O novo normal

Pesquisa mostra que a inteligência artificial já está roubando empregos

Estudo analisa o impacto do ChatGPT no trabalho autônomo

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MARK SULLIVAN – Fast Company Brasil – 20-11-2024

Ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, já estão mudando o mercado de trabalho. Um estudo recente aponta uma redução de 21% na demanda por serviços autônomos considerados mais suscetíveis à automação e que não exigem supervisão humana constante.

Pesquisadores da Harvard Business School, do Instituto Alemão de Pesquisa Econômica e da Imperial College London Business School analisaram 1.388.711 anúncios de emprego em uma grande plataforma global de freelancers (não revelada) entre julho de 2021 e julho de 2023.

Eles descobriram que a demanda por esses trabalhos caiu 21% apenas oito meses após o lançamento do ChatGPT. As funções mais afetadas foram as de redação, seguidas por desenvolvimento de software, aplicativos, sites e engenharia.

Os grandes modelos de linguagem são treinados em enormes volumes de textos para prever a palavra mais provável em uma sequência. Durante esse processo, eles criam um “mapa” complexo de palavras, frases, significados e contextos, desenvolvendo uma capacidade linguística impressionante.

Lançado em 30 de novembro de 2022, o ChatGPT atingiu cerca de 100 milhões de usuários já no final de janeiro de 2023.

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Os pesquisadores também observaram que a demanda por serviços de design gráfico e modelagem 3D sofreram uma redução de 17% após surgimento de ferramentas de geração de imagens por IA, como Midjourney e Stable Diffusion.

Essa queda pode aumentar a concorrência por vagas já disputadas, além de provocar uma redução na remuneração daquelas que ainda permanecem. Com a crescente adoção e melhoria das ferramentas de IA, trabalhos repetitivos e rotineiros devem se tornar cada vez mais escassos.

Por outro lado, habilidades que complementam o uso dessas tecnologias – como pensamento crítico, criatividade e inteligência emocional – tendem a ganhar mais relevância. Segundo os pesquisadores, essa mudança pode alterar profundamente o mercado de trabalho, ampliando a lacuna entre “empregos de alta qualificação e altos salários e os de baixa qualificação e menor remuneração”.

Ainda assim, especialistas acreditam que, embora as ferramentas de IA possam eliminar empregos no curto prazo, novas funções vão surgir, muitas delas exigindo que humanos e inteligência artificial trabalhem juntos.

Pesquisadores da Microsoft, por exemplo, preveem que os trabalhadores passarão a investir parte do tempo no treinamento de sistemas de IA. Além disso, muitos acreditam que, com o aumento da produtividade, as empresas terão mais chances de crescer e abrir novas vagas.

TRABALHOS REPETITIVOS E ROTINEIROS DEVEM SE TORNAR CADA VEZ MAIS ESCASSOS.

Estudos já apontam melhorias em algumas áreas. Uma pesquisa da Harvard Business School, em parceria com a Boston Consulting, revelou que consultores que utilizam o GPT-4 concluem tarefas 25% mais rápido e com 40% mais qualidade em comparação com aqueles que não utilizam a ferramenta.

Outro estudo, realizado pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), revelou que o ChatGPT reduz o tempo necessário para produzir documentos empresariais em 40% e melhora a qualidade dos textos em 18%.

“Políticas públicas precisam garantir o acesso igualitário à educação e a oportunidades de treinamento, além de apoiar trabalhadores, por meio de redes de proteção social e programas de reinserção profissional”, concluem os pesquisadores.

SOBRE O AUTOR

Mark Sullivan é redator sênior da Fast Company e escreve sobre tecnologia emergente, política, inteligência artificial, grandes empresas de tecnologia e desinformação. Seus trabalhos já foram publicados em grandes veículos como Wired, Al Jazeera, CNN, ABC News e CNET, entre outros.

Pesquisa mostra que a inteligência artificial já está roubando empregos | Fast Company Brasil

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Opinião: O crescimento do agronegócio e a demanda por profissionais

Agronegócio brasileiro continua a ser um dos principais motores da economia nacional, com exportações que alcançaram números recordes a cada ano

Por Alexandre Benedetti* – Exame – 24 de novembro de 2024

Nos últimos anos, o setor do agronegócio brasileiro tem experimentado um crescimento significativo, impulsionado por uma série de fatores que incluem o aumento da produção das commodities agrícolas e suas exportações, o aumento da adoção da tecnologia, bem como o surgimento de novos players em todas as etapas da cadeia.

Esse cenário apresenta novas oportunidades e desafios, tanto para as empresas quanto para os profissionais que atuam nesse segmento. O agronegócio brasileiro continua a ser um dos principais motores da economia nacional, com exportações que alcançaram números recordes a cada ano.

Produtos como soja, milho, açúcar, algodão, café, dentre outros, continuam a liderar as vendas internacionais, consolidando o Brasil como um dos maiores fornecedores de alimentos do mundo. Esse crescimento não apenas fortalece a balança comercial, mas também impulsiona a expansão das áreas cultiváveis e a adoção de práticas mais eficientes e sustentáveis.

Diante desse cenário, as empresas de insumos agrícolas estão revendo suas estratégias comerciais para acompanhar o ritmo acelerado do setor.

A inovação tecnológica e o foco em sustentabilidade tornaram-se palavras de ordem, enquanto empresas nacionais e multinacionais têm investido em soluções digitais, como plataformas de monitoramento de lavouras e uso de big data, para oferecer produtos e serviços mais personalizados e eficientes aos produtores rurais.

Além disso, há uma crescente demanda por insumos biológicos e tecnologias que promovam a agricultura regenerativa, visando não apenas aumentar a produtividade, mas também preservar o meio ambiente. Esse movimento reflete uma mudança de paradigma no setor, que agora busca integrar a rentabilidade com a responsabilidade socioambiental.

Com o mercado agrícola se tornando cada vez mais complexo e tecnológico, a formação de engenheiros agrônomos também tem passado por transformações. As universidades estão revisando seus currículos para incluir disciplinas que abordem o uso de tecnologias digitais, gestão de grandes propriedades e práticas agrícolas sustentáveis.

Conforme os dados do e-MEC, de 2023, existem 405 cursos de Agronomia presenciais com 37.822 vagas em faculdades brasileiras. Além disso, um levantamento realizado pelo Conselho Regional de Engenharia e Agronomia (CREA), em 2020, aponta 109 mil pessoas formadas em engenharia agronômica, sendo 88.594 homens e 20.348 mulheres.

Profissionais de engenharia agronômica do futuro precisarão combinar conhecimentos tradicionais de manejo e cultivo com habilidades em análise de dados, gestão de projetos e até mesmo conhecimentos básicos de programação.

A demanda por talentos capazes de atuar como consultores especializados em práticas sustentáveis e no uso eficiente de recursos tem crescido, destacando a importância de uma formação multidisciplinar e desenvolvimento de habilidades, como: comunicação eficaz, adaptabilidade e flexibilidade, capacidade de resolução de problemas e pensamento crítico.

O crescimento do setor agrícola, aliado à modernização das estratégias comerciais e ao aumento das exportações, gera um ambiente de inovação e competitividade que requer profissionais cada vez mais qualificados e adaptáveis.

As empresas do setor e todas aquelas que fazem parte da cadeia, por sua vez, precisam estar atentas a essas mudanças para oferecer produtos e serviços que atendam às novas exigências do mercado e, ao mesmo tempo, contribuam para o desenvolvimento do setor.

O desafio é integrar esses avanços de maneira coesa, garantindo que o agronegócio brasileiro continue a crescer de forma sustentável e eficiente, fortalecendo a posição do país como líder global na produção de alimentos.

Para isso, o papel de engenheiros agrônomos será fundamental, atuando como ponte entre a inovação tecnológica e as práticas agrícolas tradicionais.

O futuro do agronegócio brasileiro, portanto, dependerá não apenas de estratégias comerciais inovadoras e políticas públicas de apoio, mas também da formação de profissionais capacitados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades desse setor em constante transformação.

*Alexandre Benedetti é diretor geral da Talenses e cofundador do Talenses Group

Opinião: O crescimento do agronegócio e a demanda por profissionais | Exame

The Next Big Things in Tech 2024: as tecnologias que estão moldando o futuro

De vídeos incríveis gerados por IA à mineração de bitcoin mais sustentável, essas tecnologias estão moldando o futuro da economia e do mundo em geral

REDAÇÃO FAST COMPANY – Fast Company Brasil – 20-11-2024

No mundo acelerado de hoje, quase todos os setores da economia estão se reinventando com os últimos avanços da tecnologia. Conforme o ritmo da inovação acelera, empresas grandes e pequenas buscam abordagens inovadoras em áreas como inteligência artificial, blockchain e automação para criar soluções mais inteligentes e sustentáveis. No entanto, entre milhares de lançamentos deste ano, um grupo seleto de tecnologias se destaca por sua engenhosidade.

