Ferramenta de visualização do mercado de trabalho dos EUA

• Ferramenta criada por Andrej Karpathy que visualiza a escala de emprego e as características de cada profissão com base em dados de 342 ocupações e 143 milhões de empregos do Bureau of Labor Statistics dos EUA
• A área de cada retângulo representa o tamanho do emprego, e a cor representa o indicador selecionado (ex.: perspectiva de crescimento, salário mediano, nível de escolaridade, exposição à IA)
• O usuário pode clicar nos tiles das ocupações para abrir diretamente a página oficial do BLS
• Com a função de coloração baseada em LLM, é possível calcular pontuações por ocupação com prompts personalizados e visualizá-las
• É uma ferramenta de desenvolvimento voltada à exploração de dados que permite reanalisar grupos ocupacionais com vários critérios, como exposição à IA, impacto da robótica e risco de offshoring

---

Visão geral

• Esta ferramenta é um recurso de pesquisa para explorar visualmente os dados do Bureau of Labor Statistics Occupational Outlook Handbook
  • Inclui um total de 342 ocupações e 143 milhões de empregos
  • Cada ocupação é exibida com uma área proporcional ao tamanho do emprego, e a cor varia conforme o indicador selecionado
• Entre os indicadores disponíveis estão taxa de crescimento projetada, salário mediano, requisitos educacionais e exposição à IA
• Ao clicar em cada tile, é possível ir para a página detalhada do BLS daquela ocupação

Função de coloração baseada em LLM

• O código-fonte publicado no GitHub inclui scraper, parser e pipeline de prompts para LLM
  • Quando o usuário escreve seu próprio prompt, o LLM avalia cada ocupação e gera automaticamente as cores do treemap
• A opção “Digital AI Exposure” é um exemplo que estima o impacto atual da IA em cada ocupação
  • Isso reflete o fato de que a IA está avançando rapidamente no domínio digital
• O usuário também pode escrever prompts com outros critérios, como exposição a robôs humanoides, risco de offshoring e impacto climático, para refazer a análise

Critérios de avaliação de Digital AI Exposure

• A exposição à IA avalia, numa escala de 0 a 10, o quanto uma ocupação pode ser reestruturada pela IA
  • Leva em conta tanto o impacto direto (a IA automatiza tarefas humanas) quanto o impacto indireto (redução de mão de obra devido ao aumento de produtividade)
• Quanto mais digital for a função, maior tende a ser a pontuação
  • Ex.: escrita, programação, análise e comunicação recebem 7 pontos ou mais
  • Em contraste, funções que exigem presença física ou trabalho manual recebem pontuações baixas

Critérios por faixa de pontuação

• 0–1 pontos: trabalho quase totalmente físico, com impacto mínimo da IA (ex.: telhadista, paisagista, mergulhador comercial)
• 2–3 pontos: trabalho majoritariamente físico e interpessoal, em que a IA apenas auxilia tarefas periféricas (ex.: eletricista, encanador, bombeiro, higienista dental)
• 4–5 pontos: funções que misturam trabalho físico e trabalho intelectual (ex.: enfermeiro, policial, veterinário)
• 6–7 pontos: trabalho majoritariamente intelectual, com possibilidade de ganho de produtividade ao usar IA (ex.: professor, gerente, contador, jornalista)
• 8–9 pontos: trabalho totalmente centrado em tarefas digitais, sujeito a mudanças estruturais conforme a IA evolui (ex.: desenvolvedor de software, designer gráfico, tradutor, analista de dados, assistente jurídico, redator publicitário)
• 10 pontos: funções totalmente voltadas ao processamento de informação, em que a IA pode realizar a maior parte do trabalho (ex.: digitador, operador de telemarketing)

Observações

• A pontuação de exposição à IA é uma estimativa do LLM e não representa uma previsão real nem perspectiva de emprego
• Uma pontuação alta não significa que a profissão vai desaparecer, mas sim que a forma de trabalho pode mudar
• Por exemplo, desenvolvedores de software foram avaliados em 9/10, mas a IA pode aumentar a produtividade e até elevar a demanda
• A pontuação não considera fatores como elasticidade da demanda, regulação e fatores sociais
• Muitas ocupações com alta exposição podem passar por reconfiguração, e não substituição

