O problema não é a Inteligência Artificial. É a expectativa irreal sobre ela.

Segundo o World Economic Forum, aproximadamente 92 milhões de empregos serão transformados nos próximos anos, mas 170 milhões também serão criados. A história da tecnologia não é de extinção, e sim de transição. O discurso dominante, no entanto, insiste em vender a narrativa do fim.

Toda tecnologia disruptiva costuma seguir um ciclo previsível. Primeiro, ela surge cercada de possibilidades. Em seguida, o mercado passa a exagerar seus benefícios, vendendo-a como solução para problemas complexos. A mídia, então, frequentemente amplifica os riscos, transformando incertezas em ameaças iminentes. No meio desse ruído, pessoas mudam de carreira por medo, investem sem critério ou rejeitam a tecnologia por pânico.

Com o tempo, porém, a euforia perde força. A tecnologia se estabiliza, suas limitações ficam mais claras, seus usos mais bem definidos. E o que permanece deveria ser uma aplicação mais estratégica e integrada à realidade.

No final dos anos 90 e no início dos anos 2000, a internet foi democratizada e causou um impacto no mundo que conhecemos hoje. Vários sites receberam investimentos milionários, demonstrando a confiança do mercado na revolução que ela causaria na vida das pessoas. Nem todo investimento foi bem-sucedido, e isso revela um detalhe que estamos esquecendo de observar no “boom” da IA: novas tecnologias sempre atraem exageros, inclusive nas opiniões de autoproclamados especialistas. Mas é no futuro que o mercado aprende ou, ao menos, deveria aprender.

Estamos cometendo o mesmo erro com a IA que cometemos com toda tecnologia disruptiva: projetando nela medos e fantasias que dizem mais sobre nós do que sobre a tecnologia.

“Nada na vida deve ser temido, apenas compreendido. Agora é hora de compreender mais, para temer menos.” - Marie Curie

Enquanto a maioria reage a recortes alarmistas, o medo em torno da Inteligência Artificial tem criado um tabu que concentra informação técnica nas mãos de poucos — especialistas, grandes empresas e formadores de opinião — em vez de democratizar a discussão.

Um exemplo claro é o debate sobre consumo de água. Data centers já utilizam sistemas de resfriamento com água há décadas, muito antes do avanço recente da IA, e o crescimento da demanda trouxe à tona pesquisas e investimentos em eficiência hídrica, reaproveitamento e uso de fontes alternativas. Grandes empresas de tecnologia vêm anunciando metas de neutralidade hídrica e energética, justamente porque a pressão pública e regulatória existe.

Quando o medo substitui o conhecimento, as decisões ficam restritas a poucos.

Quando as pessoas compreendem minimamente como a tecnologia funciona e quais são seus impactos, conseguem se posicionar de forma crítica e participar de decisões relevantes sobre cópias, criação artística, sustentabilidade e proteção de dados.

Enquanto parte do debate público gira em torno do medo, universidades e centros de pesquisa já utilizam IA para modelar cenários de aquecimento global, prever eventos extremos e analisar dados ambientais em escala impossível para humanos. A mesma tecnologia que gera ansiedade em manchetes é a que está sendo usada para entender desmatamento, poluição e eficiência energética. A diferença está na aplicação e no nível de compreensão.

E a sua profissão vai acabar?

Um estudo da McKinsey & Company aponta que cerca de 60% das ocupações têm pelo menos 30% de tarefas automatizáveis, mas pouquíssimos empregos são totalmente automatizáveis.

A história mostra que transformação tecnológica não é novidade. Câmeras digitais substituíram filmes fotográficos, mas não acabaram com a fotografia. Postes de luz elétricos substituíram lampiões a gás, mas não eliminaram a necessidade de infraestrutura urbana. Computadores substituíram máquinas de escrever, mas expandiram o mercado de produção de conteúdo. A tecnologia sempre muda a ferramenta e redefine nossa função.

A discussão sobre empregos e salários, porém, vai além da evolução tecnológica.

Desde a Revolução Industrial, sabemos que a inovação altera o tipo de trabalho disponível. O que determina se essa transição gera prosperidade ou desigualdade não é a máquina em si, mas a forma como governos, empresas e sociedades estruturam educação, qualificação e mobilidade profissional. Fome e desemprego não são fenômenos criados pela tecnologia, mas consequências de modelos econômicos, políticas públicas e distribuição de oportunidades.

A tecnologia acelera mudanças, mas é o ambiente social que decide se as pessoas terão acesso a estudo, requalificação e segurança para migrar de área. Quando o emprego se torna uma prisão, seja por falta de apoio educacional ou medo da instabilidade, o problema não é a inovação, e sim a ausência de estrutura para acompanhar a evolução.

O papel humano continua insubstituível

A IA é extraordinariamente poderosa em reconhecer padrões, operar em escala, executar tarefas com velocidade e processar volumes massivos de dados em segundos. Ela encontra correlações invisíveis ao olhar humano e executa rotinas com precisão estatística impressionante.

À medida que avançamos em poder computacional, incluindo pesquisas em computação quântica, o potencial de processamento tende a se expandir significativamente. A computação quântica ainda está em estágio experimental para aplicações amplas em IA, mas sua proposta de resolver certos problemas complexos com muito mais eficiência indica que a capacidade de modelar cenários, simular sistemas físicos e otimizar processos pode atingir níveis hoje difíceis de imaginar.

Isso significa que a IA não apenas ficará mais rápida, como também poderá lidar com níveis de complexidade muito maiores. E quanto mais poderosa a ferramenta se torna, maior se torna também a responsabilidade humana sobre como, onde e por que utilizá-la.

É nesse ponto que entram as decisões estratégicas. A IA pode indicar padrões, projetar cenários e sugerir caminhos com base em dados. Mas decidir qual risco assumir, qual prioridade definir, qual valor preservar e qual impacto social considerar continua sendo uma responsabilidade humana.

O desafio é fortalecer o discernimento humano.

A adoção de IA cresce rapidamente, mas ainda está concentrada em organizações com estrutura técnica avançada. O impacto não é homogêneo e nem instantâneo, apesar da narrativa que sugere o contrário.

Precisamos avaliar evidências e interpretar os dados, ao invés de nos guiar por informações falsas. É importante desenvolver senso crítico, utilizando tecnologia e ciência como ferramentas para compreender problemas e tomar decisões.

Não há força mais poderosa do que uma mulher determinada a crescer. Vamos juntas! 🦋

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Referências

WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2025. Genève: World Economic Forum, 7 jan. 2025. Disponível em: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.

MANYIKA, James; LUND, Susan; CHUI, Michael; et al. Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. McKinsey & Company, 2017. Disponível em: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages/pt-BR.

STANFORD UNIVERSITY. Using AI to link heat waves to global warming. Stanford News, 2024. Disponível em: https://news.stanford.edu/stories/2024/08/using-ai-to-link-heat-waves-to-global-warming.

FARIAS, Heloísa. Artificial Intelligence and Sustainability. Dev.to, [s.d.]. Disponível em: https://dev.to/lolafarias/artificial-intelligence-and-sustainability-4faf .