Em 2024, um painel de 19 editores e redatores da Fast Company dos EUA selecionou 138 homenageados do Next Big Things in Tech. Os vencedores abrangem 28 categorias, incluindo IA e dados, espaço e telecomunicações e saúde.

Procuramos inovações que não apenas mostrassem uma promessa imediata, mas que tivessem potencial de gerar mudanças duradouras. De gigantes corporativos a startups ambiciosas, cada organização homenageada demonstrou um progresso impressionante.

Seja usando a IA para melhorar os esforços de resposta a desastres, criando um exoesqueleto vestível e fácil de usar para caminhadas ou tornando as cadeias de suprimentos mais éticas, cada um desses produtos, serviços e avanços tecnológicos reflete um pensamento novo que nos inspira.

Alguns homenageados podem estar chegando ao mercado só agora, mas cada um deles alcançou marcos significativos, com potencial para causar impacto. Esta pode ser a primeira vez que você ouve falar de algumas dessas marcas – mas certamente não será a última.

SOBRE A METODOLOGIA

Os prêmios Next Big Things in Tech, da Fast Company, celebram os avanços tecnológicos que estão mudando a maneira como trabalhamos e vivemos. Os prêmios deste ano incluem 138 honrarias para inovações que afetam tudo, desde transporte e telecomunicações até agricultura.

Para chegar a esse quadro de vencedores, em um grupo de 1,4 mil candidatos, são necessárias muitas horas de trabalho analisando as inscrições, examinando os projetos e decidindo quais realizações estão entre as melhores. Aqui está uma amostra de como nosso pequeno exército editorial faz isso acontecer.

Cada candidatura foi avaliada com base em fatores como:

– Relevância: qual é o problema urgente que a tecnologia resolve?

– Inventividade: qual o grau de novidade da tecnologia?

– Progresso e potencial: de que forma a tecnologia foi comprovada? Ela tem viabilidade e escalabilidade no longo prazo?

– Impacto: que tipo de impacto (do econômico ao cultural) a tecnologia poderá ter nos próximos cinco anos?

Cada vencedor é escolhido após várias rodadas de avaliação e conversas entre os juízes sobre seu desempenho nos critérios acima, um processo que dura meses.

“Com o Next Big Things in Tech, nosso objetivo é homenagear projetos com base não apenas no que eles já alcançaram, mas também no que estão prestes a alcançar”, diz Harry McCracken, editor de tecnologia da Fast Company. “Quer ainda estejam no laboratório ou já no mercado, eles estão impulsionando o progresso de forma tangível em vários setores.”

EMPRESAS SELECIONADAS

Abbott
Por facilitar o monitoramento de glicose

Adalat AI
Por simplificar o processo de transcrição em tribunais

Adobe
Por trazer transparência ao conteúdo gerado por IA

Aethir
Por redistribuir recursos de computação para melhorar a eficiência

AiDash
Por usar IA para tornar as redes de energia mais seguras

aiOla
Por “traduzir” documentos cheios de jargões

Algorized
Por detectar humanos em perigo

AlphaSense
Por tornar a inteligência de mercado ainda mais inteligente

Amazon
Por previsões perfeitas que alteram o Thursday Night Football para sempre

Antithesis
Por eliminar bugs completamente

Anumana
Por detectar doenças mais cedo

Aquant
Por manter em dia a manutenção de equipamentos complexos

Arbor
Por transformar plantas em energia

Arc
Por eletrificar barcos de wakeboard

ArcBest
Por ajudar robôs e humanos a trabalharem juntos com segurança

Arkadium
Por oferecer aos criadores de videogames um novo canal para alcançar jogadores

aShareX
Por democratizar leilões de luxo

Astor & Sanders
Por trazer o seguro-desemprego para o século 21

Aurelia Institute
Por criar os blocos de construção para viver no espaço

Aurora
Por capacitar caminhões a se dirigirem sozinhos

Badge
Por colocar criptografia avançada ao alcance do público

Bellwether
Por aplicar IA na resposta a eventos climáticos extremos

Blackbird.AI
Por criar uma arma contra a desinformação online

Cerebras Systems
Por colocar o “super” em supercomputador

Certify Health
Por acelerar prazos

CH4 Global
Por facilitar o cultivo de algas marinhas para combater o arroto de vacas

Clear Touch
Por facilitar a implantação de tecnologia na sala de aula

Climeworks
Por levar a captura direta de ar para o próximo nível

Codeium
Por usar IA para tornar a vida dos desenvolvedores mais fácil

Color Health
Por apoiar o cuidado com o câncer

Coursera
Por usar IA para traduzir cursos para 21 idiomas

Databricks
Por colocar modelos poderosos de IA onde os dados estão

DermaSensor
Por tornar a detecção de câncer de pele mais rápida e fácil

Discord
Por gamificar a publicidade de jogos

Disguise
Por nos envolver em novas experiências

Dope.security
Por proteger os sistemas internos das organizações

Drone Express
Por possibilitar entregas autônomas seguras

Duckbill
Por fornecer um assistente pessoal que pode ajudar a resolver problemas cotidianos

Dynex
Por democratizar o acesso à computação quântica

EdgeQ
Por comprimir torres de celular em um pacote do tamanho de uma moeda

Electra
Por tornar a produção de ferro mais limpa

Electronic Arts
Por resolver o problema mais complicado dos videogames

Elegoo
Por acelerar a impressão 3D

Embr Labs
Por impedir ondas de calor antes que comecem

Enko Chem
Por combater de forma inteligente a insegurança alimentar

Epic Cleantec
Por reciclar o esgoto no local

Epicore Biosystems
Por ajudar os trabalhadores a se manterem hidratados com segurança

Filecoin
Por democratizar o controle dos dados da web

First Due
Por facilitar a vida de bombeiros e profissionais que atendem emergências

Flawless
Por ajudar Hollywood a decifrar o código da linguagem

Flex
Por facilitar a contabilidade com despesas de saúde

Flock Safety
Por utilizar drones na segurança pública

FreePower
Por iluminar os pontos de carregamento de celulares

Fulcrum GT
Por fornecer às equipes jurídicas internas um novo conjunto de ferramentas administrativas

Gecko Robotics
Por fazer uma avaliação mais inteligente da infraestrutura

Genesis Digital Assets
Por desenvolver uma mineração de bitcoin mais ecológica

Glaukos
Por ajudar a programar facilmente uma rotina de tratamento de glaucoma

Headspace
Por criar uma maneira high-tech de se acalmar

HeyGen
Por tornar a produção de vídeo menos complicada

HiddenLayer
Por garantir a segurança de programas de IA contra ataques cibernéticos

Honor
Por deixar outros telefones dobráveis com inveja

Houzz
Por proporcionar gestão de ciclo de vida de projetos em um só lugar

Hydrostor
Por converter energia excedente da rede em ar comprimido

Impulse
Por “Apple-ficar” o fogão de indução

Intercom
Por colocar a IA para trabalhar no atendimento ao cliente

Ironclad
Por usar IA para tornar os contratos mais fáceis de negociar e entender

Junction Education
Por criar um chatbot de IA que ajuda estudantes universitários a estudar

k-ID
Por oferecer privacidade e segurança para jovens jogadores

Kaleidescape
Por levar experiências de visualização de filmes de alta qualidade para casas e cinemas

Kelvin
Por hackear o humilde radiador

Kineon
Por levar a terapia com luz vermelha para o público

Kudos
Por desenvolver uma carteira que mantém suas finanças sob controle

Lemonlight
Por reduzir o tempo que você passa no Final Cut

Lenovo
Por conseguir desenvolver laptops mais leves

Logitech
Por oferecer a melhor qualidade para reuniões de vídeo

Luminar
Por criar sensores de movimento que não chamam atenção

Machina Labs
Por fazer um robô realizar o trabalho de um ferreiro

Makersite
Por trazer maior conscientização ambiental ao design de produtos

Mycocycle
Por decompor resíduos de construção

Nanotronics Imaging
Por construir uma fábrica de chips melhor

Neurable
Por fazer o monitoramento de ondas cerebrais parecer legal

Niantic
Por facilitar a digitalização do nosso mundo

NileBuilt
Por eliminar o uso de madeira na construção de casas

Niobium Microsystems
Por ajudar a fechar uma lacuna importante no desempenho da computação

Nixtla
Por transformar dados em previsões mais inteligentes

Not Impossible Labs
Por nos ajudar a sentir a música

Oleria
Por criar uma estrutura de segurança mais unificada

Ollie
Por aplicar insights de IA no cuidado com as fezes dos pets

OurX
Por usar dados para embasar os cuidados com cabelos cacheados

Pairwise
Por “ajustar” o DNA das plantas para tornar as colheitas mais resilientes

Pangea Biomed

Por melhorar a precisão dos tratamentos de câncer

PepsiCo

Por ajudar os agricultores a se adaptarem às mudanças climáticas

Perfusio

Por oferecer aos médicos outra maneira de “ver” o interior do corpo

PGA Tour e Work & Co

Por trazer uma nova dimensão ao golfe

PhysicsX

Por oferecer aos engenheiros e cientistas os meios para testar seus projetos

Pipedream Labs

Por fazer entregas utilizando vias subterrâneas (e facilitar o processo)

