Como se tornar um líder tecnológico na era da automação

A era da automação está chegando – em breve – e o mundo do trabalho nunca mais será o mesmo.

Embora alguns estudos sejam mais terríveis do que outros, os especialistas concordam que os avanços na robótica e na inteligência artificial terão um impacto importante e generalizado na economia e na maioria dos trabalhadores.

Um estudo do Pew Research Center entrevistou cerca de 2.000 especialistas e descobriu que 48% esperam um futuro em que robôs e agentes digitais terão deslocado um número significativo de trabalhadores de colarinho azul e branco. De fato, pesquisadores da Universidade de Oxford concluíram que 47% dos trabalhadores norte-americanos têm uma alta probabilidade de ver seus empregos automatizados nos próximos 20 anos, enquanto um relatório da McKinsey previu que até 30% das “atividades de trabalho” poderiam ser automatizadas até 2030.

Nem todas as previsões são tão sinistras. O mesmo relatório da McKinsey também apontou oportunidades, observando que os gastos gerais em tecnologia podem aumentar em mais de 50% entre 2015 e 2030, o que pode criar cerca de 20 milhões a 50 milhões de empregos bem remunerados em todo o mundo.

Aqui estão algumas dicas sobre como se tornar um líder em tecnologia na era da automação.

Entenda quais empregos estão mais em risco

No estudo de Oxford, os pesquisadores analisaram 700 ocupações e descobriram que 12 tinham 99% de chance de eventualmente serem automatizadas:

• Chaveadores de entrada de dados
• Técnicos de biblioteca
• Atendentes de novas contas
• Trabalhadores de processos fotográficos e operadores de máquinas de processamento
• Preparadores de impostos
• Agentes de carga e frete
• Reparadores de relógios
• Subscritores de Seguros
• Técnicos de matemática
• Esgotos
• Examinadores de Títulos, Abstratores e Pesquisadores
• Telemarketing

A previsão dos pesquisadores de Oxford foi quase tão sombria para uma série de outras ocupações, incluindo secretários jurídicos, analistas de crédito, caixas, corretores de imóveis e muitos no setor de seguros.

Um relatório mais recente da Brookings Institution concluiu que quase ninguém seria afetado pela adoção das tecnologias atualmente disponíveis.

Faz sentido, então, que o relatório da Brookings tenha recomendado que, para lidar com esse ritmo acelerado de mudança, é vital que os líderes governamentais, empresariais e cívicos – assim como os trabalhadores – promovam e adotem uma “mentalidade de aprendizado constante” e invistam na requalificação de trabalhadores incumbentes, tornando o desenvolvimento de habilidades mais acessível e expandindo oportunidades de aprendizagem e certificação aceleradas.

Entenda quais empregos de tecnologia prosperarão

De uma perspectiva geral, os trabalhos que envolvem habilidades de pensamento crítico, criatividade, resolução de problemas ou habilidades pessoais serão mais difíceis de automatizar do que outros.

Mas parece que muitas funções em tecnologia estão preparadas para sustentar ou até aumentar seu valor na era da automação – o estudo da Brookings descobriu que os setores de serviços técnicos e informações estavam entre os menos vulneráveis ​​à automação.

Algumas funções, especificamente, parecem bem posicionadas para o crescimento. Esses incluem:

Desenvolvedores

De acordo com o estudo da Brookings, os desenvolvedores de software têm apenas 8% de “potencial de automação”, e isso faz sentido, já que criar produtos digitais atraentes, persuasivos, acessíveis e funcionais é um conjunto de habilidades que só se tornará mais importante no futuro.

Na verdade, muitos estão enfatizando que aprender a codificar será uma habilidade obrigatória na era da automação e da IA.

