Para além da esperança e do hype: Cinco certezas na tempestade da IA

(MENAFN- Asia Times) O artigo recentemente publicado da Anthropic por Massenkoff e McCrory é uma peça verdadeiramente cuidadosa, bem-intencionada e muito necessária. Os autores constroem uma medida de exposição reflexiva, baseiam-se em dados de uso real, aplicam uma estrutura limpa de diferenças em diferenças e encontram efeitos limitados no emprego até agora.

Cada passo é metodologicamente defensável. A conclusão a que chegam provavelmente é totalmente precisa para o período específico estudado. E ainda assim, é quase certamente enganosa como guia para o futuro.

Esta não é culpa do artigo. O problema não é a sua precisão. É a sua moldura, e, como resultado, como será interpretado. Embora a intenção do artigo não seja certamente acalmar ninguém, muitos irão ansiosamente ler seus comentários para pintar um quadro de um mundo inalterado.

Eles irão usá-lo para desacreditar o impacto da IA, rejeitar o hype ou defender a evitação de decisões políticas substanciais e de longo prazo. Artigos que encontram “efeitos limitados até agora” são usados para argumentar que a disrupção é gerenciável, que há tempo para se ajustar, e que os planos atuais são adequados. Tornam-se a permissão intelectual para não fazer nada.

A esperança, como diz o ditado, não deve ser uma estratégia. Este sentimento humano mais necessário, infelizmente, é abissal além de certo ponto ao navegar por upheavals estruturais. Ao mesmo tempo, devemos ser incrivelmente atentos para não alimentar o medo. Usado como rhetoric, o medo pode causar danos muito maiores, paralisando stakeholders e gerando políticas reativas em vez de visionárias.

Não estamos tentando incutir medo; estamos tentando examinar rigorosamente as implicações de como as conversas crescentes sobre o impacto da IA irão se desenrolar. Este campo de rápida evolução rompeu decisivamente as fronteiras do mero desenvolvimento tecnológico.

Agora, cada vez mais e de forma irreversível, trata-se de como essas forças irão ditar a política, moldar políticas e impulsionar realidades macroeconômicas que inevitavelmente reverberarão em nossos portfólios e vidas diárias. Para avaliar o verdadeiro impacto do crescente conjunto de artigos econômicos e opiniões políticas, vamos começar de forma diferente neste artigo.

As cinco certezas de hoje

Antes de tentarmos modelar o futuro, devemos nos fundamentar nas realidades absolutas do presente. Aqui estão cinco certezas, quase beirando a serem tautologias, que podemos assumir com 100% de probabilidade:

O tempo não respeitará os horizontes dos analistas. Um dia, acordaremos e será 2037; outro dia, será 2047. O impacto secular da IA não parará educadamente nos horizontes arbitrários de três ou cinco anos escolhidos por previsores econômicos.

As placas tectônicas políticas irão se deslocar. Os políticos ou regimes políticos de hoje não estarão no poder em todos os lugares amanhã. Muitos daqueles com visões radicalmente diferentes sobre o progresso tecnológico, proteção do trabalho e tributação de capital inevitavelmente ascenderão em algum momento, mudando as regras do jogo em pleno voo.

Riscos de tsunami e réplicas aumentam após um terremoto. Os efeitos secundários e terciários do impacto primário da IA podem ser muito mais consequentes do que o deslocamento inicial. Concentração de capital, rivalidade geopolítica, compressão salarial em setores não automatizados diretamente, e as economias políticas de comunidades disruptadas já estão se formando. Elas não esperarão consenso acadêmico, nem que haja algum, como nos círculos políticos.

A cognição das máquinas escapará de sua incubadora digital. As estimativas de exposição atuais estão amplamente confinadas ao trabalho cognitivo digital. Mas uma força cognitiva de uso geral não permanece onde começa. À medida que a IA aprende a interagir com máquinas do mundo real, domínios físicos considerados seguros, engenharia, trades especializados, construção e logística enfrentarão sua própria versão da mesma contabilidade. Muitos setores ainda não na lista de disrupção são a próxima fase, não as isenções.