Project Liberty

Pela pressão por maior transparência nas mídias sociais

Proscia

Por tornar o diagnóstico de câncer mais fácil e rápido

PxE Holographic Imaging

Para adicionar profundidade às imagens digitais

Qualcomm

Pelo progresso do processador – de telefones a laptops

QuantalX

Por avançar no diagnóstico de doenças do cérebro

Quantinuum

Por tornar a computação quântica mais confiável

RentRedi

Por empoderar os locatários e facilitar a vida dos locadores

Runway

Por inovar em vídeos criados por IA

Samsung

Por ajudar as pessoas a terem um sono tranquilo

Sana AI

Por aplicar IA em dados desestruturados

SandboxAQ

Por proteger os sistemas GPS

Seeen

Por tornar o video commerce mais eficiente e fluido

Sift

Por tornar mais fácil a observação de dados

Skip and Arc’teryx

Por incentivar a mobilidade por meio de caminhadas

Somnee

Por incentivar o cérebro a descansar

Sorenson

Por melhorar a comunicação para deficientes auditivos

Spotnana

Por desenvolver tecnologia para viagens a partir do zero

Stax Engineering

Por fazer da navegação um negócio mais sustentável

Taara

Por acelerar os dados em um feixe de luz

The Walt Disney Company

Por nos fazer sentir como super-herois

The Wendy’s Company

Por implementar atendimento no drive-through via IA

Terviva

Por ajudar “super árvores” a produzir novos ingredientes

TipHaus

Por dar ao trabalhadores acesso fácil e rápido às gorjetas

To the Market

Por tornar as cadeias de suprimentos mais éticas, sustentáveis e transparentes

Truepic

Por conseguir provar quais fotos são de verdade

Unisys

Por aproveitar a computação quântica para otimizar embarque e logística

Verbit

Por capturar todas as nuances

Volvo Cars

Por proteger motoristas vulneráveis

Whisker Labs

Por monitorar a rede de energia elétrica

Xpanceo

Por trazer um novo foco para as lentes de óculos e de contato

You.com

Por tornar os grandes modelos de linguagem (LLMs) mais confiáveis

Waymo

Por disponibilizar ao público corridas em carros autônomos

WSC Sports

Por usar IA para incentivar o engajamento dos fãs

Zip

Por facilitar os processos de compra

SOBRE O(A) AUTOR(A)

Redação Fast Company Brasil. saiba mais

The Next Big Things in Tech 2024: as tecnologias que estão moldando o futuro | Fast Company Brasil

‘EUA caminham sonâmbulos para uma tempestade econômica e social’, escreve Nobel de Economia

A inflação parece sob controle. O mercado de trabalho continua saudável. Os salários, incluindo os menores na escala, estão aumentando. Mas trata-se apenas de um período de calmaria

Por Daron Acemoglu – Estadão/The New York Times – 22/11/2024

A inflação parece sob controle. O mercado de trabalho continua saudável. Os salários, incluindo os menores na escala, estão aumentando. Mas trata-se apenas de um período de calmaria. Uma tempestade se aproxima, e os americanos não estão preparados.

Três mudanças históricas, capazes de reformular a economia dos Estados Unidos, irromperão nos próximos anos: uma população mais velha, a ascensão da inteligência artificial e uma reconfiguração da economia global.

O que não deveria causar muita surpresa, já que esses elementos evoluem lentamente e à vista de todos. O que não foi completamente compreendido é como essas mudanças em combinação deverão transformar as vidas dos trabalhadores de maneiras que não eram vistas desde o fim dos anos 70, quando a desigualdade salarial aumentou e os salários menores estagnaram ou até baixaram.

Juntos, se administrados corretamente, esses desafios poderiam recriar o trabalho e ocasionar produtividade, salários e oportunidades muito maiores — algo que a revolução computacional prometeu e nunca cumpriu. Mas se não lidarmos corretamente com o atual momento, esses desafios poderiam fazer escassear empregos bons e bem pagos, assim como tornar a economia menos dinâmica. Nossas decisões ao longo dos próximos cinco a dez anos determinarão o caminho que tomaremos.

Nosso sistema disfuncional político, cada vez mais imediatista em sua visão para o país, dificilmente nos preparará para essas mudanças. E também não vemos planos abrangentes de nenhum partido para fazer os investimentos necessários para equipar a força de trabalho americana para lidar com os desafios a caminho.

A força de trabalho americana nunca envelheceu nesse ritmo. Em 2000, havia cerca de 27 americanos com idade acima de 65 anos para cada trabalhador nas idades mais produtivas, entre 20 e 49 anos. Em 2020, esse número aumentou para 39. Até 2040, terá chegado a 54. Já que essas mudanças são ocasionadas principalmente por um declínio na fecundidade, a força de trabalho americana logo também passará a crescer mais lentamente. Se a imigração aos Estados Unidos for diminuída, como parece provável, isso somente contribuirá para o problema do envelhecimento.

Muitos empregos na economia, como na indústria e na construção civil, requerem força física e vigor, que começam a declinar conforme os indivíduos envelhecem — mesmo com os avanços em saúde que temos visto. Os trabalhadores normalmente alcançam seu pico de produtividade a partir dos 40 anos. Os jovens também são mais empreendedores e dispostos a assumir riscos, e muitas economias, tanto quanto a americana, precisam muito disso.

Ao longo das três décadas passadas, o Japão, a Alemanha e a Coreia do Sul envelheceram a um ritmo quase duas vezes mais rápido do que os EUA envelhecem atualmente, o que significa que nós temos modelos a seguir. A boa notícia é que as economias desses países não cresceram mais lentamente do que as economias de outras nações industrializadas, e vários de seus setores que dependem de força de trabalho, incluindo automobilístico, máquinas-ferramentas e químico, não sofreram.

A razão é simples: esses países introduziram novo maquinário, incluindo robôs industriais e outras tecnologias de automação, para assumir as tarefas que os trabalhadores mais jovens desempenhariam. Eles também investiram em treinamentos de funcionários para que os trabalhadores pudessem assumir novas funções que complementassem a automação. Os fabricantes de carros alemães treinaram operários para assumir tarefas mais técnicas, como reparos, controle de qualidade e operação digital de máquinas, ao mesmo tempo que acionaram os robôs. Como resultado, a produtividade aumentou, e os salários continuaram a subir.

Há um cenário em que a escassez de trabalhadores pode ser um trunfo para a economia americana. Os salários dos trabalhadores com menos escolaridade estagnaram ou até caíram entre 1980 e meados dos anos 2010. Escassez laboral pode elevar os salários, especialmente se combinada com investimentos corretos tanto em equipamentos quanto em pessoal.

Infelizmente, não é isso o que tem ocorrido nos EUA. O investimento em robôs cresceu rapidamente, mas não foi acompanhado de investimentos adequados nos trabalhadores. A força de trabalho continua despreparada para assumir novas funções, incluindo tarefas técnicas e de precisão avançada. Foi a escassez desse tipo de qualificação que a Taiwan Semiconductor Manufacturing Factory citou como razão para atrasos na inauguração de sua primeira fábrica de chips em território americano. Se não encontrarem maneiras de combinar novo maquinário com trabalhadores mais bem treinados, mais qualificados e mais adaptáveis, os EUA poderão fazer sofrer seu setor de manufatura, um provedor tradicional de empregos estáveis e bem pagos.

Há oportunidades similares, que também tendem a ser desperdiçadas, em relação à inteligência artificial. De acordo com seus fãs mais ardentes, a IA é a mãe de todos os saltos tecnológicos, o apogeu da era digital. Mas afora o frenesi em torno dos algoritmos superinteligentes, o desafio da IA é notavelmente similar ao desafio de se adaptar ao envelhecimento.

IA é uma tecnologia de informação. Ela não lhe fará um bolo nem cortará a grama do seu jardim. E também não assumirá a administração de empresas nem a pesquisa científica.

Em vez disso, a IA é capaz de automatizar uma série de tarefas cognitivas realizadas normalmente em escritórios diante de computadores. É capaz também de fornecer informações melhores para tomadores de decisão humanos — algum dia, talvez, informações muito melhores.

Nada disso ocorrerá rapidamente. Até fevereiro de 2024, somente cerca de 5% das empresas nos EUA relataram o uso de IA, e a tecnologia em si está longe da perfeição. (A IA do Google teve dificuldades no início com perguntas sobre comer pedras ser ou não uma escolha inteligente.) Sua disseminação na economia será lenta, e seu verdadeiro impacto só será sentido em meados da década de 2030. A natureza desse impacto dependerá da preparação das empresas e dos trabalhadores.

