A tecnologia continua mudando a forma como trabalhamos, e a IA gen é o mais recente e maior disruptor. Mas a produtividade real só acontece quando as empresas repensam holisticamente como fazem negócios.
À medida que a IA generativa (IA gen) atrai a atenção dos negócios, a liderança corporativa pode dar mais suporte ao crescimento de suas empresas priorizando as necessidades de seus trabalhadores e, ao mesmo tempo, padronizando o uso de tecnologia de ponta. Em um episódio do podcast da McKinsey At the Edge , o economista e professor de Stanford Erik Brynjolfsson fala sobre como a IA gen difere das inovações tecnológicas anteriores, por que ela provavelmente aumentará mais empregos do que substituirá e por que manter os humanos informados é essencial.
“Voltando ao longo das décadas, vemos alguns padrões recorrentes. Quando comecei a trabalhar nisso, o economista Bob Solow me pediu para olhar para o paradoxo da produtividade de algumas tecnologias incríveis nos anos 80, já que os computadores não estavam se traduzindo em ganhos reais de produtividade.
Uma das coisas que aprendemos foi que tecnologia incrível por si só não é suficiente. O que você realmente precisa é atualizar seus processos de negócios, requalificar sua força de trabalho e, às vezes, até mesmo mudar seus modelos de negócios e organização de uma forma grande. Isso pode levar ao que chamamos de curva J de produtividade, onde inicialmente, enquanto você faz todas essas mudanças, você não vê ganhos de produtividade e pode até mesmo experimentar uma perda de produtividade. Com o tempo, a segunda parte da curva J entra em ação e você obtém esses benefícios maiores.
Acredito que provavelmente veremos um pouco de atraso semelhante com a IA generativa, porque, em última análise, ela exige alguma reformulação de como os negócios são administrados. Mas o que é diferente com a IA generativa é que o atraso é menor; a IA generativa está acontecendo muito mais rápido. E isso ocorre em parte porque a IA generativa é, francamente, uma das maiores e mais eficazes tecnologias para mudar a maneira como o trabalho é feito que já foi inventada. Além disso, é mais fácil de implementar do que muitas tecnologias anteriores, e muito disso é algo que trabalhadores comuns podem fazer em poucas horas ou menos. A outra diferença é que temos uma plataforma onde podemos distribuir e implementar IA generativa — uma que foi construída nas últimas duas décadas durante aquelas revoluções tecnológicas anteriores, como a internet, a nuvem e a infraestrutura. Isso significa que tecnologias como o ChatGPT podem ir de zero a 100 milhões de usuários em apenas 60 dias, algo que nunca vimos antes. Toda vez que uma nova tecnologia surge, você precisa repensar como a economia é administrada. Se você simplesmente pavimenta os caminhos das vacas e coloca as mesmas tecnologias em cima da velha maneira de trabalhar, você realmente não obtém os benefícios comerciais. As revoluções tecnológicas anteriores da máquina a vapor e da eletricidade desencadearam revoluções industriais.
Na verdade, gosto de compactá-los em duas grandes e mega revoluções: a primeira era da máquina e a segunda era da máquina. Escrevi um livro chamado The Second Machine Age com Andrew McAfee, que foca em automatizar e aumentar o trabalho físico, e depois fazer o mesmo para o trabalho cognitivo.
Enquanto a primeira onda se concentrou em nós ensinando as máquinas o que fazer, passo a passo, estamos agora na segunda onda desse processo. A nova onda é baseada em máquinas aprendendo a resolver problemas por conta própria, o que provavelmente se desenvolverá ao longo de décadas. E terá um efeito transformador pelo menos tão grande quanto a Primeira Revolução Industrial. E a razão — para seu segundo ponto — é que está afetando o trabalho do conhecimento. E a maioria dos trabalhadores na economia dos EUA são trabalhadores da informação ou trabalhadores do conhecimento. Eles movimentam ideias — bits, não átomos.
O componente físico da economia continua importante. Mas agora que estamos abordando não apenas o físico, mas o cognitivo, provavelmente teremos ganhos de produtividade ainda maiores do que vimos no passado.
Acredita-se que as tecnologias de IA generativas têm o potencial de automatizar de 60 a 70 por cento das atividades. Eu gosto de dizer automatizar e aumentar, porque raramente é apenas substituir o trabalho inteiro ou um conjunto inteiro de tarefas. É mais frequentemente permitir que as pessoas as façam melhor com mais qualidade e eficácia, aumentando sua capacidade de fazer o trabalho. Isso está afetando a maioria das tarefas para trabalhadores do conhecimento. Fomos pioneiros nessa metodologia, e a ideia básica é que você pode pegar uma empresa e dividi-la em ocupações, e então dividir essas ocupações em tarefas individuais. Então, se você olhar para cada uma das tarefas individuais feitas por, por exemplo, engenheiros de software, economistas ou radiologistas — que aprendemos que realizam 27 tarefas distintas — você pode avaliar cada um deles para ver se há ou não uma solução de IA gen que pode ajudá-los. E ao avaliar cada uma dessas tarefas individuais, você tem uma noção de quanto da economia provavelmente será afetada.
Este é um alvo em movimento conforme a tecnologia melhora. Mas uma coisa que foi bastante marcante foi o fato de que não havia uma única ocupação que analisamos que fosse totalmente automatizada, embora quase todos os empregos tivessem pelo menos algumas tarefas afetadas. Claro, levará tempo para que tudo isso aconteça, então isso representa o potencial, não a realidade atual. E um dos objetivos é descobrir aqueles lugares ideais onde a tecnologia pode ser aplicada primeiro, implementá-la e converter o potencial da tecnologia na realidade do valor comercial. E sim, haverá empregos perdidos e empregos ganhos. Mas vamos manter isso em perspectiva. A tecnologia sempre destruiu empregos e sempre criou empregos. Na verdade, é mais perigoso tentar congelar todos os empregos como eles são hoje ou como eram há dez anos. A única opção segura é estar continuamente se requalificando, reaprendendo e gerenciando esse dinamismo que tornou tantas empresas bem-sucedidas. Dito isso, vai exigir uma quantidade significativa de retreinamento e flexibilidade na força de trabalho. Com o tempo, isso tenderá, eu acho, a eliminar desproporcionalmente alguns dos tipos de empregos mais rotineiros, perigosos e chatos, e deixar desproporcionalmente o trabalho mais criativo e centrado no ser humano sozinho.
Nem sempre será o caso, mas é a tendência geral. E já estamos vendo isso complementar muitas atividades humanas, permitindo que as pessoas façam seus trabalhos de forma mais eficaz do que antes. Então, na maioria dos casos, não é realmente uma substituição, mas mais uma amplificação”.