O impacto global será desigual e rival. O pensamento local não pode conter forças globais. A maioria dos observadores, e quase todos os formuladores de políticas, pensam localmente. Mas o impacto crescente, desigual, e global da IA não apenas criará dinâmicas geopolíticas totalmente novas, mas também levará a controles divergentes e adversariais, onde países rivais implementarão políticas de IA especificamente projetadas para minar outros. Em resumo, não haverá esforços colaborativos globais significativos sobre IA. A armadilha da medição e a irreversibilidade da eficiência

Com essas certezas estabelecidas, devemos abordar o ponto cego analítico mais perigoso do nosso tempo: a dependência de padrões simples e pontos de dados estatísticos para prever o futuro de uma força cognitiva de uso geral.

Este não é mais um artigo desacreditando aqueles presos aos seus estudos históricos para decidir onde as capacidades da IA podem atingir o pico ou basear suas conclusões em aforismos como “o impacto será mais lento do que os otimistas preveem, mas mais rápido do que os pessimistas.” Estamos avançando para discutir a tomada de decisão de pessoas de olhos bem abertos.

Nossa fé coletiva em explicações lineares e curvas em S representa um conforto perigoso. Esses modelos não representam a realidade tanto quanto representam os limites da análise que fomos capazes de realizar até hoje.

Se tais modelos organizados ajudaram pouco os praticantes na navegação dos mercados financeiros, independentemente de sua legibilidade viciante para quem gosta de simplificar, é totalmente impraticável supor que possam funcionar para modelar situações do mundo real muito mais complexas. E, mais importante, para ajudar a avaliar o impacto de uma força tão indefinível.

Estamos na era que podemos razoavelmente chamar de era Super-Moore, um termo que cunhamos em 2023. Certos parâmetros e capacidades da IA têm dobrado a cada poucos meses, não anos. Mudanças modestas na produtividade hoje podem se transformar em mudanças dramáticas muito rapidamente à medida que novos modelos chegam, hardware melhora, e a adoção se espalha por redes competitivas.

A IA não fica parada enquanto medimos seus efeitos atuais. Novos sistemas de IA contribuem para pesquisa, design de chips e sua própria integração contínua. Isso cria ciclos de feedback que multiplicam o progresso de maneiras que estruturas de medição aditivas fundamentalmente não podem capturar. Medimos o impacto da IA de forma aditiva. A capacidade da IA cresce de forma multiplicativa. Essa lacuna importa mais a cada trimestre que passa.

Ao basear nossas conclusões apenas no que ainda não foi feito por máquinas hoje, podemos não apenas subestimar o impacto do que já foi feito, mas, mais crucialmente, o que pode ser feito em dobro de tempo, como vimos recentemente com as capacidades de codificação se transformando em um curto período de um ano.

Costumamos usar o “uso no mundo real” atual como um proxy para “capacidade.” Este é um erro analítico profundo. O uso atual representa principalmente adoção humana, fricção institucional e hesitação natural; não representa potencial tecnológico. A hesitação humana é meramente uma fricção social temporária.

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É uma barreira que desaparece exatamente no momento em que um concorrente usa IA para precificar implacavelmente o mercado. Se houver uma sobrecarga genuína de capacidade, que claramente observamos nas leituras e na nossa própria experiência com capacidades de modelos de fronteira, ela se dissipará repentinamente devido a decisões competitivas específicas e imprevisíveis, mesmo sem a necessidade de inovações secundárias compostas.

Os formuladores de políticas geralmente requerem evidências empíricas de dano para justificar intervenções, e os economistas requerem evidências empíricas de deslocamento para reconhecer uma tendência. Mas aceitar descobertas locais atuais não significa que devemos aceitar estruturas relativamente estáticas como preditores confiáveis em um mundo de mudanças contínuas, massivas e inesperadas. A inércia de hoje não impede pontos de inflexão amanhã.

Tubulações, água e a ilusão do gradualismo

Para entender por que os dados parecem moderados hoje, devemos olhar para como as empresas realmente integram tecnologia. A reestruturação em toda a empresa não é uma atualização de software; leva anos de trabalho agonizante construindo pipelines de dados, estruturando conhecimento proprietário e finalizando a infraestrutura de APIs. As métricas econômicas atuais medem a construção dessas tubulações, não o fluxo eventual da água.

Como estamos na fase de instalação, os observadores assumem que a transição acontecerá gradualmente, usuário por usuário. Mas, uma vez que essa infraestrutura esteja construída, departamentos inteiros serão automatizados da noite para o dia. Um reservatório que está se enchendo a uma taxa acelerada não se torna uma inundação gradualmente. Ele transborda quando excede sua capacidade.

