IA substituir empregos? Estudo revela limitações atuais
IA substituir empregos em massa ainda é improvável, segundo um levantamento que colocou modelos como ChatGPT, Gemini e Claude para executar centenas de tarefas de freelance já realizadas por humanos.
Testes práticos mostram baixo índice de sucesso
Conduzido pela Scale AI e pelo Center for AI Safety, o estudo analisou atividades reais — de animações 3D e transcrições de música a programação de minijogos — originalmente pagas a profissionais remotos. As mesmas demandas foram repassadas a grandes modelos de linguagem. O melhor desempenho chegou a só 2,5 % de entregas aceitáveis. Em quase metade dos projetos, a qualidade foi considerada insuficiente; um terço ficou incompleto e, em 20 %, houve erros técnicos simples, como arquivos corrompidos.
Jason Hausenloy, coautor do Remote Labor Index, afirma que “os modelos atuais não estão nem perto de automatizar empregos reais”. O resultado contrasta com pesquisas de opinião que apontam o receio de três em cada quatro norte-americanos de perderem o emprego para máquinas na próxima década.
Onde as inteligências artificiais patinam
Os pesquisadores apontam duas barreiras principais: a falta de memória de longo prazo — essencial para aprender com feedback ao longo de dias ou semanas — e a compreensão visual limitada, fator crítico em design gráfico e modelagem 3D. Em um pedido de material promocional para fones de ouvido, por exemplo, nenhum sistema gerou imagens ou vídeos satisfatórios. Já na criação de um jogo web, a IA entregou algo jogável, mas ignorou a temática de cervejaria exigida no briefing.
Mesmo assim, versões mais novas exibem avanços graduais. O recém-lançado Gemini 3 Pro completou 1,3 % das tarefas, ante 0,8 % da edição anterior. As tendências indicam progresso, mas ainda distante da autonomia imaginada. Como destaca o The Washington Post, qualquer salto significativo pode afetar a economia ao reduzir custos de contratação — porém isso não deve ocorrer a curto prazo.
Imagem: Flow
Em resumo, as IAs impressionam ao gerar código ou texto, mas esbarram no uso de ferramentas visuais criadas para humanos e na avaliação subjetiva de qualidade. Ainda que ajudem a elevar a produtividade individual, substituir equipes inteiras continua fora do horizonte imediato.
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Crédito da imagem: Olhar Digital Fonte: Olhar Digital
