Para os trabalhadores, os avanços tecnológicos podem ser uma faca de dois gumes. Por um lado, as novas tecnologias podem fazer com que as pessoas fiquem mais produtivas. Por outro, algumas formas de automação também podem fazer com que alguns trabalhadores se tornem obsoletos.

Porém, quais exatamente são os trabalhadores mais propensos a perder empregos ou terem suas rendas reduzidas com a chegada de novas tecnologias?

Bryan Seegmiller, professor assistente de finanças da Kellogg, juntamente com o professor de finanças da Kellogg, Dimitris Papanikolaou e seus colegas, buscaram entender melhor que tipos de trabalhadores eram historicamente vulneráveis a se tornarem obsoletos pela tecnologia e como as interrupções de carreira causadas pela tecnologia afetavam os ganhos futuros. Eles desenvolveram uma nova maneira de medir a exposição dos trabalhadores à tecnologia emergente, identificando semelhanças entre as tarefas associadas às diferentes ocupações e as descrições em novas patentes. Isso permitiu que acompanharem as formas como as tecnologias inovadoras afetaram a exposição dos trabalhadores a ocupações relevantes ao longo do tempo.

Como era de se esperar, descobriram que os trabalhadores braçais tiveram a maior exposição a tecnologias emergentes, especialmente de 1850 a 1970. Porém, outros padrões foram mais surpreendentes. Na década de 1970, ocupações onde as pessoas realizavam tarefas “cognitivas” rotineiras, como balconistas, técnicos e programadores, também começaram a sofrer exposições muito maiores à tecnologia. E quando surgiam novas invenções, os trabalhadores que ganhavam os salários mais altos dentro das ocupações afetadas - ou seja, aqueles com as habilidades mais avançadas - testemunharam as maiores reduções nos salários.

“Trabalhadores mais qualificados têm mais a perder”, diz Seegmiller. Eles tendem a “ser os mais atingidos em termos de renda”.

Vencedores e perdedores

Em geral, a tecnologia melhora a produtividade e os padrões de vida. No entanto, os ganhos e perdas não são distribuídos igualmente. Cada avanço pode, em média, ajudar a todos, “mas pode haver um subconjunto muito específico de pessoas que simplesmente são absolutamente massacradas”, diz Seegmiller.

Para entender melhor quais trabalhadores foram, historicamente, afetados pelos avanços tecnológicos, Seegmiller e Papanikolaou, juntamente com Leonid Kogan e Lawrence Schmidt, da MIT Sloan School of Management, criaram uma nova maneira de medir a maneira pela qual a exposição das pessoas à tecnologia - ou seja, o risco de serem substituídas por novas invenções - mudou ao longo do tempo.

Os pesquisadores reuniram descrições de tarefas realizadas em mais de 13 mil tipos de trabalhos do banco de dados do Dictionary of Occupation Titles. Em seguida, criaram um algoritmo usando ferramentas de processamento de linguagem natural para comparar as descrições das tarefas com o texto das patentes de 1840 a 2010, com foco em avanços revolucionários. Baseado nas semelhanças dos textos, a equipe conseguiu identificar patentes altamente relacionadas a tarefas de trabalho associadas a ocupações específicas.

Por exemplo, o algoritmo emparelhou uma patente do século 19 de uma máquina de tricô com ocupações como trabalhadores têxteis e costureiros. Uma patente de um sistema para gerenciar contas financeiras foi emparelhada a gerentes financeiros, analistas de crédito, contadores, escriturários e assim por diante.

Ter diploma universitário não ajuda

Em seguida, a equipe examinou quatro grandes categorias de empregos.

Uma categoria foi ocupações braçais, como eletricistas e operadores de máquinas. Outro foram trabalhos interpessoais que exigiam percepção social, ou a capacidade de entender e se comunicar com outras pessoas; estes incluíam professores e psicólogos. Os trabalhos cognitivos de rotina envolviam a execução repetitiva de tarefas que geralmente seguiam uma lista definida de instruções - por exemplo, funcionários e técnicos. E ocupações cognitivas não rotineiras que exigiam habilidades como pensamento criativo, análise de informações ou orientação de membros da equipe; engenheiros, cirurgiões e gerentes se enquadravam nessa categoria.

Como era de se esperar, os trabalhos físicos braçais foram os mais expostos à mudança tecnológica. Entretanto, as ocupações cognitivas não estavam imunes ao mesmo risco. Os trabalhos cognitivos de rotina, mais especificamente, começaram a ficar muito mais expostos a partir da década de 1970, quando a tecnologia da informação começou a decolar.

Um exemplo foram os vendedores, cujas tarefas incluíam receber os pedidos dos clientes por telefone, coordenar remessas e verificar os detalhes do pedido. No final da década de 1990, sua exposição à tecnologia aumentou drasticamente. Por volta dessa época, foram apresentadas muitas patentes para software afins, como um sistema informatizado de entrada de pedidos.

A exposição de trabalhadores com diploma universitário também aumentou nas últimas décadas. No início dos anos 2000, estava quase no mesmo nível dos trabalhadores sem diploma universitário. “As tecnologias se infiltram em áreas que não tinham antes”, diz Seegmiller. Por exemplo, as exposições de várias ocupações de engenharia aumentaram na década de 1990 devido à introdução de novos softwares e outras tecnologias de informação que mudaram as habilidades necessárias e até automatizaram algumas das tarefas realizadas por essas ocupações.

