CEO da NVIDIA, Jensen Huang, sobre por que a IA não substituirá seu emprego: O Paradoxo da Radiologia

Há cerca de 10 anos, um cientista da computação mundialmente famoso afirmou:

"O primeiro emprego a desaparecer devido à IA será o radiologista."

Dez anos depois, essa previsão só se concretizou pela metade.

Esta anedota foi compartilhada pelo CEO da NVIDIA, Jensen Huang, durante uma palestra no Milken Institute em maio de 2024.

Primeiro, a metade que se concretizou.

A visão computacional tornou-se completamente sobre-humana na tarefa restrita de interpretar exames. Ela consegue manter o foco por mais tempo que um humano e detectar pequenas anormalidades que humanos poderiam perder. Segundo Huang, dez anos depois, a IA tem 100% de penetração na radiologia.

Mas a metade que falhou foi profunda.

O trabalho do radiologista não desapareceu. Na verdade, aconteceu o oposto.

Ao deixar a IA cuidar da leitura dos exames, os médicos conseguiram ler mais exames. Eles puderam atender mais pacientes e diagnosticar doenças com mais precisão.

Como resultado, a receita dos hospitais aumentou, a radiologia tornou-se um dos departamentos que mais geram receita nos hospitais, e agora os hospitais querem contratar ainda mais radiologistas.

Huang também destacou que, se todos tivessem acreditado nessa previsão e deixado de aspirar a ser radiologistas, o mundo teria perdido esse talento criticamente importante.

Quero que as pessoas que se sentem inquietas sempre que veem notícias sobre IA potencialmente tomar seus empregos entendam a razão por trás dessa reviravolta.

Quando terminar de ler, essa ansiedade vaga deve se transformar em uma ação concreta: "Hoje à noite, vou dividir meu trabalho em duas partes no papel e tentar delegar uma tarefa à IA amanhã."

A "Tarefa" Desapareceu, mas o "Propósito" do Trabalho Não

Por que a previsão falhou?

A resposta de Huang foi essencialmente uma frase.

"O que todos ignoram é que o propósito de um trabalho e as tarefas de um trabalho estão relacionados, mas não são a mesma coisa."

O propósito de um radiologista não é ficar olhando para exames em uma estação de trabalho em uma sala escura.

É colaborar com outros médicos para diagnosticar doenças e curar pacientes. Ler exames é meramente uma "tarefa" para alcançar isso.

Portanto, mesmo que a tarefa tenha sido automatizada, o trabalho não desapareceu. Em vez disso, o tempo que podia ser dedicado ao propósito aumentou, o número de pacientes atendidos aumentou, e o trabalho se voltou para o crescimento.

Huang então usou a si mesmo como exemplo, o que foi bastante interessante.

"100% das tarefas que faço no trabalho são digitar e falar. A IA já automatizou completamente tanto digitar quanto falar e é completamente sobre-humana nisso. Se for assim, eu deveria estar desempregado. No entanto, estamos trabalhando mais do que nunca."

Ele diz que o mesmo se aplica a engenheiros de software.

O propósito de um engenheiro não é digitar código, mas resolver problemas e criar coisas novas. Ele até brincou que nenhuma criança que se mudou para a América aos nove anos fez isso porque sonhava com uma vida passada digitando teclas em uma pequena tela de manhã à noite.

Isso se aplica diretamente ao seu trabalho também.

Criar documentos. Resumir atas de reuniões. Transcrever números. Responder a e-mails. Essas são tarefas.

Encantar clientes. Levar a equipe adiante. Gerar vendas. Esses são propósitos.

A IA está vindo para eliminar as tarefas.

Huang Discute o Estado Atual: "A IA Finalmente se Tornou Útil Nestes Últimos Meses"

Então, onde está a IA agora?

Acho que a verdadeira natureza da ansiedade é o sentimento de que "a evolução é tão rápida que o panorama geral é invisível." A organização que Huang fez disso foi muito fácil de entender como um roteiro.

Dois anos atrás, o ChatGPT apareceu e a IA generativa nasceu. Segundo Huang, havia dois aspectos essenciais para ser capaz de "gerar".

Primeiro: Pensar é a geração de pensamentos (tokens) na mente. Então, no momento em que a geração se tornou possível, o caminho se abriu para a IA pensar e raciocinar.

Segundo: Para usar ferramentas, é preciso gerar comandos. Mesmo para operar um navegador, você tem que gerar palavras para controlar algo.

Essa IA de raciocínio surgiu no ano passado, e agora estamos no estágio de "IA agêntica" que pode entender, raciocinar, planejar e usar ferramentas para realizar coisas úteis.

O símbolo citado foi o Claude Code da Anthropic.

Ele observou que foi o primeiro sistema agêntico a lidar com trabalho verdadeiramente produtivo, como codificação de software. O importante aqui é que Huang enfatizou que "codificação não é só para engenheiros."

Codificação é "codificar coisas que você quer automatizar repetidamente em um programa." Não há empresa no mundo que não tenha nada que queira automatizar. Portanto, a codificação é, na verdade, criticamente importante para todas as empresas.

E essa mudança criou uma explosão na computação.

A quantidade de computação necessária para a IA agêntica é cerca de 1.000 vezes a da IA generativa. Multiplique isso pelo fato de que "o número de pessoas que querem usá-la aumentou 100 vezes."

É por isso que a demanda por GPUs está explodindo, e houve até uma anedota de que GPUs vendidas há 4-5 anos estão valorizando mais rápido do que vinho fino.

Além disso, Huang destacou que as margens brutas de empresas nativas de IA como OpenAI e Anthropic se tornaram significativamente positivas nos últimos 3-6 meses, e afirmou categoricamente:

"A IA finalmente se tornou útil nestes últimos meses."

