Willian Adamczyk

Agradeço a todos pela oportunidade da participação no debate bastante produtivo onde a gente teve mais convergências acerca dos caminhos e da inteligência artificial e e agradeço.

A área regulatória não é muito boa a minha a minha expertise, mas pensando no papel diferenciado das empresas grandes, né. Para as empresas micro EEE pequena para a entrada nesse mercado, né. A gente pensa que a a competitividade a nível de gerar esses modelos de treinamento como a gente vê hoje as grandes empresas como Microsoft Apple pela necessidade de capital e e custo de investimento é é gigantesco inviabilizando a entrada dessas pequenas empresas, mas o que pequenas e empresas podem fazer é se utilizar de grande parte destes modelos e grande parte deles são disponibilizados sem custos e também existindo muitas tecnologias que são opensource que existem versões grátis que as empresas podem incorporar os seus modelos de negócio e então criar produtos diferenciados para competir nesse cenário. Então o papel dela seria diferenciado do que em termos de competitividade com as grandes responsáveis pelo treinamento dos modelos.

Dos limites éticos passa a pouco da questão que mencionei anteriormente do uso desses algoritmos pra gestão de pessoas né até que ponto essa interação com as pessoas é benéfica ou não e outras questões éticas também passam por questões de direito de propriedade existem questionamentos muito grandes sobre quais são as fontes dos quais esses sistemas estão bebendo né tão recominando músicas anteriores estão recominando textos de autores que são protegidos por outras leis autorais e tem a ver então com a este limite 1 pergunta que a gente pode se fazer é qual é a origem do conteúdo né se a gente vai aplicar isso no trabalho próprio o trabalho de pesquisador ou trabalho de legislador que vai fazer a redação de projeto de lei os limites são podem ser pensados em da onde está vindo esse conteúdo se você está simplesmente se alimentando de fontes do chat rpt e outras ferramentas que você não sabe de onde vem ou esse conteúdo está vindo de você por meio de informações que você está prestando devidamente citadas e claro também com a preocupação que esses sistemas acabam ficando com parte dessas informações né são informações de 1 empresa internas e protegidas você não pode deixar elas à disposição destas ferramentas pois elas podem ser também compartilhadas utilizadas para outros outros cenários né

Tá bom, as evidências até agora não apontam para este cenário de desemprego em massa ou de grande destruição de empregos, então a gente através das pesquisas não está acreditando nesse neste caminho né a preocupação que a gente traz mais aqui é relacionada ao mau uso das inteligências artificiais então é algo que a gente pode discutir bastante em termos de mau uso de trabalhadores que estejam utilizando as tecnologias de inteligência artificial para gerar conteúdos falsos ou então fazendo perguntas e utilize confiando em sistemas além da capacidade de sistemas a gente sabe por exemplo chá GPTE outros similares eles alucinam entrega monte de informações falsas inventadas que podem prejudicar o trabalho dessas pessoas outro aspecto que preocupe aí ligado também as questões de uberização é o que a gente chama de algoritmo management ou a gestão por meio de algoritmos tornar o trabalho com 1 super influência da gestão da otimização do fluxo de trabalho de dos trabalhadores por meio de algoritmos externos eles podem por exemplo causar cenários de super fiscalização sem nada algoritmos de inteligência artificial que estejam vendo todas as tarefas e quando você está presente ou não horários que você produz ou mais e isso pode levar até mesmo a questões de assédio a gente pode pensar nesse caminho de precarização a gente pode pensar em situações de como fazer trabalhador render melhor pode ser por meio da oferta de maiores incentivos ou então por meio da oferta de ameaças se você começa a utilizar algoritmos para motivar esses motivar entre aspas estes trabalhadores por meio de ameaças ou respostas negativas que se assemelham a caso de assédio o impacto desses algoritmos pode ser sim de 1 precarização das condições de trabalho para muitos trabalhadores Então essa é são algumas das preocupações que surgem, mas não necessariamente da redução no número de trabalhos em si.

