Segundo um especialista em IA dos Emirados Árabes Unidos, a resistência dos funcionários ou os atrasos na implementação da inteligência artificial (IA) estão criando uma crescente disparidade no local de trabalho nos Emirados Árabes Unidos. Ele enfatizou que esta tecnologia deixou de ser um luxo e se tornou um requisito essencial para a manutenção da carreira.
Abdulaziz Al Shamsi, pesquisador com doutorado em IA na Universidade de Manchester e cofundador da AI Diverge, sediada em Abu Dhabi, observou o surgimento de uma 'disparidade crescente e perceptível' entre os trabalhadores que utilizam eficazmente as ferramentas de IA e aqueles que permanecem isolados delas.
Al Shamsi declarou ao Khaleej Times que, dado o ritmo acelerado do desenvolvimento do país, o conhecimento dos fundamentos da inteligência artificial está se tornando uma habilidade indispensável para qualquer funcionário, independentemente da sua especialização. Ele comparou isso à literacia informática de duas décadas atrás, notando que hoje não é uma vantagem adicional, mas parte dos requisitos de trabalho.
Este alerta foi proferido em meio ao aceleramento do esforço dos EAU para se tornarem o primeiro país do mundo a utilizar sistemas autônomos em grande escala. Em abril de 2026, Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum, vice-presidente e primeiro-ministro dos EAU e governante de Dubai, anunciou um plano nacional que prevê a transição de 50% dos setores, serviços e operações governamentais federais para sistemas de IA Agente em dois anos.
Para apoiar essa transição, os EAU lançaram o maior programa de treinamento da história, cujo objetivo é qualificar 80.000 funcionários públicos, desde ministros até altos funcionários, em ferramentas de IA Agente.
Al Shamsi, cuja empresa desenvolve e cria sistemas de IA Agente capazes de planejar, tomar decisões e executar tarefas semiautonomamente para estruturas governamentais e privadas, explicou que a IA é uma 'ferramenta interdisciplinar', aplicável praticamente em todas as áreas. No entanto, o impacto direto depende da profissão:
Escritórios e Trabalhadores do Conhecimento: Para funções como redação, análise, atendimento ao cliente, gestão de pessoal e marketing, as vantagens são 'diretas e rapidamente notáveis'.
Funções Técnicas e de Pesquisa: A IA transformou-se de uma simples ferramenta auxiliar para uma parte integrante do sistema de trabalho principal.
Trabalhos de Campo e Físicos: Embora o uso diário seja menor, o impacto está crescendo constantemente em paralelo com o progresso na robótica e automação.
Ele acrescentou que nenhuma área é totalmente imune ao impacto desta tecnologia, mas a velocidade e a profundidade do efeito variam dependendo da natureza do trabalho.
Respondendo às preocupações sobre perda de empregos, Al Shamsi esclareceu que a IA foi criada para aumentar as capacidades humanas, e não para substituí-las. Ele listou vários exemplos práticos que podem aumentar instantaneamente a produtividade dos funcionários:
Resumir e analisar documentos e relatórios volumosos em minutos em vez de horas.
Elaborar correspondência oficial, apresentações e planos de conteúdo iniciais.
Automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, como organização de dados e respostas a perguntas frequentes.
Apoiar a tomada de decisões através da análise de vastos conjuntos de dados e extração de padrões.
Brainstorming e planejamento inicial de projetos, onde a IA atua como um 'parceiro pensante'.
Segundo ele, a ideia principal é que a IA não substitui o funcionário; em vez disso, economiza tempo gasto em tarefas preparatórias, permitindo que o ser humano se concentre no que exige julgamento e experiência humanos.
Apesar das vantagens óbvias, Al Shamsi pediu aos funcionários que demonstrem cautela ao integrar a IA nos processos de trabalho diários. Ele destacou quatro áreas críticas de preocupação:
Privacidade de Dados: Os funcionários devem verificar onde os dados inseridos são armazenados, especialmente informações de trabalho sensíveis, para evitar vazamentos acidentais de dados corporativos ou governamentais.
Supervisão Humana: As ferramentas de IA podem gerar informações imprecisas com alto grau de confiança. A verificação humana permanece vital, especialmente ao tomar decisões críticas ou publicar dados oficiais.
