Bilhete de Identidade
Idade: 49 anos
Formação: Licenciado em Engenharia de Produção Industrial, mestre em Relações Industriais e Gestão de Recursos Humanos pela London School of Economics e doutorado em Avaliação de Tecnologia pela Nova.
Cargo: Subdiretor do Observatório de Avaliação de Tecnologia da Universidade Nova. 

Coordena o projeto InteliArt, que tenta avaliar desde 2019 os efeitos da inteligência artificial sobre o emprego em Portugal, nos setores automóvel, financeiro, logística e tecnologias da informação e comunicação. Fugindo aos estudos quantitativos que projetam quantos empregos vamos perder, os investigadores privilegiam uma abordagem "qualitativa" a partir de entrevistas "em profundidade" a gestores de tecnologia, diretores de inovação, representantes de trabalhadores ou empregadores e de visitas a entidades e empresas como a Autoeuropa, a Forvia, a Kuka, a CGD, o BPI, a Microsoft, a Galp, a EDP ou a Compta.

O projeto InteliArt, que procura avaliar o impacto da inteligência artificial nos setores automóvel, financeiro, logística e tecnologias da informação, optou por uma abordagem mais "qualitativa". Porquê?

Havia alguns estudos quantitativos, todos baseados em modelos econométricos, que simplificavam demasiado a realidade. Isto é, adjudicavam a cada uma das profissões ‘x%’ de destruição de emprego, sem base, sem uma justificação plausível e isso não nos parecia correto. Fazia-nos mais sentido analisar tarefa a tarefa em cada uma das ocupações e ver o é que, sendo digitalizável, pudesse passar para inteligência artificial. A discussão já era um bocadinho mais histérica, porque os estudos internacionais [que projetavam a destruição de um número elevado de empregos] eram preocupantes. Desenhámos um projeto, ganhámos algum dinheiro em prémios e começámos a estudar. É uma equipa pluridisciplinar, composta por engenheiros, sociólogos, gestores e outras pessoas de ciências sociais. Havia perceções diferentes do que iria acontecer em Portugal. O projeto em 2023 torna-se mais crítico por causa do desenvolvimento de ‘large language models’ (LLM) e inteligência artificial generativa. [O ChatGPT] lança algum pânico nas sociedades, porque é muito óbvio o impacto que vai ter ou na produtividade das pessoas, na destruição ou reconversão de empregos.

Como é que estudaram?

Com entrevistas em profundidade a gestores de tecnologia ou diretores de inovação dentro das empresas destes quatro setores. A comissões de trabalhadores, sindicatos, associações empresariais ou instituições de referência. Estou-me a lembrar, por exemplo, da Academia da ATEC, ligada ao mundo automóvel, ali no parque da Autoeuropa. Visitámos cerca de 25 empresas ou instituições.

O que é que vê a acontecer nas empresas portuguesas?

Há dois tipos de empresas. Há empresas que vivem num mundo global, com uma orientação normalmente exportadora, permeáveis a uma introdução rápida de inteligência artificial. E um outro grupo, talvez o maior de todos, das outras empresas abrigadas do comércio internacional: essas irão aos poucos introduzir inteligência artificial à medida que sinta necessidade, ou que os clientes peçam, não são propriamente muito proativas. Nesse primeiro grupo, aberto à globalização, eu penso que vamos ter um grande impacto na produtividade. Mas os outros países também vão ter. As empresas que se adaptarem melhor vão ser mais competitivas.

Que aplicações concretas é que vê de inteligência artificial?

A resposta mais simples é em processos ligados à logística das empresas. Por exemplo, relação com o cliente, com fornecedores, gestão de armazéns, de ‘stocks’. Onde existem computadores a controlar os sistemas, é muito fácil implementar algoritmos em cima e torná-los mais inteligentes e, portanto, mais competitivos. Na parte da produção propriamente dita é mais complicado, varia de empresa para empresa.

Pode dar alguns exemplos?

Sim, em abstrato, por exemplo, nos bancos, a gestão de crédito pode ser quase toda delegada em inteligência artificial.

Como?