Assim, meu nome é William Mosquetti, sou pesquisador da área de economia, economista da aIT e hoje em dia continuo trabalhando na posição de consultor. Minha auto descrição, eu sou homem branco, por volta de 34 anos careca de barba usando 1 camisa azul estou compartilhando a minha tela espero que vocês possam ver então hoje agradeço pelo convite eu vou falar com vocês sobre tópico específico dentro desse tema de impacto da inteligência artificial fazendo algumas reflexões sobre. A a transição demográfica brasileira e os possíveis impactos de automação. Então começando pela introdução, eu vou me basear, agradeço aos colegas pela pela grande abrangente revisão da literatura trazendo os principais resultados aqui, eu vou prestar atenção em tópico pouco mais específico que é o tópico de transição demográfica e os impactos de automação né a partir de alguns estudos que eu fiz juntamente a enap nos anos de 2020 até 2022 e o objetivo desse estudo a gente vai fazer algumas a gente faz algumas projeções populacionais para ver como que essa mudança de da população por faixa etária pode trazer diferentes necessidades para a população brasileira para isso a gente olha para os números também do executivo federal em termos do número de servidores que trabalham na área de saúde e na área de educação né fazendo displaymer também a gente não tem o objetivo aqui de acertar exatamente qual vai ser quais serão esses números precisamente né mas sim aí porque varia grandemente em torno de escolhas de políticas públicas e trajetórias ou coisas que a gente pode não esperar mas a gente vai utilizar esse exercício para refletir quais são os os possíveis impactos dessas transformações principalmente pelas mudança pela mudança da transição demográfica. Então nesse breve gráfico que eu trago a gente consegue ver a linha verde mostra pra gente o decréscimo ao longo dos anos então é baseado em dados do ibge é para a população do censo e também com projeções até 2060 que mostra que o grupo etario em verde que é o grupo entre 0 e 14 anos basicamente crianças estão diminuindo ao longo do tempo né o número que a gente já já sabe 1 tendência bastante concreta de se acreditar e quantas linhas azuis e vermelhas estão mostrando pra gente crescimento na população acima de 60 anos, 60 anos e acima de 80 anos também. Então por volta de 2030 até 2035 o número de pessoas idosas tende a superar o número de crianças na nossa sociedade tendo em vista isso a gente faz algumas projeções aqui eu passarei rapidamente pelo método que a gente utiliza mas é 1 conta bem simples pegando os dados do data sus que traz pra gente a incidência os gastos com doenças de acordo com cada faixa etária e dos gatos dos gastos e os dados de população vem diretamente do ibge é também consegue fazer essa projeção da mudança de gastos com base no na mudança do perfil da população Com essa mudança também nos gastos com doenças, a gente consegue fazer 1 ligação com quais profissionais médicos, quais são as especialidades que tendem a mudar para o atendimento de cada 1 dessas áreas. Para áreas mais gerais ou suporte a gente utiliza a média da evolução desses resultados então em resumo a gente consegue ver aqui eu detalhei por doenças mas a gente não vai ter tempo de olhar em detalhe mas a gente vê que geralmente doenças que estão mais associadas a doença do aparelho circulatório doença de óleo doenças respiratórias elas tendem a ter aumento de gastos até multiplicando por 3 ou 4 vezes com aumento de pessoas nas faixas etárias, de maior idade. Por outro lado a gente vê diminuições projetadas nos gastos pra doenças mais relacionadas à infância como doenças de ouvido ou então gastos relacionados à gravidez a parto ou então no período perinatal nós vemos decréscimo nestes gastos fazendo a ligação disso com os profissionais de saúde então a gente fez essa compatibilização por meio de doenças quais são os médicos e quais são as c d os também utilizando aqui tanto dados da rais quanto dados vindos do ap que mostram todo o corpo presente no executivo federal nesta época o estudo foi feito para 2019 pouco antes da pandemia mas acredito que as projeções ainda se mantenham realistas então a gente vê basicamente olhando lá na linha final da nossa tabela crescimento de até 46 por 100 no número de profissionais necessários das áreas de saúde apenas O mesmo a gente faz para o lado da educação, né? Se saúde está mostrando o maior requisito de profissionais, a gente pode olhar para o lado da educação. Como o decréscimo de pessoas na área da infância ou então em áreas na idade da adolescência e início da vida adulta a gente vê também 1 1 diminuição no número de professores e número de profissionais relacionados à educação ao longo do tempo olhando lá para frente até 54060 porém isso é cenário supondo essa diminuição nos daria cenário supondo que não existam melhorias na qualidade e na cobertura da educação Pois é que todos todos nós queremos né ver melhorias sendo implementadas. Então a gente faz 1 1 comparação com as taxas atuais de cobertura do ensino, a principalmente superior no reino unido para adaptar taxas projetadas para o brasil aqui então num cenário base sem melhorias a gente teria decréscimo até 2050 cerca de 18 por 100 profissionais considerando melhorias em educação a lista da verdade de aumento de 23 por 100 dos profissionais. Tudo isso em resumo para dizer que a gente pode pensar na projeção de diferentes cenários né o primeiro cenário verde é cenário que a gente calcula a necessidade dos servidores do executivo