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segunda-feira, 23/12/24
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A polarização do trabalho e o surgimento de uma Classe Obsoleta

Como a automação e a inteligência artificial criam bombas-relógio que podem explodir em agitação social e sofrimento

Futuro do trabalho: surgimento de uma classe obsoleta no Brasil é ainda mais grave devido à gritante desigualdade social existente (Germano Lüders/Exame)

O impacto da pandemia sobre a economia é visível, gera bastante ansiedade nas pessoas, preocupadas com a manutenção dos seus empregos e com a própria sobrevivência em ambiente de grande incerteza. Os motivos para tamanha inquietação são reais, presentes e crescentes. Esta é a má notícia.

Antes da pandemia já havia uma preocupação de estudiosos do trabalho sobre o papel da disrupção causada pela tecnologia, especialmente a “uberficação” de atividades e profissões. O tema passou a ter ainda mais relevância dado à ênfase colocada no papel da tecnologia como principal catalisador na redução de custos e ganho de eficiência.

A Uber começou a atuar em um segmento no qual as habilidades do motorista (saber dirigir e conhecer a geografia do local) eram fundamentais ao desempenho do trabalhador. A solução do aplicativo tornou irrelevante a habilidade referente ao conhecimento do local e criou uma concorrência brutal ao trazer novos “motoristas” para o mercado.

O movimento criou ganhadores – acionistas, executivos e funcionários da Uber – e perdedores – milhares de motoristas de táxi que tiveram redução significativa de ganhos, com o futuro da atividade colocado em risco.

O resultado foi a polarização do trabalho: de um lado poucos trabalhadores bem remunerados (engenheiros de software, webdesigners, cientistas de dados), do outro uma grande massa de trabalhadores com remuneração inferior àquela que existia.

O problema é que a uberficação de atividades e a consequente polarização do trabalho se espalha vertiginosamente em muitos outros setores. Escritórios de advocacia atuantes em causas trabalhistas para grandes bancos concorrem com soluções de inteligência artificial capazes de identificar padrões de comportamento de juízes, tipos de sentença, resultados e propor decisões óptimas; motoristas de caminhões que podem ser substituídos por veículos autônomos; radiologistas que são substituídos por programas de I.A. treinados em identificar doenças em imagens.

Onde houver uma atividade baseada em regras que podem ser quantificadas, ela será automatizada ou terá um algoritmo que torne sua execução mais eficiente. As tecnologias para tais mudanças já existem – em diversas fases – e seu progresso é geométrico e inexorável. Caminhamos aceleradamente para uma Sociedade Algorítmica e nesta a polarização do trabalho é inevitável.

A questão central é o impacto que tal polarização trará e suas consequências, especialmente no Brasil, onde o nível de formação educacional da força de trabalho é baixo, o que implica pouca flexibilidade e capacidade de ajuste, além de que já existe alto desemprego – 13 milhões de pessoas – e a reforma da Previdência demanda que as pessoas trabalhem ainda mais tempo até a aposentadoria.

O surgimento de uma imensa Classe Obsoleta, como prevê o Professor Yuval Noah Harari, em seu livro Homo Deus, está mais próximo do que imaginamos. No caso brasileiro, o problema é ainda mais grave devido à gritante desigualdade social existente.

De maneira simplificada, a economia é o que nós, como sociedade, queremos que ela seja e esta deve atender a sociedade, não o oposto. Todavia, a crença no determinismo tecnológico – em que a tecnologia leva a mudanças estruturais, sociais e culturais – tem feito com que responsáveis por políticas públicas apenas reajam aos efeitos das mudanças provocadas por ela.

Se não tivermos clareza sobre quem deve servir a quem e onde desejamos chegar, de maneira a tratar essa questão com políticas públicas, testemunharemos o crescimento vertiginoso dessa Classe Obsoleta, com seus efeitos sobre o desgaste do tecido social, a potencial pandemia de doenças psíquicas e até convulsão social.

O problema existe, é grave e não há tempo a perder.

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