Você está desenvolvendo habilidades que não serão automatizadas?


por Stephen M. Kosslyn HBR 25/09/2019(tradução Evandro Milet)

O futuro do trabalho parece sombrio para muitas pessoas. Um estudo recente da Forrester estimou que 10% dos empregos nos EUA seriam automatizados este ano, e outro da McKinsey estima que quase metade de todos os empregos nos EUA podem ser automatizados na próxima década.

Os trabalhos que provavelmente serão automatizados são repetitivos e rotineiros. Eles vão desde a leitura de raios-X (radiologistas humanos podem em breve ter funções muito mais limitadas), a dirigir caminhões e estocar um depósito. Embora muito tenha sido escrito sobre os tipos de empregos que provavelmente serão eliminados, outra perspectiva que não foi examinada com tantos detalhes é perguntar não quais empregos serão eliminados, mas sim quais aspectos dos empregos sobreviventes serão substituídos por máquinas.

Por exemplo, considere o trabalho de ser um médico: é claro que o diagnóstico de doenças em breve (se não já) será realizado melhor por máquinas do que por humanos. O aprendizado de máquina é espetacularmente eficaz quando conjuntos de dados estão disponíveis para treinamento e teste, o que é o caso para uma ampla gama de doenças e enfermidades. No entanto, que tal sentar com uma família para discutir opções de tratamento? É muito menos provável que isso seja automatizado em um futuro próximo.

Agora considere uma profissão no outro extremo do espectro de status: barista. Em San Francisco, o Café X substituiu todos os baristas por braços robóticos industriais, que divertem os clientes com suas travessuras enquanto fazem bebidas quentes. No entanto, mesmo o Café X emprega um humano, que mostra aos clientes como usar a tecnologia para pedir suas bebidas e solucionar problemas que surgem com o barista robô.

Compare ser um barista com ser um bartender. As pessoas costumam iniciar uma conversa com o barman. Esse trabalho é claramente mais do que apenas misturar bebidas. Como o médico, podemos facilmente dividir esse trabalho em dois componentes: o repetitivo e rotineiro (na verdade, misturar e servir as bebidas) e o mais interativo e imprevisível que envolve ouvir e conversar com os clientes.

Depois de refletir sobre as características de vários empregos e profissões, dois tipos de trabalho não rotineiros me parecem particularmente comuns e difíceis de automatizar:

Primeiro, emoção. A emoção desempenha um papel importante na comunicação humana (pense naquele médico sentado com a família ou no barman interagindo com os clientes). Ele está criticamente envolvido em praticamente todas as formas de comunicação não verbal e na empatia. Mas, mais do que isso, também desempenha um papel nos ajudando a priorizar o que fazemos, por exemplo, ajudando-nos a decidir o que precisa ser atendido agora, em vez de no final da noite. A emoção não é apenas complexa e cheia de nuances, mas também interage com muitos de nossos processos de decisão. O funcionamento da emoção tem se mostrado desafiador de entender cientificamente (embora tenha havido progresso) e é difícil de construir em um sistema automatizado.

Em segundo lugar, contexto. Os humanos podem facilmente levar em conta o contexto ao tomar decisões ou interagir com outras pessoas. O contexto é particularmente interessante porque é aberto – por exemplo, sempre que há uma notícia, ela muda o contexto (grande ou pequeno) em que operamos. Além disso, mudanças no contexto (por exemplo, a eleição de um presidente independente) podem mudar não apenas a forma como os fatores interagem entre si, mas podem introduzir novos fatores e reconfigurar a organização dos fatores de maneiras fundamentais. Esse é um problema de aprendizado de máquina, que opera em conjuntos de dados que, por definição, foram criados anteriormente, em um contexto diferente. Assim, levar o contexto em consideração (como um bartender simpático pode fazer sem esforço) é um desafio para a automação.

Nossa capacidade de gerenciar e utilizar as emoções e levar em consideração os efeitos do contexto são os principais ingredientes do pensamento crítico, solução criativa de problemas, comunicação eficaz, aprendizado adaptativo e bom senso. Tem se mostrado muito difícil programar máquinas para emular tais conhecimentos e habilidades humanos, e não está claro quando (ou se) os esforços incipientes de hoje para fazer isso darão frutos.

E, de fato, essas são exatamente as habilidades que os empregadores de todos os setores relatam consistentemente buscar em candidatos a empregos. Por exemplo, em uma pesquisa, 93% dos empregadores relataram que “a capacidade demonstrada de um candidato para pensar criticamente, comunicar-se com clareza e resolver problemas complexos é mais importante do que seu curso de graduação”. Além disso, os empregadores procuram candidatos que tenham outros tipos de “competências pessoais”, como a capacidade de aprender de forma adaptativa, de tomar boas decisões e de trabalhar bem com outras pessoas. Essas habilidades tão procuradas, é claro, combinam perfeitamente com o tipo de coisas que as pessoas podem fazer bem, mas são e continuarão sendo difíceis de automatizar.

Tudo isso sugere que nossos sistemas educacionais devem se concentrar não apenas em como as pessoas interagem com a tecnologia (por exemplo, ensinando os alunos a programar), mas também em como eles podem fazer coisas que a tecnologia não fará em breve. Esta é uma nova abordagem para caracterizar a natureza subjacente das “habilidades pessoais”, que provavelmente têm o nome incorreto: essas são as habilidades mais difíceis de entender e sistematizar e as habilidades que dão – e continuarão a dar – aos humanos uma vantagem sobre os robôs .

Stephen M. Kosslyn é presidente e diretor executivo do Foundry College; ex-Diretor Acadêmico das Escolas Minerva na KGI e ex-Professor John Lindsley, Diretor do Departamento e Reitor de Ciências Sociais da Universidade de Harvard. Ele é o autor de Construindo a Universidade Intencional: Minerva e o Futuro do Ensino Superior.

https://hbr.org/2019/09/are-you-developing-skills-that-wont-be-automated

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