Com a introdução do que eles chamam ‘robôs’, que não são mais do que algoritmos, ou sistemas de inteligência artificial aplicados, que permitem gerir o crédito automaticamente e tomar decisões de crédito imediatamente, não precisam de intervenção do ser humano. Com base na informação, existe no sistema e noutra que venha a ser introduzida pelo cliente que esteja interessado em contrair um empréstimo, por exemplo para a sua empresa. Na banca [em Portugal], isto já está a acontecer. A inteligência artificial já é aplicada há muito tempo. Não foi ainda mais introduzida por questões que têm a ver com problemáticas sociais.

Pode explicar isso?

A banca tem, naturalmente, preocupações sociais e com a força de trabalho que emprega em Portugal. O desenvolvimento tecnológico permitia anular a necessidade de ter alguns postos de trabalho. Optaram por continuar com esses postos de trabalho até que as pessoas tivessem idade para uma pré-reforma. São opções que as empresas tomam.

Esse atraso, esperando que as pessoas chegassem à pré-reforma... Foi um procedimento generalizado na banca portuguesa ou só nalguns bancos?

Foi generalizado. Na banca portuguesa mas não só. A banca portuguesa não tem nada de especial, é até bastante competitiva.

Mas já ultrapassámos essa fase?

Utilizou-se a desculpa da covid-19 para tornar as pessoas que ainda não tinham ido para a pré-reforma redundantes. Se diretamente conduziu a uma carta de desemprego ou se lhes foi dada uma pré-reforma... Mas é o que nós sentimos: mantinha-se um obsoletismo tecnológico na banca, quando chegou a covid tinha-se uma boa desculpa. Mas isto é uma observação empírica que fazemos, não nos foi dito por ninguém à porta fechada. Sabemos que sim. Conhece o caso da Revolut, não é? Para quê aqueles milhares de pessoas a trabalharem na banca? Não precisam. As pessoas que precisavam de ir todos os dias à filial ou já morreram ou já não têm atividade económica. Os novos clientes já fazem tudo por ‘homebanking’.

O que é que os algoritmos permitem que os computadores, que o software já não permitia, antes da inteligência artificial?

Permitem muita coisa. Procura e conjugação de dados de que não estamos à espera. Isso é talvez o mais surpreendente, o ‘data mining’. Por exemplo, estudar uma população em torno de uma filial e perceber qual é o tipo de necessidades, qual o tipo de serviços que essa população, na filial do Lumiar, por exemplo, procura mais.

Estamos a falar de análise de grandes dados, no fundo?

"Data mining", sim. Análise de grandes bases de dados. Mas podemos pensar em coisas que muitas vezes nem sequer nos ocorrem. Dando um salto para o setor automóvel, isto [que vou dizer] já aconteceu, numa empresa portuguesa fornecedora da Autoeuropa, a Forvia [antiga Faurécia]. Ao longo dos anos o diretor de produção foi experimentando parametrizações para tentar otimizar a máquina de plásticos [para produção de peças de automóvel] de forma a que pudesse produzir o mais possível. A questão ali é a parametrização da temperatura, da pressão, da própria espessura do plástico. Ele pensava que tinha a máquina mais que otimizada, com base nos seus conhecimentos e na experiência empírica.

Uma boa parametrização pode implicar uma redução súbita do custo?

Sim. Multiplicada por milhares de vezes ou milhões de vezes ao longo do ano, dá naturalmente uma poupança gigante para a empresa. E [um dia] o diretor de produção recebeu um email que lhe dava novos parâmetros. Isso permitiu aumentar em 18% a produtividade dessa máquina.

Com recurso a inteligência artificial? Como é que isso aconteceu?

Esses grandes grupos têm empresas de inteligência artificial que se dedicam exatamente a fazer ‘data mining’ nos dados que existem nas bases de dados e a procurar soluções de otimização para máquinas ou para a gestão algorítmica das pessoas.

Qual é a sua opinião sobre os estudos que concluem que de uma forma genérica serão destruídos, por exemplo, um milhão de empregos até 2030? São conclusões precipitadas?

