- Um recém-formado em Ciência da Computação, com estágios e projetos no currículo, relata a realidade de fracassar na busca por emprego mesmo tendo seguido o caminho “normal”
- O mercado de trabalho atual vem sendo chamado de “recessão de colarinho branco” e “crise de emprego para graduados”, com desemprego especialmente alto entre formados em Ciência da Computação
- A combinação de automação, robôs e trabalho remoto operado à distância (teleoperation) está levando empresas a uma estrutura que minimiza a contratação de pessoas
- À medida que modelos de IA e robôs substituem tarefas repetitivas feitas por humanos, empregos “comuns” desaparecem, restando apenas o “humano fora da distribuição (out-of-distribution human)”, isto é, o trabalho criativo e não padronizado que não pode ser substituído por dados
- Ao contrário da sociedade industrial do século XX, que colocava o trabalho no centro da vida, a economia do século XXI está migrando para um sistema que precisa cada vez menos de trabalho humano
A realidade da busca por emprego para recém-formados
- O autor está desempregado mesmo após se formar na faculdade e acumular 3 estágios, experiência em consultoria e excelentes notas, ou seja, mesmo tendo seguido um caminho típico de sucesso
- No passado, um currículo assim teria garantido um emprego estável, mas hoje as oportunidades são tão escassas que o mercado já parece “quebrado”
- A taxa oficial de desemprego continua baixa, mas a densidade de oportunidades percebida na prática caiu drasticamente
- Há vagas publicadas, mas o número de candidatos por contratação real explodiu, tornando inútil o conselho de “mandar mais currículos”
- Além de fatores macroeconômicos como juros altos e retração de capital, a combinação de software, robótica e trabalho no exterior vem funcionando como uma mudança estrutural que reduz novas contratações
A distância entre previsões de automação e a realidade
- Estudos de 10 anos atrás previam que metade dos empregos nos EUA estaria em alto risco de automação, mas uma reanálise da OCDE por unidade de tarefa reduziu essa proporção de alto risco para um patamar bem menor
- A automação age não como um penhasco, mas como uma pressão gradual: mesmo ocupações de alto risco não desaparecem por completo, apenas crescem mais lentamente
- A adoção de robôs industriais nos EUA já provocou queda relevante no número de empregos e nos salários, com impacto maior sobre tarefas rotineiras e facilmente padronizáveis
- Para novos graduados, porém, o que se sente não é uma progressão estatística lenta, mas o estreitamento dos pontos de entrada, como se fosse preciso competir com todo o histórico de dados e registros de processos do passado
O caso Amazon: robôs e redução de pessoal
- Documentos internos e relatórios de analistas sobre a Amazon mostram planos de substituir uma parte significativa do trabalho em armazéns por robôs nos próximos 10 anos, com enorme redução de custos
- A empresa diz que os robôs ajudam os humanos, mas o número de robôs cresce rapidamente enquanto o emprego total nos centros automatizados fica estagnado ou cai
- No passado, operações físicas como armazéns partiam do pressuposto de que certo número de trabalhadores era indispensável; hoje, o ponto de partida é “qual o menor número de pessoas necessário para operar?”
