Projetando ferramentas de IA para beneficiar trabalhadores

A IA pode aumentar o trabalho humano - se os representantes dos trabalhadores tiverem voz na implementação.

O discurso sobre inteligência artificial e trabalho é moldado por narrativas conflitantes. Noções de desempoderamento sobre desemprego em massa e perda de controle humano em face de máquinas cada vez mais poderosas são comuns. Mas a IA também inspira visões de empoderamento humano, segundo as quais o trabalho será aprimorado à medida que as máquinas apoiam o esforço humano e nos aliviam do fardo do trabalho oneroso, deixando-nos com tarefas mais interessantes, criativas e cognitivas.

Ambas as narrativas são unilaterais, derivando projeções quanto ao futuro do trabalho a partir da natureza da tecnologia como tal. Para superar essa dicotomia simplista, o contexto social em que a IA é introduzida precisa ser abordado. Não é apenas uma interação entre homem (ou mulher) e máquina - a IA é implementada dentro de uma divisão do trabalho distante, que envolve múltiplas formas de cooperação, especialização de tarefas e desigualdade. Para responder à pergunta de quem se beneficia e quem perde com sua introdução, é necessário perguntar como são reconfiguradas as relações de poder entre os agentes humanos.

Limitações significativas

A arrogância envolve o termo AI e é responsável por muitos dos conceitos errados. O atual caminho tecnológico do aprendizado de máquina gerou descobertas surpreendentes, mas limitações significativas são encontradas quando os resultados calculados são contextualizados e aplicados.

E embora agora seja possível detectar padrões em conjuntos de dados maciços que superam as capacidades da razão humana - essencialmente equivalendo a uma forma de inteligência diferente da dos humanos - as 'previsões' derivadas delas são estruturalmente conservadoras. Eles apenas projetam esses padrões no futuro, com base em correlações estabelecidas, e não em uma compreensão mais profunda dos fatores subjacentes.

Além disso, os sistemas de IA continuam a ser treinados para tarefas muito específicas e não podem transferir capacidades para diferentes conjuntos de dados ou ambientes alterados. Em outras palavras, a IA fornece evidências estatísticas altamente sofisticadas para processos de alta regularidade em ambientes controlados.

Há uma multiplicidade de aplicações em que essas formas de reconhecimento de padrões são importantes, especialmente na imagem ou no reconhecimento de fala e na combinação de correspondências, que constituem os principais campos da IA​​atualmente. Mas isso é inteligência no sentido estatístico, não algo equivalente à inteligência humana.

Ele não funciona quando há ambientes mais complexos e multifatoriais envolvidos - pense no Brexit ou no notório efeito borboleta que pode desencadear um furacão em uma região diferente do mundo! O raciocínio humano deve intervir para contextualizar os resultados da IA, para entender suas implicações nos cenários da vida real.

Inteligência aumentada

Em termos de possíveis impactos no trabalho, isso significa que a IA pode ser usada para subordinar trabalhadores aos cálculos mecânicos da máquina ou para capacitá-los a contextualizar e usar a IA como inteligência humana aumentada. Ambas as abordagens existem.

O primeiro caminho isola o processo de trabalho de seu contexto da vida real. O design de um armazém de logística ou operação simples de fabricação pode ser facilmente traduzido em um modelo de dados com variáveis ​​de entrada, processamento e saída. Os algoritmos de IA podem recalcular recorrentemente o conjunto de fatores envolvidos e transmiti-los a agentes humanos, obrigados a seguir o exemplo.

Tais formas de tomada de decisão automatizada deixam pouco espaço para as opiniões dos trabalhadores. Os dispositivos que exibem a próxima operação se aproximam da eficiência e funcionalidade "objetiva", na medida em que se torna inútil argumentar. Os erros e reajustes que (como sempre) ocorrem permanecem a preocupação dos cientistas e da gerência de dados. Os trabalhadores são apoiados em suas ações, mas eles se tornam altamente substituíveis, seu poder de barganha prejudicado.