A forma como usamos computadores também vai mudar.

Até agora, era sobre "recuperar" coisas que alguém havia criado e salvo anteriormente.

A partir de agora, quando você transmitir sua intenção como se estivesse falando com uma pessoa, a IA vai pensar no método, fazer um plano, dominar ferramentas como navegadores, Excel ou Photoshop, e devolver o produto finalizado.

Enquanto você está com medo, as ferramentas continuam avançando nessa direção.

Empregos Não Vão Desaparecer, mas o "Trabalho de Todos" Será Afetado

Até este ponto, pode parecer mero otimismo. No entanto, Huang também falou claramente sobre a realidade do emprego.

Primeiro, o que a IA está fazendo inicialmente é criar um número massivo de empregos.

Fábricas de chips, fábricas de computadores, fábricas de IA. Uma reindustrialização de vários trilhões de dólares está ocorrendo nesses três tipos de fábricas.

No ano passado, $100 bilhões — o que Huang chama de o maior investimento da história humana — fluíram para startups relacionadas à IA, e tudo isso se transformou em empregos.

Há também um paradoxo interessante.

Mesmo que a codificação tenha sido a primeira coisa em que a IA se tornou boa, as vagas de emprego para engenheiros de software estão, na verdade, aumentando. A razão é que a ambição aumentou. Com a IA, mais pode ser feito. Portanto, mais pessoas são contratadas.

No entanto, Huang também mencionou explicitamente a "deslocação".

"Se um estudante que se forma na universidade hoje não consegue dominar a IA, ele não conseguirá tomar empregos de graduados que sabem."

"Habilidades que eram desnecessárias ontem se tornam essenciais hoje."

Operações onde a própria tarefa era o trabalho serão de fato substituídas. Huang citou as reservas telefônicas de restaurantes como exemplo. A tarefa de apenas atender uma chamada e aceitar uma reserva passará para a IA. Mas essa pessoa, em vez de ser um operador de telefone, poderá atender os clientes à sua frente.

A conclusão é esta:

"Muitos empregos serão criados. Alguns empregos desaparecerão. Mas todos os empregos serão afetados."

Em outras palavras, não há zona segura sem vento. Mas também não é uma história de desespero. A linha divisória não é a ocupação; é se você está do lado de quem usa IA. Esse é o ponto.

O Maior Perdedor é a Pessoa que Tem Medo Demais de Tocar na IA

Na palestra, o conflito entre pessimistas da IA (doomers) e otimistas (boomers) também foi um tópico.

Quando perguntado se ele era o principal otimista, a resposta de Huang foi: "Sou um pragmático."

Sua resposta ao se deparar com a teoria do "Padrinho da IA" Geoffrey Hinton — de que há uma chance de 20-30% da IA acabar com a existência humana — também foi impressionante.

"Onde ele está completamente errado é em pensar que um grande número de pessoas inteligentes não está trabalhando para evitar isso."

Para cada pessoa tentando fazer um carro mais rápido, há dez pessoas tentando torná-lo mais seguro. Para cada pessoa tentando tornar a IA mais inteligente, há dez pessoas trabalhando em salvaguardas e segurança.

Além disso, a "maior preocupação" que Huang levantou foi inesperada.

Não era sobre outros países possuírem IA. Era que as pessoas em seu próprio país, alimentadas continuamente com histórias de terror de ficção científica, ficariam com muito medo de tocar na IA e, como resultado, o país perderia sua liderança.

"A razão pela qual a América se beneficiou da revolução industrial anterior não foi porque a inventamos, mas porque a aplicamos."

Esta é uma história sobre um país, mas acho que pode ser traduzida diretamente para os indivíduos. O tempo gasto se assustando com artigos sensacionalistas e esperando para ver é o maior custo. Torná-la segura é trabalho da indústria. Aplicá-la é seu trabalho.

"Essa Ambição é Muito Baixa. Aumente suas Expectativas em 100 Vezes"

No final da palestra, quando perguntado sobre o que estava pensando agora, Huang compartilhou esta história.

Pesquisadores que costumavam passar meses explorando novas ideias agora podem fazer isso em um dia usando IA. Meses se transformaram em um dia.

Avanços estão acontecendo em todos os campos: ciência da energia, ciência do clima, biologia, descoberta de medicamentos e ciência física.

"Se você pudesse ver o que eu vejo todos os dias, ficaria animado e perceberia isto: não importa qual ambição você tinha no passado, não era suficiente. Há apenas uma coisa a mudar: aumente suas expectativas em cerca de 100 vezes."

Então, o que devemos fazer amanhã?

Se transformarmos esta palestra em ação, acho que há três coisas:

1. Hoje à noite, escreva seu trabalho no papel e divida-o em "Propósito" e "Tarefa". Para um radiologista, curar pacientes é o propósito, e ler exames é a tarefa. Qual é qual para o seu trabalho?

1. Amanhã, tente delegar apenas uma tarefa à IA. Pode ser uma ata de reunião, um rascunho para um documento ou uma pesquisa. Mesmo que não dê certo, no momento em que você tocar nela, você passou do lado de esperar para o lado de usar.

1. Dedique o tempo que você liberou ao propósito. Clientes, planejamento, resultados. Seu valor aparece nas partes que você não pode delegar à IA.

Você estará do lado que desaparece ou do lado que aumenta?

A linha divisória não é ocupação ou idade; é se você faz essa decomposição. Foi assim que eu entendi.

Finalmente, uma pergunta.

Qual é o "propósito" do seu trabalho? E qual "tarefa" você vai delegar à IA primeiro amanhã?

Adoraria ouvir de você nas citações ou respostas.