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• É surpreendente que o motivo de desenvolvedores da minha faixa etária não conseguirem um novo emprego em até 1 ano seja que o mercado de desenvolvedores de software está crescendo mais rápido que a média

  • Todos os anos, os EUA recebem mais de 120 mil portadores de visto H1B, L1 e OPT. Considerando o total de 1,9 milhão de desenvolvedores, o mercado precisaria crescer mais de 5% ao ano só para manter o nível de emprego. Se incluir também os formandos dentro dos EUA, seria necessário um crescimento de 10%. No longo prazo, isso é irrealista.
    O Congresso ou o presidente deveriam suspender temporariamente os vistos H1B, ou aumentar a taxa do visto para 200 mil a 500 mil dólares, para que apenas talentos realmente excepcionais entrem. Hoje, a estrutura permite que grandes empresas façam demissões em massa e ainda assim abusem dos vistos
  • A expressão “crescendo mais rápido que a média” soa como uma armadilha estatística. Na prática, é preciso considerar vários fatores, como região, oferta de mão de obra e mudanças em outras ocupações. As vagas abertas porque muita gente deixou o setor podem criar a ilusão de “crescimento”. Julgar tudo por um único dado é apenas uma ilusão estatística
  • Talvez você seja um “computer programmer”. Para essa ocupação, a previsão é de queda de 6% no emprego
  • Os dados são de 2024

• É interessante que o número de vagas na categoria “Top Executives” seja parecido com o de “Retail Sales Worker”. Pensando em automação e no papel dos EUA na economia global, dá para entender, mas isso contradiz noções comuns sobre classe e desigualdade

  • O salário mediano dessa categoria é de 105.350 dólares, e ela inclui “General and Operations Manager” e “Chief Executive”. Parece incluir também gestores de pequenas empresas. Link do BLS
  • Quando vi o gráfico, também achei que não fazia sentido no começo. Mas olhando o mesmo link, o número realmente bate
  • A gig economy está destruindo a confiabilidade das estatísticas do governo. Muitos motoristas de aplicativo acabam sendo classificados como ‘CEO’
  • Acho interessante a frase “contradiz noções comuns sobre classe e desigualdade”. Fiquei curioso se você poderia explicar melhor

• A visualização é ótima, mas eu gostaria que houvesse um modo para daltonismo. Não consigo distinguir vermelho de verde

  • Fiz um script improvisado que pode ser usado por enquanto. No console do Chrome, primeiro é preciso ativar “allow pasting”
  • Talvez valha usar uma ferramenta como Daltonize. Ela faz um ajuste de cores fisiologicamente perceptível para pessoas com deficiência na visão de cores. Imagem de exemplo
  • Fiquei curioso, do ponto de vista de alguém que não é daltônico: isso não dá para resolver nas configurações de acessibilidade do sistema (modo de alto contraste etc.)?
  • Eu também sou daltônico vermelho/verde e estou tendo o mesmo problema

• Fico pensando para onde vai o excedente (surplus) produzido pela IA. Não estou falando de investimento em data centers ou laboratórios de pesquisa, mas da distribuição do que a IA realmente produz.
  A IA muda nossa forma de trabalhar e de escolher, e a concorrência reinveste esse excedente em novas estruturas. No fim, essas estruturas viram infraestrutura essencial. Os computadores ficaram milhões de vezes mais rápidos, mas os salários e a jornada de trabalho quase não mudaram, e esse é o motivo. O excedente acaba sendo absorvido como ‘custo básico’