Além disso, à medida que os fluxos de trabalho de IA se desenvolvem exponencialmente, eles começarão a tomar as próprias “micro-decisions” que relatórios afirmam que apenas humanos podem fazer. A IA otimizará sua própria integração futura.

Novos “trabalhadores de IA” já podem ajudar em P&D ou design de chips, criando ciclos de feedback autógenos que multiplicam o progresso. A IA não é uma tecnologia estática que implantamos; é uma tecnologia dinâmica que melhora a si mesma.

Além disso, muitas vezes adotamos essa abordagem de tudo ou nada. Vemos isso regularmente hoje em dia, quando os argumentos dos pessimistas parecem que todos os empregos de serviço desaparecerão para os otimistas, e os argumentos dos otimistas parecem que não há nenhuma mudança para os pessimistas. Na vida real, o impacto secundário de um setor em uma trajetória secular de baixa ou de estagnação é suficientemente significativo para ser decidido sem atribuir posições ilógicas às pessoas do campo oposto.

Ao tentar prever o impacto de nuances nas upheavals contínuas, a maioria dos relatórios se concentra obsessivamente em “deslocamento” ou na perda total de empregos. Assim, eles ignoram completamente o colapso silencioso do prêmio salarial.

Ao focar excessivamente na narrativa reconfortante de que uma grande parte dos empregos permanecerá apenas “ligeiramente impactada,” os relatórios minimizam os fatores econômicos e psicológicos profundos que afetam aqueles que mantêm seu trabalho, mas perdem seu poder de negociação.

Além disso, os modelos de emprego doméstico estão totalmente cegos à rápida substituição global. Estamos subestimando as cascatas de adoção criadas por efeitos de rede e pressões competitivas porque baseamos nossa análise de disseminação nos hábitos dos primeiros adotantes. Também estamos subestimando cascatas semelhantes na adoção, criadas por efeitos de rede e pressões competitivas, ao basear nossa análise na disseminação por early adopters.

É tentador apontar exemplos de disseminação de tecnologia móvel, mas isso não só vai contra nossa linha de não usar episódios históricos como guia para este mundo completamente diferente, como também subestima a velocidade e o impacto.

Os poderes recursivos e desestabilizadores de algo que funciona sobre si mesmo são conhecidos por quem já trabalhou com fórmulas de planilhas que se alimentam mutuamente. Com a IA, estamos tendo o primeiro exemplo real de vida.

Transições de fase e a lógica do trabalho

Para cristalizar como isso se desenrola na realidade, considere a micro-agrupação de eficiência através de um exemplo prático: uma empresa de serviços financeiros onde a IA atualmente pode lidar com 40% das tarefas de um analista.

Com 40% de cobertura, o analista ainda está totalmente empregado, altamente valioso, e os dados econômicos mostram “nenhum deslocamento.” A IA é vista como uma copiloto útil. Com 60% de cobertura, o analista ainda está empregado, embora subutilizado, e cada vez mais gerenciado como um revisor em vez de um produtor. Os dados ainda mostram nenhuma perda de emprego.

Mas, com 75%, a economia subjacente de empregar esse analista muda qualitativamente. Os 25% restantes de tarefas podem simplesmente não justificar um salário completo, uma estrutura de benefícios, espaço de escritório e custos de gestão. É neste momento que a empresa se reestrutura. Não acontece de forma gradual em 40% ou 60%. Acontece de uma só vez. Transições de fase, como na ciência dos materiais, ocorrem sem aviso e de forma súbita.

Isso nos leva aos modelos de anel O da teoria econômica. A IA não precisa fazer 100% de um trabalho para destruir seu valor estrutural; ela só precisa executar com sucesso a tarefa do “gargalo.”

O erro fundamental em nossas previsões atuais é que estamos calculando o impacto com base no trabalho como foi projetado, não no trabalho como é necessário no novo mundo. A lógica organizacional da empresa moderna foi especificamente projetada em torno da capacidade cognitiva humana.

Os humanos são agentes de troca de contexto, de thread única, com memória de trabalho altamente limitada. O trabalho foi organizado em tarefas discretas, silos e funções em parte para acomodar essas limitações biológicas.

Os agentes de IA não compartilham essas limitações. Um agente de atendimento ao cliente de IA não “consulta clientes para fornecer informações” como uma tarefa, e depois “documenta resultados de casos” como outra, e então “escala questões complexas” como uma terceira. Ele executa tudo isso simultaneamente, de forma contínua, através de milhares de interações paralelas.

