HUMANIZAÇÃO DAS MÁQUINAS E POSSÍVEIS IMPACTOS NO MERCADO DE TRABALHO

HUMANIZAÇÃO DAS MÁQUINAS E POSSÍVEIS IMPACTOS NO MERCADO DE TRABALHO

Matheus Fonseca e Castro

Resumo: Com a chegada da 4° revolução industrial e a era digital, a demanda por novas tecnologias que auxiliem na rapidez e qualidade tanto no setor produção como no de prestação de serviço tem aumentado cada vez mais, por sua vez probabilidade de um futuro onde uma máquina possa substituir o ser humano é cada vez maior. Tendo isso em vista o presente artigo tem como seu objetivo geral abrir uma discussão sobre a humanização dos sistemas e seus principais impactos na sociedade, fazendo uma análise específica desde a criação e aplicação de um sistema de inteligência artificial, onde será apontado seus aspectos positivos e negativos em relação à implementação no mercado de trabalho, analisando também o que deverá ser feito após a implementação total desses sistemas. Tendo como principal base de informação pesquisas e experiências já executadas e com resultados concretos. Após a leitura do artigo espera-se que seja alcançado o melhor entendimento sobre as tecnologias inteligentes, como ocorrerá sua implementação e quais serão as mudanças geradas por isso.

Palavras-chave: Inteligência artificial; mercado de trabalho; humanização; impactos.

Abstract: With the arrival of the 4th industrial revolution and the digital age, the demand for new technologies that help in the speed and quality in both the production and the service sectors has increased, in turn, the probability of a future where a machine can replace the human being is increasing. With this aim in mind, this article has as its general objective to open a discussion about the humanization of systems and their main impacts on society, making a specific analysis since the creation and application of an artificial intelligence system, where it will be pointed out its positive aspects and negative results in relation to the implementation in the labor market, also analyzing what should be done after the full implementation of these systems. Having as main base of information researches and experiences already executed and with concrete results. After reading the article, it is expected that the best understanding about intelligent technologies will be reached, how its implementation will occur and what changes will be generated by it.

Keywords: Humanization; Labor Market; Impacts; Machines.

1. introdução

Na era digital onde o uso de tecnologias se tornou indispensável, é evidente o aumento do investimento e a incrível velocidade de expansão dos setores de tecnologia, um estudo da consultora BCC Research apontou que os investimentos no setor devem somar cerca de US$ 15,2 bilhões em 2019, o que representa um crescimento médio anual próximo de 20%. Sendo a criação de sistemas IA um dos setores com maior avanço tecnológico da década onde já possuímos a implementação da tecnologia em inúmeras ferramentas, como o corretor ortográfico em smartphones, tecnologias sugestivas de redes sociais, dentre outros. Esse tipo de tecnologia tem como sua ideia base de criação a cooperação com o ser humano de forma que a máquina auxilie o usuário melhorando então a eficácia do serviço, contudo esse avanço acaba por gerar certa dúvida nos usuários. A maior parte das pessoas tende a seguir o senso comum e possuem predisposição de enxergar a máquina como uma inimiga do ser humano.

De acordo com [Stone ET AL. 2016], o papel benéfico dessas tecnologias para a sociedade é absurdamente mais significante do que os possíveis pontos negativos que envolvem esses sistemas. Já que o principal intuito de um sistema com base em inteligência artificial é aprimorar os processos trabalhando rente ao ser humano. Porém, para a garantia de que no futuro as preocupações que englobam IA não se tornem verdadeiras, é necessário que ocorram diversos testes e pesquisas, os quais serão abordados nesse artigo a partir de um estudo baseado em pesquisas tecnológicas já verificadas tendo como objetivo geral contextualizar e informar sobre o tema em questão e especificamente apresentar mais a fundo os processos de criação de uma IA, além de suas aplicações e consequências para a humanidade.

1. IAE x iag

Quando falamos em inteligência artificial a maior parte das pessoas tende a entender que estamos a falar sobre uma máquina que é capaz de pensar e racionalizar exatamente como o ser humano o que não é realmente verdade. Como dito por Russel & Novig, 2003 agir racionalmente, significa agir de forma a atingir um dado conjunto de objetivos, dados um conjunto de crenças. Um agente é uma entidade que percebe o ambiente no qual está inserida através de sensores e afeta esse ambiente por meio de atuadores, tendo isso em mente é necessário entender os princípios da criação de uma IA que serão apresentados a seguir.

1. Quanto a formaçao

A dúvida que atinge a maior parte da população é saber o que consiste uma IA. Falando de maneira simples uma IA está relacionada à capacidade das máquinas pensarem como seres humanos, de maneira a terem o poder de entender, raciocinar, perceber, deliberar e decidir de forma racional e inteligente. Uma IA funciona com base em um conjunto de códigos que trabalham para alcançar determinada resposta, tendo como base tudo o que já foi aprendido.

Contudo, esse processo não acontece de maneira simples e direta, por trás da criação de toda IA existe uma rede de técnicas que trabalha para que a absorção de dados que é feita pela máquina se pareça cada vez mais com a de um cérebro humano, como pode ser observado na figura 1, as principais técnicas utilizadas por programadores para a base do funcionamento durante a formação de uma IA são: Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN).

[pic 1]

Figura 1 Sistemas Inteligentes, Abril 2018.

1. Machine Learning

De acordo com [Michell, 1997] o campo de machine learning é concebido pela questão de como construir programas, que automaticamente melhoram com sua experiência, sendo assim machine learning pode ser conceituado como um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. O machine learning quando aplicado faz com que o sistema em questão seja de certa forma autossuficiente, já que o mesmo é capaz de com o mínimo possível de dados, por meio de experiências anteriores, decidir qual caminho seguir ao se deparar com uma situação que não se encontra em sua programação, dessa forma não é necessário que todas as ações realizadas pela máquina sejam tomadas pelo programador, um grande exemplo de funcionamento é a seção de possíveis interesses no menu da plataforma da Netflix.