“O grito de guerra para aprender a codificar, que ecoou em toda a comunidade de tecnologia nos últimos anos, está ficando cada vez mais alto”, disse Leon Adato , Head Geek da SolarWinds . “A capacidade de entender e cultivar um senso de código, ou seja, aprender como certos conceitos de codificação funcionam juntos, será uma habilidade fundamental para o sucesso na era da IA ​​e (aprendizado de máquina).”

Ciência de dados/análise de dados

O mundo do big data está ficando cada vez maior. De acordo com o estudo EMC Digital Universe , o universo digital crescerá de 4,4 trilhões de gigabytes em 2013 para 44 trilhões de gigabytes em 2020, e a previsão de 2017 da International Data Corporation para receitas de big data e business analytics atingiria US$ 150,8 bilhões globalmente.

À medida que as empresas investem mais dinheiro em inteligência artificial e robótica, será crucial analisar proativamente o valor criado por esses investimentos, entender como otimizar esses investimentos e identificar outras tendências e oportunidades criadas por meio da automação.

“A análise de dados é um exemplo de uma habilidade de tecnologia aplicada altamente desejável que se tornou essencial em todos os setores e funções”, escreveu Alexandra Levit, autora de Humanity Works: Merging Technologies and People for the Workforce of the Future .

“Adotar a ciência de dados em breve se encaixará na capacidade de um indivíduo de lidar com sucesso com IA e aprendizado de máquina”, concordou Adato. “Aprimorar habilidades de automação e análise de dados, refinar habilidades de raciocínio analítico, desenvolver pensamento lógico e análises adequadas e entender como lidar com grandes quantidades de dados são algumas das principais habilidades de ciência de dados que se tornarão necessárias.”

Gestão de produtos

O Airbnb fornece um bom estudo de caso sobre como pessoas criativas e com visão de futuro podem usar a inteligência artificial para tornar o processo de design e desenvolvimento de produtos mais inteligente e eficiente.

A empresa se propôs a ensinar uma máquina a classificar os 150 componentes dentro de seu sistema de design e renderizá-los no navegador – ou, em outras palavras, o sistema permite que seus designers e engenheiros de produto tirem ideias da prancheta e as transformem quase imediatamente em produtos. O objetivo era simplificar o processo de desenvolvimento do produto, concentrando-se em testar protótipos funcionais, e a empresa declarou que o sistema “já demonstrou um enorme potencial”.

“Acreditamos que, nos próximos anos, a tecnologia emergente permitirá que as equipes criem novos produtos de maneira expressiva e intuitiva, eliminando simultaneamente obstáculos no processo de desenvolvimento de produtos”, disse Benjamin Wilkins , tecnólogo de design do Airbnb.

“À medida que o movimento dos sistemas de design ganha força e as interfaces se tornam mais padronizadas, acreditamos que o design e o desenvolvimento assistidos por inteligência artificial serão incorporados à próxima geração de ferramentas”.

À medida que isso acontece, as habilidades de pensamento crítico e habilidades interdisciplinares dos Gerentes de Produto só se tornarão mais requisitadas.

Mas o exemplo do Airbnb também ilustra como os líderes de tecnologia do futuro – de desenvolvedores a profissionais de dados e UX Designers – precisarão ser inovadores e constantemente atualizados para usar IA e automação como ferramentas para capacitar e melhorar seu trabalho.

“À medida que as organizações automatizam vastas áreas de seu conhecimento e trabalho de produção, elas também comoditizam essas coisas e o valor que essas atividades criaram”, escreveu Charles Araujo, autor de The Quantum Age of IT: Why Everything You Know About IT is About to Change . “Não é mais suficiente entregar um produto de qualidade de forma barata ao mercado. Como já estamos vendo acontecer em todos os setores, o valor diferenciador está mudando para a experiência – e principalmente para a experiência digital ou habilitada digitalmente.

“Criar, organizar e sustentar experiências digitais que permitam que uma organização se destaque no mercado será o motor essencial da diferenciação competitiva e do valor comercial na era digital. Essa mudança também impulsionará a transformação e a reinvenção do trabalho.”