O segundo caminho atribui as tarefas de contextualizar a IA aos trabalhadores. A IA pode fornecer transparência sobre o estado atual dos processos e dicas sobre possíveis medidas para facilitar a operação de uma empresa, seja uma fábrica ou um escritório. No entanto, os humanos enfrentam o desafio de interpretar esses resultados, com base em sua capacidade de avaliar os fatores circundantes e sua experiência. Dessa forma, as decisões podem ser aumentadas através de uma tradução e adaptação às condições da vida real, com base na experiência de trabalho, intuição e raciocínio geral. Essas capacidades podem ser desenvolvidas através do aprimoramento das capacidades dos trabalhadores para entender, interpretar e agir com base na tomada de decisões automatizada.

Novas formas de interação

É fácil deduzir cenários de uma desatualização ou atualização do trabalho. O objetivo, no entanto, é identificar as variáveis ​​que afetam se uma tendência ou outra predomina. Isso não está enraizado no ambiente estrutural de certos contextos de trabalho ou na própria tecnologia, mas no design ativo de novas formas de interação homem-máquina.

Três dimensões são particularmente relevantes. O primeiro diz respeito à questão fundamental do investimento em tecnologias, o segundo ao design de interfaces entre a IA e seus usuários e o terceiro ao desafio de equipar os trabalhadores para aprimorar suas habilidades.

Em relação aos investimentos, a IA pode ser usada para uma ampla variedade de tarefas que podem ser prejudiciais ou favoráveis ​​quando se trata de empoderamento dos trabalhadores. A questão de como as escolhas tecnológicas afetam as relações de poder no local de trabalho é complexa e precisa ser o centro das atenções nas discussões entre os representantes dos trabalhadores. Ela está ligada às escolhas gerenciais que favorecem o design das empresas como organismos de aprendizagem (exigindo, portanto, a contribuição dos trabalhadores), contra as opções neo-tayloristas que reduzem os trabalhadores a funções restritas.

Em seguida, o design da tecnologia se torna um assunto importante para a política do local de trabalho. As interfaces dos sistemas de IA indicam um conjunto de opções e a contingência de resultados gerados automaticamente? Ou eles prescrevem estritamente ações que serão tomadas erroneamente como dadas por agentes humanos? A IA nos desafia a interpretar seus resultados ou nos relega a uma posição de observação? Essas são perguntas delicadas sobre quais papéis são atribuídos aos trabalhadores nos modelos de IA.

Finalmente, como as empresas apoiam os trabalhadores no desenvolvimento de novas habilidades em um ambiente de inteligência aumentada e como isso é incentivado? As solicitações de treinamento mais extenso e o aprendizado ao longo da vida são generalizadas - os funcionários precisam adquirir um entendimento mais profundo dos processos automatizados para tomar as decisões corretas, envolvendo as habilidades para negociar a tradução de insights do nível de dados para processos físicos e comunicação da vida real.

Mas se os trabalhadores precisam aprender mais e constantemente, como isso deve ser incentivado? Se a aprendizagem ao longo da vida se tornar um requisito que não seja compensado por salários mais altos e alívio de outras responsabilidades, logo poderá se tornar não uma bênção, mas um fardo. Os trabalhadores precisariam correr para ficar parados nas hierarquias do local de trabalho.

Desafios difíceis

Todas essas dimensões constituem desafios difíceis para trabalhadores, conselhos de trabalhadores e sindicatos. São campos relevantes para projetar os locais de trabalho do futuro, já que as escolhas tecnológicas e sua inserção estão cercadas por interesses conflitantes, nos quais os trabalhadores precisam fortalecer sua voz. Isso exige uma atualização do lado do trabalho em direção a capacidades mais fortes na avaliação de tecnologias e na sua utilização de acordo com seus interesses.

E esse desafio se torna duradouro: os sistemas de IA não são apenas outra máquina que, uma vez introduzida, continuam trabalhando da mesma maneira, mas aprendendo organismos que modificam suas funções daqui para frente. A IA exige, portanto, um aumento da inteligência de barganha, de modo a ser capaz de afetar o equilíbrio de forças no chão de fábrica para a vantagem dos trabalhadores.