Operação remota e o “trabalho invisível”
- Teleoperation (operação remota) é outra forma de automação em que, na prática, trabalhadores de países de baixa renda controlam robôs à distância
- Um trabalhador em um escritório em Manila, nas Filipinas, usa um headset de VR para operar remotamente um robô de estoque em uma loja de conveniência no Japão
- Um trabalhador de um país opera a empilhadeira de outro país com múltiplas telas e um volante, intervindo apenas quando o software semiautônomo se confunde
- Trata-se de uma imigração sem imigração: países ricos obtêm trabalho em nível de Tóquio pagando salários em nível de Manila, sem custos de moradia, escola ou integração cultural
- O trabalhador continua sendo humano, mas geograficamente passa a ser tratado como parte de uma rede, um degrau na escada que vai de call centers a plataformas de microtarefas
O objetivo oculto da teleoperação: coleta de dados
- Muitos empregos de operação remota existem não apenas para concluir tarefas, mas para coletar dados para futura automação sem operador
- No robô doméstico Neo, operadores remotos atuam em “modo especialista”, abrindo portas e pegando objetos, e isso é usado como dados de treinamento para modelos de controle
- O Tesla Optimus também usa trabalhadores vestindo rigs para repetir ações como pegar copos e limpar mesas, gerando amostras para o robô imitar
- É algo semelhante ao trabalho de dados em carros autônomos e grandes modelos de linguagem, um tipo de ghost work incorporado ao mundo físico
Recessão de colarinho branco e desaparecimento de cargos de entrada
- Nos últimos anos, cargos de entrada de colarinho branco em tecnologia, finanças e consultoria diminuíram fortemente, encolhendo justamente os setores que absorviam graduados em Ciência da Computação
- Ciência da Computação, antes vista como um dos diplomas mais seguros, agora aparece como uma das formações com pior desempenho em empregabilidade
- Painéis de vagas para iniciantes passaram a ser dominados por cargos de nível pleno e sênior, em vez de funções júnior; empresas evitam contratar recém-formados e preferem a combinação de profissionais experientes + ferramentas de IA
- Empregadores já afirmam publicamente à imprensa que estão suspendendo contratações júnior e automatizando tarefas que antes eram feitas por iniciantes
A diferença de escalabilidade entre humanos e software
- Humanos só conseguem escalar horizontalmente de forma limitada, mas software permite copiar infinitamente um único modelo poderoso e formar enxames de agentes
- Artigos e demos recentes sobre agentes constroem pequenas sociedades de múltiplas cópias do mesmo modelo debatendo, negociando, planejando e executando
- Gestores já exigem que pedidos de aumento de equipe venham acompanhados de uma explicação sobre por que aquilo não pode ser substituído por um sistema de IA
- O CEO da Shopify orientou os times a tentar IA antes de pedir mais pessoas, e algumas empresas adotam a ideia de “AI first”, reduzindo o quadro de funcionários
O conceito de “humano fora da distribuição (out-of-distribution human)”
- A maior parte do trabalho é composta por tarefas repetitivas que podem ser aprendidas a partir de dados
- Elas ficam no centro da curva em forma de sino, repetindo-se com pequenas variações
- Modelos aprendem bem esse centro e conseguem imitá-lo facilmente com base em dados do passado (logs, e-mails, registros, repositórios de código)
- Apenas o trabalho criativo e não padronizado que o modelo não consegue aprender permanece na cauda da curva de automação
- O humano fora da distribuição é aquele cujo trabalho está na cauda da distribuição, não podendo ser comprimido pelos dados de treinamento atuais
- Isso inclui lidar com problemas realmente novos, trabalhar em ambientes físicos pequenos e pouco instrumentados, ou ter gostos que não se reduzem a logs de clique
- O autor conta que construiu a carreira mirando o centro da distribuição normal, mas esse centro está desaparecendo rapidamente
- A maioria dos recém-formados esforçados tenta entrar justamente nesse centro, historicamente visto como o coração racional e respeitável do mercado de trabalho
- Três estágios e uma pequena experiência em consultoria representavam um currículo padrão voltado para empregos normais, mas agora esse centro está sendo esvaziado
- Empregadores ainda falam em habilidade e esforço, mas a pergunta real é “sua contribuição é única a ponto de não poder ser montada com agentes e trabalhadores de baixo salário?”
