Eduardo Plastino, colaborador em tecnologia, clima e Foreisght e fundador, Domanira, UK
Profissionais de Strategic Foresight utilizam uma técnica chamada Futures Wheel, Roda dos Futuros. Ela consiste em pôr uma tendência ou desenvolvimento no centro do que se tornará a roda, e desenhar raios conectando-a a possíveis consequências. Em seguida, novos raios são traçados a partir dessas consequências de primeira ordem, ligando-as a desenvolvimentos que elas próprias podem vir a provocar.
É verdade que o poder explicativo da tendência ou desenvolvimento colocado no centro se enfraquece à medida que nos afastamos do núcleo. Isso ocorre porque mais fatores passam a intervir nos resultados mostrados em cada novo nível — um lembrete da importância do pensamento sistêmico em qualquer leitura de situações complexas, atuais ou futuras, seja nos negócios, na geopolítica ou em outras áreas.
Ainda assim, essa representação gráfica bastante simples pode ser surpreendentemente eficaz para nos ajudar a pensar (e, portanto, a nos preparar) para desafios e oportunidades futuras. Isso é particularmente verdadeiro quando lidamos com uma situação cercada de tanto hype e uma percepção generalizada de que “tudo” está mudando rapidamente, como ocorre hoje com a inteligência artificial (IA).
Usando a Futures Wheel
Vamos, então, usar o modelo mental da Roda dos Futuros para pensar sobre possíveis consequências em cadeia de um aspecto específico da implementação da IA nos próximos anos e décadas: os ganhos de produtividade agregados (ou seja, no nível da economia como um todo) que ela provavelmente permitirá.
Ainda é cedo para avaliar mudanças que já possam ter ocorrido, se considerarmos o lançamento do ChatGPT no fim de 2022 como o “dia zero” da atual onda de IA. Ganhos de produtividade proporcionados por tecnologias de propósito geral exigem tempo, pois as empresas precisam adaptar processos, criar novas formas de trabalho e começar a inovar tendo a nova tecnologia como base. No entanto, evidências anedóticas sugerem que a IA tem, de fato, capacidade de impulsionar a produtividade em nível agregado.
Destruição criativa
Esse processo não será indolor. Como em qualquer ciclo de destruição criativa schumpeteriana, trabalhadores que veem grande parte do valor que hoje agregam ser automatizado precisarão aprender novas competências, se adaptar e, com sorte, ingressar em setores mais produtivos da economia. Empresas falirão, e outras mais eficientes surgirão.
Se isso ocorrer em uma escala próxima à que alguns — especialmente na indústria de tecnologia — preveem, as sociedades precisarão encontrar formas de suavizar a transição de parcelas significativas de sua força de trabalho para a nova economia.
Feito de maneira adequada, esse processo seria uma bênção inegável para um mundo que envelhece rapidamente e em que muitos governos estão cada vez mais endividados e, ao mesmo tempo, enfrentam demandas crescentes por despesas em meio a economias de baixo crescimento.
Quanto a produtividade pode aumentar?
A Anthropic estima que a geração atual de modelos de IA já seja suficiente para elevar o crescimento da produtividade do trabalho nos Estados Unidos em 1,8% ao ano na próxima década. Em uma análise das economias do G7, a OCDE calcula que países mais expostos à IA (como os próprios EUA e o Reino Unido) possam registrar ganhos anuais de produtividade do trabalho de entre 0,4 e 1,3 ponto percentual, enquanto os menos expostos (como Itália e Japão) poderiam ver melhorias de entre 0,2 e 0,8 ponto percentual.
Fonte: OCDE
Essas projeções nos oferecem ferramentas para pensar sobre o futuro, mas, embora bem fundamentadas, não deixam de ser estimativas. Um motivo para isso é que não sabemos de antemão até que ponto as novas ferramentas serão bem integradas aos fluxos de trabalho em determinado período. Além disso, a IA continuará evoluindo e poderá se tornar significativamente mais “amigável à produtividade”, caso os muitos defensores dos chamados world models estejam certos.