Nós precisamos de uma estratégia nacional ampla para que a IA não apenas automatize o trabalho e escanteie trabalhadores, mas crie também novas funções e competências para cumpri-las. Não é somente em razão da desigualdade que a automação rápida com base em IA pode criar, nem pelo medo das elites tecnológicas, que a falta de emprego subsequente ocasionará revolta. Evidências sugerem que as novas tecnologias aumentam a produtividade muito mais consistentemente quando trabalham junto com os trabalhadores, permitindo-lhes desempenhar melhor suas funções e expandir-se para tarefas novas e mais sofisticadas. O molho secreto das inovadoras fábricas de automóveis de Henry Ford não foi simplesmente um uso mais disseminado de máquinas melhores, mas também uma série de funções técnicas para as quais os funcionários eram treinados, como reparos e manutenção.

A maioria de nós atualmente está envolvida em solução de problemas, seja um funcionário de escritório tomando decisões de créditos ou contratações, um cientista ou um jornalista tentando aprofundar uma questão ou um eletricista, um carpinteiro ou um artesão lidando com defeitos e outros obstáculos no mundo real. A maioria de nós é capaz de ser mais produtiva e expandir nosso campo de atuação conseguindo informações melhores.

No entanto, em maior medida do que em relação ao envelhecimento, parece que nós vamos surfar mal essa onda. A indústria está fixada em uma corrida centrada em “inteligência artificial geral”, em busca do sonho incipiente de produzir máquinas exatamente iguais aos humanos e capazes de assumir qualquer tipo de trabalho que sejamos capazes de realizar. Sua preocupação permanece usar essa tecnologia para gerar lucro com publicidade digital ou para automação.

É improvável que a promessa real da IA se concretize por conta própria. Ela requer que modelos de IA especializem-se mais e sejam mais bem alimentados por dados de alta qualidade, mais confiáveis e mais alinhados com o conhecimento existente e as capacidades de processamento de informações dos trabalhadores. Nada disso parece prioridade na agenda das gigantes da tecnologia.

Uma política óbvia para confrontar tanto o envelhecimento quanto os desafios da IA é encorajar a capacitação de trabalhadores — por exemplo, com créditos tributários ou subsídios para treinamentos, para que eles possam assumir novas tarefas e novos empregos.

Assim como os trabalhadores, nossas capacidades tecnológicas precisam se preparar. Aqui o governo federal pode desempenhar um papel importante, por exemplo por meio de uma agência federal incumbida de identificar e financiar os tipos de IA capazes de aumentar a produtividade dos trabalhadores e ajudar-nos com a escassez laboral à espreita.

A globalização pode parecer uma questão completamente diferente, mas há importantes paralelos. A era da globalização rápida e em grande medida irrestrita que se seguiu ao colapso da União Soviética acabou. Ela beneficiou os consumidores ocidentais e as corporações multinacionais, que tiveram acesso a trabalho barato no exterior; os trabalhadores, não tanto.

O que substituirá a globalização não é tão evidente. Poderia ser um sistema fragmentado, no qual países negociam com aliados e amigos, com fluxos amplamente similares aos que vemos hoje (digamos, menos da China e mais do Vietnã). Ou um sistema com tarifas elevadas e muito menos comércio. Poderia ser também uma combinação entre restrições comerciais e políticas industriais, como a Lei de Redução da Inflação e a Lei dos Chips, sancionadas pelo governo Biden, que são projetadas para encorajar mais investimento e a manufatura, especialmente de equipamentos eletrônicos avançados, carros elétricos e tecnologias de energias renováveis, para as empresas ficarem nos EUA ou se realocarem no país.

Essa mudança também é lenta e tem implicações significativas para os trabalhadores. A promessa de novas capacidades de manufatura poderia ocasionar novas oportunidades de emprego e possibilitar salários mais altos. Por outro lado, novas competências de manufatura não podem ser construídas da noite para o dia, e carências de habilidade podem sufocar a renovação industrial. Infelizmente, outra vez, os EUA e especialmente sua força de trabalho não estão prontos.

A boa notícia é que nós temos tempo, e se aproveitarmos as oportunidades apresentadas pelo envelhecimento, pela IA e pela globalização, elas poderão servir para melhorar uma à outra. As habilidades que empregadores e escolas precisam para enfrentar cada uma dessas grandes mudanças são similares. Além disso, o tipo correto de IA pode nos ajudar enormemente a navegar os desafios apresentados pelo envelhecimento e pela reformulação da globalização.

A má notícia é que esses elementos não estão recebendo a atenção que merecem, mesmo que sejam muito mais importantes para o nosso futuro do que os debates sobre manipulação de preços, impostos sobre gorjetas ou a inflação estar um ponto mais alta ou mais baixa. Se não colocarmos foco nesses fatores e não agirmos decisivamente, eles não apenas serão mal administrados, mas também poderão ocasionar um futuro mais nefasto para o emprego. / TRADUÇÃO DE GUILHERME RUSSO

‘EUA caminham sonâmbulos para uma tempestade econômica e social’, escreve Nobel de Economia – Estadão

Hidrelétricas responderão por menos da metade da geração de energia do Brasil em 10 anos

A demanda por eletricidade deve aumentar em 37,7% até 2034

Por Bernardo Lima — O Globo – 08/11/2024

As usinas hidrelétricas vão responder a menos de 50% na geração de energia elétrica do Brasil dentro de dez anos. Previsão da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) aponta que a participação de outras fontes de energia como solar, eólica e termelétrica devem crescer com investimentos no setor até 2034.

Atualmente, as hidrelétricas são a principal fonte de energia no país, respondendo a cerca de 55,8% da energia gerada no Brasil. A previsão é de que essa participação vá diminuir para 46,7% em 2034.

As informações constam no Plano Decenal de Expansão de Energia 2034, produzido pela EPE, que indica as perspectivas da expansão do setor de energia no horizonte de dez anos. Esse plano aponta quais

Fontes como a eólica passarão de uma participação atual de 15% para 17,2% em 2034. A solar, por exemplo, saltará de 3,4% para 5,8%.

O gás natural deve ser a fonte que mais vai crescer na próxima década, quadruplicando a sua participação na geração de energia no país. No caso das usinas termelétricas não renováveis, a fatia irá de atuais 2,9% para 6,4%.

A nuclear passaria de 1,8% de participação para 2,4% de participação em 2034. Esse crescimento se daria exclusivamente pela conclusão das obras da usina nuclear Angra 3 em 2029.

O PDE ainda prevê que a demanda por eletricidade subirá 37% na próxima década. Enquanto isso, também haverá um salto de quase 25% na demanda por energia.

Para sustentar esse crescimento da demanda, o estudo estima a injeção de R$ 3,2 trilhões no setor energético nos próximos dez anos.

— É isso que torna a nossa transição energética mais justa e mais inclusiva. Isso é criação de emprego e renda, é ênfase numa indústria competitiva, é incentivo às novas tecnologias energéticas, isso é combate à pobreza energética — afirmou o ministro Alexandre Silveira no evento de lançamento do PDE nesta sexta-feira.

Esses investimentos serão divididos em três categorias:

Petróleo e gás – R$ 2,5 trilhões
Energia elétrica – R$ 597 bilhões
Biocombustíveis líquidos – R$ 102 bilhões.

Essa expansão do setor elétrico também deve aumentar a demanda por minerais estratégicos, como cobre, níquel, cobalto, silício, lítio, zinco, em 58%

Hidrelétricas responderão por menos da metade da geração de energia do Brasil em 10 anos

Brasil vive corrida pela exploração de metais de terras raras com investimentos estrangeiros

Companhias do Canadá e Austrália se destacam em pedidos de pesquisa e compra de direitos minerários e projetos no País, que tem a terceira maior reserva de ETR do mundo, atrás da China

Por Ivo Ribeiro – Estadão – 21/11/2024

Dono da terceira maior reserva mundial de elementos químicos de terras raras (ETR), metais considerados estratégicos por serem de difícil extração, incrustados em argilas no subsolo ou em rochas compactas, e por terem centenas de aplicações industriais, o Brasil vive desde 2022 uma corrida de empresas para obterem licenças de pesquisa e exploração de áreas minerais espalhadas por diversos Estados.

O país conta com vastas reservas de argilas iônicas, uma das fontes naturais que contêm ETR, em geral com minério aflorado ou a baixa profundidade no solo. “Nossas jazidas têm reservas mais elevadas e de maiores teores de metais de terras raras do que as da China. Os resultados que vemos são bastante encorajadores”, afirma Mathias Heider, especialista de recursos minerais da Agência Nacional de Mineração (ANM) e pesquisador do assunto.

Onda de aquisições de projetos

Muitas empresas já estão com projetos avançados no País, muitos deles fruto de aquisições de direitos minerários, em transações ocorridas em 2023 e neste ano. Por exemplo, a Saint George Mining, que recentemente adquiriu ativos da MBAC Fertilizantes, em Araxá (MG); a Meteoric Resources, que fez acordo envolvendo a exploração do projeto Caldeira, em Minas Gerais; e a Aclara Resources, do grupo peruano Hochschild Mining, com sede em Londres, com atuação em Goiás.

É notória a presença nessa corrida de companhias estrangeiras de diversos países, principalmente do Canadá e da Austrália, algumas já listadas em bolsas nos dois países.

