Novo relatório: IA transforma papéis, não elimina empregos nos Emirados Árabes Unidos e nos países do Conselho de Cooperação do Golfo
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Novo relatório: IA transforma papéis, não elimina empregos nos Emirados Árabes Unidos e nos países do Conselho de Cooperação do Golfo

De acordo com uma nova pesquisa da Cooper Fitch, as preocupações sobre cortes em massa de empregos devido à inteligência artificial (IA) nos Emirados Árabes Unidos (EAU) e nos países do Conselho de Cooperação do Golfo (CCG) diminuíram significativamente no último ano. No entanto, a IA continua a alterar a estrutura das funções.

O relatório 'IA e o Futuro dos Talentos 2027' mostrou que apenas 14% dos entrevistados esperam a redução de funções relacionadas à IA nos próximos 12 a 24 meses, em comparação com 31% na pesquisa do ano passado. Em vez de eliminar completamente os cargos, as organizações estão consolidando tarefas e responsabilidades; 22% relataram o início dessa consolidação, e mais 41% estão considerando essa possibilidade.

Quase dois terços dos entrevistados afirmaram que a implementação da IA está em estágio funcional ou avançado, o que é superior aos cerca de 19% de implementação funcional no ano passado. Nos EAU e CCG, 44% das organizações agora usam IA para tarefas específicas, enquanto apenas 8% integraram totalmente a IA em todos os processos operacionais.

No entanto, o ritmo de implementação não é acompanhado por uma gestão adequada. A pesquisa revelou que 57% das organizações não possuem uma estrutura formal de governança de IA ou têm apenas um sistema informal e em desenvolvimento. Entre as empresas regionais do CCG, esse número sobe para 81%. Além disso, embora 97% dos entrevistados do CCG relatem algum nível de uso de IA, apenas 10% declaram ter um sistema de governança de IA totalmente estabelecido.

A pesquisa da Cooper Fitch identificou uma notável disparidade de sentimentos entre a liderança e os funcionários diretamente envolvidos na implementação. Enquanto 31% dos executivos disseram que a IA superou as expectativas, apenas 4% dos líderes de função compartilharam essa opinião. Por outro lado, 41% dos gerentes e 50% dos funcionários de linha de frente observaram que a IA ficou aquém das expectativas, em comparação com 19% entre os executivos.

Apesar dessa divisão, o aumento da produtividade permanece o benefício mensurável mais frequentemente mencionado da IA em todos os níveis de cargo — relatado por 53% dos executivos, 68% dos líderes de função e 63% dos gerentes. O crescimento da receita relacionado à IA foi notado por apenas 4% dos entrevistados nesses grupos.

O problema central destacado no relatório está relacionado à erosão de tarefas iniciais — como condução de pesquisas, criação de rascunhos, coordenação administrativa e análise rotineira de dados, que tradicionalmente serviam de base para treinar os funcionários juniores em pensamento crítico e julgamento. Os entrevistados nomearam como mais suscetíveis à automação tarefas de criação de primeiro rascunho de conteúdo, elaboração de relatórios, pesquisas básicas, coordenação administrativa e resolução de problemas rotineiros.

Ao mesmo tempo, novos papéis criados pela implementação da IA — como diretor de IA, gerente de IA e estrategista de IA — exigem principalmente experiência prévia ou conhecimento técnico, sendo poucos identificados caminhos para iniciantes neles. O relatório levanta a questão: 'Se os futuros líderes tiverem menos oportunidades de desenvolver o julgamento através da resolução autônoma de problemas, os CEOs de amanhã terão visão estratégica ou capacidade de direcionar a IA para gerar estratégias?'

O relatório também aponta um aumento notável nos investimentos de IA de nível médio: 27% dos entrevistados agora relatam um orçamento anual para IA na faixa de US$ 500.000 a US$ 5 milhões, em comparação com 19% na pesquisa anterior. Investimentos acima de US$ 5 milhões permaneceram relativamente estáveis em 7%. Os entrevistados dos EAU relataram mais frequentemente gastos elevados com IA, pois 11% indicaram investimentos anuais superiores a US$ 5 milhões, contra 3% na Arábia Saudita. No nível inferior, 44% dos entrevistados da Arábia Saudita relataram orçamentos abaixo de US$ 500.000, em comparação com 36% nos EAU.

