Um estudo recente de pesquisadores do Media Lab do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) revelou que o uso de chatbots de inteligência artificial, como o ChatGPT, da OpenAI, pode estar diminuindo a capacidade cognitiva dos seres humanos. Segundo a pesquisa, a utilização dessas ferramentas pode causar uma “atrofia cognitiva”.

A pesquisa envolveu 54 participantes divididos em três grupos para realizar tarefas de redação de ensaios ao longo de três sessões. Um grupo utilizou apenas o ChatGPT para escrever, outro usou mecanismos de busca tradicionais (sem IA) e o último escreveu apenas com base no próprio conhecimento.

Em uma quarta sessão, os pesquisadores pediram ao grupo do ChatGPT que não utilizasse nenhuma ferramenta, enquanto os participantes que não utilizaram a ferramenta foram desafiados a usar o modelo de linguagem da Inteligência Artificial.

Os resultados do estudo revelaram baixa capacidade de memória entre os usuários de IA, com mais de 83% dos usuários do ChatGPT incapazes de citar frases dos ensaios que haviam escrito minutos antes. Os usuários que utilizaram apenas o próprio cérebro não tiveram problemas em lembrar o que escreveram.

Os usuários de IA tiveram, ainda, queda de 47% no engajamento neural, o mais baixo de qualquer grupo. De acordo com o estudo, mesmo quando os usuários do ChatGPT foram forçados a parar de usá-lo, seus cérebros ainda mostraram pouco engajamento. Eles tiveram um desempenho pior do que aqueles que nunca usaram IA, o que foi definido pelos pesquisadores não só como dependência, mas uma “atrofia cognitiva”, como um músculo que se esqueceu de como trabalhar.

Os pesquisadores afirmaram que a conectividade cerebral “diminuiu sistematicamente” com o aumento do suporte externo. “O grupo Cérebro apenas exibiu as redes mais fortes e abrangentes, o grupo Mecanismo de Busca mostrou um engajamento intermediário e a assistência de IA provocou o acoplamento geral mais fraco,” disseram.

O estudo aponta que ChatGPT torna os seres humanos até 60% mais rápidos na conclusão de tarefas, porém reduz a “carga cognitiva” necessária para a aprendizagem real em 32%.

Estudo aponta um acúmulo de ‘dívida cognitiva’ com uso de Inteligência Artificial

Os pesquisadores usaram eletroencefalografia (EEG) para registrar a atividade cerebral a fim de avaliar o engajamento cognitivo e a carga cognitiva dos participantes durante as tarefas. Os resultados apontaram que um acúmulo de “dívida cognitiva” pode surgir da dependência repetida de sistemas externos, com os chatbots, que substituem os processos cognitivos necessários para o pensamento independente.

“A dívida cognitiva adia o esforço mental no curto prazo, mas resulta em custos de longo prazo, como diminuição da investigação crítica, maior vulnerabilidade à manipulação, redução da criatividade”, diz o estudo.

A pesquisa sugere que o uso de IA pode prejudicar o aprendizado, especialmente entre os usuários mais jovens. “Neste estudo, demonstramos a questão premente de uma provável diminuição nas habilidades de aprendizagem com base nos resultados do nosso estudo”, conclui.

Os pesquisadores disseram que são necessários “estudos longitudinais” para entender o impacto de longo prazo dos chatbots de IA no cérebro humano.

Um estudo da Cortex, plataforma de inteligência de vendas B2B, revelou que a Inteligência Artificial é a habilidade tecnológica mais buscada pelas empresas no mercado de trabalho. Machine Learning e Internet das Coisas completam o ‘top 3’.

O estudo foi realizado a partir da análise de três milhões de vagas de emprego divulgadas entre março e junho nos principais portais do Brasil, das quais 34.324 estão relacionadas à Inteligência Artificial.

Em janeiro, um alerta do FMI revelou que o uso das ferramentas de Inteligência Artificial pode afetar até 40% dos empregos atualmente existentes no mundo. Nos países emergentes, como o Brasil, cerca de 40% dos empregos devem ser afetados pela IA.

