Para este físico Nobel, Elon Musk e Bill Gates têm razão: teremos mais tempo livre, mas menos empregos.

Para um vencedor do Prémio Nobel, essa viragem aponta para um destino particularmente duro.

Geoffrey Hinton, um dos principais arquitectos da inteligência artificial moderna, defende agora que as previsões mais arrojadas de Elon Musk e Bill Gates não são meros palpites extravagantes, mas sim um guião plausível: um futuro em que as máquinas executam a maioria do trabalho, as pessoas passam a ter mais horas livres e o emprego tradicional desaparece para enormes segmentos da população.

O “padrinho” da Inteligência Artificial aproxima-se de Musk e Gates

Hinton é frequentemente apelidado de “Padrinho da IA” devido ao seu trabalho pioneiro em redes neuronais, a tecnologia que está por trás de sistemas ao estilo do ChatGPT. Depois de sair da Google em 2023, começou a alertar que as ferramentas que ajudou a criar podem abalar tanto as economias como as democracias.

Nos últimos meses, foi ainda mais longe: aproximou-se da ideia de Musk de que o trabalho remunerado poderá tornar-se “opcional” dentro de cerca de 20 anos e da visão de Gates de que, para “a maioria das tarefas”, os humanos deixarão de ser necessários. Para Hinton, isto não é um cenário longínquo de ficção científica; é um desfecho provável, moldado por decisões que estão a ser tomadas agora mesmo no Vale do Silício e noutras geografias.

Hinton sustenta que a IA está a ser treinada e colocada no terreno de forma a tornar o desaparecimento de vastas parcelas de trabalho humano numa característica do sistema - não num erro a corrigir.

Estas afirmações, feitas na Universidade de Georgetown, em Washington, D.C., inquietaram decisores políticos e figuras do sector tecnológico que, até aqui, descreviam a automação sobretudo como uma história de aumento de produtividade, com alguma reorganização de empregos pelo caminho.

A aposta de um bilião de dólares em substituir trabalhadores

Por trás do alarme de Hinton está uma conta simples e implacável. As grandes tecnológicas estão a investir valores gigantescos em centros de dados, chips especializados e electricidade para alimentar a IA generativa. Jensen Huang, director-executivo da Nvidia, fala numa semana de quatro dias viabilizada pela automação. Outros actores perseguem algo ainda mais extremo: empresas a operar com equipas humanas mínimas.

A leitura de Hinton é directa: essas centenas de milhares de milhões - que, em breve, poderão ultrapassar um bilião de dólares - terão de ser recuperadas de alguma forma. E, na sua perspectiva, há uma resposta que se destaca.

O modelo central, alerta ele, passa por vender às empresas sistemas de IA que realizam o trabalho de empregados por uma fracção do custo, eliminando despesas com salários para justificar o investimento.

Na óptica de Hinton, isto está muito longe de “ajudar” trabalhadores: trata-se de substituir muitos deles, sobretudo em funções de escritório e de serviços, onde as tarefas podem ser decompostas em dados, regras e procedimentos.

A pressão financeira torna tudo mais urgente. Analistas do HSBC sugeriram que a OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT, poderá não alcançar lucro antes de 2030, apesar de necessidades de financiamento gigantescas. Uma trajectória de custos tão pesada empurra as empresas a comercializar mais depressa e com mais agressividade, reduzindo o espaço para uma implementação lenta e cuidadosa.

Lucro no curto prazo vs estabilidade no longo prazo

Em entrevistas a revistas de negócios, Hinton tem acusado o sector de privilegiar retornos rápidos em detrimento de ciência prudente. A preocupação é simples: quando uma empresa enterra milhares de milhões em infra-estrutura de IA, a tentação de trocar pessoas por software torna-se quase irresistível.

• Os accionistas exigem crescimento acelerado, não uma adaptação social gradual.
• Quem adopta IA primeiro corta custos com trabalho e força concorrentes a imitar a estratégia.
• A regulação estatal fica para trás, deixando trabalhadores vulneráveis a mudanças repentinas.

