A Anthropic acaba de lançar um relatório sobre a competição por empregos na IA: quanto maior o nível de escolaridade, mais "roubado" você está

Autor original: Xin Zhiyuan

A sua “valorização” está a ser esvaziada pela IA. O relatório mais recente da Anthropic revela uma verdade contra-intuitiva: quanto mais complexas forem as tarefas medidas pelos anos de educação, mais rápido a IA acelera. Em vez de serem simplesmente substituídas, o que é mais assustador é a “desqualificação” — a IA tira a diversão do pensamento, deixando-lhe apenas tarefas secundárias. Mas os dados também indicam a única saída: entender a colaboração homem-máquina, cuja taxa de sucesso pode multiplicar por dez. Nesta era de excesso de poder computacional, este é um guia de sobrevivência que você deve compreender.

A Anthropic publicou ontem no site oficial o “Relatório de Índice Econômico”.

O relatório não se foca apenas no que as pessoas estão a fazer com IA, mas também na medida em que a IA realmente substitui o pensamento humano.

Desta vez, introduziram uma nova dimensão chamada “Primitivos Econômicos” (Economic Primitives), tentando quantificar a complexidade das tarefas, o nível de educação necessário e o grau de autonomia da IA.

Os dados que refletem o futuro do mercado de trabalho são muito mais complexos do que a simples teoria do “desemprego” ou da “utopia”.

Quanto mais difícil a tarefa, mais rápido a IA consegue realizá-la

Na nossa perceção tradicional, as máquinas costumam ser boas em tarefas repetitivas e simples, enquanto em áreas que envolvem conhecimentos avançados parecem desajeitadas.

Mas os dados da Anthropic apresentam uma conclusão completamente oposta: quanto mais complexa a tarefa, maior é a “aceleração” proporcionada pela IA.

O relatório mostra que, para tarefas que podem ser compreendidas com apenas o ensino secundário, o Claude consegue aumentar a velocidade de trabalho em 9 vezes;

E, quando a dificuldade da tarefa sobe para o nível de ensino superior, essa aceleração sobe para 12 vezes.

Isto significa que trabalhos de alta qualificação, que antes exigiam horas de reflexão por parte de humanos, são atualmente os campos onde a IA “colhe” maior eficiência.

Mesmo considerando a taxa de falhas ocasionais de alucinação da IA, a conclusão permanece: o aumento de eficiência na realização de tarefas complexas pela IA é suficiente para compensar os custos de correção de erros.

Isto explica por que programadores e analistas financeiros dependem mais do Claude do que os simples digitadores de dados — porque, nestas áreas de alta densidade intelectual, o efeito de alavancagem da IA é mais forte.

19 horas: a “Nova Lei de Moore” da colaboração homem-máquina

O dado mais surpreendente do relatório é o teste de “durabilidade” (Task horizons, medido com uma taxa de sucesso de 50%) da IA.

Normalmente, testes padrão como o METR (Model Evaluation & Threat Research) consideram que os modelos de ponta atuais (como o Claude Sonnet 4.5) têm uma taxa de sucesso abaixo de 50% ao lidar com tarefas que levam cerca de 2 horas humanas.

Porém, nos dados reais de utilizadores da Anthropic, esse limite de tempo foi significativamente ampliado.

Em cenários comerciais de chamadas API, o Claude consegue manter uma taxa de sucesso superior a 50% em tarefas que envolvem cerca de 3,5 horas de trabalho.

E na interface de diálogo Claude.ai, esse número foi surpreendentemente elevado para 19 horas.

Por que existe uma diferença tão grande? O segredo está na intervenção humana.

Os testes padrão avaliam a IA sozinha, enquanto na prática os utilizadores dividem projetos complexos em várias etapas menores, ajustando o percurso da IA através de ciclos de feedback contínuos.

Este fluxo de trabalho colaborativo aumenta o limite de duração de tarefas (medido com uma taxa de sucesso de 50%) de 2 horas para cerca de 19 horas, quase 10 vezes mais.

Talvez assim seja o futuro do trabalho: não a IA fazendo tudo sozinha, mas os humanos aprendendo a controlá-la para completar uma maratona.

