Para entender como a IA vai transformar o trabalho, olhe para o passado

Em dezembro de 1931, economistas se reuniram em Washington para debater a ameaça que a tecnologia representava para os trabalhadores americanos. Operadoras de telefonia eram substituídas por sistemas de discagem automática, músicos de salas de cinema perdiam espaço com a chegada dos filmes falados e condutores de carroças cediam lugar a motoristas de caminhões movidos a gasolina. As transformações não eram novidade, admitiam os economistas, mas, com a Grande Depressão em curso, os riscos para a economia e a estabilidade social pareciam maiores do que nunca — e tudo acontecia, segundo o economista de Harvard Sumner H. Slichter, "mais rapidamente do que em qualquer época anterior".

Quase um século depois, uma nova geração de economistas tenta compreender as consequências de outra tecnologia: a inteligência artificial. Os empregos em foco são diferentes — programadores em vez de telefonistas, roteiristas em vez de músicos de cinema —, mas muitas perguntas permanecem as mesmas. Os benefícios da tecnologia seriam amplamente distribuídos ou ficariam concentrados entre os mais ricos? Novos postos surgiriam a tempo de substituir os eliminados? As estatísticas oficiais conseguiriam acompanhar uma economia em transformação acelerada? E o que os governos poderiam fazer para desacelerar as mudanças ou ajudar os afetados? Naquele encontro de 1931, Ewan Clague, que mais tarde comandaria o Bureau of Labor Statistics, chegou a propor uma medida que soaria atual: tributar máquinas e equipamentos para frear seu desenvolvimento.

Os economistas recorrem hoje a períodos históricos em busca de lições para os formuladores de políticas públicas. Por que a mecanização da indústria têxtil gerou desemprego em massa entre fiandeiros, mas não entre tecelões? Por que os protestos contra a industrialização foram mais violentos na França do que na Inglaterra no século XIX? Em resumo: por que algumas revoluções tecnológicas funcionaram relativamente bem para os trabalhadores, enquanto outras tiveram consequências tão negativas? Os modelos econômicos atuais apontam para resultados muito variados, de um ganho de produtividade semelhante ao da internet a uma transformação sem precedentes da economia, maior do que a Revolução Industrial e em período muito mais curto, como alertaram quase 200 economistas em carta recente.

O contexto faz diferença. Quando os economistas se reuniram em 1931, o desemprego nos Estados Unidos estava próximo de 20% e chegaria a 25% no ano seguinte. A substituição de centrais telefônicas manuais por sistemas automáticos nos anos 1920 eliminou dezenas de milhares de postos, mas, antes de 1929, a maior parte dessas trabalhadoras conseguia outra ocupação rapidamente. Com a Depressão, a situação mudou. O momento e a localização também importam: perder o emprego em uma região próspera é diferente de perdê-lo em uma área deprimida. Os protestos contra as máquinas de debulha na Inglaterra dos anos 1830, os Swing Riots, foram mais comuns em regiões isoladas, segundo o economista Bruno Caprettini, e mais brandos perto dos centros urbanos, onde havia alternativas de emprego.

A velocidade das mudanças é outro fator decisivo. No caso das operadoras telefônicas, os empregos desapareciam da noite para o dia: a transição para sistemas automáticos costumava ocorrer à meia-noite de um sábado. Um estudo de 2024 mostrou que mulheres que perderam o emprego com a automação telefônica tinham menor probabilidade de continuar no setor dez anos depois, e muitas sequer voltaram ao mercado de trabalho. Já na substituição de carroças por caminhões, a troca foi lenta, jovens migraram para outras ocupações e os salários dos mais velhos que permaneceram chegaram a subir. A IA, porém, pode ser diferente: ameaça profissões consideradas relativamente protegidas da automação, como desenvolvimento de software e serviços jurídicos. Para a historiadora Amy Bix, a sensação de que a tecnologia avança mais rápido do que a capacidade da sociedade de se adaptar foi muito forte na Grande Depressão, e hoje existe incerteza muito parecida.

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