Robôs e algoritmos põem em risco menos empregos do que se pensava, diz OCDE

Falta criatividade às máquinas para agarrar todos os trabalhos ocupados por humanos. Portugal é um dos países que não foi incluído no estudo.

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Há muitas tarefas que ainda não são para robôs Reuters/KIM KYUNG-HOON

Há menos trabalhadores em risco de perderem o seu emprego para robôs, computadores e algoritmos do que se pensava inicialmente, argumenta a OCDE. Apenas 14% dos empregos podem ser “altamente automatizados”, de acordo com um relatório recente sobre o impacto das novas tecnologias no trabalho.

Nos 32 países considerados no estudo, que não inclui Portugal, a organização prevê que um em cada dois empregos deverá ser afectado pela automação nos próximos dez a 20 anos, mas o grau de risco varia muito. Falta às máquinas criatividade, persuasão e sensibilidade para conseguirem agarrar todos os empregos ocupados por humanos. Para a OCDE, estes factores fazem parte das grandes barreiras da automação, que também incluem a inteligência social e a capacidade de gerir relações sociais complexas (com a sensibilidade para diferentes culturas).

O relatório serve como contraponto a um artigo académico de 2013 da Universidade de Oxford, no Reino Unido, que é frequentemente citado por ter alertado que 47% dos empregos nos EUA corriam o risco de ser automatizados. Ao longo dos anos, têm surgido mais estudos semelhantes. Em 2017, outro estudo de Oxford subiu a percentagem para 50% (desta vez, em todo o mundo), depois de realizar um inquérito global que registou as opiniões de 352 especialistas em inteligência artificial.

“É preciso cautela a interpretar os números associados aos riscos da automação”, lê-se no relatório da OCDE. “A variação no nível de automação dos vários países é grande: 33% de todos os empregos na Eslováquia podem ser substituídos pela automação, mas isto só acontece com 6% dos empregos na Noruega.” O impacto também difere de acordo com o tamanho da empresa e alguns empregadores estão mais vulneráveis à automação que outros. 

Ainda assim, o impacto das novas tecnologias é significativo, com a OCDE a prever que se percam 66 milhões de postos de trabalho nos 32 países considerados no estudo. Além disso, 32% dos empregos globais devem mudar completamente em consequência de um maior papel das máquinas e dos sistemas dotados de inteligência artificial. Isto obrigará os trabalhadores a receber nova formação. Os grupos de risco actuais – os menos experientes ou com menos formação – serão os mais afectados.

“A automação afecta primariamente empregos na indústria e agricultura, embora um grande número de serviços, como os correios e o transporte em terra, também sejam afectados”, escrevem os investigadores. "As ocupações com maior probabilidade de automação são as que requerem um nível básico ou baixo de educação.” 

O estudo defende que a inteligência artificial não terá um grande impacto na segurança de trabalhadores com um nível elevado de educação e que realizam trabalhos intelectuais "não-rotineiros". Porém, algumas ocupações que não requerem educação superior – por exemplo, prestar auxílio a idosos ou crianças que ficam sozinhos em casa – também não serão afectadas.

O relatório avança ainda que os países nórdicos e anglo-saxónicos correm menos riscos de automação do que os países no Sul da Europa, a Alemanha (que é um país fortemente industrial), o Chile e Japão.

Os valores citados pela OCDE foram estimados a partir dos 32 países que participam no PIAAC (Programme for International Assessment of Adult Competencies), que permite aferir os conhecimentos dos adultos de vários países da OCDE. Portugal saiu deste estudo em 2012, altura em que o Ministério da Educação e Ciência mandou suspender a participação de Portugal.

A própria OCDE admite que os números podem variar consoante o que se fizer nos próximos anos: "A grande percentagem de trabalhadores cujo emprego deve mudar significativamente é um alerta para os países aumentarem as suas políticas de formação para adultos para preparem a força de trabalho".

No futuro a OCDE também quer analisar as questões a nível regional, porque acredita que os dados poderão ter um impacto significativo em países com uma baixa mobilidade geográfica.