Um dos meus primeiros empregos como repórter em treinamento foi escrever um relatório diário do mercado de ações. Era o tipo de tarefa que não incomodaria um jornalista experiente, mas, para uma novata como eu, era assustador e difícil.
Eu tive sorte, no entanto: depois de enviar meu rascunho, meu editor me fazia ficar atrás de seu ombro e assistir à sua tela enquanto ele o editava. Ele explicava em voz alta o que estava mudando e por quê, o que me ajudava a aprender a fazer um pouco melhor no dia seguinte.
Pensei nele quando li “The Skill Code” (“O Código das Habilidades”), um livro publicado no ano passado pelo acadêmico Matt Beane, que argumenta que o “vínculo de trabalho” entre especialistas e aprendizes tem sido “a base da transferência de habilidades e engenhosidade da humanidade por milênios”. Mas será que pode sobreviver à era da IA (inteligência artificial)?
Até agora, as tarefas para as quais a IA generativa parece mais adequada são também aquelas que muitos estagiários de colarinho branco tendem a fazer. Quando pesquisadores do Brookings Institution, um think-tank dos Estados Unidos, analisaram dados da OpenAI, descobriram que a porcentagem de tarefas em alto risco de automação era cinco vezes maior para um analista de pesquisa de mercado do que para um gerente de marketing, por exemplo. Era três vezes maior para um representante de vendas do que para um gerente de vendas, e mais de duas vezes maior para um designer gráfico do que para um diretor de arte.
Bancos de investimento já estão supostamente considerando se ainda precisam recrutar tantos analistas juniores no futuro. Mesmo que você queira continuar contratando estagiários, a economia desse modelo de negócios pode se tornar mais difícil em um mundo no qual você luta para monetizar seu trabalho.
Um advogado sênior me disse que já estava ficando mais difícil convencer os clientes a pagar pelo tempo dos advogados juniores, porque achavam que a IA poderia fazer o trabalho em vez deles. Os juniores, por sua vez, estavam relutantes em usar as novas ferramentas porque temiam que isso reduziria suas horas faturáveis e perderiam a prática necessária para progredir.
Em “The Skill Code”, Beane argumenta que adquirir maestria em qualquer profissão requer desafio, complexidade e conexão. Mas ele alerta que “os novatos estão se tornando participantes cada vez mais opcionais e distantes nas tarefas diárias de um especialista”. Ele cita uma série de novas tecnologias, não apenas a IA. Quando ele pesquisou cirurgia robótica em hospitais, por exemplo, descobriu que o uso de robôs reduziu a oportunidade para cirurgiões juniores se envolverem.
Posso imaginar várias maneiras de como tudo isso pode se desenrolar. No lado otimista, as empresas podem descobrir novas maneiras de treinar a próxima geração de profissionais seniores, usando a IA de maneira criteriosa para acelerar sua progressão sem comprometer sua aquisição de conhecimento e oportunidade de conexão humana.
Isso pode exigir mudanças em alguns modelos de negócio. Escritórios de advocacia podem precisar se despedir da hora faturável, por exemplo. Mas não há necessidade de romantizar a antiga maneira de fazer as coisas, especialmente em empresas nas quais se esperava que os novatos trabalhassem horas extremamente longas fazendo um trabalho bastante monótono que era, em seu pior, uma espécie de trote profissional.
No cenário mais sombrio, no entanto, as empresas podem parar de contratar juniores em uma corrida por ganhos de produtividade. “Aqui está o cenário que me mantém acordada à noite. Um mundo de agentes de IA extremamente capazes aprende a lidar com a maioria das tarefas diárias de colarinho branco e é gerenciado por um pequeno grupo de gerentes seniores experientes”, escreveu Molly Kinder, uma das pesquisadoras do Brookings.
Nesse cenário, como alguém adquiriria a experiência para alcançar os degraus superiores menos automatizáveis da carreira? O advogado sênior com quem falei se perguntou se um dia poderíamos ver o retorno do antigo sistema de aprendizado que existia em grande parte da Europa antes da Revolução Industrial, no qual famílias que podiam pagar colocavam seus filhos como aprendizes de um mestre. As implicações disso para a mobilidade social —já não muito boas em muitas profissões— são evidentes.
Quando se trata da integração da IA generativa no trabalho de colarinho branco, ainda é muito cedo. Ninguém realmente sabe como será, e qualquer um que diga que sabe provavelmente tem algo a vender.
Mas o que a tecnologia será ou não capaz de fazer é apenas uma parte dessa questão. A outra parte é o que as empresas escolhem fazer com ela. E, na minha opinião, as decisões corporativas com o poder mais transformador para o trabalho de colarinho branco vão girar em torno de como (e se) as pessoas sobem na carreira. Se você está no topo e quer olhar para a frente, a melhor coisa que pode fazer é olhar para baixo.
