O trabalho na era da automação
Os avanços em inteligência artificial e robótica estão provocando uma nova onda de automação, com máquinas que combinam ou superam os seres humanos numa rapidamente crescente gama de tarefas, inclusive algumas que exigem capacidades cognitivas complexas e educação de nível superior.
Esse processo superou as expectativas dos especialistas. Não é de surpreender que seus possíveis efeitos negativos sobre a quantidade e a qualidade do emprego levantaram sérias preocupações.
Ouvindo o governo do presidente Donald Trump, poderíamos pensar que o comércio continua a ser o principal motivo para a perda de empregos de manufatura nos EUA. O secretário do Tesouro de Trump, Steven Mnuchin, declarou que o possível deslocamento tecnológico dos trabalhadores “sequer está na tela do radar [do governo]”.
Entre os economistas, porém, o consenso é de que cerca de 80% da perda de empregos na indústria de transformação americana nas últimas três décadas foi resultado de mudanças tecnológicas que poupam mão de obra e incrementam a produtividade, ficando o comércio em distante segundo lugar.
A questão, então, é se estamos rumando para um futuro de desemprego, em que a tecnologia deixa muita gente desempregada, ou um “bom futuro sem empregos” , no qual um número crescente de trabalhadores não pode mais auferir uma renda de classe média, independentemente de educação e habilidades. A resposta pode ser: um pouco de cada coisa.
O estudo mais recente sobre o tema descobriu que, de 1990 a 2007, a penetração de robôs industriais prejudicou tanto o emprego como os salários.
Com base nas simulações do estudo, os robôs custam provavelmente cerca de 400 mil postos de trabalho por ano nos EUA. Muitos deles são empregos de renda média na produção, especialmente em setores como o automobilístico, de plásticos e de produtos farmacêuticos.
Claro, como salientou um recente relatório do Instituto de Política Econômica, esses não são números grandes, em comparação com a dimensão geral do mercado de trabalho americano.
Mas as perdas locais de emprego tiveram efetivamente um impacto: muitas das comunidades mais afetadas estavam nos estados do Meio-Oeste e do Sul dos Estados Unidoa, que votaram em Trump, em grande parte por suas promessas protecionistas.
À medida que a automação substitui o trabalho em um número crescente de ocupações, o impacto sobre a quantidade e a qualidade dos empregos se intensificará.
E, como mostra um estudo do McKinsey Global Institute, há muito mais espaço para tal substituição. O estudo, que abrangeu 46 países e 80% da força de trabalho mundial, descobriu que poucas ocupações, menos de 5%, poderiam ser totalmente automatizadas. Mas cerca de 60% de todas as ocupações podem ter pelo menos 30% de suas tarefas ou atividades automatizadas com base em tecnologias atuais comprovadas.
As atividades mais suscetíveis à automação em curto prazo são tarefas cognitivas rotineiras, como coleta e processamento de dados, bem como atividades manuais e físicas de rotina em ambientes estruturados e previsíveis. Tais atividades agora representam 51% dos salários nos EUA e predominam em setores que empregam grande número de
A ampla distribuição dos benefícios das máquinas inteligentes não dependerá de seu design, mas da estruturação das políticas que as cercam. Infelizmente, a equipe do presidente Donald Trump não compreendeu a mensagem trabalhadores, entre eles serviços de hotelaria e de alimentos, manufatura e varejo.
O relatório McKinsey também identificou uma correlação negativa entre, por um lado, a remuneração de tarefas e os níveis de habilidades por elas exigidas e, por outro, o potencial para sua automação.
No cômputo geral, a automação reduz a demanda por mão de obra de baixa e média habilidades em tarefas rotineiras de menor remuneração, ao mesmo tempo em que intensifica a demanda por mão de obra altamente qualificada e de alto desempenho, realizando tarefas abstratas que exigem habilidades técnicas e de resolução de problemas. Em suma, as mudanças tecnológicas tendem a privilegiar os mais capacitados.
Ao longo dos últimos 30 anos, as mudanças tecnológicas que privilegiam os mais capacitados alimentaram a polarização tanto dos empregos como dos salários, e assim os trabalhadores médios que enfrentam estagnação salarial real e os trabalhadores sem curso superior sofrem um declínio significativo em seus ganhos reais. Essa polarização alimenta a crescente desigualdade na distribuição da renda da mão de obra, o que por sua vez impulsiona o crescimento da desigualdade geral de renda dinâmica enfatizada por muitos economistas, de David Autor a Thomas Piketty.
Como Michael Spence e eu argumentamos em artigo recente, máquinas inteligentes que privilegiam as pessoas mais capacitadas e deslocam mão de obra, e a tendência para a automação, impulsionam a desigualdade de renda de várias outras maneiras.
Mudanças tecnológicas, ressaltamos Spence e eu, também produziram outra consequência amplificadora de desigualdades: elas “turbinaram” a globalização, permitindo que empresas forneçam, monitorem e coordenem processos de produção em locais distantes de forma rápida e barata com o objetivo de aproveitar menores custos trabalhistas. Diante disso, é difícil distinguir entre os efeitos da tecnologia e os efeitos da globalização sobre o emprego, os salários e a desigualdade de renda nos países desenvolvidos.
O relatório “Perspectivas Econômicas Mundiais” do FMI de abril de 2017, atribui cerca de 50% do declínio de 30 anos da participação do trabalho na renda nacional nas economias desenvolvidas ao impacto da tecnologia. A globalização, estima o FMI, contribuiu para cerca de metade do declínio.
O aumento dos temores quanto aos possíveis efeitos de ferramentas cada vez mais inteligentes sobre o emprego, salários e a desigualdade de renda resultou na defesa de políticas como um imposto sobre os robôs. No entanto, tais políticas prejudicariam a inovação e o crescimento da produtividade, a principal força por trás do aumento dos padrões de vida.
Em vez de enjaular a galinha dos ovos de ouro do progresso tecnológico, os formuladores de políticas deveriam concentrarse em medidas que ajudem os prejudicados, como programas de educação e treinamento e redes de segurança social.
Três anos atrás, argumentei que a ampla distribuição dos benefícios das máquinas inteligentes não dependerá de seu design, mas da estruturação das políticas que as cercam. A partir de então, não permaneci sozinha. Infelizmente, a equipe de Trump não compreendeu a mensagem. (Tradução de Sergio Blum)
Laura Tyson, expresidente do Conselho de Assessores Econômicos do presidente dos EUA, é professora da Haas School of Business da Universidade da Califórnia, em Berkeley, e assessora sênior do Rock Creek Group.
