98 / 176
mercado de trabalho
Revista da ESPM
| setembro/outubrode 2014
98
solução de problemas, com intuição, persuasão e criati-
vidade — e por isso protegidas, porque essas “qualidades”
a automação não teria —, não estãomais. Mesmo as tare-
fas de inteligência criativa — umpoema, umdesenho ou
uma composição musical, por exemplo — obedecem ao
mesmo sistema. O
big data
por comparação identifica
“tendências” de quemlê poema ou gosta de desenho com
as já realizadas e as reprograma emdiferentes composi-
ções algorítmicas. Como mostrou Frey e Osborne, nem
os textos dos “contadores de piada” estão mais “protegi-
dos” de seremsubstituídos por umsoft.
Mesmo nas tarefasmanuaismais complicadas, como
arrumar um quarto de hotel ou distribuir comida entre
pacientes hospitalares, a possibilidade de cumprir tare-
fas de “percepçãoemanipulação” aumentoumuitocoma
capacidadede acumular todos os dadosnecessários para
identificar “objetos irregulares” e tomar a decisão certa.
A barreira dessas tarefas tambémcaiu.
As 702 ocupações que podem
ser padronizadas
Apartir dométodo de procurar identificar a natureza da
tarefa que pode ser padronizada, os pesquisadores de
Oxford analisarama lista das 903 ocupações do Depar-
tamento do Trabalho dos Estados Unidos, reunidas em
umdocumento oficial do governo americano, chamado
O*NET, e identificaram702ocupações quepoderiamser
“padronizadas”. Opasso seguinte foi contrapor essa pos-
sibilidade “de padrão” em cada uma dessas ocupações
com os avanços técnicos do
big data
. O resultado foi a
descoberta de que nadamenos de 47%dessas ocupações
enfrentamum “alto risco” de seremcomputadorizadas
em um prazo de pouco mais de uma década. Entre elas
estão as áreas de logística, produção, vendas, serviços de
assistência técnica e construção. A íntegra desse estudo
de Frey e Osborne está no endereço: goo.gl/0ip6F3.
Nãohádúvidadequeo tempoparaque sedê essa subs-
tituiçãodas tarefashumanaspelocomputador serádeter-
minado pela capacidade da engenharia de automação
para resolveros “gargalos”depadronização. Arigor, Freye
Osbornemediramessavelocidadeapartirdeduasondasde
computadorização,separadasporum“plateautecnológico”.
Na primeira onda está, por exemplo, amaioria dos tra-
balhadores de logística e transporte. Motivo: o declínio,
muito rápido, no custo dos sensores que guiamos carros
computadorizados. Aindústriaautomobilística jáestáali-
nhada comessa tendência. Os algorítmicos do
big data
já
dominamo estoque de informações demilhões de ruas.
Acomputadorização da produção vai namesma linha. A
destreza dos computadores dependerá só da “padroniza-
ção” desses sinais emitidos pelos sensores.
Omercadoderobôs,quecresce20%porano,tambémestá
nessaprimeiraondadecomputadorizaçãonaperspectiva
dospesquisadoresdeOxford. É interessanteobservar que
o avanço dos robôs sobre os empregos será determinado
por uma questão de destreza. Os gargalos dessa destreza
jáestãobemdefinidospelaengenharia: destrezamanual,
destrezadededos edestrezaemlocal apertado. Asocupa-
ções manuais que dependem dessa destreza enfrentam
aindaumgraumédioderiscoparaseremsubstituídas.Isto