Em Palmeirópolis (TO), a Alvo Minerais desenvolve o projeto Bluebush (antigo Mata Azul), e está também em Goiás no projeto Iporá. A Australian Mines adquiriu títulos da RTB Geologia e Mineração na Bahia (em Jequié); a Prime Star estudou o projeto Morro do Ferro da Mineração Terras Raras MTR); e a Foxfire Metals identificou presença de terras raras em suas áreas de lítio, em Minas Gerais.

Há até iniciativas para extrair ETR em áreas de rejeitos de mineração. A Rainbow Rare Earths firmou memorando de entendimento com a Mosaic (fertilizantes) para um projeto conjunto de extração dos metais em uma pilha de fosfogesso em Uberaba (MG). A Canada Rare Earth avalia um projeto para processar 70 milhões de toneladas de rejeitos de estanho acumulado no garimpo de Bom Futuro, em Rondônia, onde se identificou terras raras, cassiterita (minério de estanho), zircônio e ilmenita.

No território brasileiro, a presença de ETR é identificada em vários Estados, com destaque para Amazonas, Bahia, Goiás, Mato Grosso, Minas Gerais, Rio de Janeiro, Espírito Santo, Paraíba, Piauí, Tocantins, Rondônia, Pará, São Paulo e Paraná. Além das argilas iônicas, os metais de terras raras são encontrados em outras fontes, como rochas compactas, areias monazíticas, rejeitos de outros minerais ou em associação a outros metais, como na exploração e produção de estanho no Amazonas, que gera também nióbio e ETR.

Cenário geopolítico

Na avaliação de Heider, o Brasil surge com vantagens na questão geopolítica. Hoje, a posição dominante em toda a cadeia de valor, que vai da mineração a produtos intermediários e finais, como ímãs, é da China. O país produz mais de 90% das ligas de imãs permanentes. Os Estados Unidos, apesar de avanços, ainda não dominam completamente a tecnologia em todas as etapas, principalmente na separação dos óxidos e na produção das ligas com metais de terras raras.

Na Ásia, depois da China, só a Malásia opera uma unidade de refino, cujo concentrado é australiano e a produção se destina quase totalmente ao Japão, informa artigo do especialista dos dois especialistas da ANM. Por isso, Europa, Japão e EUA, que têm forte dependência da China atualmente, e por bom tempo ainda – sobretudo ETR pesados e magnéticos – buscam alternativas de suprimento.

“A transição energética coloca o Brasil na rota de grandes investimentos em mineração, com o potencial de extração de terras raras de argilas iônicas”, afirma Heider. Para ele, é uma janela de oportunidade para alta escala de produção futura, atração de investimentos e também de empresas com tecnologia. “Há no País um cenário bastante animador para desenvolver ativos de classe mundial nessa área”, afirma.

Brasil vive corrida pela exploração de metais de terras raras com investimentos estrangeiros – Estadão

Brasil perdeu mais de 7 milhões de leitores, aponta pesquisa; mais da metade da população não lê livros

Redução nos índices de leitura aconteceu em todas as classes sociais, faixas etárias e níveis de escolaridade nos últimos cinco anos

Por Bolívar Torres – O Globo – 19/11/2024

Mais da metade da população brasileira não lê livros. É o que aponta a 6ª edição da Retratos da Leitura no Brasil, divulgada nesta terça-feira (19), que avalia o comportamento do leitor desde 2007, com resultados a cada cinco anos. Pela primeira vez desde o início da série histórica, a proporção de não-leitores foi maior do que a de leitores, com reduções todas as classes, faixas etárias e níveis de escolaridades. Foram mais de 7 milhões de leitores perdidos nos últimos cinco anos (e um total de 11,3 milhões desde 2015).

Segundo o levantamento, 53% das pessoas não leram nem parte de um livro, em qualquer mídia (física e digital), e de qualquer gênero, incluindo didáticos, bíblia e religiosos, nos três meses anteriores à pesquisa. O número cai para 27% se for considerado apenas a leitura de livros inteiros.

A média de livros lidos também diminuiu, de 2,6 para 2,4. O número cai para 0,82% por entrevistado se for considerada apenas a leitura de livros inteiros.

A pesquisa foi realizada pelo Instituto Pró-Livro (IPL), com uma amostra de 5,5 mil entrevistados em 208 municípios.

Coordenadora da pesquisa, a socióloga Zoara Failla aponta diversos fatores para a queda geral dos índices de leitura. Um deles seria a pandemia, com a quarentena impactando a alfabetização e o letramento dos mais jovens e na distribuição de livros.

Como consequência, as salas de aula deixaram de ser um lugar de leitura. Quando perguntados sobre os lugares onde costumam ler livros, a grande maioria cita a própria casa (85%). O espaço escolar foi citado por apenas 19%, o menor índice já registrado (e uma queda de 4% em relação a 2019).

Outro fator para a queda seria o aumento do tempo de tela entre a população: 87% do público leitor e e 70% dos não-leitores mencionaram usar a internet no seu tempo livre.

– O número de pessoas que usam o tempo livre para ficar na internet vem aumentando desde 2015 – explica Failla. – As telas estão roubando o tempo do livro. Na pós-pandemia, quem passou a ler mais já era leitor. Já a população que não lia ficou mais afastada do livro e do letramento. Há mais dificuldade de manter uma leitura em alto nível com capacidade crítica.

Segundo a pesquisa, a principal motivação para a leitura continua sendo o gosto pessoal, citado por 24% dos entrevistados. No entanto, o percentual daqueles que afirmam não gostar de ler subiu para 29%, superando os que dizem gostar muito (26%).

O desinteresse pela leitura cresce com a idade. Entre crianças de 5 a 10 anos, 38% dizem ler por prazer, índice que cai drasticamente para 17% entre adultos acima de 40 anos. Para Failla, os dados revelam que o Brasil está perdendo leitores potenciais, já que a queda de interesse e a ampliação no percentual de quem diz não gostar de ler é verificada a partir dos 14 anos.

Em sintonia com esses dados, a pesquisa também mostra que há uma proporção maior de pessoas que já ganharam livros da família (51%) do que entre não leitores (24%). Só que o hábito de presentear livros caiu de 63% em 2019 para 61% em 2024.

– As famílias estão dando menos livros de presente para os filhos e estimulando o entretenimento por telas – observa Failla.

A pesquisa buscou compreender também o papel da internet, das redes sociais e dos influenciadores digitais no hábito da leitura. No geral, apenas 2% dos leitores mencionaram que a indicação de um influenciador digital motivou a escolha de um livro para ler.

Brasil perdeu mais de 7 milhões de leitores, aponta pesquisa; mais da metade da população não lê livros

A IA chegou a um limite?

Tudo o que está na internet e pode ser usado para treinar os modelos já se esgotou

Pedro Doria – O Globo – 19/11/2024

Os meses passam, e não há notícia de GPT 5, de Claude 3.5, de Gemini 2. Os atuais LLMs, modelos de linguagem de grande porte, estão na terceira geração. A expectativa da iminência de uma quarta é grande — mas temos poucas pistas de como vai seu desenvolvimento. Ou ao menos tínhamos poucas pistas. Na semana passada, três veículos de imprensa trouxeram a informação de que há dificuldades nas três companhias — OpenAI, Anthropic e Google. Dificuldades que ninguém esperava.

Primeiro foi The Information, o site ultraespecializado que cultiva as melhores fontes no Vale do Silício. Orion, a nova versão do GPT, tem ficado superior à versão atual. Mas numa escala de melhoria bastante inferior. O salto da versão 2 para a 3 foi enorme, da 3 para a 4 maior. Esta 5 parece estar aquém. É razoavelmente melhor em texto, mas para código de programação não parece ser tão superior. Como a informação para o site foi em off, não há muitos detalhes.

Aí veio a Reuters. A agência britânica entrevistou Ilya Sutskever, um dos fundadores da OpenAI, que deixou a companhia neste ano. É um dos responsáveis diretos pela revolução de inteligência artificial recente.

— A década de 2010 foi a era de ganhar escala — ele afirmou. — Agora voltamos a um tempo de busca e descoberta. Melhorar a coisa certa se tornou mais importante do que nunca.

A mensagem parece críptica, mas dá para traduzir.

Quando cientistas do Google bolaram o modelo Transformer, que permite a um computador se treinar para produzir textos, não imaginavam que a técnica seria tão revolucionária quanto se mostrou. Então a OpenAI pôs uma quantidade muito grande de textos para alimentar o treinamento do GPT2. Ele parecia escrever como um ser humano. A versão seguinte foi ainda mais convincente, treinada com uma quantidade ainda maior de textos. A hipótese em que a indústria depositou todas suas fichas era uma premissa simples: quanto mais textos se dá para um computador cada vez mais poderoso, mais “inteligente” se torna o modelo.

Sutskever parece dizer que se encontrou o limite da força bruta. Não adianta mais jogar muito texto e muito processamento. Para tornar os modelos melhores, mais capazes de raciocínio, será preciso descobrir outros truques no entorno.