Podem ser. Na altura em que alguns desses estudos foram feitos, as conclusões pareciam, para muitos analistas, precipitadas. Nós não sabíamos – e continuamos a não saber – até que ponto a inteligência artificial vai alterar a forma como nós trabalhamos. E como não temos a certeza, é difícil dizer que vai acontecer com algum determinismo. O que é feito nesses estudos é a aplicação de modelos, que são um bocadinho cegos porque lhes falta informação de base que para dizer que naquela ocupação vão ser destruídas ‘x’ horas de trabalho. Só com estudos qualitativos é que nós conseguimos perceber.

Mas assim torna-se difícil prever de uma forma macroeconómica, não é?

É verdade, esse salto é um bocadinho difícil, mas ao ser feito temos informação de base um bocadinho mais segura.

Também não afasta a possibilidade de desemprego em massa.

Não, não se pode afastar. O debate internacional é um bocadinho polarizado entre vasto desemprego em massa no mundo todo e inteligência artificial só para algum tipo de setores ou empresas que podem custear e comprar esse tipo de software. Eu penso que vai ser algures entre os extremos, entre a questão existencial de destruição do planeta, coloque-se assim, e um impacto muito reduzido no emprego.

Entre esses extremos, qual é a sua conclusão pelo que observou até agora?

Até agora, eu diria que vai dar tempo para readaptar uma grande parte da mão de obra. Para formá-la ou reformá-la, reeducá-la, reafetá-la a outros setores, ou simplesmente só uma mudança de empresa dentro do mesmo setor. Esta é a ideia que é comum no nosso grupo de trabalho, a ideia de que vai dar tempo para que isso aconteça.

Vai haver tempo requalificação as pessoas?

Vai haver um pouco de tudo. Uma realocação, uma requalificação, uma qualificação para quem entra de novo. Um recrutamento que também já é feito com pessoas que já têm experiência em fazer um ‘prompt’, em escrever frases que já acionam a inteligência artificial. Não têm necessariamente de ser jovens a entrar no mercado de trabalho, mas pessoas que aprendem em casa a trabalhar com inteligência artificial e com estas ‘apps’, e quando se apresentam na empresa já trazem uma bagagem confortável para lidar com ela no dia a dia profissional.

Do que tem visto, o que é que mais o surpreendeu?

O que me surpreende mais são os cenários, que são possíveis, de destruição em massa de emprego. Porquê? Porque se hoje em dia já temos imigrantes a morrer no Mediterrâneo ou nos desertos norte-americanos… Isto é, a deslocarem-se de cenários onde as perspetivas económicas são muito fracas, ou paupérrimas, para as zonas onde são mais ricas, à procura de condições de vida… Se já temos pessoas a dar a vida para fazer isso, num cenário de inteligência artificial catastrófico, isto é, com rápida destruição de emprego nos países ricos, a situação de desigualdade torna-se insustentável. Não só Norte/Sul, portanto, não só entre zonas ricas e países em desenvolvimento, ou entre países muito desenvolvidos, mas também dentro dos próprios países ricos as desigualdades sociais tornam-se disruptivas.

Que cenário é esse que está a ver?

Há duas hipóteses disruptivas. Há a hipótese das quatro ou cinco grandes tecnológicas americanas controlarem os ‘large language models’ ou a inteligência artificial generativa. E, portanto, no futuro, só eles, do outro lado do Atlântico, nos Estados Unidos, é que controlam estas novas tecnologias. E, portanto, as que já são as empresas mais ricas do mundo, tornar-se-ão muito mais ricas, muito mais poderosas e muito mais influentes. Esses capitalistas têm ideias próprias e, portanto, decidem o que se faz com a riqueza acumulada por essas empresas. E não o coletivo das pessoas que vivem nesse país ou no planeta. A segunda ideia é dentro do próprio país haver algum mecanismo de protecionismo industrial outra vez, como já existe na Europa, na China, nos Estados Unidos, que permita um crescimento desses campeões tecnológicos... E, portanto, dentro da Europa empresas francesas e alemãs tornarem-se elas muito poderosas, cada vez menos empresas, e cada vez mais ricas. Essa desigualdade social é disruptiva e com desemprego massivo pode levar a situações de revolução, de não aceitação.