O FMI alerta, ainda, que o uso de IA pode aumentar a agitação social. Desde a ascensão do ChatGPT, o uso das ferramentas de Inteligência Artificial passou a fazer parte das discussões do Fórum Econômico de Davos.

Veja algumas das habilidades tecnológicas mais buscadas pelas empresas no mercado de trabalho:

>> Inteligência Artificial

Vagas: 21.864

Média salarial: R$ 5.186,71

Salário máximo: R$ 40.000,00

Cargos com mais vagas:

Cientista de Dados.

Desenvolvedor Full-Stack.

Assistente de Operações.

Designer Gráfico.

Gestor de Projetos.

>> Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Vagas: 4.430

Média salarial: R$ 8.268,51

Salário máximo: R$ 23.750,00

Cargos com mais vagas:

Cientista de Dados.

Engenheiro de Dados.

Gestor de Projetos.

Machine Learning Developer.

Machine Learning Engineer.

>> Internet das Coisas

Vagas: 2.179

Média salarial: R$ 6.388,77

Salário máximo: R$ 28.800,00

Cargos com mais vagas:

Kubernetes Engineering Manager.

Engagement Pmo Manager.

Engineering Manager.

Bootloader & System Engineer.

Analista de Marketing Digital.

>> Data Science (Ciência de Dados)

Vagas: 2.070

Média salarial: R$ 7.529,04

Salário máximo: R$ 21.500,00

Cargos com mais vagas:

Cientista de Dados Sênior.

Marketing Analyst.

Data Analyst.

Business Analyst.

Statistical Analyst.

>> Chatbot

Vagas: 907

Média salarial: R$ 4.392,81

Salário máximo: R$ 17.500,00

Cargos com mais vagas:

Especialista em Chatbot.

Analista de Marketing.

Atendente Sac.

Atendimento Ao Cliente – Sucesso Do Cliente.

Auxiliar Administrativo.

>> Deep Learning (Aprendizagem Profunda)

Vagas: 468

Média salarial: R$ 10.162,51

Salário máximo: R$ 21.500,00

Cargos com mais vagas:

Cientista de Dados.

Engenheiro de Dados.

Analista de Sistemas.

Desenvolvedor.

Analista de Sistemas.

O encerramento dos trabalhos sábado (5) da 25ª Conferência Nacional d@s Trabalhador@s do Ramo Financeiro abordou o tema “Transformações no mercado de trabalho e organização do ramo financeiro”, com as apresentações dos economistas do Departamento Intersindical de Estatística e Estudos Socioeconômicos (Dieese), Vivian Machado e Gustavo Machado Cavarzan.

Vivian abordou as novas tecnologias bancárias, como inteligência artificial (IA), e como isso afeta a segurança no sistema financeiro. De acordo com ela, o mundo está passando pela quarta revolução industrial, com a fusão de tecnologias que está combinando as esferas física, digital e biológica.

A enorme popularidade do ChatGPT gerou todo tipo de discussões e especulações sobre o impacto que a inteligência artificial generativa já está tendo e terá em nosso futuro próximo. Por isso, o mundo todo está correndo para regulamentar essa novidade. Em junho, a União Europeia (EU) deu um grande passo para estabelecer regras – as primeiras do mundo – sobre como as empresas podem usar a inteligência artificial. É um movimento ousado que o bloco espera que abra caminho para padrões globais para uma tecnologia usada em tudo, desde chatbots como o ChatGPT da OpenAI até procedimentos cirúrgicos e detecção de fraudes em bancos.

No Brasil, o Congresso Nacional está trabalhando na construção do Marco Regulatório da Inteligência Artificial. O projeto prevê avaliação de riscos, responsabilização dos agentes envolvidos e direitos de pessoas eventualmente afetadas pela IA. O texto descreve as obrigações da autoridade competente para fiscalizar, a ser definida pelo Executivo, e sugere os valores das multas em caso de infração às regras. O projeto será analisado pelas comissões temáticas do Senado.

“É importante acompanharmos todo esse debate, pois o setor bancário é líder em investimento privado em tecnologia no Brasil e no mundo”, explicou Vivian, ao relatar que, em 2022, os gastos em tecnologia dos bancos chegaram a R$ 34,9 bilhões, com crescimento de 18% em relação a 2021.