Por fim, veio a Bloomberg. Informou, em termos sucintos, que a OpenAI não está sozinha. Que tanto Google quanto Anthropic, suas principais concorrentes, têm encontrado dificuldades semelhantes.

O burburinho se espalhou rapidamente. Sam Altman, CEO da OpenAI, se sentiu compelido a ir para o X. “Não há parede”, ele escreveu. Só isso. Sucinto. Sundar Pichai também foi ao X ser igualmente econômico nas palavras: “Há mais por vir”.

O debate é importante, e não há informação suficiente para entender o que acontece. Muito do intenso debate sobre inteligência artificial, nos últimos dois anos, se baseia na premissa de que é só dar mais texto e mais processamento que, a cada volta, os modelos ficam imensamente melhores. É assim que foi no passado. Mas nada garante que continuará sendo no futuro. E ninguém conhece o teto para essa melhoria continuada — nem sabe se há teto.

As grandes companhias do Vale do Silício vêm apostando dinheiro como jamais fizeram nessa premissa. Gastos na base das centenas de bilhões de dólares. Cada um desses modelos da geração que virá, cada um unitariamente, custará ao todo US$ 10 bilhões só para treinar. Para produzir o pacote bruto que ainda precisaria ser calibrado e ajustado, para então se tornar um serviço comercial. Não conta o custo de uso, cada vez que alguém faz uma pergunta.

Pode ser que o alarme seja falso. Ao menos por enquanto, os CEOs mantêm o discurso de que tudo continua como dantes. É possível que o problema seja outro: acabaram os textos fáceis de encontrar. Tudo o que está na internet e pode ser usado para treinar os modelos já se esgotou. Se for isso, virá o trabalho difícil. Negociar com editoras, com veículos jornalísticos e com quem mais tiver grandes massas de textos fora da internet os direitos autorais para poder usar.

De qualquer forma, há ansiedade na espera. Quando vem a próxima geração

A IA chegou a um limite?

Ela criou app de felicidade no trabalho depois de um trauma pessoal; hoje, fatura R$ 500 mil

Flávia da Veiga, de 48 anos, decidiu estudar a felicidade após estresse pós-traumático; aplicativo vai oferecer atendimento personalizado com ajuda de inteligência artificial

Por Geovanna Hora – Estadão – 18/11/2024

Apesar de ser bem-sucedida no trabalho, a publicitária Flávia da Veiga, de 48 anos, não era feliz. Em 2016, ao ser diagnosticada com depressão e estresse pós-traumático, ela resolveu estudar a felicidade para auxiliar no tratamento contra as doenças.

O resultado foi a criação da BeHappier, uma consultoria com um aplicativo focado em promover a felicidade no ambiente corporativo, lançada em 2020 e sediada em Vitória (ES). Eles atendem 24 empresas e tiveram um faturamento de R$ 517 mil em 2023.

Sofreu com depressão após desabamento e decidiu estudar a felicidade

Antes da BeHappier, Flávia já tinha uma trajetória de sucesso: era formada em Publicidade e Propaganda pela Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), chegou a ser gerente de comunicação da Embratel e foi sócia de uma agência de publicidade por 14 anos.

O que ela não tinha, contudo, era felicidade. A situação piorou após um evento traumático: a área de lazer do condomínio onde ela morava em Vitória (ES) desabou na madrugada do dia 19 de junho de 2016.

“Ouvi um estrondo e olhei para baixo: tudo estava destruído, pensei que o prédio ia cair e eu morreria soterrada. Fui diagnosticada com estresse pós-traumático e depressão. Senti que era uma segunda chance de ser feliz, mas eu não sabia como ser feliz”, afirma.

Flávia da Veiga decidiu estudar a felicidade ao ser diagnosticada com depressão. Foto: Divulgação/BeHappier

Para ajudar no tratamento contra as doenças, Flávia decidiu estudar a felicidade. Ela fez cursos livres nas universidades da Califórnia, Harvard e Yale, com temas que iam da psicologia positiva à ciência da felicidade. A conclusão da publicitária foi de que felicidade é uma habilidade que poderia ser aprendida e desenvolvida, tal qual um instrumento ou um idioma.

“Entendi que tudo depende de como o nosso cérebro interpreta os acontecimentos e a realidade. Comecei a perceber que existia um negócio por trás e entendi a economia da felicidade”, diz.

Desenvolvimento da BeHappier em meio a outra tragédia pessoal

Em 2018, Flávia ganhou uma concorrência para desenvolver um aplicativo para uma multinacional do setor de siderurgia que ajudasse a formar hábitos de felicidade. Ela começou a estruturar o que viria a ser a BeHappier, ainda como sócia de uma agência de publicidade.

O grande desafio veio em 2019, quando o filho mais velho da capixaba foi baleado e perdeu o movimento das pernas.

“Foi o momento mais doloroso e sofrido da minha vida, mas senti que consegui passar por ele com mais força, porque eu tinha aprendido a ser resiliente e a lidar com desafios. Eu uso a minha experiência para criar conexão emocional com as pessoas, porque peguei a minha dor para ajudar a minimizar a dor do próximo e mostrar que é possível ser feliz”, relata.

Como funciona a BeHappier

No ano seguinte, Flávia saiu da sociedade da agência e passou a investir todo o seu tempo no desenvolvimento da BeHappier. O aplicativo tem três etapas: a primeira parte é voltada para assimilação dos conteúdos, com aulas teóricas, seguida por atividades práticas e, por fim, exercícios de repetição, para fixação do aprendizado.

Os funcionários da empresa, de todos os níveis hierárquicos, passam por treinamentos. Alguns profissionais são selecionados para serem embaixadores e ficam responsáveis por ajudar na promoção dos hábitos de felicidade.

Interface do aplicativo da BeHappier. Foto: Divulgação/BeHappier

“A BeHappier oferece treinamentos, como o módulo voltado para atividades físicas, mas também estimula as empresas a adotarem outras iniciativas voltadas ao bem-estar e rituais que permitam que isso seja aplicado no ambiente corporativo”, afirma.

O serviço utiliza a “Escala de Bem-Estar Afetivo no Trabalho (Jaws, na sigla em inglês)” para mensurar os resultados e fazer comparações entre início, meio e fim de cada módulo. Flávia conta que a decisão de trabalhar com empresas foi baseada na economia com divulgação.

“O investimento em marketing para atrair uma empresa com mil colaboradores é muito menor do que seria necessário para atrair mil pessoas de forma independente, além de ser mais fácil convencer a empresa a investir no bem-estar, porque o ser humano não sabe se priorizar”, diz.

Introdução de inteligência artificial é próximo passo

O faturamento da BeHappier em 2023 foi de R$ 517 mil. Neste ano, o aplicativo está presente em 24 empresas, com mais de 300 usuários.

O investimento total para criar e modernizar a plataforma, segundo Flávia, já chegou a R$ 800 mil. Um dos objetivos para o próximo ano é investir em marketing para aumentar a cartela de parceiros.

A BeHappier também já tem uma ferramenta de inteligência artificial, que é treinada diariamente com artigos, livros e estudos sobre psicologia positiva e neurociência. A ideia é oferecer um atendimento personalizado para cada trabalhador, inclusive com a antecipação de comportamentos.

“A ferramenta vai aprender o comportamento do usuário e antecipar algumas reações. Se a pessoa dormiu mal, por exemplo, a IA vai reconhecer que ela pode ficar mais irritada e sugerir atividades para aliviar o estresse antes mesmo de acontecer algo de fato”, explica.

Inteligência artificial é um copiloto na gestão de empresas, avalia especialista

O uso da inteligência artificial não está restrito a negócios digitais, como a BeHappier. Um levantamento encomendado pela Microsoft para a Edelman Comunicação mostrou que 90% das micro, pequenas e médias empresas buscavam inserir a IA no seu dia a dia em 2023.

O consultor de negócios do Sebrae-SP Edgard dos Santos Neto explica que a IA deixou de ser uma ferramenta do futuro para se tornar um copiloto na gestão de empresas, especialmente após o lançamento do ChatGPT, da norte-americana OpenAI.

“A IA não substitui o ser humano, mas potencializa o que ele tem de melhor. A recomendação é usar, inicialmente, para automatizar tarefas que o empreendedor já domine, assim, facilita tanto o aprendizado quanto a revisão de possíveis erros”, afirma.

Mas, para conseguir respostas efetivas das plataformas, é essencial entender a melhor forma de usar os prompts, que são os comandos feitos para orientar a IA. Na prática, o segredo é aprender a perguntar.

Neto diz que o ideal é fornecer uma descrição detalhada sobre o problema, mas ter cuidado com os dados que serão usados, para evitar o vazamento de informações sigilosas.

“Para ter ideias de como montar uma vitrine, por exemplo, o empreendedor pode usar o Adobe Firefly, que gera imagens baseadas em textos. Mas ele precisa informar as medidas, a quantidade de manequins ou itens disponíveis e o tema central, pelo menos, para ter um resultado satisfatório. Se você não souber explicar, a IA não vai saber responder”, avalia.