E como é que estamos em termos de concorrência? Qual é o ponto de situação agora?

O ponto de situação é um cartel, não é? As grandes tecnológicas mundiais, que são quatro ou cinco, estão todas na costa oeste dos Estados Unidos, controlam a fronteira do conhecimento.

Controlam mesmo? Podia estar a ser desenvolvido de forma mais distribuída.

Sim, mais heterogénea. Não é o caso.

Que empresas é que controlam e porquê?

A Meta, a Alphabet, a Microsoft, a Apple… São as quatro maiores. É olhar para lista das mais ricas do mundo.

Mas porque é que elas controlam?

Porque a fronteira do conhecimento, vamos lá ver, uma coisa é estar a falar de tecnologias emergentes... Também há ‘large language models’ (LLM) a ser desenvolvidos pela SAP, aqui na Europa, na Alemanha. Mas a questão é: qual é a distância que a SAP está, do ponto de vista da fronteira do conhecimento, daquilo que é mais desenvolvido, relativamente aquilo que a Microsoft tem na mão e que está a desenvolver agora? Nós só daqui a um ano ou dois é que vamos saber o que a Microsoft ou a OpenAI estão a desenvolver agora.

Voltando aos bancos que visitou em Portugal, ou à empresa fornecedora da Autoeuropa, que relação é que elas têm com essas tecnológicas?

São clientes. Compram o produto feito. Estão na mão dessas tecnológicas.

Num estudo publicado pelo GEE em 2022, através de uma pesquisa nas bases de dados de investigação e desenvolvimento (I&D), conclui que o setor automóvel foi dos que mais investiu em inteligência artificial e fala de um aumento de 15% ao ano entre 2007 e 2020. Mas que tipo de projetos são estes?

Estamos a falar de grandes empresas montadoras, de assemblagem [não produtoras de componentes], portanto, seis ou sete em Portugal. Que pegam nas portas, no motor, juntam tudo e exportam o carro, não é? Aquelas que fazem a assemblagem, a Volkswagen, por exemplo, aplicam a inteligência artificial de uma forma muito específica. Isto é, se querem montar uma linha nova – e vão montar uma linha nova – aquilo vem tudo pronto da Alemanha para montar aqui. A nível do produto e do carro, já está tudo desenhado, mas se houver algum problema a nível do processo, na forma como se colocam as rodas no carro [por hipótese], a parte de investigação e desenvolvimento pode ser feita em Portugal. Quando se está na fronteira do conhecimento só com investigação e desenvolvimento é que se consegue dar um passo em frente e descobrir algo novo. Reduzir os custos da produção industrial.

Montar peças de forma mais otimizada.

Exatamente. Em vez de fazer o 3-4-1 faz o 1-2-3 e aquilo é mais rápido. Falando agora das que fazem componentes para as montadoras, também são indústrias de processo. Fazem assentos em volume. Fazem muitos assentos todos iguais da mesma cor. Se descobrirem uma forma de pôr as capas dos assentos de forma automatizada, utilizando um robô e com aplicação de inteligência artificial para ver se as peles vão ser suficientes para coser, por exemplo... E isso a inteligência artificial é muito boa a fazer, a gerir peles por exemplo, aí pode haver I&D nacional. Normalmente até em consórcio com universidades ou com centros de investigação portugueses.

Havia um projeto que tinha a ver com a colagem de uma peça.

Foi um projeto de investigação que foi desenvolvido por uma empresa de software portuguesa, ligada à universidade, para aplicação dos vidros traseiros do T-Roc. Assemblagem, estamos agora a falar da Autoeuropa, Volkswagen. Naquele modelo, em vez de chegar um senhor e pôr cola para depois aplicar o vidro, punha-se um robô que lia a aplicação da cola e via se havia algum defeito. Se houvesse algum defeito não punha. A observação ótica da inteligência artificial permite garantir uma questão importante de qualidade naquele carro.

O estudo conclui que os efeitos negativos sobre o emprego não foram confirmados.

Não houve destruição de emprego, que era o que nós estávamos à espera. Eles ou receberam requalificação e se mantiveram naquela equipa que está a colocar os vidros, que é um posto de trabalho difícil, com vidros gigantes... Ou então foram deslocados para outra equipa numa outra estação. Isso prende-se com um problema de falta de mão de obra na indústria.

