Ken, redator de uma grande empresa de segurança cibernética com sede em Miami, costumava gostar de seu trabalho. Mas então o “resíduo de trabalho” começou a descascar.
A inclinação de trabalho é uma consequência não intencional do boom da IA. É o que acontece quando os funcionários usam IA para gerar rapidamente um trabalho que parece polido – pelo menos superficialmente – mas é na verdade tão falho ou impreciso que precisa ser fortemente corrigido, limpo e até mesmo completamente refeito depois de ser repassado aos colegas.
Para Ken, o problema começou depois que o CEO de sua empresa demitiu vários de seus colegas e determinou que os trabalhadores restantes usassem chatbots de IA, dizendo que isso aumentaria sua produtividade. Embora os rascunhos iniciais tenham sido fáceis de criar, Ken e seus colegas de trabalho tiveram que gastar mais tempo reescrevendo, corrigindo erros e resolvendo divergências entre os chatbots uns dos outros do que se nunca tivessem usado IA.
“A qualidade diminuiu significativamente, o tempo para produzir um conteúdo aumentou significativamente e, o mais importante, o moral diminuiu”, disse o redator, que falou sob pseudônimo por medo de perder o emprego. “Tudo piorou muito depois que lançaram a IA.” Ken disse que os executivos da empresa transferiram a culpa para os funcionários quando reagiram às reduções de produtividade alimentadas pela IA.
A experiência de Ken reflecte uma divisão emergente entre os trabalhadores e os seus líderes quando se trata de IA: um inquérito recente a 5.000 trabalhadores de colarinho branco nos EUA descobriu que 40% dos não gestores dizem que a IA não lhes poupa tempo algum no trabalho, enquanto 92% dos executivos de alto nível dizem que os torna mais produtivos.
Então, o que está causando esse dilúvio de resíduos de trabalho? A resposta é mais complexa do que ser simplesmente um caso de trabalhadores economizando. A verdadeira força motriz está ligada ao C-suite.
As empresas gastaram bilhões em investimentos empresariais em IA generativa. Algumas delas, como Block, Amazon, Dow, UPS, Pinterest e Target, despediram trabalhadores humanos ao mesmo tempo, atribuindo os cortes à produtividade potencial da IA. Trabalhadores que continuam a sentir-se pressionados pelos seus empregadores a utilizar a IA para produzir mais trabalho, muitas vezes com pouca orientação ou formação. Uma desconexão separa os executivos entusiasmados com a IA generativa dos trabalhadores – que estão a descobrir que a IA apenas torna o seu trabalho mais difícil.
“As pessoas estão sendo instruídas a usar IA, muitas vezes sem orientação ou apoio”, disse Jeff Hancock, coautor do estudo que cunhou o termo “workslop”, pesquisador de Stanford e consultor científico da BetterUp. Embora Hancock acredite que a IA generativa poderá eventualmente alimentar ferramentas que ajudem os trabalhadores a melhorar a eficiência, em muitos casos, a incorporação da IA está a ter o efeito oposto.
O estudo de Hancock, que ainda não foi revisto por pares, entrevistou 1.150 trabalhadores administrativos nos EUA, um subconjunto do total de 5.000. Os investigadores descobriram que 40% dos trabalhadores encontraram problemas de trabalho no espaço de um mês e depois passaram uma média de 3,4 horas por mês a lidar com eles – o que o estudo estima representa 8,1 milhões de dólares em perda de produtividade para uma organização de 10.000 pessoas.
Kelly Cashin, designer de produto freelancer, disse ao Guardian que encontra frequentemente resíduos de trabalho. “Parece ser comum simplesmente copiar e colar a mensagem de um bot diretamente em chats ou e-mails”, disse ela. Às vezes, quando ela fica confusa com o trabalho que um colega lhe enviou, eles respondem dizendo: “Sim, não tenho certeza do que a IA quis dizer com isso” – o que significa que eles estão efetivamente terceirizando o julgamento para o chatbot. “Embora seja pessoalmente frustrante, entendo por que as pessoas fazem isso. Há muita pressão para aumentar a produtividade, agravada por uma grave incerteza no mercado de trabalho”, disse Cashin.
Philip Barrison, estudante de MD-PhD da Universidade de Michigan que entrevistou funcionários enquanto trabalhavam em clínicas de cuidados primários, descobriu que um problema semelhante de trabalho estava surgindo para equipes médicas que foram incentivadas a usar IA para gerar respostas por e-mail às perguntas dos pacientes. Essa abordagem pretendia economizar o tempo dos experimentadores.
“Com base em relatórios e em minhas próprias observações, isso não acontece”, disse Barrison. Em vez disso, muitos dos funcionários com quem ele conversou descreveram muito trabalho de edição, frustração e preocupações com a segurança dos dados e pacientes recebendo e-mails com erros assistidos por IA. Como as ferramentas de IA são opcionais, “uma vez que superam a novidade (da IA), eles começam a ignorá-la”, disse Barrison.
Uma das razões pelas quais os empregadores estão a promover a IA generativa nos locais de trabalho é porque muitas empresas pretendem reduzir os seus custos laborais depois de investirem na tecnologia, diz Aiha Nguyen, que lidera o programa Labor Futures no instituto de investigação sem fins lucrativos Data & Society. Mas esses investimentos não valeram a pena, ou pelo menos ainda não. Uma das conclusões de um relatório frequentemente citado do MIT descobriu que 95% das empresas não estão a ver retorno dos seus investimentos em IA. Outras avaliações recentes da gigante do software SAP e das empresas de consultoria e serviços profissionais Deloitte referem que uma fracção maior de empresas gera retornos sobre o investimento, mas ainda são uma minoria. As empresas esperam – ou esperam – que melhores retornos se materializem após dois a quatro anos, o que é bastante lento para os investimentos em tecnologia, de acordo com o relatório da Deloitte.
“O problema é que a IA generativa é frequentemente apresentada como uma ferramenta de uso geral que pode fazer qualquer coisa, mas a realidade não funciona dessa maneira. Portanto, o que poderia estar criando parte do trabalho é o mandato ou caso de uso pouco claro (da IA), “disse Nguyen.
A IA tornou-se um obstáculo à medida que os trabalhadores sindicalizados negociam os termos de novos contratos, disse Dan Reynolds, economista pesquisador da Communications Workers of America. Os sindicatos estão a exigir mandatos mais claros para a tecnologia e mais contribuição e controlo dos trabalhadores sobre a forma como ela é utilizada.
“As empresas são bastante abertas relativamente à utilização da IA para agilizar as operações e, por isso, uma resposta natural é interrogar o que essas ferramentas podem realmente fazer e a dinâmica de poder que envolve a sua utilização”, disse Sarah Fox, diretora do Laboratório de Solidariedade Tecnológica da Universidade Carnegie Mellon.
Fox disse que ficou cética quando as empresas afirmaram que estão implantando IA em suas empresas para melhorar a produtividade e a eficiência e para ajudar os trabalhadores a serem melhores em seus empregos. “Na verdade, isso obscurece mudanças maiores na dinâmica laboral” e reduz a autonomia dos trabalhadores em vez de os empoderar, disse ela.