Este ciclo - investimento, corte de custos, pressão competitiva - é o que transforma hipóteses futuristas em planos concretos discutidos em salas de administração.

Do ‘fast food’ às finanças: quem perde emprego primeiro com a Inteligência Artificial?

Os receios sobre IA e emprego já não se limitam a conferências tecnológicas. No Senado dos EUA, o veterano Bernie Sanders tem enquadrado o tema como um terramoto social iminente. Um relatório associado ao seu gabinete avisou que perto de 100 milhões de empregos norte-americanos podem estar em risco na próxima década, à medida que a IA se infiltra em quase todos os cantos da economia.

A primeira vaga já é visível: quiosques de auto-encomenda e serviços automatizados ao carro reduzem equipas em cadeias de restauração rápida. Chatbots assumem linhas de apoio ao cliente que antes dependiam de grandes ‘call centres’. Mas a vaga seguinte alcança pessoas que, durante muito tempo, se sentiram relativamente protegidas.

Sector	Funções tipicamente afectadas	Tipo de automação
Serviços e retalho	Caixas, operadores de ‘call centre’, recepcionistas	Chatbots, caixas automáticas, assistentes virtuais
Trabalho de escritório	Contabilistas, advogados juniores, programadores	Geração de código, análise de documentos, elaboração de contratos
Saúde	Enfermeiros, técnicos de radiologia, responsáveis por marcações	Ferramentas de diagnóstico, triagem automatizada, sistemas de agendamento
Criatividade e media	Redactores, designers, editores de vídeo	Geradores de texto e imagem, automação de edição

O senador Mark Warner tem sido particularmente sombrio quanto às perspectivas para recém-licenciados. Admitiu a possibilidade de o desemprego jovem chegar aos 25% em poucos anos, à medida que funções de entrada no trabalho de escritório encolhem ou são tão reconfiguradas que passam a exigir muito menos pessoas.

Para Sanders, a dúvida não é apenas económica: se o trabalho é uma parte central da identidade, o que acontece quando milhões de pessoas são informadas de que já não são necessárias?

Esta dimensão psicológica costuma receber menos atenção do que folhas de cálculo e previsões. Ainda assim, pode ser determinante na forma como as sociedades reagem: com ressentimento, instabilidade política, ou, em alternativa, com uma nova cultura de propósito para lá do emprego remunerado.

Mais tempo livre - mas em que condições?

Musk e Gates descrevem uma época em que as pessoas trabalham menos e canalizam energia para projectos pessoais, cuidados, investigação ou arte, apoiadas por ganhos de produtividade impulsionados pela IA. A redução da semana de trabalho já é uma ideia política levada a sério em partes da Europa, e a automação pode torná-la tecnicamente viável à escala.

O problema está na distribuição. Se os ganhos de produtividade da IA forem capturados sobretudo por accionistas e proprietários de tecnologia, o “tempo livre” chega sob a forma de desemprego, e não de lazer. As pessoas terão horas disponíveis, mas sem rendimento estável nem reconhecimento social.

O cenário de Hinton vive neste fio da navalha. Ele considera plausível que um único sistema de IA, com um pequeno grupo de supervisores, consiga gerir tarefas que antes exigiam um departamento inteiro. Se isso se traduz em libertação ou exclusão depende de escolhas políticas: estrutura fiscal, protecção social, lei laboral e educação.

Um ponto frequentemente subestimado - e que também condiciona essas escolhas - é o custo energético e ambiental. A expansão de centros de dados exige electricidade abundante e redes robustas; em países europeus, isto cruza-se com metas climáticas, preços de energia e planeamento industrial. Se a IA se tornar infra-estrutura económica essencial, a discussão sobre quem paga e quem beneficia terá de incluir, inevitavelmente, o custo da energia e o impacto no território.