- Mesmo quando alguém é contratado, o trabalho cotidiano pode ser essencialmente trabalho de rotulagem, gerando dados para treinar o próprio substituto do futuro
- Na estrutura atual de emprego, ser “comum” virou algo arriscado, e até o trabalho humano passa a ser reduzido à produção de dados para treinar modelos futuros
A lentidão da resposta política e social
- Os Estados industriais do século XX colocavam o trabalho como valor central da vida, algo pressuposto pela política, religião e economia
- Mas hoje, embora a própria demanda por trabalho tenha diminuído, as instituições ainda mantêm a meta de “oferecer emprego para todos”
- Exemplos disso são programas de subsídio ao emprego pouco eficazes e a manutenção simbólica de “empregos zumbis”
O papel e o dilema dos sindicatos
- Em alguns casos, sindicatos conseguem atrasar a automação e preservar salários e poder de negociação por mais tempo do que o mercado permitiria
- Linhas de metrô na Europa seguem operando com motoristas mesmo quando já existem linhas sem condutor na mesma cidade e a tecnologia já foi comprovada
- Trabalhadores portuários conseguiram incluir em contrato cláusulas que limitam guindastes automáticos e controle remoto
- As empresas repetem que, no agregado, os empregos continuam razoáveis, enquanto sindicatos e políticos defendem que postos de trabalho devem ser preservados mesmo quando se tornam tecnicamente desnecessários
- Nenhum dos lados consegue expressar claramente o significado do encolhimento do próprio trabalho como narrativa central, e a disputa acaba ficando apenas em torno de quais empregos restam e quem ficará com eles
A realidade nos países líderes em automação: Coreia do Sul, China e Japão
- Segundo estatísticas da Federação Internacional de Robótica (IFR), Coreia do Sul, Singapura, Japão e Alemanha vêm concentrando robôs industriais em fábricas há anos
- A China começou mais tarde, mas já responde por mais da metade das instalações globais de robôs industriais e superou a Alemanha em densidade de robôs na manufatura
- Ao mesmo tempo, o PIB per capita da China é cerca de um terço do dos EUA, e o desemprego entre jovens está na faixa dos dois dígitos médios a altos (estimativas não oficiais são ainda piores)
- O desemprego juvenil na China está em dois dígitos, impulsionando a disseminação da cultura do “lying flat”
- Apesar do enorme volume de dinheiro e política pública investido em automação, graduados reclamam nas redes sociais que estão “apodrecendo” em empregos de serviço mal pagos ou bicos online
Economia gig e a ansiedade antecipada com os robotáxis
- Robotáxis ainda representam uma fração mínima do total de milhas rodadas, e a Waymo atende apenas uma parcela muito pequena das corridas nas cidades onde opera
- Mesmo assim, motoristas de aplicativos em São Francisco e Phoenix já relatam queda de renda nos mercados onde robotáxis operam
- Bancos passaram a emitir alertas de que plataformas urbanas de transporte por aplicativo enfrentam “risco de veículos autônomos”
- Mesmo com baixa participação real de mercado, aparece o padrão em que a narrativa de destruição de empregos chega antes da destruição efetiva dos empregos
Perspectiva pessoal e alerta
- Ninguém sabe quantos empregos ainda existirão daqui a 20 anos, nem se o próprio trabalho estará suficientemente na cauda da distribuição
- O autor pretende experimentar trabalhos diversos e não ficar preso apenas ao centro, tentando se tornar um humano fora da distribuição
- Se todo o seu plano de vida depende de ser um trabalhador respeitável do caso central, fazendo trabalho padrão em uma empresa padrão, é preciso encarar o quanto há esforço sendo concentrado para corroer exatamente essa categoria
- Também é necessário repensar a política baseada na suposição de que todos trabalharão em tempo integral e encontrarão dignidade nisso
- O século XX investiu enorme esforço intelectual e moral em glorificar o trabalho porque a economia precisava das pessoas todos os dias, mas o século XXI está construindo máquinas e sistemas que não precisam de tanta gente assim
Conclusão: o enfraquecimento da centralidade do trabalho
- A explicação técnica diz que a automação é gradual e compensatória, mas a realidade sentida é a extinção dos empregos centrais
- A questão central do mercado de trabalho do futuro é: “até onde vai o domínio humano que os modelos não conseguem aprender?”
- A economia do século XXI está migrando para sistemas que precisam de menos humanos, e
o sistema de valores do século XX, que colocava o trabalho no centro da vida, está sendo abalado em sua base
3 comentários
Parece que vale a pena ler junto com este post publicado há algum tempo e os comentários no Hacker News: https://pt.news.hada.io/topic?id=24260
Comentários do Hacker News
Ao ler este texto, tive dois pensamentos.
Primeiro, este autor realmente tem uma habilidade excepcional de escrita. Expressões como “competir com o passado da economia”, “comportamento residual de um mundo que sacralizava o trabalho” e “imigração sem imigrantes” são literárias.
Segundo, o design do currículo não é muito bom. É longo como um ensaio e não destaca os pontos principais. Agora é a era do TikTok e dos Reels do Instagram, então seria preciso cortar 70% do texto e mostrar só o essencial
Dito isso, essa pessoa claramente tem talento de escrita suficiente para escrever um livro. Talvez, para a sociedade, seja até melhor que talentos assim sigam um caminho criativo em vez de irem para big tech ou finanças
Aliás, o currículo dele pode ser visto aqui
O texto é excelente e me impressionou. Se eu estivesse contratando, consideraria chamá-lo para entrevista.