As plataformas também ajudam quem precisa responder clientes com retornos negativos. O especialista explica que, nos momentos de crise, é comum que o lado emocional sobreponha o racional. A IA entra na história para amenizar esse problema.

Ele afirma que o profissional pode explicar a situação e solicitar opções de respostas cordiais, para o ChatGPT, por exemplo. Além de agilizar o tempo de retorno, a ação também diminui as chances de perder o cliente por desentendimentos.

Como introduzir a IA no negócio?

Existe um passo a passo que pode ajudar quem quer introduzir a IA na empresa. Neto explica que a primeira parte é identificar os desafios e objetivos para alinhar qual a melhor ferramenta para cada situação.

Depois, é importante conhecer os produtos. Existem milhares de opções disponíveis, que vão muito além do ChatGPT, e podem facilitar tarefas burocráticas ou até ajudar em processos criativos, como o Bing CoPilot, Canva e Zapier.

A terceira etapa é mergulhar nos conteúdos disponíveis no YouTube. De tutorias com dicas de uso a avaliações sobre prós e contras. A plataforma tem vídeos com uma linguagem simplificada sobre a IA.

“A maior queixa dos empreendedores é a falta de tempo para colocar essas ações em prática, mas a principal função da IA é justamente otimizar o tempo, para que eles gastem energia com questões mais importantes e deixem a tecnologia cuidar de outras partes”, diz o consultor.

Condomínio desabou, teve depressão e criou plataforma para estimular felicidade no trabalho – Estadão

O que economistas têm a dizer sobre a democracia e a riqueza de países?

Vencedores do Nobel construíram modelos matemáticos para incorporar política e instituições em análises da economia

Claudio Ferraz – Folha – 16.nov.2024

Professor da Escola de Economia de Vancouver (Universidade da Colúmbia Britânica, no Canadá) e da PUC-Rio

[RESUMO] O Prêmio Nobel de Economia de 2024, concedido a Daron Acemoglu, Simon Johnson e James Robinson, coroa décadas de pesquisas voltadas a compreender como instituições criadas durante a colonização moldaram a trajetória da democracia e do desenvolvimento econômico dos países, contribuição fundamental para responder por que algumas nações prosperam e outras fracassam, uma das questões mais primordiais da disciplina.

Em 2003, eu cursava o segundo ano de doutorado na Universidade da Califórnia em Berkeley. Tinha ido para lá decidido em me especializar na área de desenvolvimento econômico e esperava aprender os modelos matemáticos de fronteira que explicavam por que alguns países se desenvolviam e outros não.

A primeira disciplina de desenvolvimento econômico focava as falhas de mercados de países pobres, a chamada microeconomia do desenvolvimento. O livro “Development Microeconomics“, de Pranab Bardhan e Christopher Udry, tinha acabado de sair, e o campo passava por um ressurgimento, com mais ênfase na microeconomia e em trabalhos empíricos.

Cheguei na segunda disciplina com a expectativa de estudar modelos de crescimento econômico e temas como educação, saúde e capital social. Logo na primeira aula, no entanto, percebi que aquele curso seria diferente. O professor não era do departamento de economia, mas de ciência política.

Em vez de enfatizar os trabalhos acadêmicos que iríamos ler, ele buscou nos convencer que, para ter boas ideias, teríamos que ler livros, algo que os economistas, infelizmente, não fazem no doutorado. A primeira leitura seria “Markets and States in Tropical Africa“, livro do cientista político Robert Bates.

Depois de distribuir a ementa, James Robinson foi para o quadro e começou a ensinar o modelo de crescimento de Solow, algo padrão naquela época, mas emendou um modelo matemático de economia e política para tentar apresentar as causas e as consequências econômicas do apartheid na África do Sul. Seu argumento era que a desigualdade que surgiu depois da colonização gerou a repressão e a exclusão de parte da população pela elite branca. Isso tinha desdobramentos não só políticos quanto econômicos.

Para mim e para grande parte do campo da economia nas universidades de ponta dos EUA, aquilo era uma novidade. No começo dos anos 2000, poucos economistas olhavam para a política usando modelos matemáticos. A exceção era um grupo de macroeconomistas, como Alberto Alesina, Torsten Persson e Guido Tabellini, que usava modelos políticos para entender déficits fiscais, ciclos políticos e decisões de estabilização.

Economia política não era lecionada em quase nenhum programa de doutorado de ponta e, no campo do desenvolvimento econômico, aspectos políticos não estavam na agenda, exceto por textos mais descritivos, como um trabalho de Albert Hirschman dos anos 1970.

O Prêmio Nobel de Economia deste ano foi concedido a Daron Acemoglu, Simon Johnson e James Robinson, que lançaram luz sobre uma das questões mais fundamentais em economia: por que algumas nações prosperam enquanto outras fracassam? Diferentemente da literatura anterior, que se concentrava nos fatores de crescimento, a contribuição dos três pesquisadores foi trazer quantitativamente aspectos políticos para a análise dos economistas.

Seus trabalhos mostraram que é impossível entender o desenvolvimento econômico dos países sem levar a sério aspectos políticos. O prêmio coroa décadas de pesquisa e celebra duas agendas complementares: uma empírica, que busca compreender as raízes institucionais do crescimento, e outra teórica, voltada a modelos matemáticos que explicam a persistência de instituições ineficientes e as causas econômicas de transições de regimes políticos.

Durante décadas, economistas tentaram explicar as desigualdades de renda entre países. Nos anos 1950, Robert Solow, Nobel de 1987, desenvolveu um modelo que atribuía essas disparidades à acumulação de capital e ao crescimento populacional dos países. Nações que poupam mais e cuja população cresce mais devagar terão renda per capita mais alta a longo prazo.

Uma predição empírica desse modelo: países mais pobres deveriam crescer mais rapidamente, convergindo para o nível de renda dos países ricos, algo que raramente se observou na prática. Em 1997, Lant Pritchett publicou um artigo em que argumentava que a convergência de renda só ocorreu entre os países ricos no século 20. Já os países de baixa renda, com poucas exceções, permaneciam presos em uma armadilha de pobreza.

Como explicar o fato de países ricos continuarem a crescer mais rapidamente que muitos países em desenvolvimento? No final dos anos 1980, economistas como Philippe Aghion, Robert Lucas e Paul Romer começaram a destacar o papel do capital humano e do investimento em inovação como fatores centrais para o crescimento econômico.

Eles mostraram que os países que investiram cedo na educação e direcionaram recursos para pesquisa e desenvolvimento cresceram mais rapidamente na segunda metade do século 20. Estudos empíricos que incluíam educação e ciência se provaram mais eficazes em explicar as diferenças de renda entre os países que modelos que consideravam apenas o capital físico.

Os economistas continuavam, porém, sem entender sistematicamente o que levou alguns países a investir em educação ou inovação tecnológica e outros não. Aspectos políticos não faziam parte da modelagem utilizada pela maioria dos economistas neoclássicos, mesmo que historiadores econômicos como Douglas North e Robert Thomas já tivessem enfatizado, nos anos 1970, a importância das instituições.

Esses autores argumentaram que as regras do jogo que regulam as interações entre pessoas, empresas e governos eram fundamentais para entender a trajetória econômica dos países. Em seus trabalhos, sugeriram que países que protegiam direitos de propriedade, por exemplo, geraram mais inovação e incentivos para o empreendedorismo e que isso acontecia quando instituições políticas restringiam o poder dos líderes.

A tese de que instituições e políticas governamentais eram importantes foi testada por Robert Hall e Charles Jones. Em 1999, eles publicaram um trabalho muito influente que mostrava que diferenças de acumulação de capital e produtividade estavam relacionadas com o que eles chamaram à época de infraestrutura social dos países —instituições e políticas governamentais que determinam o ambiente econômico em que indivíduos acumulam habilidades e firmas acumulam capital e inovam.

Bióloga Lucy Santos Vilas Boas, pesquisadora do Instituto de Medicina Tropical da USP, em São Paulo (SP). Segundo o Centro de Estudos SoU_Ci

Os autores usaram dados de consultorias de risco político e mediram índices de lei e ordem, qualidade burocrática, corrupção e risco de confisco e expropriação. Permanecia, no entanto, a pergunta: por que alguns países tinham infraestrutura social melhor?

Nessa mesma época, o proeminente economista Jeffrey Sachs argumentava que o principal problema dos países pobres era sua geografia. Países localizados nos trópicos têm clima menos propício à agricultura e grande propensão a doenças em razão de suas florestas cheias de mosquitos e malária. Tudo isso contribuiria negativamente para o crescimento econômico e geraria diferenças de longo prazo.

Foi depois de uma palestra de Jeffrey Sachs no final dos anos 1990 que James Robinson começou a pensar no papel histórico da geografia no desenvolvimento econômico dos países. Se a geografia é tão determinista, como países que foram ricos no passado em razão da sua geografia são pobres hoje?