A economista apresentou alguns pontos da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2023 para mostrar como a agenda 2023 nos bancos será baseada no uso da IA como tecnologia essencial para automação e eficácia. “A inteligência artificial continua uma das tecnologias prioritárias das áreas de TI dos bancos, sendo aplicada principalmente na segurança cibernética, na automação e na eficácia dos assistentes virtuais”, aponta o documento. “A aplicação de soluções de inteligência artificial começou pela temática antifraude e, agora, está voltada para o CRM – sistema, onde se podem armazenar os diversos dados de clientes tais como informações de contato, produtos utilizados e interações”, diz outro trecho.

Novos modelos de negócios

Vivian Machado também abordou a expansão dos bancos digitais. Só em 2022, 28 novas fintechs surgiram. Fintech é uma empresa que tem como objetivo otimizar serviços relacionados às finanças das pessoas ou de empresas, utilizando inovação e tecnologia. O termo surgiu a partir da junção das palavras em inglês financial (financeiro) e technology (tecnologia). Com esse crescimento, quase 80% da população brasileira têm conta em banco tradicional e digital. Por isso, o Banco Central (BC) criou o Open Finance ou sistema financeiro aberto, que é a possibilidade de clientes de produtos e serviços financeiros permitirem o compartilhamento de suas informações entre diferentes instituições autorizadas pelo BC e a movimentação de suas contas bancárias a partir de diferentes plataformas, e não apenas pelo aplicativo ou site do banco, de forma segura, ágil e conveniente. “Atualmente, uma instituição ‘não enxerga’ o relacionamento que os clientes possuem com outras instituições, o que – teoricamente – prejudica a competição entre elas”, explicou Vivian. “Com o Open Finance, as instituições se conectam diretamente às plataformas de outras instituições participantes e acessam, exatamente, os dados autorizados pelos(as) clientes. Todo o processo é feito em ambiente seguro e a permissão poderá ser cancelada pela pessoa quando ela quiser”, completou.

A implantação do Open Finance no Brasil tem o potencial de injetar R$ 760 bilhões (US$ 157 bi) na concessão de crédito, sendo R$ 460,7 bi para pessoas físicas – considerando o potencial total de adesão dos consumidores à modalidade. Mas, a julgar por uma nova pesquisa realizada pela consultoria Capgemini, esse potencial pode levar tempo para se materializar.

O levantamento mostrou que o “nível de maturidade” das empresas em relação à novidade – que já vem sendo implantada há 30 meses, mas ainda está na metade da agenda – é de 6,4% para as empresas e de 5,3% para pessoas. No caso das pessoas, responsáveis por 90% dos 15 milhões de compartilhamentos únicos concedidos (que representa 16% dos bancarizados), o principal motivo é a preocupação com segurança, e o segundo é não enxergar motivos nem vantagens para compartilhar dados. Considerando compartilhamentos totais (um cliente pode autorizar mais de um), o número em maio chegava a 32 milhões.

Real digital

O BC estuda a emissão do real digital, iniciativa que criará a versão com tecnologia cripto da moeda brasileira. Uma Moeda Digital de Banco Central (CBDC, na sigla em inglês) é uma criptomoeda, que como qualquer moeda digital, apoia-se em uma tecnologia blockchain para existir, mas que é emitida e controlada pela autoridade monetária do país, com valor exatamente igual ao da contraparte física. Ou seja, um real digital deve sempre valer R$ 1,00.

A ideia de emitir versões tokenizadas das divisas soberanas veio do setor privado, que criou as chamadas stablecoins, que são criptomoedas atreladas ao valor de uma moeda tradicional soberana como dólar, euro e real. A maior de todas as stablecoins, o tether (USDT), cresceu mantendo a paridade de um para um (1:1) com o dólar estadunidense.

Essas moedas foram criadas para atender à necessidade dos usuários de entrar no mundo dos criptoativos sem as limitações do sistema financeiro tradicional. Isso significa que, para estes investidores, era importante ter uma representação do dólar (ou do real) que pudesse ser operada 24 horas por dia, sete dias por semana, e sem a cobrança de taxa de conversão de câmbio na hora de trocar essa moeda por algum criptoativo.