Ahmed está no Reino Unido, então a questão do visto H1B nos EUA não se aplica. Ainda assim, o aumento da imigração no Reino Unido pode ter intensificado a concorrência por empregos qualificados.
Ironicamente, uma trajetória centrada em IA, incluindo estágio no DeepMind, acabou levando a uma situação em que a tecnologia que ele ajudou a criar está automatizando o próprio emprego dele.
Além disso, a economia britânica está estagnada no momento, o que também deve ser uma das razões pelas quais ele está tendo dificuldade para encontrar trabalho
Sou o próprio autor do texto. Não imaginei que algo escrito há poucos dias em meio à frustração receberia tanta atenção.
Estou procurando funções na interseção entre ML, produto e pesquisa. Prefiro um papel de PM mais construtor, próximo dos usuários e do produto.
Se alguém trabalha em áreas relacionadas, eu gostaria de conversar. Obrigado a todos que leram e deixaram feedback
Até recentemente, eu trabalhava com recrutamento no Reino Unido. Já vi muito esse estilo de CV, e em vagas júnior com mais de 250 candidatos ele teria sido filtrado imediatamente.
Os critérios de triagem eram: (a) informar diploma obtido no Reino Unido e situação de visto, (b) adequação da área de formação, (c) reputação da universidade.
Até o estágio no DeepMind não era algo tão especial, por ser um estágio interno da universidade.
Na prática, já havia saturação só com candidatos vindos de universidades como Bristol, Birmingham e UCL e com experiência de estágio em grandes empresas
Aviso que este é um texto com um pouco de raiva.
É triste ver a geração iniciante virar uma geração explorada e descartada pela indústria.
Graças às ferramentas de IA, até iniciantes conseguem se tornar produtivos rapidamente, mas as empresas estão obcecadas apenas com demissões e reestruturações.
A liderança vê pessoas não como ativos, mas como custos, e trata software como se fosse uma fábrica.
Como resultado, a maioria dos produtos virou lixo hostil ao usuário.
Eu quero criar software para pessoas. Mas o mercado de trabalho atual parece uma brincadeira de cadeira
Para as pessoas do topo, o mercado de trabalho é só um número estatístico. Falta empatia, e não existe vontade real de resolver o problema.
A inovação tecnológica poderia ter criado uma sociedade em que todos trabalhassem menos e obtivessem mais, mas a realidade só aumentou o trabalho sem sentido e a concentração de riqueza
É muito triste a crise de emprego que estudantes de ciência da computação estão enfrentando agora.
Nos anos 90, dizia-se que ser programador não era uma profissão tão boa, mas depois veio uma era de ouro.
Fico me perguntando se agora também é só um movimento cíclico, ou se estamos numa era completamente diferente
O que me custa entender é que, mesmo com tantos iniciantes sem conseguir trabalho, a entrada de trabalhadores com visto H1B continua.
Eu me identifico com a dificuldade de procurar emprego.
Mas é importante entender os limites da automação. Por exemplo, a Ocado, do Reino Unido, tinha um sistema logístico automatizado, mas durante a pandemia não conseguiu aceitar novos clientes porque faltava escalabilidade.
Já supermercados tradicionais conseguiram reagir rapidamente contratando pessoas.
No fim, o importante é o equilíbrio entre eficiência e flexibilidade
O problema é que eficiência pode ser medida em números, mas flexibilidade não
Fiquei pensando na estratégia “out of distribution” mencionada pelo autor.
Quando você torna sua capacidade muito singular, os empregos também se tornam singulares. Ou seja, as oportunidades diminuem e as restrições geográficas aumentam.
No meu doutorado, eu também trabalhei com um tema que só existia em 10 laboratórios no mundo inteiro, e os empregos eram tão raros quanto.
No fim, pesquisa inovadora é, por natureza, um trabalho de eliminar o próprio emprego.
O custo economizado com automação não necessariamente volta para profissionais altamente qualificados; na maioria das vezes, ele tende a ser absorvido como lucro
A eficiência é medida em números, mas a flexibilidade não — essa frase é marcante.