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A discussão sobre quais empregos serão substituídos pela inteligência artificial ganhou uma aposta de US$ 100 milhões no sentido oposto. Andrew Ng, um dos nomes mais conhecidos do setor, lançou a LearnVector, empresa de educação que pretende ajudar profissionais de escritório a adquirir novas competências conforme a tecnologia automatiza parte de suas atividades.
O investimento foi realizado pela Coursera, plataforma de cursos online cofundada pelo próprio Ng. Em troca do aporte, a companhia ficará com um terço da nova empresa, participação que sugere uma avaliação inicial próxima de US$ 300 milhões para a LearnVector. O valor comprometido equivale a cerca de 13% dos US$ 790 milhões que a Coursera mantinha em caixa no fim de março.
Para Ng, a premissa de que a IA inevitavelmente provocará um “apocalipse dos empregos” está equivocada. A expectativa do cientista da computação é que a tecnologia torne as pessoas mais produtivas, automatize apenas determinados conjuntos de tarefas e, ao mesmo tempo, crie demanda por novas combinações de habilidades.
Essa visão será colocada à prova pela LearnVector. A startup pretende usar agentes de IA para construir percursos individuais de aprendizagem, acompanhar a evolução de cada aluno e aumentar a complexidade dos conteúdos conforme o profissional demonstra domínio sobre determinado assunto. Os primeiros produtos estão previstos para o início de 2027.
Uma escola com um professor de IA para cada aluno
O projeto parte de um problema antigo da educação em larga escala. Cursos online permitem que milhões de pessoas assistam às mesmas aulas, mas normalmente seguem uma estrutura padronizada, independentemente das dificuldades, da experiência ou dos objetivos de cada estudante.
A LearnVector promete substituir esse modelo único por uma experiência próxima à de um tutor particular. O agente poderia planejar uma sequência específica de conteúdos, propor exercícios, identificar lacunas de conhecimento e alterar a abordagem até que o aluno consiga demonstrar domínio da habilidade estudada.
Além do consumidor individual, a empresa pretende vender seus serviços a companhias, governos e instituições de ensino superior. A Coursera também planeja desenvolver e comercializar produtos em conjunto com a startup, aproveitando uma rede que, após sua combinação com a Udemy, alcança mais de 300 milhões de alunos e 12 mil clientes corporativos e institucionais.
Ng assume o cargo de CEO da LearnVector enquanto a empresa começa a contratar engenheiros. O executivo também é diretor da Amazon, sócio-gerente do AI Fund, fundador da DeepLearning.AI e foi responsável pela criação do Google Brain, além de ter comandado a área de inteligência artificial da chinesa Baidu.
Quais habilidades devem ganhar valor com a IA
A principal mudança pode não ser a transformação de todos os trabalhadores em programadores. Um relatório publicado pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico indica que menos de 1% dos profissionais deverá precisar de competências avançadas de IA, como desenvolvimento de modelos ou programação especializada.
Para uma parcela muito maior da população, deverão ganhar valor a alfabetização em IA, a capacidade de escolher e operar ferramentas digitais, a análise de dados e a interpretação crítica dos resultados produzidos pelos sistemas. Conhecer o funcionamento básico da tecnologia também será importante para reconhecer erros, vieses e situações em que a resposta automatizada não deve ser aceita sem verificação.
Competências humanas continuam no centro dessa transição. Resolução de problemas, criatividade, inovação, comunicação e capacidade de tomar decisões em cenários ambíguos tornam-se mais relevantes quando a máquina assume etapas repetitivas da atividade.
O Fórum Econômico Mundial coloca IA e big data, pensamento analítico, pensamento criativo, alfabetização tecnológica, resiliência e flexibilidade entre as habilidades com maior tendência de valorização até 2030. Liderança, influência social, curiosidade, aprendizagem contínua e gestão de talentos também aparecem entre as prioridades dos empregadores.
Transformação não significa ausência de demissões
A tese de Ng encontra algum respaldo em estudos sobre exposição ocupacional. A Organização Internacional do Trabalho estima que um em cada quatro empregos no mundo apresenta algum grau de exposição à IA generativa, mas considera a transformação das funções mais provável do que a substituição completa dos trabalhadores.
Isso acontece porque uma profissão costuma reunir diferentes tipos de tarefas. Mesmo quando sistemas automatizados conseguem redigir documentos, resumir informações ou organizar dados, atividades que dependem de relacionamento, responsabilidade, conhecimento específico e avaliação do contexto permanecem sob controle humano.
Exposição, entretanto, não deve ser confundida com segurança. Empresas como Amazon, Meta e Block já relacionaram parte de seus cortes recentes de pessoal a ganhos de eficiência proporcionados pela IA, embora condições econômicas e decisões anteriores de contratação também possam contribuir para as demissões.
A distribuição dos benefícios também poderá ser desigual. Trabalhadores com acesso a ferramentas, treinamento e oportunidades para aplicar o conhecimento tendem a avançar mais rapidamente. Quem atua em funções rotineiras ou não recebe apoio para se qualificar pode enfrentar maior risco de deslocamento.
As promessas que ainda precisam ser demonstradas
Apesar do investimento elevado, a LearnVector ainda não apresentou cursos, preços ou uma interface definitiva. A empresa também não divulgou estudos mostrando que seu modelo personalizado produz melhores resultados do que tutores humanos, cursos tradicionais ou assistentes de IA que já estão disponíveis no mercado.
Outra incógnita é a capacidade de verificar se o aluno realmente aprendeu. Um agente pode adaptar explicações e exercícios, mas a promessa de comprovar o domínio de uma habilidade exigirá métodos de avaliação confiáveis, principalmente quando os certificados forem usados em processos seletivos ou promoções profissionais.
Também será necessário demonstrar que a personalização funciona em grande escala, sem elevar demais os custos. A LearnVector usará modelos fundamentais desenvolvidos por diferentes fornecedores, o que cria dependência tecnológica e pode envolver despesas crescentes com processamento, além de questões relacionadas à privacidade dos dados fornecidos pelos estudantes.
A maior promessa, porém, vai além da plataforma. Cursos podem preparar pessoas para novas tarefas, mas não garantem que as empresas criarão vagas, reorganizarão funções ou compartilharão os ganhos de produtividade com os funcionários. O sucesso da requalificação dependerá tanto da qualidade do ensino quanto da velocidade com que o mercado conseguirá absorver os profissionais treinados.