O mapa do mundo em dobras: os pobres aprendem conhecimento, os ricos produzem

Se ampliarmos a visão para o cenário global, veremos uma curva de adoção clara e um pouco irônica.

Nos países desenvolvidos com maior PIB per capita, a IA já está profundamente integrada na produtividade e na vida pessoal.

As pessoas usam-na para programar, fazer relatórios e até planejar viagens.

Por outro lado, em países com menor PIB per capita, o papel principal do Claude é como “professor”, com usos concentrados em tarefas escolares e apoio educacional.

Para além da desigualdade de riqueza, isto também reflete uma diferença tecnológica.

A Anthropic menciona que está a colaborar com o governo de Ruanda, tentando ajudar as pessoas lá a ultrapassar a fase de “aprender” e avançar para aplicações mais amplas.

Porque, se não houver intervenção, a IA pode tornar-se uma nova barreira: as regiões ricas usam-na para multiplicar exponencialmente a produção, enquanto as regiões menos desenvolvidas ainda a utilizam para reforçar conhecimentos básicos.

Preocupações no mercado de trabalho: o fantasma da “desqualificação”

A parte mais controversa e que merece maior atenção do relatório é a discussão sobre a “desqualificação” (Deskilling).

Os dados indicam que as tarefas atualmente cobertas pelo Claude exigem, em média, 14,4 anos de formação (equivalente a um diploma de ensino superior), muito acima dos 13,2 anos necessários para a atividade económica geral.

A IA está a eliminar sistematicamente as partes de trabalho que requerem “alto nível de inteligência”.

Para profissionais de redação técnica ou agentes de viagens, isto pode ser catastrófico.

A IA assumiu tarefas que envolvem análise de tendências do setor, planeamento de roteiros complexos, tarefas que exigem “cérebro”, deixando aos humanos apenas trabalhos secundários como esboçar ideias ou enviar faturas.

O seu trabalho ainda existe, mas a sua “valorização” está a ser esvaziada.

Claro que há beneficiados.

Por exemplo, gestores imobiliários, que, após a IA cuidar da contabilidade e da comparação de contratos, podem concentrar-se em negociações com clientes que exigem alta inteligência emocional e gestão de stakeholders — uma forma de “requalificação” (Upskilling).

A Anthropic adverte cautelosamente que isto é apenas uma projeção baseada na situação atual, não uma previsão inevitável.

Mas o alarme é real.

Se a sua vantagem competitiva se resume a lidar com informações complexas, está no centro da tempestade.

A produtividade está a regressar à “Era de Ouro”?

Por fim, vamos olhar para uma perspetiva macro.

A Anthropic revisou suas previsões de crescimento da produtividade laboral nos EUA.

Após ajustar para possíveis erros e falhas da IA, estimam que, nos próximos dez anos, a IA impulsionará o crescimento da produtividade em cerca de 1,0% a 1,2% ao ano.

Embora essa estimativa seja um terço menor do que a anterior de 1,8%, não subestime esse ponto percentual.

Basta esse aumento para que a taxa de crescimento da produtividade nos EUA volte aos níveis do final dos anos 1990, durante o boom da internet.

E isso é apenas com base na capacidade do modelo de novembro de 2025. Com a chegada do Claude Opus 4.5 e a adoção gradual do “modo aprimorado” (onde as pessoas deixam de tentar fazer tudo sozinhas e passam a colaborar de forma mais inteligente com a IA), esse número tem um potencial enorme de crescimento.

Conclusão

Ao folhear todo o relatório, o mais impressionante não é o quão forte a IA se tornou, mas sim a rapidez com que os humanos estão a adaptar-se.

Estamos a passar de uma fase de “automatização passiva” para uma de “reforço ativo”.

Nesta transformação, a IA funciona como um espelho: ela assume tarefas que requerem alta qualificação e raciocínio lógico, forçando-nos a procurar valores que não podem ser quantificados por algoritmos.

Neste era de excesso de poder computacional, a capacidade mais escassa da humanidade deixou de ser encontrar respostas, para definir perguntas.

Referências: