Paradoxo de Hinton, IA e as habilidades humanas por excelência

O ano era 2016 quando o vice-presidente do Google em Pesquisa de Machine Learning, Geoffrey Hinton, fez uma previsão sobre o futuro do trabalho na era da Inteligência Artificial. Hinton, que também é cientista da computação, disse que os radiologistas desapareceriam num prazo de cinco a dez anos. Afinal, se algoritmos de IA já superavam humanos na interpretação de imagens médicas, por que manter os humanos?

 A previsão era sedutora como todo hype ao redor de inovações tecnológicas: uma narrativa que combinava progresso linear com disrupção inevitável, feita por uma autoridade no assunto. Conhecido como o padrinho da IA, Hinton ganharia, em 2024, o Prêmio Nobel de Física por seu trabalho no desenvolvimento das redes neurais - que viriam a fundamentar a revolução do aprendizado profundo e da IA.

 Só faltava uma coisa: estar correta.

 Oito anos depois, os radiologistas não apenas ainda existem como houve um aumento significativo nesse número de profissionais. Em 2016, o Brasil contava com 7.086 radiologistas registrados. Já em 2025, o número de radiologistas no país chegou a 12.868, um aumento de cerca de 81,4%. E existe uma falta crônica nas regiões Norte e Nordeste.

 A ironia contida no erro de Hinton apareceu novamente agora em dados vindos de um lugar improvável: a indústria de design. Segundo o Relatório de Empregos em IA 2025 da Autodesk, que analisou quase três milhões de anúncios de emprego ao longo de dois anos, a habilidade mais demandada em posições relacionadas à Inteligência Artificial não é programação, não é expertise em aprendizado de máquina, não é computação em nuvem. É design.

Design, a habilidade humana por excelência, aquela que envolve julgamento estético, compreensão de contexto, empatia com usuários, e a capacidade de imaginar o que ainda não existe. Entre as 10 habilidades mais procuradas em empregos de IA, encontram-se também comunicação, liderança, colaboração e "habilidades interpessoais", esse eufemismo corporativo para a difícil arte de trabalhar bem com outros seres humanos.

O que Hinton entendeu mal é a natureza do trabalho especializado. É que um radiologista não é um algoritmo que detecta anomalias em radiografias. Ele conversa com pacientes ansiosos, integra resultados de imagens com histórico clínico e sintomas, discute casos complexos com oncologistas e cirurgiões, decide quando uma sombra ambígua merece investigação ou observação. A interpretação de imagens é um componente do trabalho, não sua totalidade.

O mesmo acontece com o design. A IA generativa pode criar logotipos, gerar layouts, sugerir paletas de cores. Mas não pode conversar com um fundador para entender a história de vida contida na criação daquela marca, não pode navegar as tensões entre diferentes stakeholders e muito menos decidir quando quebrar as regras se o contexto exigir ousadia.

O erro é supor que trabalho especializado é a execução de tarefas técnicas. Tarefas técnicas são frequentemente a parte mais automatizável. O que resta é o que sempre foi exclusivo do humano: julgamento sob incerteza, navegação de complexidade social, imaginação aplicada a problemas mal definidos. E é isso que vai se tornar cada vez mais valioso.

O investidor norte-americano Balaji Srinivasan capturou bem essa dinâmica numa observação: “a IA não tira seu emprego, ela permite que você faça qualquer trabalho. Porque ela permite que você seja um designer de UX aceitável, um animador de efeitos especiais decente, e assim por diante. Mas isso não significa, necessariamente, que você possa fazer esse trabalho bem, pois um especialista é frequentemente necessário para o refinamento."

A IA democratiza a competência básica, mas aumenta o valor da maestria do craft. O critério e o repertório desenvolvidos ao longo de anos de trabalho, a capacidade de curadoria e o gosto único vão se tornar cada vez mais importantes para diferenciar uma marca de todas as outras. Qualquer um pode agora gerar um logo, mas poucos podem criar uma identidade visual que ressoe profundamente com uma audiência específica e se destaque de todos os outros.

A pergunta, então, não é "O que a IA pode fazer em vez de mim?", mas "Como a IA pode amplificar o que faço de melhor?"

Voltando aos radiologistas: a USP desenvolveu o RadVid-19, que utiliza soluções de inteligência artificial para auxiliar os profissionais no diagnóstico e combate à Covid-19. Eles não foram substituídos: foram equipados com uma ferramenta que os torna mais eficazes. A tecnologia não resolveu o problema de falta de radiologistas em locais brasileiros, ela tornou cada radiologista mais capaz.

O relatório da Autodesk sugere que isso não é exceção, mas padrão. À medida que a IA se torna mais capaz, a demanda por habilidades humanas aumenta. O aparente paradoxo de Hinton vem da crença de que a automação substitui todo o trabalho humano, em vez de complementá-lo. Se a IA é boa em executar tarefas definidas e repetitivas, então os humanos se tornam mais valiosos naquilo que não pode ser reduzido a elas: criatividade, empatia, liderança e a capacidade de fazer perguntas que ninguém ainda fez.

Hinton, contudo, estava certo sobre uma coisa: a IA é transformadora. Ele errou apenas sobre a natureza da transformação. Não é uma história de obsolescência humana, mas de capacidades humanas sendo reavaliadas. O que antes era considerado "soft skill" - design, comunicação, colaboração -, num mundo onde o custo da capacidade técnica cai a zero, converte-se em hard skill. Difíceis de desenvolver, difíceis de automatizar, e cada vez mais indispensáveis.

Os vencedores neste cenário não serão aqueles com mais IA, mas aqueles que saibam integrar máquinas sob o comando de a humanos que julgam, imaginam e se importam. É uma lição que um radiologista poderia ter ensinado a Hinton, se ele tivesse perguntado antes de fazer sua previsão. Às vezes, a melhor forma de ver o futuro é conversar com as pessoas que estão fazendo este trabalho no presente.

 

Rogério Martins - diretor de Criação da Cadastra, empresa global especialista em serviços tecnológicos aplicados ao marketing para fazer as empresas crescerem.