Vivemos um tempo onde, quer nos sectores produtivos da nossa economia, quer em toda a área de prestação de serviços, se tem vindo a perspectivar a introdução de novas tecnologias de automatização de tarefas.
Os avanços científicos e a maturidade de conhecimento que foram sendo alcançados num conjunto vasto de disciplinas académicas nos últimos anos – ao nível da automação e controlo, inteligência artificial, computação, cloud, mobilidade, entre outras – contribuíram para que hoje se possa antever um impacto real na economia e na vida das pessoas, a curto prazo.
Já não é mais do domínio da ficção sermos conduzidos por um carro autonomamente, ou falarmos com um robot fluente em todos os idiomas do nosso planeta. Da mesma forma, assistiremos a uma introdução gradual de diferentes níveis de serviço na nossa vida nos próximos anos.
Seja nos sistemas de transportes públicos, que podem vir a ser completamente autónomos no futuro, seja porque passará a ser normal o recurso a um serviço de diagnóstico de saúde capaz de detectar, em tempo real, um conjunto de patologias, sem o que o paciente tenha de esperar meses em lista de espera, ou porque gradualmente assistimos a uma nova revolução industrial com o recurso à robotização integral da força de trabalho.
Qualquer dos cenários aqui descritos utiliza fundações tecnológicas que, até há poucos anos, não eram conjugáveis em simultâneo. Tivemos de aguardar que as arquitecturas de computação multi-core se tornassem maduras – e disponíveis on-demand - para que a banda-larga móvel fosse uma realidade e para que as arquitecturas de software tornassem possível a execução em tempo real de modelos de decisão com base em algoritmos de machine learning.
Com esta mesma receita tecnológica, continuaremos a registar avanços significativos. Especialistas de cada área e Data Scientists vão continuar a trabalhar em conjunto para elaborar digital twins – o espelho computacional do conjunto de operações matemáticas que modelam adequadamente o funcionamento de uma entidade física (uma máquina, um motor, um sistema de controlo de tráfego, um órgão do corpo humano, etc.) – e é expectável que se continuem a verificar avanços significativos na qualidade dos serviços prestados, nos ganhos de eficiência da indústria e, globalmente, na competitividade de uma economia cada vez mais capaz de automatizar todas as tarefas e serviços de cariz repetitivo.
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Esta nova revolução industrial chega com um conjunto de promessas e de interrogações. Não existem dúvidas que uma das consequências da automatização de tarefas passa pela substituição de tarefas afectas a trabalhadores por máquinas, e que isso conduz a uma redução do conjunto de postos de trabalho em áreas de tarefas repetitivas. Por isso, a requalificação de uma percentagem de trabalhadores terá de ser contemplada nestes processos.
Ao mesmo tempo, tem-se vindo a estudar os efeitos à escala global da competitividade de uma indústria integralmente robotizada. Sucintamente, se for possível ter uma unidade de produção totalmente robotizada, torna-se menos relevante a escolha do local da fábrica (Cidade, País ou Continente) em função dos salários dos colaboradores, sendo muito mais importante no futuro o custo da energia ou a competitividade fiscal para que as empresas determinem os seus centros de operações.
Posto isto, a única certeza que temos é de que a automatização com suporte em machine learning está a chegar, com as promessas de benefícios e de desafios que só irão beneficiar a sociedade civil se se proceder ao debate e esclarecimento atempado de todas as suas implicações!
Paulo Garrido
Senior Account Executive at SAS, Utilities