Políticas Internas: Os funcionários são obrigados a cumprir as diretrizes específicas de sua organização sobre ferramentas externas de IA permitidas.
Dependência Excessiva: A IA deve permanecer como assistente, e não como substituto total do pensamento crítico, para evitar o enfraquecimento gradual das habilidades analíticas e avaliativas do funcionário.
Para aqueles que se sentem sobrecarregados pelo rápido ritmo das mudanças tecnológicas, Al Shamsi deu um conselho encorajador para começar pequeno. Seu conselho principal é obter experiência prática direta, pois esta área é assimilada mais pela prática do que apenas pela leitura teórica. Ele incentiva a compreensão de 'quando' e 'quando não' usar essas ferramentas no ambiente de trabalho, e não apenas o 'como' técnico de aplicá-las.
Ele sugeriu resolver pequenas tarefas específicas diariamente, em vez de tentar aprender tudo de uma vez. Al Shamsi observou que a curva de aprendizado nesta área ainda é flexível para aqueles que começarem agora com seriedade e dedicação. A verdadeira diferença não é 'quando você começou', mas sim 'se você realmente começou e continuou'.
Ao enviar currículos e adaptar documentos para diferentes oportunidades, os candidatos podem notar que as respostas recebidas são frequentemente parecidas. Uma investigação conduzida pela Universidade Stanford sugere que essa semelhança pode não ser coincidência.
Os pesquisadores analisaram milhões de inscrições e concluíram que diversas companhias podem empregar sistemas de inteligência artificial que replicam os mesmos critérios de aceitação e descarte. A pesquisa, intitulada Algorithmic Monocultures in Hiring, examinou cerca de 4 milhões de candidaturas submetidas por mais de 3,4 milhões de indivíduos a 156 empresas pertencentes a 11 setores econômicos.
Um fator crucial identificado foi que todas essas organizações estavam utilizando algoritmos fornecidos pelo mesmo provedor. Este detalhe possibilitou a identificação do fenômeno denominado 'monocultura algorítmica', termo inspirado na agricultura, onde vastas extensões são dedicadas a um único tipo de cultivo. Quando muitas empresas adotam ferramentas similares, aumenta a probabilidade de que avaliem os postulantes seguindo essencialmente a mesma lógica, o que se aplica tanto aos acertos quanto às falhas inerentes aos modelos.
Outra descoberta relevante diz respeito aos perfis de candidatos parecidos. Conforme o estudo, indivíduos com características análogas tendem a receber avaliações consistentes, mesmo concorrendo a vagas em corporações distintas. Os resultados primários revelam que aproximadamente 10% dos candidatos que participam de quatro processos seletivos são rejeitados em todos eles. Adicionalmente, cerca de 4% daqueles que se inscrevem em dez vagas sofrem dez rejeições consecutivas.
As recusas ocorrem com uma frequência superior àquela esperada em decisões tomadas de forma independente. É notável que muitos currículos são eliminados antes mesmo de serem examinados por um recrutador humano. Para confirmar se este comportamento era aleatório, os pesquisadores compararam os dados com uma linha de base teórica e estudos prévios sobre recrutamento sem centralização algorítmica, demonstrando que as negativas sucessivas refletem um padrão comum entre os diferentes processos seletivos.
De acordo com as simulações realizadas, continuar enviando currículos ainda é vantajoso. O estudo aponta que elevar o volume de candidaturas melhora as chances de obter uma oportunidade, embora este benefício diminua quando as empresas utilizam sistemas idênticos. Em um cenário onde as decisões são autônomas, cerca de dez candidaturas seriam suficientes para atingir uma alta probabilidade de receber pelo menos uma recomendação positiva. Contudo, quando os processos são mediados por plataformas centralizadas, esse número sobe para aproximadamente 25 candidaturas para garantir uma probabilidade de 99,9%.
Os autores também emitiram um alerta sobre a concentração do mercado de tecnologia voltado ao recrutamento. Visto que poucos fornecedores atendem a muitas empresas, quaisquer vieses ou limitações existentes podem se disseminar rapidamente. Ademais, a pouca transparência dessas plataformas dificulta a realização de pesquisas independentes e complica a compreensão de como tais ferramentas impactam o acesso ao emprego, sendo que, para muitos candidatos, todo esse processo ocorre sem que tenham ciência de que um algoritmo realizou a primeira análise do currículo.