Para que projeções otimistas se concretizem, a IA precisa ser amplamente adotada por toda a economia, e não apenas em seus setores mais tecnológicos. Em princípio, não há razão para que isso não ocorra desde que haja boa conectividade, poder computacional disponível e dados relevantes, além de trabalhadores com as competências necessárias.
Condições difíceis
No entanto, essas condições criam muitas dúvidas sobre a viabilidade desses ganhos fora do mundo desenvolvido e de algumas economias de renda média-alta. Note-se que os ganhos de produtividade citados pela OCDE, por exemplo, referem-se apenas aos países do G7.
A capacidade limitada de usar a IA para impulsionar suas economias — e, portanto, para melhorar o padrão de vida de suas populações — pode ampliar ainda mais nas próximas décadas a distância que separa os países pobres das economias ricas, uma possibilidade sobre a qual o Banco Mundial já expressou preocupação.
Aqui passamos a um novo nível da Roda dos Futuros, incorporando ainda fatores adicionais para incluir uma dose saudável de pensamento sistêmico. Quais poderiam ser as consequências de um aumento na desigualdade de riqueza e bem-estar humano entre países ricos e pobres?
Para tornar essa questão mais concreta, foquemos em um caso específico: os possíveis efeitos em cadeia caso a África não consiga se beneficiar de grande parte do crescimento econômico e dos ganhos de produtividade impulsionados pela IA.
A parcela da população global correspondente ao continente africano deve crescer de 19% neste ano para 26% em 2050. Ao mesmo tempo, ele inclui vários dos países mais expostos aos impactos das mudanças climáticas.
Fonte: Fundo de População das Nações Unidas. Projeção mediana.
O Índice ND-GAIN mede a dificuldade dos países para se adaptar aos desastres climáticos e proteger suas populações, incluindo fatores como vulnerabilidade a eventos climáticos e capacidade de adaptação.
Quanto mais baixo o índice (indicado por tons de vermelho mais intensos), maior o grau de dificuldade.
Grandes contingentes de jovens sem qualificação e desempregados sujeitos a secas ou inundações intensas e prolongadas não constituem uma receita para a melhoria da vida humana (no fim das contas, o objetivo fundamental da atividade econômica), nem para a estabilidade política de um continente que já concentra grande parte dos conflitos, atividades terroristas e regimes autoritários do mundo.
Impacto global
Além disso, os problemas africanos não ficam, e não ficarão, restritos à África. O continente abriga cerca de 30% dos minerais críticos dos quais dependem as cadeias de suprimentos da transição verde, da tecnologia e da defesa. Por exemplo, a República Democrática do Congo responde por cerca de 70% da mineração global de cobalto, essencial para baterias de veículos elétricos e componentes de data centers.
Além disso, muitos jovens não permanecerão em locais onde não têm perspectivas. No entanto, é improvável que sejam bem recebidos em economias mais ricas, a menos que as tendências políticas atuais se invertam de forma significativa. Isso poderia trazer mais problemas para governos tanto dos países emissores quanto dos receptores de migrantes, e também para empresas que podem enfrentar dificuldades decorrentes de cadeias de suprimento instáveis e ambientes operacionais incertos.
Como observou Jim Dewar, especialista em Foresight aposentado que fez carreira na RAND Corporation: “se o pensamento de longo prazo não influencia o que você faz hoje, ele é apenas entretenimento”.
As organizações fariam bem em não apenas em buscar formas de usar a IA para aumentar a produtividade e gerar outros benefícios, mas também em pensar estrategicamente sobre os impactos em cadeia de sua aplicação para além dos próximos ano
W Futurismo, expert em Foresight e Futures Studies no Brasil, e em Planejamento Estratégico com Foresight, para visões de longo prazo