O impacto da inteligência artificial segundo a FMI

A inteligência artificial (IA) está prevista para afetar quase 40% de todos os empregos no mundo, de acordo com uma análise recente do Fundo Monetário Internacional (FMI). A diretora-gerente do FMI, Kristalina Georgieva, alerta que, na maioria dos cenários, a IA provavelmente aumentará a desigualdade geral.

A proliferação da IA tem gerado um debate sobre os benefícios e riscos associados a essa tecnologia. O FMI destaca que a IA provavelmente terá um impacto maior em empregos nas economias avançadas, estimando que cerca de 60% desses empregos serão afetados. Em metade desses casos, os trabalhadores podem se beneficiar da integração da IA, aumentando sua produtividade.

No entanto, em outros casos, a IA poderá substituir tarefas atualmente realizadas por humanos, o que pode reduzir a demanda por mão de obra e afetar os salários, até mesmo levando à eliminação de empregos. O FMI prevê que a tecnologia afetará 26% dos empregos em países de baixa renda.

Georgieva destaca que muitos desses países não possuem infraestrutura adequada nem mão de obra qualificada para aproveitar os benefícios da IA, aumentando o risco de que a tecnologia possa agravar a desigualdade entre as nações. Além disso, o FMI acredita que os trabalhadores mais jovens e com renda mais alta podem ver um aumento desproporcional em seus salários após a adoção da IA, enquanto os trabalhadores mais velhos e com renda mais baixa podem ficar para trás.

Para lidar com esses desafios, Georgieva enfatiza a importância de os países estabelecerem redes de segurança social abrangentes e oferecerem programas de reciclagem para os trabalhadores vulneráveis. Dessa forma, a transição para a IA pode se tornar mais inclusiva, protegendo os meios de subsistência e reduzindo a desigualdade.

É importante ressaltar que a análise do FMI foi divulgada durante o Fórum Econômico Mundial em Davos, na Suíça, onde líderes empresariais e políticos globais se reuniram para discutir questões econômicas e tecnológicas. A IA tem sido um tópico de destaque nessas discussões, especialmente com o aumento da popularidade de ferramentas como o ChatGPT.

Enquanto a União Europeia já chegou a um acordo provisório sobre as primeiras leis abrangentes do mundo para regular o uso da IA, o Parlamento Europeu ainda precisa votar as propostas da Lei da IA, e nenhuma legislação deverá entrar em vigor antes de 2025. Os Estados Unidos, o Reino Unido e a China ainda não publicaram suas próprias diretrizes de IA. No Brasil, embora o debate sobre inteligência artificial tenha sido iniciado no Congresso, ainda não há regulamentação específica sobre o tema.

Compartilhe:

Share on facebook
Share on twitter
Share on telegram
Share on whatsapp
você pode gostar de

Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

what you need to know

in your inbox every morning