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Todo mundo precisa parar e respirar. A IA substituindo trabalhos é uma conversa real, mas não nas áreas que você pode pensar.
O pânico é palpável. As manchetes gritam sobre o apocalipse do trabalho, e os executivos correm para cortar posições de nível básico antes que a AI supostamente as torne obsoleta. Relatório Futuro dos Empregos do Fórum Econômico Mundial 2025 revela que 40% dos empregadores esperam reduzir sua força de trabalho onde a IA pode automatizar tarefas, enquanto dados recentes mostram que as funções de nível básico tiveram uma diminuição média nas taxas de contratação de 73,4% comparado a apenas uma diminuição de 7,4% em todos os níveis de trabalho.
Mas aqui está o que os Jogos Juxais não estão falando sobre a IA substituindo os empregos: eles provavelmente nunca se sentaram para fazer um trabalho mundano com a IA.
Não sou pesquisador de IA ou um membro do conselho esfregando cotovelos com Tech Titans. Sou um profissional de marketing que usa pelo menos quatro modelos de idiomas grandes diferentes por seis horas por dia. Eu criei GPTs personalizados, criei automações e, após 35 anos em marketing, retornei deliberadamente ao trabalho mais básico e básico que se possa imaginar-planilhas de limpeza, limpeza de dados, encontrando endereços de email-especificamente para testar o potencial transformador da IA.
Os resultados? Menos que “meh”.
Se a IA deve se destacar em qualquer lugar, está no gerenciamento de dados-a tarefa de nível básico por excelência. No entanto, o desempenho da IA nesses empregos fundamentais revela uma verdade preocupante sobre as limitações atuais da tecnologia.
Se os dados com que a IA funcionarem forem incompletos ou imprecisos, isso pode levar a problemas significativos, enquanto os modelos de IA se destacam em tarefas como problemas internacionais da Olimpíada Matemática, eles ainda lutam com referências complexas de raciocínio e geralmente não conseguem resolver tarefas lógicas de forma confiável, mesmo quando existem soluções providamente corretas.
Na prática, isso significa que a IA comete os mesmos erros repetidamente. Leva horas para testar diferentes ferramentas e erros compostos. Quando contei manualmente 55 e -mails devolvidos, os contatos em que eu entrei em mim, enviei mensagens e sabia intimamente, a IA relatou apenas 10. Isso não é um erro de arredondamento; Isso é um fracasso fundamental na precisão.
A parte insidiosa? Com dados desconhecidos, você nunca pegaria esses erros. A limpeza de dados se torna um jogo Whack-A-Mole: corrija um problema, crie outro. O volume de pontos de dados impossibilita a verificação abrangente do local, deixando você incapaz de distinguir bons dados do Bad.
“Lixo, lixo” tornou -se um clichê desdenhoso, mas essa informação mundana é seu ingrediente cru. Pergunte a qualquer chef com estrela Michelin o que torna sua comida excepcional e eles citarão a qualidade dos ingredientes. Os dados da sua planilha não são diferentes – se estiver comprometido, tudo o que é construído sobre ele entra em colapso.
Dados de baixa qualidade levam a taxas de erro mais altas, reconhecimento de padrões de baixo padrão e tomada de decisão inconsistente. Isso não é apenas um inconveniente; É uma ameaça fundamental para a inteligência de negócios, o relacionamento com os clientes e as decisões estratégicas.
Confiar na saída da IA requer horas de verificação do local-durante o qual você ainda encontrará erros-ou familiaridade íntima com os dados. O Catch-22 é óbvio: se você conhece o suficiente com os dados para verificar o trabalho da IA, você já fez muito do trabalho.
Aqui está a verdade desconfortável: estamos implantando a IA precisamente o nível errado de nossas organizações. O uso da IA para substituir os trabalhos de nível básico é negar à organização um processo crítico de aprendizagem que fornece aos novos funcionários conhecimentos e sabedoria sobre o seu negócio.
E, no entanto, os dados das maiores empresas de tecnologia pública e startups com foco de capital de risco amadurecido mostram um Declínio de 50% Entre 2019 e 2024, no novo papel inicia por pessoas com menos de um ano de experiência profissional de pós-graduação.
Estamos eliminando as próprias pessoas responsáveis pela precisão dos dados e pela integridade da informação – a base sobre a qual cada decisão estratégica repousa. Enquanto isso, os executivos que tomam essas decisões de eliminação geralmente não realizaram pessoalmente o trabalho que estão automatizando há anos, se é que alguma vez.
O problema do ego no topo é real. Se a IA realmente se destacar na estratégia e reconhecimento de padrões, talvez devêssemos questionar se as decisões C-Suite, não o trabalho de dados de nível básico, estão onde a automação faz sentido.
Esta não é uma mesa anti-ai. A IA genuinamente transformou quantos de nós trabalham. Os salários iniciais para os trabalhadores de IA de nível básico aumentaram 12% de 2024 a 2025e os jovens trabalhadores que aprendem a usar a IA efetivamente podem ser muito mais produtivos.
A tecnologia se destaca nos primeiros rascunhos, brainstorming de variações, resumindo documentos longos e lidando com tarefas específicas e bem definidas. Este artigo em si é um híbrido: meus pensamentos e pesquisas, aprimorados pela IA que transforma idéias cruas em prosa mais legível.
Mas há uma enorme diferença entre a IA como uma ferramenta de assistência e IA como substituto. O primeiro aumenta o julgamento humano, a criatividade e o controle de qualidade. O último assume que a IA alcançou uma confiabilidade que simplesmente não demonstrou.
Embora a IA possa não estar eliminando uma grande porcentagem de empregos no início da carreira, certamente os está mudando em grande parte. A questão não é se a IA transformará o trabalho – já possui – mas se somos inteligentes o suficiente para implantá -lo estrategicamente, e não reativamente.
Organizações inteligentes o farão:
Os cientistas de dados e os trabalhadores iniciantes não são o problema. O problema é a liderança que vê a tecnologia como uma medida de corte de custos, e não como uma ferramenta para aprimorar as capacidades humanas.
Antes de entrarmos em pânico com a IA substituindo os trabalhos, talvez devêssemos perguntar se isso pode contar com segurança e -mails. Antes de eliminarmos posições de nível básico em massa, talvez os executivos devam passar uma semana fazendo o trabalho que estão automatizando.
A IA é poderosa, transformadora e aqui para ficar. Mas não é mágico, não é infalível e certamente não está pronto para substituir os humanos que garantem que nossos dados fundamentais sejam precisos.
A verdadeira revolução não virá da substituição dos trabalhadores por IA. Finalmente, virá reconhecer que o trabalho “mundano” que a IA luta é realmente o sofisticado fundamento intensivo de julgamento de que todo o resto depende.
Pare de surtar sobre a IA assumindo o controle. Comece a se preocupar em perder o conhecimento institucional e o controle de qualidade que mantém as organizações funcionais. Porque agora, corremos o risco de automatizar nossa capacidade de saber se nossa IA está certa ou errada – e isso é muito mais perigoso do que qualquer deslocamento de emprego.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
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