I.A. não estão automatizando empregos, mas sim automatizando tarefas.

Pessoas que utilizam IA, irão substituir outras pessoas que não usam IA.

Os empregos que mais estão ameaçados pela IA são, principalmente, trabalhos que executam poucas tarefas mecânicas ou de cognição simples.

Automatização e o Aumentamento

Sempre que uma revolução tecnologica acontece, as atenções vão para grandes players, mas em cima dessa camada há uma camada, proporcionalmente, mais rentavel e interessante. Aplicações de IA.

Regulação: Queremos mais ou menos inteligência no mundo?

Quando você tem uma grande massa de trabalhadores, dificilmente você irá saber o que eles estão realmente fazendo, mas quando você divide tudo por tarefas monitoráveis, ai você tem um panorama muito mais próximo do real e ai se tem diversas oportunidades de automação

• Aumento da produtividade: Ng menciona que a IA aumentará significativamente a produtividade nos trabalhos existentes e criará novos empregos, embora possa haver alguma perda de postos de trabalho .
• Automação de tarefas vs. automação de trabalhos: Ele enfatiza que a IA automatiza tarefas específicas em vez de eliminar empregos inteiros, e que as pessoas que utilizam IA substituirão aquelas que não utilizam .
• Exemplo de radiologistas: Ng utiliza radiologistas como exemplo, explicando que, embora algumas tarefas sejam automatizáveis, o trabalho completo de um radiologista é composto de muitas tarefas que não são facilmente substituíveis .
• Call centers e operações de vendas: Ele observa que setores como call centers e operações de vendas estão sendo particularmente impactados pela automação da IA, com muitas empresas já automatizando uma grande parte dessas operações .
• Comparação com armas nucleares: Ng critica a comparação entre IA e armas nucleares feita por alguns grupos, argumentando que as duas tecnologias são fundamentalmente diferentes .
• Importância das regulamentações específicas: Ele defende regulamentações que se concentrem em aplicações específicas da IA, como carros autônomos e dispositivos médicos, em vez de uma abordagem ampla e vaga que poderia frear a inovação .
• Desafios para os líderes corporativos: Ng reconhece que, para muitos líderes corporativos, discernir entre soluções reais e "óleo de cobra" é difícil devido à rápida evolução da tecnologia .
• O papel da IA generativa no trabalho dos trabalhadores do conhecimento: Ele afirma que a IA generativa está começando a automatizar ou aumentar o trabalho de trabalhadores do conhecimento, o que antes não era tão afetado pela automação .