Portanto, a unidade de deslocamento para IA agentiva não é a tarefa. É o papel. Esses obstáculos estruturais não são barreiras permanentes; são fricções pontuais.

Em geral, assumimos que os cálculos corporativos serão baseados em planilhas de Retorno sobre Investimento (ROI) organizadas de forma limpa. A análise de primeiro nível geralmente discute os custos e benefícios de produtividade ao trabalhar com máquinas versus humanos. Análises mais evoluídas reconhecem os benefícios de implantação das máquinas, oferecendo mais oportunidades de receita.

Mas os cálculos mais reais e geradores de ação na vida real provavelmente não serão baseados em planilhas, IRRs de longo prazo construídos com suposições que geram argumentos em vez de orientações. No final, a integração será impulsionada por instintos de sobrevivência brutos, baseados na dinâmica competitiva.

Como sempre, ela retornará às teorias de jogo do Sr. Nash mais do que às expectativas de qualquer ROI: se seu concorrente implantar, você deve implantar, ou perecer.

Cinco certezas para o que vem a seguir

Não estamos defendendo a esperança, nem sugerindo a futilidade de quaisquer previsões. Mas devemos nos preparar para a imprevisibilidade do mesmo, ou pior, do que os impactos de eventos gigantes recorrentes que já vivemos, como o ChatGPT em 2023, DeepSeek em 2024, ou Claude Code no ano passado.

Este não é o momento para oferecer sugestões políticas prescritivas precisas ou descrever aspectos sociais. Para os stakeholders do GenInnov, listamos o que é certo adiante e o que isso significa para os fatores que impulsionam nossas decisões:

A IA não é apenas um setor no mundo financeiro. Ela impulsionará nossa economia e política. Como detalhado em escritos anteriores, as implicações da IA vão muito além de qualquer tema de investimento ou vertical de mercado. Compreender a verdadeira natureza das forças em jogo tornou-se uma condição prévia para decisões consequentes em quase todos os domínios profissionais. As conclusões que importam não vêm de gráficos simples ou de análises cuja validade expira em meses.

O impacto secundário do Silicon Shock será o primeiro grande efeito secundário. Não será o último. A onda de gastos de capital que gera demanda por energia, escassez de chips e disrupções na cadeia de suprimentos é a consequência econômica inicial do uso em larga escala da IA. Ela sinaliza realocações de recursos mais amplas que irão redefinir indústrias que hoje parecem imunes às capacidades disruptivas da IA. Existem mais formas de nossas vidas serem impactadas pela IA do que apenas pelos empregos.

A tecnologia agora é uma indústria intensiva em capital. O longo período em que as empresas de tecnologia exigiam capital físico mínimo acabou com o desaparecimento da última grande indústria não-capex, o mundo econômico e financeiro se torna inerentemente mais cíclico. Nós, como indivíduos, podemos querer permanecer firmes nas tendências seculares, mas devemos reconhecer que as fases cíclicas impulsionadas por investimentos massivos de capital serão absolutamente brutais.

A pessimismo com IA, e suas consequências políticas, aumentará tão seguramente quanto os níveis atuais de capex eventualmente se ajustarem. Hoje, na maioria dos países, as críticas à IA vêm principalmente da oposição política. Isso é temporário. Quando os impactos no emprego se tornarem mensuráveis e visíveis às comunidades que votam, o ambiente político mudará. A velocidade com que a opinião pública muda após um limiar ser cruzado raramente é gradual. Investidores e executivos que assumem que o ambiente regulatório atual é estável estão apostando em uma certeza política que não existe. Os pêndulos políticos e de políticas, quando oscilarem, irão oscilar fortemente.

As forças seculares acabarão por sobrepujar o ruído cíclico. Para a mídia, para os mercados financeiros a curto prazo, e em nossas próprias conversas pessoais, eventos cíclicos ou tecnológicos ao virar da esquina continuarão a dominar as manchetes. Mas não se engane: as forças seculares implacáveis e irreversíveis da automação cognitiva operando sob a superfície são materialmente mais importantes. Pelo menos, aos nossos olhos.

Nilesh Jasani é fundador e CEO da GenInnov Pte Ltd Singapura. Este artigo apareceu originalmente e é republicado com permissão. Leia o original aqui. Leia mais em /blog

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