federal mas isso pode de alguma maneira ser pensado de 1 maneira mais ampla para os outros níveis estaduais e municipais também variando os números e os momentos mas na linha verde a gente vê apenas o efeito da transição demográfica sem melhorias de educação sem melhorias de saúde e somos daria em torno de 577000 lá em 2050 isso é muito próximo do número que nós já temos hoje né esse número de 555 o que a gente verificava lá em 2019 1 pesquisa recente eu vi que paro para o final do ano passado a gente já tá com em torno de 570 1000 mas mais importante do que este número que a gente observa hoje é analisar a tendência se a gente quiser implementar as melhorias na saúde que eu estou mostrando aqui de pro atendimento dessa população mais idosa a gente vê crescimento de até 599 1000 servidores e se a gente implementa os 2 cenários de melhoria de saúde e melhoria de educação o aumento é ainda mais expressivo até 655 1000 servidores o número ensino é tão importante mas o que é importante é observar essa mudança né mais saúde mais educação aumentaria a necessidade de profissionais no setor público e por outro lado a gente pode então olhar para onde é automação entra nessa questão Fizemos dado os estudos apresentados que nos preveem aumento de produtividade advindo das técnicas de inteligência artificial e automação de 1 maneira pouco mais geral. A gente elaborou estudo que vem na minha tese de doutorado, em 2022 que classifica as ocupações de acordo com 1 propensão a automação de acordo com o que muitos outros estudos também já fazem então 1 simplificação aqui a gente olha trouxe como exemplo, assistente administrativo. O algoritmo classifica quais são as tarefas que são mais propensas a serem automatizadas, a sofrer impacto da inteligência artificial, e a gente consegue ver Que preparar relatórios formulários e planilhas ou então tratar documentos são e até mesmo preencher documentos numa visão pouco mais ampla. Hoje são bastante impactadas por tecnologias de automação como ChatGPT e outras tecnologias de processamento de linguagem. Então, a gente avalia que faz julgamento bastante simplista, mas vamos dizer que em torno de são 2 tarefas de 8 então em torno de 25 porcento das tarefas ou 25 porcento do tempo desses servidores estaria disponível para outras atividades é 1 simplificação claro nem todas as tarefas utilizam ao mesmo tempo mas é 1 maneira que a literatura utiliza para se aproximar de número de automação então daqueles 655 1000 servidores que nós vimos projetados anteriormente, nós podemos pensar que no caso, eu sei que é apenas o caso de queremos então melhorar a qualidade de saúde e qualidade de educação e cobertura. O cenário sem automação seria o de 655. Numa estimativa mais prudente, digamos assim que, os ganhos de produtividade permitiriam que a gente atendesse muito mais pessoas com aumentos de qualidade da de cobertura de saúde e educação com apenas 572000 ou seja próximo ao número que nós já temos atualmente e num cenário de automação ainda mais agressivo que eu chamo de automação alto, mas eu considero pouco provável de acontecer a não ser que sejamos surpreendidos pela evolução dessa tecnologia ela é ainda mais agressiva em termos de redução para 430 e 5000 eu interpreto isso não como 1 redução no número de servidores em si mas sim como podermos atender mais pessoas trazer maior qualidade cobertura de serviços públicos sem aumentar tanto o número de servidores. E isso a gente pode pensar também com paralelos ao serviço privado, ao setor privado e outras esferas do poder público. Em resumo, então, os desenvolvimento futuros da da inteligência geral, inteligência especial generativa, aos tem o potencial de trazer ganhos de produtividade a tarefas que até hoje não são imaginadas. Estou trazendo 1 visão bastante otimista e fugindo pouco das limitações e riscos na adoção que a gente sabe que necessita de treinamento necessita de 1 série de regulamentações para que as tecnologias sejam adotadas no dia a dia dos trabalhadores de maneira segura e eficaz para que seja realizado o ganho de produtividade aqui a prometido fazendo 1 relação então com provocação do colega que acabou de fazer essa apresentação ele perguntou ele mencionou o estudo da oIT que faz 1 avaliação para os países da América Latina Sobre a as propensões à automação. Então a gente pode ver até mesmo aqui o os números para o Brasil, em que a gente vê em termos do número total de trabalhadores, eles vêm, os colegas da IP, veem que apenas 2 por 100 dos trabalhadores estão em 1 em ocupações que serão automatizadas. É número bastante inferior ao que a literatura, há 5, 10 anos atrás dizia que seriam automatizados. O diferencial do estudo deles e de muitos outros que apareceram mais recentemente, é que 13 por 100 dos trabalhadores estão em tarefas e ocupações que elas atenderão a ganhar eles tinham eles dizem que serão aumentadas por essa tecnologia de automação enquanto 22 por 100 das tecnologias são colocadas ali numa situação que não se tem certeza ainda se o impacto pode ser positivo ou negativo então ainda temos 1 margem de incerteza bastante grande mas em geral os estudos estão apontando para ganhos de produtividade ganhos com novas ocupações e também limitações de pessoas que estão disponíveis para implementar essas tecnologias e por aqui eu termino as minhas a minha apresentação obrigado

Sim, né. Bom dia deputados saudações dos deputados presentes primeiramente agradeço pelo convite. Em fazer parte deste evento hoje. Só segundo eu vou compartilhar minha tela aqui.