Questões de privacidade de dados e riscos regulatórios tornaram-se um obstáculo principal para o desenvolvimento de IA entre diferentes tipos de organizações, conforme observado por 44% dos entrevistados regionais do CCG e 45% das corporações multinacionais. O sentimento geral em relação à IA permanece predominantemente positivo: 90% dos entrevistados descreveram sua organização como excitada ou cautelosamente otimista com a IA, embora o otimismo cauteloso (46%) tenha superado o entusiasmo total como sentimento dominante. Cerca de 65% dos entrevistados afirmaram que os resultados do trabalho da IA são sempre verificados antes do uso, enfatizando que a supervisão humana permanece um elemento central na tomada de decisões, mesmo com a expansão do papel da IA. Além disso, metade dos entrevistados de corporações multinacionais relatou o uso de IA em processos de tomada de decisão.

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Puneet Chandok, presidente da Microsoft na Índia e Sul da Ásia, declarou que a transição para o uso de inteligência artificial (IA) exige a implementação de novas estruturas organizacionais, métodos de trabalho e aquisição de novas habilidades nas empresas.

Na opinião de Chandok, as empresas não estão usando a IA como pretexto para cortes de pessoal; em vez disso, está ocorrendo uma transformação na própria natureza do trabalho, o que é um fenômeno natural em qualquer período de transição. Ele observou que o aumento das demissões em empresas de produtos de tecnologia, especialmente na Índia, está mais relacionado às tentativas das organizações de otimizar custos eliminando níveis gerenciais, bem como à automação de funções.

Respondendo à pergunta sobre a relação entre IA e perda de empregos, Chandok expressou discordância, acreditando que as empresas estão cientes da nova realidade: elas agora utilizam não apenas capital, mas também capital tokenizado. Para obter o retorno esperado sobre o investimento (ROI), é necessário atrair um número maior de pessoas para colaboração.

Ele enfatizou que a IA cria novos empregos. Por exemplo, na Microsoft surgiram cargos como engenheiro de design prospectivo, trader de agência no escritório ou especialista em ontologia corporativa. Chandok esclareceu que essas funções surgiram apenas nos últimos 12 meses e fazem parte do processo de transição que exige novas estruturas e habilidades.

De acordo com dados da Microsoft, especialistas que trabalham com agentes, definindo suas áreas de aplicação e intenções, representam 32% da base de pesquisa da empresa dos 20.000 usuários de IA em 10 mercados, o que é superior à média mundial de 16%. Além disso, o relatório da Microsoft para 2026 mostra que cerca de 78% dos especialistas na Índia realizam trabalhos impossíveis no ano anterior, em comparação com 58% em média mundial.

No entanto, reconhece-se que os cortes nos centros globais de competência (GCC) na Índia aumentaram significativamente. Exemplos incluem: a Uber reduziu cerca de 250 empregos em seu centro de tecnologia, o PayPal demitiu cerca de 500 pessoas, e a Visa demitiu 1300 funcionários no mês passado, o que corresponde a 40% de seu pessoal na Índia.

Chandok também refutou a afirmação anterior da chefe de tecnologia da Wipro, Sandhya Arun, de que as empresas estão tendo dificuldades em obter valor real. Ele observou que, para uma adoção mais ampla da IA corporativa, são necessários o desenvolvimento da confiança sistêmica, a construção de inteligência e uma liderança forte.

Apesar das promessas, a adoção da IA corporativa ficou aquém das expectativas devido a vários fatores: problemas de gestão de mudanças, dificuldades na orquestração de fluxos de trabalho, grandes investimentos, questões de retorno de custos e alto consumo de tokens, o que levou a um aumento acentuado nas contas de IA. Além disso, muitas provas conceituais (PoC) demonstram sucesso apenas em laboratórios, mas falham em condições reais, sendo que algumas estimativas sugerem que menos de 10% dos PoCs podem ser escalados.

Isso impulsionou os fornecedores de modelos de linguagem grande (LLM) a assumirem a tarefa de garantir a integração de seus produtos em todos os fluxos de trabalho, o que permitirá não apenas gerar receita mais rapidamente, mas também justificar os gastos bilionários no aprimoramento de produtos de ponta.

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