Para este físico laureado com o Nobel, Elon Musk e Bill Gates têm razão sobre o futuro: teremos mais tempo livre, mas sem empregos.

Há, para um vencedor do Prémio Nobel, uma consequência particularmente dura nessa viragem.

Geoffrey Hinton, figura decisiva na construção da inteligência artificial moderna, defende agora que as previsões mais ousadas de Elon Musk e Bill Gates não são meros palpites: podem ser, na prática, um guião provável para um futuro em que as máquinas executam a maioria do trabalho, as pessoas passam a dispor de mais tempo livre e os empregos tradicionais desaparecem para um número enorme de trabalhadores.

O “padrinho da IA”, Geoffrey Hinton, aproxima-se de Musk e Gates

Hinton é frequentemente apelidado de “Padrinho da IA” devido ao seu papel pioneiro nas redes neuronais - a tecnologia que sustenta sistemas ao estilo do ChatGPT. Depois de ter saído da Google, em 2023, passou a alertar que as ferramentas que ajudou a criar podem abalar tanto as economias como as democracias.

Nos últimos meses, foi ainda mais longe: aproximou-se da afirmação de Musk de que o trabalho remunerado poderá tornar-se “facultativo” num horizonte de cerca de 20 anos e da tese de Gates de que, para “a maioria das tarefas”, os humanos deixarão de ser necessários. Hinton não fala disto como um cenário distante de ficção científica; trata-o como um desfecho plausível, alimentado por decisões tomadas já hoje no Vale do Silício e noutras geografias.

Para Hinton, a IA está a ser treinada e colocada em produção de tal forma que o desaparecimento de grandes fatias do trabalho humano se torna uma funcionalidade - não um acidente.

As suas declarações, feitas na Universidade de Georgetown, em Washington, D.C., inquietaram decisores políticos e pessoas do sector tecnológico que até aqui descreviam a automação sobretudo como uma história de ganhos de produtividade, com uma reorganização de empregos “pelo caminho”.

A aposta de biliões em substituir trabalhadores

Na base da preocupação de Hinton está uma conta simples e implacável. As grandes tecnológicas estão a investir somas gigantescas em centros de dados, chips especializados e electricidade para alimentar a IA generativa. Jensen Huang, director executivo da Nvidia, fala numa semana de trabalho de quatro dias viabilizada pela automação. Outros actores do mercado miram algo ainda mais extremo: empresas a funcionar com equipas humanas mínimas.

A leitura de Hinton é directa: essas centenas de milhares de milhões - que, em breve, podem ultrapassar um bilião - terão de ser recuperadas de alguma forma. E, para ele, há uma resposta que sobressai.

O modelo de negócio central, avisa, passa por vender às empresas sistemas de IA que fazem o trabalho dos colaboradores por uma fracção do custo, eliminando despesas salariais para justificar o investimento.

Na sua perspectiva, não se trata de “ajudar” trabalhadores; trata-se de substituir muitos deles, sobretudo em funções de escritório e serviços, onde as tarefas podem ser decompostas em dados, procedimentos e regras.

A pressão financeira acelera tudo. Analistas do HSBC sugeriram que a OpenAI, responsável pelo ChatGPT, poderá não alcançar lucros antes de 2030, apesar das necessidades de financiamento serem colossais. Um nível de despesa deste calibre empurra as empresas para uma comercialização mais rápida e agressiva, com menos margem para uma implementação lenta e prudente.

Lucros imediatos vs estabilidade a longo prazo

Em entrevistas a revistas de negócios, Hinton acusou o sector de privilegiar retornos rápidos em detrimento de ciência cautelosa. A preocupação é linear: depois de uma empresa ter enterrado milhares de milhões em infra-estruturas de IA, a tentação de trocar pessoas por software torna-se quase irresistível.

• Os accionistas exigem crescimento veloz, não uma adaptação social gradual.
• Quem adopta IA cedo corta custos com trabalho e força concorrentes a imitarem o movimento.
• A regulação estatal segue atrás, deixando trabalhadores expostos a mudanças bruscas.

Este ciclo - investimento, redução de custos, pressão competitiva - é, para Hinton, o mecanismo que transforma cenários especulativos em planos concretos dentro das salas de administração.

Da restauração rápida às finanças: quem perde trabalho primeiro?

A inquietação sobre IA e emprego deixou há muito de ser exclusiva de conferências tecnológicas. No Senado dos EUA, o veterano Bernie Sanders descreveu o tema como um sismo social prestes a acontecer. Um relatório associado ao seu gabinete avisou que perto de 100 milhões de empregos norte-americanos podem estar em risco na próxima década, à medida que a IA se infiltra em praticamente todos os sectores da economia.

A primeira vaga já é visível: quiosques de auto-encomenda e serviços automatizados ao carro reduzem equipas em cadeias de restauração rápida. Assistentes conversacionais assumem linhas de apoio ao cliente que antes dependiam de grandes centros de chamadas. Mas a fase seguinte atinge pessoas que, até há pouco, se sentiam relativamente protegidas.

Sector	Funções típicas afectadas	Tipo de automação
Serviços e retalho	Caixas, operadores de centros de chamadas, recepcionistas	Assistentes conversacionais, caixas automáticas, assistentes virtuais
Profissões de escritório (colarinhos brancos)	Contabilistas, juristas juniores, programadores	Geração de código, análise documental, redacção de contratos
Saúde	Enfermeiros, técnicos de radiologia, pessoal de marcações	Ferramentas de diagnóstico, triagem automatizada, sistemas de agendamento
Criativo e media	Redactores publicitários, designers, editores de vídeo	Geradores de texto e imagem, automação de edição

O senador Mark Warner tem sido especialmente pessimista quanto às perspectivas dos recém-licenciados. Admitiu a possibilidade de o desemprego jovem poder atingir 25% em apenas alguns anos, à medida que funções de entrada em áreas de escritório encolhem ou são tão reconfiguradas que passam a exigir muito menos pessoas.

Para Sanders, a pergunta não é apenas económica: se o trabalho é uma parte central da identidade, o que acontece quando milhões ouvem que já não são necessários?

Esta dimensão psicológica tende a receber menos atenção do que folhas de cálculo e previsões. Ainda assim, pode ser determinante para a forma como as sociedades reagem: com ressentimento, convulsão política ou, em alternativa, com uma nova cultura de propósito para lá do emprego remunerado.

Mais tempo livre - mas decidido por quem?

Musk e Gates descrevem uma era em que as pessoas trabalham menos e se dedicam a projectos pessoais, cuidados, investigação ou arte, apoiadas por produtividade impulsionada por IA. A semana de trabalho mais curta já é uma proposta de política pública levada a sério em partes da Europa, e a automação pode torná-la tecnicamente viável à escala.

O problema está na distribuição. Se os ganhos de produtividade da IA ficarem sobretudo do lado dos accionistas e detentores da tecnologia, o “tempo livre” chega sob a forma de desemprego, não de lazer. As pessoas podem ter horas disponíveis, mas perder rendimento estável e reconhecimento social.

O cenário de Hinton vive nesse fio da navalha. Ele considera real a hipótese de uma única solução de IA, com um pequeno grupo de supervisores, conseguir fazer o que antes exigia um departamento completo. A diferença entre libertação e exclusão dependerá de escolhas políticas: impostos, protecção social, legislação laboral e educação.

Num contexto europeu - e também em Portugal - há ainda um factor adicional: a regulação e a negociação colectiva podem influenciar a velocidade e a forma da transição. A existência de regras claras sobre transparência, responsabilidade e uso de sistemas de alto risco pode reduzir impactos abruptos, mas dificilmente elimina o incentivo económico a substituir trabalho humano quando a tecnologia o permite.

Ao mesmo tempo, políticas activas de requalificação e reconversão profissional ganham peso. Se a procura se deslocar rapidamente para funções de supervisão, auditoria, cibersegurança, cuidados e operações, a capacidade de formar adultos em poucos meses - e não em vários anos - pode tornar-se um dos principais “amortecedores” sociais desta mudança.

Adaptar, aumentar capacidades ou ficar de fora (IA)

Para quem está hoje no mercado de trabalho, a mensagem que muitos especialistas repetem é dura: a IA não vai desaparecer. O próprio Hinton afirmou que a tecnologia não será revertida; a questão prática passa por decidir como a usar.

Uma via é a capacitação por complemento. Em vez de tentar superar a IA em tarefas repetitivas, trabalhadores podem combinar o seu julgamento e competências sociais com a eficiência das ferramentas. Já surgem exemplos:

• Um enfermeiro a usar IA para resumir históricos clínicos, libertando tempo para cuidados directos.
• Um advogado a recorrer a IA para pesquisar jurisprudência, focando o esforço humano na estratégia e na empatia em tribunal.
• Um programador a deixar a IA propor código padrão, concentrando-se na arquitectura e na segurança.

Estas funções híbridas continuam a ter risco, porque quando os processos ficam profundamente integrados com IA, muitas empresas concluem que precisam de menos pessoas no total. Ainda assim, por agora, ter literacia em IA tende a tornar um colaborador mais difícil de substituir do que alguém que ignora completamente as ferramentas.

Rendimento básico universal, nova educação e outras ideias emergentes

À medida que Hinton e líderes tecnológicos muito mediáticos desenham um futuro com menos empregos, regressam à agenda conceitos económicos antigos. Um deles é o rendimento básico universal (RBU): um pagamento regular a cada cidadão, independentemente de estar empregado, potencialmente financiado por impostos sobre lucros impulsionados pela IA.

Para os defensores, este sistema poderia transformar a ideia de “trabalho facultativo” de Musk em algo exequível, garantindo um patamar mínimo de segurança para que as pessoas escolham trabalho a tempo parcial, voluntariado ou projectos criativos sem cair na miséria. Os críticos apontam custos, risco inflacionista e a dúvida sobre se diminuiria o valor social atribuído à contribuição.

A educação é outro ponto de tensão. O ensino tradicional continua a preparar muitos jovens para funções que podem reduzir-se rapidamente, como contabilidade básica ou programação rotineira. Alguns decisores defendem um enfoque mais claro em competências que a IA tem dificuldade em replicar: ofícios práticos, cuidados interpessoais avançados, negociação complexa e supervisão ética e regulatória.

Compreender os termos-chave por trás do debate

Grande parte desta discussão depende de conceitos que parecem abstractos, mas que influenciam decisões reais:

• Automação: uso de máquinas ou software para executar tarefas antes realizadas por humanos, desde soldar peças automóveis até emitir facturas.
• IA generativa: sistemas que criam novo conteúdo - texto, código, imagens, vídeo - com base em padrões aprendidos a partir de enormes conjuntos de dados.
• Ganhos de produtividade: aumento de produção por hora de trabalho. A IA pode elevar estes ganhos de forma acentuada, o que pode traduzir-se em salários mais altos, lucros maiores, menos horas de trabalho ou uma combinação dos três.

À medida que governos, empresas e cidadãos reagem aos avisos de Hinton, estes termos “secos” vão converter-se em escolhas concretas: se a IA deve ser mais tributada, como repartir benefícios entre trabalhadores e proprietários, e como preservar dignidade numa sociedade em que “ter emprego” pode deixar de ser a norma.

Por agora, o futuro descrito por Musk e Gates - e considerado plausível por uma das figuras fundadoras da IA - continua em movimento. Mais tempo livre parece quase inevitável. A incógnita é saber se as pessoas sentirão que entraram numa vida com mais escolha ou se foram empurradas para fora de uma economia que deixou de precisar delas.