Isto foi em [publicado] 2022. Neste momento podemos continuar a assumir que a ansiedade social sobre automação e inteligência artificial pode não ter fundamento?

Isso é uma pergunta muito difícil. A ansiedade social cresce todos os dias com o ChatGPT e semelhantes. Este caso da indústria de assemblagem é muito específico e corresponde a pouco emprego. O grande emprego em Portugal está no setor dos serviços, não é? São milhares de portugueses e estrangeiros que trabalham no setor dos serviços em Portugal. Qualquer alteraçãozinha no setor dos serviços é que pode provocar a destruição do emprego de milhares de pessoas. O caso mais típico é o do comércio. As pessoas que hoje estão a atender o público e a vender, podem no futuro, se passarmos para um sistema de venda online, passar para um armazém. Não vão perder o emprego, mas vão perder uma data de qualificações... atendimento, reter o cliente, de saber fazer uma montra, etc. Tudo isso que foram aprendendo ao longo da vida deixa de ser necessário e vão trabalhar para um armazém onde estão a arrumar roupa, ou empacotar roupa e pôr no correio. Há uma transformação radical do seu posto de trabalho. Se calhar, não vão logo para o desemprego, mas vão fazer um trabalho que é, para elas, monótono. Este é talvez o caso menos dramático e que menos ansiedade provoca. No limite, sabemos que em algumas profissões, particularmente aquelas ligadas ao setor do conhecimento, pode haver...

Pode dar alguns exemplo?

Engenheiros, advogados, contabilistas, ‘web designers’, fotógrafos, jornalistas... Podemos estar numa situação em que vamos precisar muito menos. Quer dizer, em vez de 200 mil em Portugal, se calhar só uns 70 mil, mantendo esta estrutura económica que temos hoje em dia. Porquê? Porque o número de horas trabalhadas é muito menor. Eu não preciso de um jornalista a trabalhar oito horas por dia, se calhar ele faz o mesmo trabalho em quatro horas por dia se souber utilizar as ferramentas de inteligência artificial que o dono do jornal põe ao seu dispor. Isso, a curto ou médio prazo significa que não preciso de contratar tantos jornalistas. Vamos pensar no caso de um ‘web designer’ que recebe, para desenhar um site, 3 mil euros. Se eu souber utilizar uma aplicação de inteligência artificial, bem, faço um ‘prompt’, escrevo uma frase onde lhe peço que me desenhe um website para determinado tipo de atividade. Portanto, eu preciso menos de um ‘web designer’ do que precisava antes. Ou se quiser manter aquele emprego – na lógica de pensamento da banca – a pessoa vai ter acesso a software de inteligência artificial que lhe permite despachar o cliente numa hora.

Começou por dizer de que o grande impacto vai ser na produtividade, mas que, por outro lado, todos os países vão sentir essa produtividade.

Sim, porque a excitação não é só relativamente a destruição do emprego, bem pelo contrário. A grande excitação é porque isto é um passo civilizacional, ao nível da própria revolução industrial, ou da invenção da roda. A introdução da inteligência artificial na atividade humana vai permitir-nos dar um passo qualitativo na produtividade mas, mais do que isso, de descobrir coisas que nunca nos passaram pela cabeça que iríamos descobrir. Todos os dias, seguindo as revistas Nature, ou a Science, vemos descobertas permanentes sobre coisas que estavam completamente fora do nosso alcance.

E os riscos?

É o risco de desemprego massivo. É sentirmos que preparámos pessoas para um mundo que já não existe. O que é que nós vamos dizer aos nossos filhos? Estuda isto, estuda aquilo? Nós nem sabemos se as próprias profissões de conhecimento são profissões que têm algum futuro. Não conseguimos saber isso. Acho que o maior risco é esse desemprego em massa. Espero que não aconteça. Que tenhamos tempo de preparar e reconverter a força de trabalho portuguesa para absorver sem grandes disrupções estas alterações. [Mas] pode ser demasiadamente rápido e destruidor, sim.