Por Rodrigo Medeiros

Em um artigo publicado na “McKinsey Quarterly” (July 2016), Michael Chui, James Manyika e Mehdi Miremadi trazem questões relevantes para o debate contemporâneo. A automação, a partir de tecnologias de “machine learning” e robótica, por exemplo, representa um papel crescente no nosso cotidiano. O seu potencial para afetar o ambiente de trabalho se tornou objeto de pesquisa e preocupação pública.

A pesquisa dos autores citados sugere que a automação irá eliminar ocupações na próxima década, afetando porções da maioria das atividades laborais em um maior ou menor grau, dependendo do tipo de trabalho. Indo agora além de tarefas rotineiras nas manufaturas, a automação tem o potencial, pelo menos em relação a sua viabilidade técnica, de transformar setores como saúde e finanças, que envolvem atividades complexas em conhecimento.

Os autores mostraram que as tecnologias do presente poderiam automatizar 45% das atividades que as pessoas são pagas para realizar e que cerca de 60% de todas as ocupações poderiam ver 30% ou mais de suas atividades constituintes automatizadas, com as tecnologias disponíveis. No artigo, eles examinam a viabilidade técnica, considerando-se as tecnologias demonstradas, para a automação de três grupos de atividades humanas: os que são altamente suscetíveis; aqueles menos suscetíveis; e os minimamente suscetíveis.

Automação 1

A viabilidade técnica é condição necessária para a automação, mas ela não é capaz de garantir que uma atividade seja efetivamente automatizada. Outro ponto a ser considerado diz respeito ao custo de desenvolver e implantar tanto o hardware como o software para automação. O custo do trabalho e a dinâmica de oferta-demanda representam outra questão a ser considerada: se os trabalhadores são “abundantes” e significativamente “baratos”, este poderia ser um argumento decisivo contra a automação. Devem ainda ser ponderados os benefícios para além da substituição do trabalho, incluindo níveis mais altos de produção e produtividade, melhor qualidade e, portanto, menos desperdícios. Essas são as razões que muitas vezes pesam na decisão. Questões de regulação e aceitação social, que dizem como as máquinas são aceitáveis em um ambiente, também devem ser consideradas.

“Trade-offs” ocorrem nas decisões sobre automação e as questões levantadas acima pesam no processo. Mesmo quando as máquinas deslocam certas atividades humanas, isso não significa necessariamente o fim dos trabalhos nessa linha. Em muitos casos eles aumentam porque a demanda global para as suas atividades remanescentes continuou a crescer. Os autores citam o exemplo dos códigos de barras em pontos de vendas nos EUA e como o emprego de caixa não desapareceu. Esse emprego cresceu a uma taxa média de mais de 2% entre 1980 e 2013. Houve uma redução estimada dos custos de trabalho por loja da ordem de 4,5% e os preços para os consumidores foram reduzidos em aproximadamente 1,4%.

Nas manufaturas, por exemplo, a realização de atividades humanas em máquinas é previsível e representa um terço do tempo total dos trabalhadores. Por causa da prevalência desse trabalho físico previsível, algo próximo de 59% das atividades de produção poderiam ser automatizadas. O varejo é outro setor com elevado potencial técnico para a automação, com um potencial de 53% das atividades, embora, como nas manufaturas, a automação acabará dependendo da ocupação específica dentro do setor. Entre todos os setores examinados, a viabilidade técnica para a automação é menor na educação, por enquanto, ainda que a tecnologia digital esteja transformando o campo, conforme pode ser visto a partir de uma miríade de classes e veículos de aprendizagem disponíveis online.

Pelo alcance potencial da automação, esse é um debate que merece um maior acompanhamento da parte dos formuladores de políticas públicas no Brasil. Afinal, a automação poderá ser bem expressiva no futuro próximo entre nós e, portanto, gerar efeitos socialmente indesejáveis em um país que sofreu uma regressão tecnológica na sua pauta exportadora e que passou por um processo de desindustrialização prematura.

Fonte:

CHUI, M.; MANYIKA, J.: MIREMADI, M. Where machines could replace humans – and where they can’t (yet). In: <http://www.mckinsey.com/business-functions/business-technology/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet>. McKinsey Quarterly. July 2016.

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