O sucesso das stablecoins privadas chamou a atenção dos bancos centrais, que passaram a estudar a possibilidade de criar suas próprias criptomoedas. O benefício para a autoridade monetária é poder ter o controle da blockchain, tornando mais difícil o uso desses ativos para lavagem de dinheiro, por exemplo.

Evolução e tendências

Gustavo traçou um cenário do emprego no ramo financeiro. Ele apontou que o setor financeiro brasileiro passou por uma verdadeira reestruturação, com mudanças nas tecnologias, na legislação trabalhista, na regulamentação do BC e da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), na política econômica do país e no papel dos bancos públicos, o que alterou drasticamente o modelo de negócios.

O principal impacto foi no emprego. Conforme o diagnóstico apresentado, desde a reforma trabalhista feita logo após o golpe de 2016, contra a presidenta Dilma Rousseff, os bancários foram fortemente atingidos após. Em 2019, pela primeira vez na história, a categoria passou a representar menos da metade do emprego formal no ramo financeiro. Em 1994, eram 80%; em 2012, 59%; em 2019, 47%; e em 2021, caiu para 44% do ramo financeiro formal, enquanto as demais categorias passaram a 56%. “Isso é muito preocupante, porque a categoria bancária representa o núcleo central do ramo financeiro, com sindicalismo forte e capaz de exigir acordo coletivo consistente, inclusive com cláusulas sociais”, observou Cavarzan. “A fragmentação do emprego no ramo financeiro nos indica que a estrutura sindical atual brasileira dificilmente dará conta de responder aos desafios colocados”, completou.

De acordo com o Relatório do Fórum Econômico Mundial 2023 sobre o Futuro do Trabalho, as funções que mais crescem estão sendo impulsionadas pela tecnologia e pela digitalização. Big data, por exemplo, está no topo da lista de tecnologias que devem criar empregos. A previsão é comprovada na comparação de trabalhadores em ocupações nas áreas de Tecnologia da Informação (TI) nos bancos privados entre 2012 e 2021. Em 10 anos, o número de trabalhadores em ocupações relacionadas à TI passou de 14,4 mil para 24,6 mil, crescimento de 70,4%. Entretanto, a proporção das mulheres nestas ocupações diminuiu.

Enquanto a categoria bancária perdeu mais de 70 mil postos de trabalho, outros segmentos tiveram forte expansão. A proporção de trabalhadores em cooperativas de crédito em relação a categoria bancária saiu de 8% para 21%; e a de securitários, de 36% para 56%. “A fragmentação se dá não só em diferentes categorias profissionais, mas em diferentes formas de contratação, como autônomos, MEIs, PJs e plataformizados”, explicou o economista.

As diferenças não param por aí. Enquanto 42% da base da categoria bancária estão em empresas públicas, nas demais categorias do ramo financeiro mais de 90% da força de trabalho estão no setor privado, com maior rotatividade. Na categoria bancária, um terço da força de trabalho tem jornada de até 30 horas e 16,8% jornada de 41 a 44 horas semanais. Nas demais categorias do ramo, apenas 7,7% das pessoas têm jornada de até 30 horas, enquanto 47% têm jornada de 41 a 44 horas semanais. “Os trabalhadores e trabalhadoras que se expandem no ramo financeiro são representados por diferentes e diversos sindicatos – ou não têm representação sindical alguma – e têm condições de trabalho inferiores ao núcleo central da categoria bancária, cada vez mais reduzido”, elucidou Cavarzan.

Em termos de padrões de remuneração é possível observar que enquanto na categoria bancária prevalecem as faixas salariais acima de cinco salários-mínimos, entre as demais categorias do ramo financeiro prevalece a faixa salarial de até três salários-mínimos, com quase metade dos trabalhadores.

Para Gustavo Cavarzan, parece fundamental debater mudanças na estrutura sindical brasileira e também nas estratégias internas do movimento sindical para fazer frente a essa nova composição do mercado de trabalho. “Nessa empreitada, é fundamental conhecer a realidade regional de cada base para definir prioridades e planos de ação”, finalizou.