que os repórteres passem mais tempo em campo, apurando fatos, em vez de fazer o trabalho pesado de análise de centenas ou milhares dados.
Ainda, como Salomão destaca, um sistema operacional é também capaz de aprender a prever ações, graças a algoritmos capazes de captar cenários e situações para depois repeti-los. E, com isso, poupam um baita tempo nosso. Na prática, isso acontece no teclado do seu smartphone, por meio do que chamamos de Machine learning: ele aprende como você escreve e passa a sugerir as palavras antes mesmo que você as digite. Já reparou, não é?
Machine learning, aliás, é o que torna possível a existência de assistentes como a Siri da Apple, carros autônomos como o Google Self-Driving Car, monitoramento inteligente de mídias digitais, e mesmos as clássicas recomendações de compras feitas por sites de e-commerce, e de leituras e eventos pelo Facebook.
Um outro caso interessante de convivência harmoniosa é o recente acordo fechado entre Bradesco e IBM para utilização do Watson (sistema de inteligência artificial que venceu humanos no programa de perguntas e repostas Jeopardy). A aquisição pioneira do produto para o mercado brasileiro tinha por objetivo alcançar três grandes áreas: atendimento aos clientes (graças ao entendimento da linguagem verbal), treinamento de funcionários, e gestão de fortunas (graças à capacidade de análise de um enorme volume de dados).
No entanto, confiar em tecnologia não quer dizer fechar os olhos e aderir a toda e qualquer forma de novidade. Antes de mais nada, é preciso consultar as pessoas afetadas pelas mudanças e discutir a viabilidade de mantê-las em seus postos ou prejudicá-las minimamente no caso de uma substituição. A Toyota, por exemplo, em 2014, trocou parte do seu maquinário na linha de montagem de suas fábricas por pessoas, para incentivar seus funcionários a desenvolver novas habilidades e descobrir maneiras de melhorar o processo de produção e as linhas de montagem.
E na sua empresa? Você consegue imaginar processos que poderiam ser agilizados ou mesmo extintos graças a um sistema inteligente? Se nada lhe vem à mente, sugerimos a leitura do Guia das Ferramentas de Gestão. E adiantamos aqui que essas ferramentas têm sido adotadas por empresas das mais diversas áreas e portes. Dentre as soluções que trazem, não consta a demissão de funcionários e muito menos a diminuição do valor dos gestores.
Pelo contrário, o que estudos, como um da própria McKinsey, apontam, é um aumento da produtividade de até 30% dessas equipes, no caso da adoção de ferramentas de gestão do trabalho. O motivo é que essa tecnologia reduz expressivamente a necessidade de e-mails, reuniões e produção de planilhas manuais, uma vez que viabiliza a distribuição de demandas, a comunicação entre equipes e a geração de relatórios dentro do próprio sistema.
(Bônus) Curso online em Machine Learning | Udacity
Para quem quer entrar nesse mercado promissor, um dos cursos de Machine Learning mais reconhecidos do mundo, oferecido pela Udacity.com, agora está aberto para os brasileiros, e em português. O Nanodegree foi criado em parceria com o Google por Sebastian Thrun, uma das maiores autoridades em Robótica do mundo, professor em Stanford e fundador do Google X, laboratório de inovação da gigante tecnológica. Entre os seus projetos mais conhecidos estão o Google Self-Driving Car, Google Glass e Google Street View.
Como funciona? Os alunos assistem a vídeos explicativos online e fazem projetos que são revisados em até 24 horas por mentores especialistas da área, em português. Todos os projetos podem ser utilizados para montar um portfólio, facilitando a entrada no mercado de trabalho. Os estudantes também recebem orientações para a carreira, com dicas para montagem de currículo e possíveis caminhos na profissão.
É voltado para quem? Profissionais de tecnologia e também pessoas que queiram migrar para a área. Para quem não tem qualquer conhecimento em programação, a Udacity disponibiliza gratuitamente cursos introdutórios, como o de estatística inferencial e descritiva.
Quanto custa? Quem se inscreve no site da Udacity tem acesso gratuitamente a uma semana do Nanodegree de MachineLearning. Para os interessados na formação completa, a mensalidade custa R$ 399. Se o aluno concluir o curso em até 12 meses, recebe 50% do valor investido. Ao término da formação, o estudante recebe um diploma assinado pela Udacity e pelo Google.
5 Ferramentas de Gestão Empresarial para download
Reunimos e disponibilizamos para download o template das 5 ferramentas fundamentais para deixar sua gestão empresarial a todo vapor. Confira no post.
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