IA pode te substituir? A resposta pode te surpreender
A inteligência artificial (IA) avançou a passos largos, com ferramentas como o ChatGPT gerando expectativas sobre um futuro onde máquinas assumiriam grande parte das tarefas humanas. No entanto, um estudo recente lança uma nova luz sobre a capacidade real dessas tecnologias. Contrariando as previsões de substituição em larga escala da força de trabalho, a pesquisa indica que a IA, em sua forma atual, ainda está longe de executar a maioria dos trabalhos que os humanos realizam com autonomia.
Descompasso entre expectativa e realidade
Um estudo inovador, conhecido como Remote Labor Index, comparou o desempenho de sistemas de IA com o de trabalhadores humanos em centenas de tarefas reais, publicadas em plataformas de freelancing. A pesquisa buscou avaliar se a IA seria capaz de lidar com atividades práticas do dia a dia, como a produção de uma versão digital de uma planta baixa desenhada à mão. O resultado foi claro: os sistemas testados apresentaram falhas significativas em tarefas como essa, evidenciando um descompasso entre as expectativas sobre a tecnologia e sua capacidade real.
Três anos após o lançamento do ChatGPT, essa limitação prática tem implicações importantes para a economia. Embora os sistemas de IA demonstrem impressionante habilidade em tarefas envolvendo código, documentos e imagens, dados econômicos recentes mostram que eles ainda não substituíram trabalhadores em massa. Uma pesquisa conduzida pela Bentley University (EUA) e pela Gallup no ano passado revelou que cerca de três quartos dos estadunidenses esperam que a IA reduza o número de empregos nos Estados Unidos na próxima década. Contudo, essa substituição em massa ainda não se materializou.
Como o estudo sobre IA foi conduzido
Jason Hausenloy, um dos pesquisadores responsáveis pelo Remote Labor Index, afirmou ao The Washington Post que os modelos atuais de IA “não estão nem perto de conseguir automatizar empregos reais na economia”. O índice foi criado para oferecer aos formuladores de políticas uma visão realista das capacidades dos sistemas de IA, baseando-se nos melhores modelos disponíveis à época de sua publicação em outubro. Os resultados, que serão atualizados conforme novos modelos surjam, são considerados um dos primeiros a medir o desempenho da IA em tarefas de trabalho remoto sem auxílio externo, em vez de exemplos artificiais, desafiando diretamente as previsões de substituição em larga escala da força de trabalho.
Trabalhos avaliados e as falhas da IA
Os resultados do estudo são reveladores. Quase metade dos projetos avaliados falharam por apresentar qualidade insatisfatória, e mais de um terço foi deixado incompleto. Em cerca de um em cada cinco casos, ocorreram problemas técnicos básicos, como arquivos corrompidos. “Muitas das falhas eram bastante prosaicas”, comentou Hausenloy, apontando duas limitações principais dos sistemas atuais: a ausência de memória de longo prazo, que impede o aprendizado com erros anteriores ou a retenção de feedback ao longo de dias ou semanas, e a dificuldade de compreensão visual, essencial em áreas como design gráfico ou na visualização de objetos em diferentes ângulos.
Um exemplo prático ilustra bem essas dificuldades. Um trabalho avaliado envolvia a criação de um painel interativo para visualizar dados do World Happiness Report. Embora os resultados da IA pudessem parecer adequados à primeira vista, uma análise mais detalhada revelou falhas como países com dados ausentes sem explicação, textos sobrepostos e legendas com cores incorretas ou inexistentes. Se sistemas de IA fossem capazes de realizar essas tarefas de forma autônoma, empresas poderiam, de fato, deixar de contratar trabalhadores humanos, reduzindo custos mas eliminando oportunidades de trabalho. Contudo, segundo os pesquisadores, esse cenário ainda está distante.
A diferença de custo entre a execução de tarefas por humanos e por IA pode ser gritante, caso a autonomia das máquinas aumente. No estudo, um humano criou um jogo por US$ 1.485 (R$ 8 mil, na conversão direta), enquanto o sistema Sonnet realizou a tarefa por menos de US$ 30 (R$ 161,68). No entanto, as limitações das IAs ficaram evidentes em outros projetos. Em uma solicitação de material promocional para um produto tecnológico, que envolvia imagens de fones de ouvido, a criação de um modelo 3D e pequenos vídeos demonstrativos, nenhum sistema de IA produziu um resultado aceitável.
O GPT-5, da OpenAI, e o Sonnet, da Anthropic, geraram modelos 3D de baixa qualidade. O Manus não criou modelo algum, e em seu resultado, os fones mudavam de aparência entre os clipes. Os sistemas tiveram um desempenho ligeiramente melhor em um projeto que envolvia a criação de um jogo de vídeo para a web. A melhor versão produzida sem intervenção humana era jogável, o que foi considerado um feito impressionante. Ainda assim, a IA ignorou a instrução de que o jogo deveria ter temática de cervejaria.
Avanços incrementais e o futuro da IA no trabalho
Apesar de todos os sistemas terem falhado na maioria dos projetos, versões mais novas apresentaram resultados ligeiramente melhores. Testes recentes com o Gemini 3 Pro, do Google, lançado em novembro, mostraram que ele concluiu 1,3% das tarefas, um avanço em relação aos 0,8% da versão anterior. “As linhas de tendência estão aí”, disse Hausenloy, indicando que, embora lentos, há progressos. A IA pode impactar o mercado de trabalho mesmo sem substituir completamente trabalhadores individuais, ao permitir que cada empregado produza mais com o auxílio de chatbots, reduzindo a necessidade de grandes equipes.
É importante diferenciar este estudo de outras pesquisas. Muitos estudos anteriores estimam o impacto da IA no mercado de trabalho comparando habilidades isoladas das máquinas com as exigidas em diferentes profissões, muitas vezes concluindo que grande parte do trabalho humano é substituível. No entanto, o novo estudo ressalta que o fato de um sistema conseguir analisar dados financeiros ou redigir relatórios não significa que ele possa desempenhar plenamente a função de um economista ou banqueiro. A complexidade do trabalho real, com suas nuances e interações, ainda é um grande desafio para a IA.
Limitações técnicas e a dificuldade da IA com ferramentas visuais
Graham Neubig, professor da Carnegie Mellon University (EUA) e pesquisador da área, aponta que uma das razões para os fracassos é que os sistemas de IA não utilizam as mesmas ferramentas que especialistas humanos. Um profissional, por exemplo, recorreria a softwares de modelagem 3D com interfaces visuais, enquanto um chatbot tende a tentar gerar imagens por meio de código. Isso reflete o tipo de tarefa para a qual sistemas como o ChatGPT são mais treinados, como texto e programação, e evidencia uma limitação prática: a dificuldade em operar softwares visuais projetados para humanos.
Segundo Neubig, embora a IA seja eficiente na geração de código, avaliar se o resultado final atende ao pedido original é complexo. “Código é certo ou errado, mas design visual é muito subjetivo”, afirmou. A questão central no campo da IA atualmente, segundo Hausenloy, é se sistemas de IA precisarão apenas de pequenos ajustes ou de avanços fundamentais para conseguir realizar trabalho real de forma autônoma. As empresas Manus e xAI recusaram-se a comentar o estudo, enquanto Anthropic, Google e OpenAI não responderam aos pedidos de comentário do Post.
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