  • No fim, esse excedente vai para o bolso do 1% mais rico. Nos últimos 50 anos, a maior parte do ganho de produtividade criado por computadores, internet e automação também foi para lá. Dados relacionados
  • Em projetos pessoais, mesmo que eu economize tempo de programação, acabo usando esse tempo para criar programas mais ambiciosos. As empresas fazem a mesma coisa e perseguem metas maiores
  • O excedente acaba indo para os donos do capital. O trabalho já vem perdendo espaço para o capital há muito tempo
  • Se a IA conseguir fazer um trabalho ‘inútil’ de forma trilhões de vezes mais eficiente, mas ainda assim quase não houver ganho econômico, talvez isso signifique que o valor econômico real desse trabalho é baixo. Mas, vendo que a bolsa continua firme, pelo menos uma de três premissas deve estar errada: ou a economia está estagnada, ou a IA é extremamente produtiva, ou o mercado acionário está desconectado da realidade
  • No fim, em uma economia de mercado, quem decide é o dono da empresa. No longo prazo, a tendência é que os produtos fiquem mais baratos. Basta olhar a história da agricultura. Link de referência

• Os dados do BLS têm muita defasagem em relação à realidade e baixa confiabilidade nas previsões. Lembram de quando, nos anos 2000 e 2010, diziam que atuarial (Actuary) era uma das carreiras mais promissoras? Em uma época de mudança tecnológica rápida, esse tipo de previsão não significa muito

  • Os dados não são os mais recentes, mas são bastante confiáveis. Eu já participei do envio de dados para o BLS, e os empregadores reportam a cada duas semanas. Previsão perfeita é impossível, mas dá para ver isso como um guia baseado em dados reportados. O impacto da IA ninguém conhece com precisão
  • Nesse caso, fiquei curioso sobre qual seria a situação real que você está vendo
  • Foi por isso que minha parceira, na época da faculdade, tentou tirar a certificação de atuária (FCAS). Hoje ainda é estável, mas é uma ocupação de nicho com barreiras de entrada muito altas
  • Se a qualidade dos dados em si for ruim, não importa quantos existam, não será muito diferente de dados sintéticos
  • Também houve o caso de Trump demitir a diretora do BLS e nomear alguém com o discurso de “restaurar a grandeza”. Com esse tipo de interferência política, dá para questionar o quanto esses dados são confiáveis

• Um ponto interessante é que o salário médio de ocupações que exigem bacharelado é 8 mil dólares maior do que o de ocupações que exigem mestrado

  • Talvez isso aconteça porque as ocupações que exigem mestrado estejam saturadas. Em áreas como educação, serviço social e biblioteconomia, está ocorrendo inflação de credenciais (qualification creep)

• “Software Developers +15%” me anima, mas “Computer Programmers -6%” é chocante

  • Segundo o BLS, o salário mediano de Software Developer é 131.450 dólares, fonte.
    Para Computer Programmer, é 98.670 dólares, fonte.
    Desenvolvedores lidam com todo o ciclo de vida do software, incluindo análise de requisitos do usuário, design do sistema, manutenção e documentação. Já programadores focam principalmente em escrever, modificar e testar código
  • Eu também sou programador, mas as vagas publicadas com esse título em geral têm condições ruins. Só porque colocam o título ‘Software Engineer’ não quer dizer que a pessoa vire engenheira de verdade. No fim, é jogo de palavras
  • Eu também tinha curiosidade sobre essa diferença. Ainda assim, vendo 1,9 milhão de vagas para desenvolvedores e 120 mil para programadores, isso parece um sinal encorajador
  • Talvez seja apenas uma mudança de terminologia. Funções que antes eram chamadas de programador agora parecem ter sido incorporadas a desenvolvedor
  • A previsão é de queda para programadores, mas de aumento para testadores e QA. Em um futuro em que a IA for amplamente difundida, parece que controle de qualidade vai se tornar mais importante. Mas isso não significa necessariamente que o número de desenvolvedores vá crescer na mesma proporção

• Do ponto de vista do mercado imobiliário, as ocupações mais expostas à IA são os trabalhos de escritório. Isso inclui assistentes, escriturários, contabilidade, atendimento ao cliente, advogados e desenvolvedores. Nos últimos anos diziam que o mercado imobiliário corporativo estava se recuperando, mas se a redução de empregos por causa da IA se concretizar, pode vir uma segunda onda de choque

• Essa visualização depende muito de mouse over, então no celular ela é quase inútil

  • Disseram que isso acontece por causa de renderização em Canvas. A acessibilidade responsiva é fraca

• É interessante que a profissão de modelo (Model) apareça com exposição à IA de 8/10