Esse aumento da exposição apresentou um risco tangível para todas as categorias de trabalhadores. Com base em pesquisas do Censo dos EUA de 1910 a 2010, a equipe descobriu que um aumento na exposição à tecnologia estava ligado a uma redução no número de empregos. E com relação aos dados salariais a partir da década de 1980, sugeriram que uma maior exposição levou a rendas mais baixas. Por exemplo, os salários dos vendedores decaíram 20% em relação a outras ocupações de 1997 a 2010, um período que passou por um aumento do comércio eletrônico, o que mudou fundamentalmente a ocupação.

Habilidades obsoletas

Depois disso, a equipe se aprofundou mais para ver se havia alguma diferença nos danos experimentados por diferentes tipos de trabalhadores dentro de um determinado nível de exposição ocupacional.

Por exemplo, os pesquisadores compararam trabalhadores de 45 a 55 anos com trabalhadores de 25 a 35 anos. Quando confrontados com a mesma quantidade de exposição à tecnologia, no mesmo tipo de trabalho, os salários dos trabalhadores mais velhos cresceram 1,8 vezes mais lentamente ao longo de um período de cinco anos. Isso pode ter sido em parte devido aos trabalhadores mais jovens terem investido menos tempo em habilidades agora obsoletas e terem mais tempo restante na força de trabalho para adquirir novas habilidades.

Novamente, os trabalhadores com formação universitária não se saíram muito melhor do que os formados do ensino médio. Para ambos os tipos de funcionários, a redução da renda em resposta aos avanços tecnológicos foi semelhante. “Ter um diploma universitário não necessariamente protege a pessoa”, diz Seegmiller.

Uma das descobertas mais impressionantes surgiu quando a equipe analisou os trabalhadores que atingiram o nível de renda mais alto dentro de uma profissão exposta - por exemplo, funcionários ou operadores de máquinas que ganhavam salários relativamente altos em comparação com seus colegas. Esses funcionários viram seus salários diminuírem mais do que duas vezes mais do que os trabalhadores medianos na mesma ocupação com o mesmo nível de exposição à tecnologia. “Para as pessoas com habilidades realmente altas, a queda é dura”, diz ele.

Esse padrão era ainda mais forte entre os trabalhadores altamente remunerados em ocupações que exigiam um longo histórico de tipos específicos de experiência, como negócios qualificados, como fabricantes de ferramentas, maquinistas e reparadores de equipamentos elétricos. Esses funcionários, “estão realmente envolvidos no investimento dessas habilidades específicas”, diz ele.

Essas tendências nos salários sugeriram que estava acontecendo algo mais sutil do que a automação. No cenário de automação, “a tecnologia surge e um robô faz o que você costumava fazer”, diz Seegmiller. Porém, um segundo tipo de deslocamento também era possível: em vez de substituir diretamente os trabalhadores, a tecnologia poderia mudar a maneira como o trabalho era feito e exigir que as pessoas adquirissem novas habilidades.

Por exemplo, um funcionário altamente competente no uso de um determinado sistema de manutenção de registros pode precisar aprender um novo software; ou um operador de máquina experiente pode ter que aprender a lidar com equipamentos desconhecidos. As pessoas que investiram muito tempo e esforço para dominar métodos agora obsoletos poderiam ser demitidas; ou se permanecessem em seus empregos, seus salários poderiam estagnar ou até mesmo diminuir.

“Se surge uma nova tecnologia, e se você for realmente bom no que faz na forma antiga, isso pode ser tão difícil quanto a chegada de um robô para substituir os trabalhadores na linha de montagem”, diz ele.

Aprendizagem para a vida toda

Os pesquisadores identificaram alguns pontos brilhantes. Empregos na categoria interpessoal tiveram consistentemente baixa exposição à mudança tecnológica. “Uma coisa que a tecnologia não pode fazer, que nunca foi capaz de replicar, é a interação de humano para humano”, diz Seegmiller.

E os trabalhadores que se especializaram intensamente nessas habilidades interpessoais se saíram melhor. Mesmo quando a exposição à tecnologia aumentou, sua renda não diminuiu tanto quanto em outros tipos de ocupações.

A tecnologia também não foi uma força uniformemente negativa. A equipe realizou uma análise separada para identificar patentes em vários setores que não se sobrepunham às tarefas ocupacionais. A exposição a esses avanços estava realmente ligada a um aumento na renda dos trabalhadores, provavelmente porque as invenções os ajudaram a se tornar mais produtivos.

“Nem toda tecnologia é ruim para os trabalhadores”, diz Seegmiller. “Mas a tecnologia prejudica algumas pessoas em particular.”

Assim, o que os trabalhadores devem fazer para se protegerem das tecnologias do futuro?

Além de cultivar habilidades interpessoais, “estar disposto a aprender e se adaptar constantemente é realmente importante”, diz ele. Muitos cursos on-line gratuitos ou baratos podem ajudar os trabalhadores a adquirir novas habilidades. Os formuladores de políticas também podem desenvolver programas para subsidiar o treinamento de funcionários que podem ser deslocados do emprego em futuro breve.

Além disso, o risco de exposição tecnológica futura não deve necessariamente desencorajar as pessoas a buscarem uma ocupação que é valorizada hoje. Por exemplo, uma nova preocupação - que não foi abordada neste estudo - é que a IA assumirá tarefas complexas, como a análise de dados. Isso pode significar que os analistas de dados verão um crescimento salarial mais lento no futuro, mas ainda assim receberão salários relativamente altos em comparação com muitas outras profissões mais isoladas da tecnologia. E se esses analistas gostarem do trabalho, as recompensas de ter um emprego satisfatório podem valer o risco de renda.

“Pensar que a ‘IA vai fazer tudo e, portanto, devo evitar investir em habilidades técnicas e me tornar, digamos, padeiro’- é simplesmente excessivamente pessimista”, diz Seegmiller.