Ao lado de Daron Acemoglu e Simon Johnson, Robinson se debruçou sobre dados históricos. No começo dos anos 2000, os pesquisadores publicaram dois artigos seminais que contestavam a importância direta da geografia como o principal determinante da riqueza das nações. O argumento de Acemoglu, Johnson e Robinson reconhecia que a geografia importava, mas não devido à qualidade do solo ou à proliferação de doenças, como argumentava Jeffrey Sachs, mas pelo efeito que teve sobre a colonização.

Em um trabalho, eles argumentaram que, onde havia recursos abundantes e a colonização era difícil devido à alta mortalidade, os colonizadores estabeleceram uma sociedade que tinha como objetivo extrair riquezas e, em locais mais propícios à sobrevivência, criaram instituições mais inclusivas que facilitavam a sua permanência.

Testar empiricamente a relação entre boas instituições e desenvolvimento econômico não era fácil. O que era causa e o que era consequência? Boas instituições poderiam ter facilitado o acúmulo de riqueza, mas o contrário também poderia ter acontecido. Como saber o que veio primeiro?

Acemoglu, Johnson e Robinson usaram o que economistas chamam de experimento natural. Essas técnicas se disseminaram na economia no final da década de 1980 e no início dos anos 1990 como forma de avaliar o impacto de políticas sociais. A ideia básica é selecionar lugares parecidos, onde uma política foi adotada em só parte deles, e comparar o que aconteceu com cada um deles ao longo do tempo. Até então, essas metodologias não eram usadas para avaliar eventos históricos —eram utilizadas para avaliar programas educacionais ou de mercado de trabalho.

Os três pesquisadores compararam países com diferentes processos de colonização e mostraram que, naqueles onde a mortalidade foi maior no período colonial, existem hoje instituições piores e, na média, os países são mais pobres. O argumento central é que, onde a mortalidade era mais alta, foram estabelecidas instituições extrativistas, sem Estado de Direito e com direitos de propriedade fracos, e que essas instituições persistiram até hoje.

Se as instituições impostas na colonização foram realmente importantes, civilizações que eram prósperas antes de se tornarem colônias devem ser hoje mais pobres como consequência da imposição de instituições extrativistas. Esse argumento já havia sido defendido por outros cientistas sociais, como os historiadores Stanley Engerman e Kenneth Sokoloff em um trabalho sobre a reversão da riqueza nas Américas. Eles notaram que grandes proprietários fundiários e instituições extrativistas (trabalho escravo) foram favorecidos em locais onde a produção agrícola demandava grandes extensões de terra. Isso gerou desigualdade e concentrou o poder político em uma pequena elite.

Faltava, contudo, uma metodologia capaz de quantificar esses efeitos. Em um trabalho, Acemoglu, Johnson e Robinson compararam a renda per capita dos países no final do século 20 com as taxas de urbanização e densidade populacional por volta de 1500, quando os europeus começaram a colonização. Os pesquisadores descobriram que países relativamente ricos em 1500 são hoje relativamente pobres, o que sugere que a geografia não pode ser um fator determinante no crescimento das nações.

A pesquisa dos vencedores do Nobel impulsionou uma enorme literatura. Diversos pesquisadores chamaram a atenção para problemas com os dados históricos e o tratamento do processo de colonização como experimento natural. A principal crítica veio dos economistas Edward Glaeser, Rafael La Porta, Florencio López de Silanes e Andrei Shleifer, que argumentaram que os colonizadores também trouxeram capital humano, o que pode ter gerado investimentos em educação que explicariam o desenvolvimento a longo prazo.

Uma forma de testar se instituições afetam a prosperidade a longo prazo é focar um país e analisar a variação entre regiões que tiveram experiências históricas distintas.

Melissa Dell, orientada por Daron Acemoglu no MIT, analisou, em um trabalho publicado em 2010, os efeitos de longo prazo da mita, instituição de trabalho forçado em que espanhóis obrigavam aldeias indígenas a ceder parte da sua população para a mineração de prata. Dell demonstrou que locais onde a mita existiu são mais pobres até hoje.

Sara Lowes e Eduardo Montero, alunos de James Robinson em Harvard, estudaram a extração de borracha no Congo belga. Eles mostraram que locais onde houve concessões para essa atividade são hoje mais pobres, têm índices de escolaridade menores e indicadores de saúde piores.

Em relação ao Brasil, Joana Naritomi, Rodrigo Soares e Juliano Assunção publicaram um trabalho em 2012 que mostrou que locais que fizeram parte do boom de cana-de-açúcar ou do ouro no período colonial têm pior governança e pior provisão de bens públicos.

A contribuição acadêmica de Acemoglu e Robinson não se reduz a demonstrar que instituições têm um efeito causal na prosperidade dos países. Eles construíram modelos matemáticos para explicar por que instituições políticas são fundamentais para o processo de consolidação democrática e desenvolvimento econômico. Em países onde o poder político é distribuído mais igualitariamente, políticas públicas e escolhas de instituições econômicas geram mais prosperidade.

Essas ideias contrastam radicalmente com a forma como a maioria dos economistas modelavam o desenvolvimento econômico até os anos 1990, ignorando totalmente aspectos políticos.

Usar modelos em que a adoção de inovações tecnológicas dependem da aprovação do governo é uma forma de pensar a relação entre elites políticas e desenvolvimento econômico. Podemos imaginar uma sociedade agrícola em que a elite mantém seu poder político controlando os trabalhadores rurais. A modernização por meio da industrialização não só muda a atividade econômica predominante, mas leva à perda da capacidade da elite de controlar os trabalhadores. Em um caso como esse, a elite poderia frear a industrialização e atrasar a adoção de tecnologias modernas pelo país por temor de perda de poder político.

Durante os anos 2000, Acemoglu e Robinson publicaram uma série de trabalhos na área de economia política buscando responder por que países não adotam instituições que maximizam o bem-estar da sua população. Como instituições ineficientes são sustentadas ao longo do tempo? Em que contextos acontecem transições de regimes autoritários para regimes democráticos?

Os autores usaram modelos matemáticos para construir uma teoria geral do processo de democratização, consolidação democrática e reversão autoritária por meio de golpes de Estado. Suas teorias, resumidas no livro “Economic Origins of Dictatorship and Democracy“, de 2005, partem de duas premissas. Primeiro, que o povo —mesmo em sistemas autocráticos, em que não tem poder político— pode fazer uma revolução e tirar os ricos do poder. Segundo, que a elite, para evitar que isso aconteça, pode reprimir o povo usando violência ou redistribuir recursos.

Eles mostram que, para satisfazer as demandas da população mais pobre e prevenir uma revolução, a elite precisa fazer concessões, mas que essas concessões podem não ser críveis, já que as condições econômicas podem mudar ao longo do tempo. Mesmo que a elite promova uma redistribuição de renda no presente, a probabilidade de uma revolução pode ser baixa no futuro e a elite decida redistribuir menos.

A questão do compromisso crível é central nos modelos de Acemoglu e Robinson. A democratização, em seus modelos, surge como uma forma de tornar crível a promessa de redistribuição futura. Quando a população mais pobre adquire o direito ao voto, as políticas implementadas tendem a refletir os interesses do cidadão mediano em vez de atender exclusivamente aos desejos da elite. Portanto, a democratização é vista como uma concessão estratégica por parte da elite para evitar uma revolução.

Em modelos posteriores, os pesquisadores ultrapassaram a dicotomia entre ditadura e democracia e se perguntaram por que vemos transições democráticas sem a esperada redistribuição para a população mais pobre. Para explicar esses fenômenos, eles construíram um modelo que distingue as instituições entre regras “de jure” e “de facto”.

Uma coisa é que o que está escrito na Constituição, outra é o que realmente acontece na vida real. Mesmo que um país permita que seus indivíduos mais pobres passem a votar, a elite ainda pode recorrer à compra de votos, à violência ou mesmo a regras eleitorais que façam com que o voto dos mais pobres valha menos.

Um exemplo desse modelo foi testado empiricamente por Thomas Fujiwara, que estudou a introdução do voto eletrônico no Brasil em 1996. O economista brasileiro mostrou que, apesar de indivíduos analfabetos terem o direito de votar desde 1985, grande parte dos seus votos eram anulados. A introdução do voto eletrônico mudou essa situação, garantiu mais representatividade “de facto” e mudou as políticas implementadas pelos políticos eleitos.

Os modelos de Acemoglu e Robinson nos ajudam a entender uma variedade de fatores que facilitam ou dificultam a consolidação democrática, como o nível de organização da sociedade civil, a desigualdade entre ricos e pobres e o impacto de crises econômicas. Ao incorporar a dinâmica política nas análises, seus estudos não apenas explicam por que algumas nações fracassam, mas oferecem dicas valiosas sobre como promover o crescimento econômico sustentável e inclusivo.

Em um momento em que a democracia enfrenta desafios globais, focar as instituições políticas é uma contribuição essencial e oportuna.

O que economistas têm a dizer sobre a democracia e a riqueza de países? – 16/11/2024 – Ilustríssima – Folha