Adaptar, reforçar capacidades ou ficar para trás

Para quem está hoje no mercado de trabalho, a mensagem de muitos especialistas é clara: a IA não vai desaparecer. O próprio Hinton tem afirmado que a tecnologia não será revertida; a questão prática é como será utilizada.

Uma via é a complementaridade. Em vez de competir com a IA em tarefas repetitivas, os profissionais podem combinar julgamento humano e competências sociais com a eficiência das ferramentas. Já surgem exemplos concretos:

• Uma enfermeira a recorrer a ferramentas de IA para resumir históricos clínicos, ganhando tempo para cuidados directos.
• Um advogado a usar IA para varrer jurisprudência, concentrando o esforço humano em estratégia e empatia em tribunal.
• Um programador a deixar a IA sugerir código ‘boilerplate’, focando-se em arquitectura e segurança.

Mesmo estas funções híbridas não estão isentas de risco: quando os fluxos de trabalho ficam profundamente integrados com IA, as empresas podem concluir que precisam de menos pessoas no total. Ainda assim, por agora, a literacia em IA tende a tornar um empregado mais difícil de substituir do que alguém que ignora completamente as ferramentas.

Na Europa - e também em Portugal - entra aqui um elemento adicional: a negociação colectiva e a actualização de carreiras. Se a IA reconfigurar tarefas e produtividade, sindicatos, empresas e Estado podem ter de definir regras sobre requalificação financiada, transparência na avaliação de desempenho assistida por IA e limites para despedimentos em massa em sectores específicos. Sem estes mecanismos, a transição tende a ser mais abrupta e desigual.

Rendimento básico universal, nova educação e outras ideias em circulação

À medida que Hinton e líderes tecnológicos de grande visibilidade desenham um futuro com menos emprego, regressam à mesa conceitos económicos antigos. Um deles é o rendimento básico universal (RBU): um pagamento regular a cada cidadão, independentemente de estar empregado, potencialmente financiado por impostos sobre lucros associados à IA.

Os defensores argumentam que este modelo poderia transformar a ideia de “trabalho opcional” de Musk numa realidade, garantindo um patamar de segurança para que as pessoas escolham emprego a tempo parcial, voluntariado ou projectos criativos sem cair na miséria. Os críticos temem o custo, riscos inflacionistas e a possibilidade de enfraquecer o valor social atribuído ao contributo.

A educação é outro ponto de fricção. O ensino tradicional ainda prepara muitos jovens para funções que podem diminuir rapidamente, como contabilidade básica ou programação rotineira. Alguns decisores defendem um foco mais firme em competências que a IA tem dificuldade em replicar: profissões técnicas manuais, cuidados interpessoais avançados, negociação complexa, bem como supervisão ética e regulatória.

Compreender os termos-chave por trás do debate

Grande parte da discussão depende de conceitos que parecem abstractos, mas orientam decisões reais:

• Automação: utilização de máquinas ou software para executar tarefas antes feitas por humanos, desde soldar peças automóveis até emitir facturas.
• IA generativa: sistemas que criam novo conteúdo - texto, código, imagens, vídeo - com base em padrões aprendidos a partir de conjuntos de dados muito extensos.
• Ganhos de produtividade: aumento de produção por hora de trabalho. A IA pode acelerar estes ganhos de forma abrupta, o que tanto pode elevar salários como aumentar lucros, reduzir horas de trabalho ou resultar numa combinação destas opções.

À medida que governos, empresas e cidadãos respondem aos avisos de Hinton, estes termos “secos” vão traduzir-se em escolhas concretas: se a IA deve ser mais tributada, como partilhar benefícios entre trabalhadores e proprietários e como preservar dignidade numa sociedade em que “ter emprego” pode deixar de ser a norma.

Por enquanto, o futuro descrito por Musk e Gates - e considerado plausível por uma das figuras fundadoras da IA - continua em movimento. Quase certamente vem aí mais tempo livre. A grande incógnita é se as pessoas sentirão que entraram numa vida com mais opções, ou se foram empurradas para fora de uma economia que passou a prescindir delas.