Clicky

Transcrição - Mamilos 108: O futuro do trabalho

Transcrição – Mamilos 108: O futuro do trabalho

Jornalismo de peito aberto

por Mamilos

Esse programa foi transcrito pela Mamilândia, grupo de transcrição do Mamilos

Episódio 108 – Futuro do Trabalho
Programa transcrito por: Dacio Vontobel, Carla Vargas, Marina Feltran e João Gentil
Revisado por João Gentil

Início da transcrição:

Bloco 01 – 0′ – 4’59”

Vinheta de Abertura: Este podcast é apresentado por b9.com.br “B9”.

[sobe trilha]

[desce trilha]

Ju: Sejam bem-vindos, humanos de mentes curiosas. Este é o Mamilos, seu espaço semanal para provocar crenças, desafiar certezas e promover encontros. Eu sou o que sobrou da Ju Wallauer.

[risos]

Ju: E a gente vai curtir mais uma semana de saudades do sotaque mineiro e da risada maravilhosa da Cris Bartis. Quem vai dividir o microfone comigo mais uma vez é a nossa editora-chefe…

Cris de Luca: Cris de Luca.

Ju: E o maravilhoso, adorado, salve-salve, preferido de vocês…

Caio: Caio Corraini.

Ju: Aaaah! Aí as mina pira.

Caio: Faz tempo que eu não venho aqui.

[risos]

Caio: E o beijo?

Cris de Luca: Beijo para Gurupi, Tocantins.

Caio: Para Natal, no Rio Grande do Norte.

Cris de Luca: Suécia.

Caio: Olha só! Para Belém do Pará.

Cris de Luca: Para o Reino Unido.

Caio: Para Brasília, para o Dário, que escreveu um e-mail lindíssimo para a gente. Muito obrigado, Dário!

Cris de Luca: Para Guaraminga, no Paraná. Família unida maratonando o Mamilos. Mamãe Marineisi. A gente moooorre de amor quando as mães nos escutam. E as irmãs Stephane e Lilian.

Caio: Para o querido Paulo Rená, que disse que o Mamilos é tipo a missa de amor dele.

Cris de Luca: Para o Franklin, que conheceu um pouco dos nossos bastidores.

Caio: E quem que faz o Mamilos? Como este programa existe e acontece? Na edição do som do Mamilos… Eu! [risos]

[risos de todos]

Cris de Luca: Caio Corraini.

Caio: Nas redes sociais, tem a Luanda Gurgel, o Guilherme Yano, a Luíza e agora o Cleyton. No apoio à pauta, a Jaqueline Costa e grande elenco. Na transcrição dos programas, a Lu Machado e a Mamilândia. Um beijo para a Mamilândia.

Cris de Luca: Ah! A Lu tá promovendo uma mudança no grupo de transcrição para nos entregar os textos mais rápido. Cada integrante da equipe vai assumir um trecho menor para conseguir terminar em 30 minutos. Meia horinha dá para encaixar na semana sem sofrência. Go, Mamilândiaaaa!

[sobe trilha]

[desce trilha]

Caio: E no “Fala Que Eu Discuto”, você pode seguir a gente lá no Twitter, no @Mamilospod “Mamilos Twitter”. Vamos começar com as mensagens que a gente recebeu por lá. A Maíra, no @Mairadosanjos, disse o seguinte: “E o @Mamilospod dessa semana foi o podcast mais difícil de ouvir da vida.”. Ah…! Num digaaaa… [risos de todos] Mais do que o 88, da PEC 241. E por isso mesmo: recomendo.”.

Cris de Luca: Cerrado é o meu país‏ @SergioMello80. “Ótimo debate. Fiquei sedento por respostas, por soluções. Mamilos e sua mania de nos fazer pensar. Aonde a Podosfera vai parar desse jeito?!”.

Caio: É… E o Thiago Neres mandou o seguinte. “O @Mamilospod dessa semana foi bem denso e difícil de tomar uma posição. Gosto assim, quando saio com menos certezas do que quando entrei.”.

Ju: Gente, como aquece o nosso coração gente que entende a nossa proposta, que abraça, que transcende e faz o Mamilos ser muito maior do que o que a gente sonha. Foi sen-sa-cio-nal o retorno desta semana. A gente [es]tava super preocupada, eu e a Cris. A gente pensou até em não colocar o programa no ar. Quando a gente ouviu o resultado, a gente viu que o Caio brilhou demais na edição. Mas a gente esperava que as pessoas iam ter muitos questionamentos, que iam ficar muito chateadas, que iam ficar muito bravas, que iam ficar muito irritadas. E foi lindo de ver que, sim, as opiniões que estavam no programa incomodaram muitas pessoas, mas que todo mundo, 100% das pessoas fez exercício mamileiro de escutar, de entender, de acolher o que fazia sentido, de pontuar o que não fazia sentido e eu tenho muito, mas é muito, orgulho de falar que, num programa difícil como foi o da semana passada, a gente não teve nenhum, a gente teve um total de ZERO ataques pessoais. A gente teve um monte de e-mail. Foi uma enxurrada de e-mail — foi um dos programas que a gente mais recebeu e-mail —, todos eles educados, agradecendo pelo programa, elogiando a qualidade do programa, reconhecendo alguns pontos e pontuando o que discordava. Então que orgulho! Lugar nenhum da internet se faz comentário como a caixa de comentário do Mamilos. Muito obrigada. As tias [es]tão muito orgulhosas.

Cris de Luca: E talvez o “Fala Que Eu Discuto” desta semana seja o mais longo da história [risos de todos] da história deste programa.

Ju: Eu não consegui. Eu tentei selecionar. Foram muitos e-mails. Eu selecionei por pessoa…

Cris de Luca: Rapaz, senta que lá vem textão.

[risos]

Bloco 02 – 5′ – 9’59”

Caio: É verdade. No Facebook, toda semana a conversa continua, com posts especiais. Então sigam lá, deem o seu Like na página Facebook.com/mamilospod “Mamilos Facebok”. Lá o William José Koester falou o seguinte: “Triste quando o programa vem e você fica ainda mais em dúvida se é a favor ou contra. Sinal de trabalho bem feito. Qual o objetivo da reforma? Amenizar a crise? Será que mudar as leis trabalhistas em caráter de urgência é uma boa forma de chegar nesse resultado? Será que reduzir os custos que caem em cima das empresas não seria mais efetivo a curto prazo? Não falo só de pagar menos impostos, mas simplificar todas as burocracias de gestão já economizaria milhares de horas úteis de vários brasileiros. Mas o foco são as relações de trabalho. Nesse caso, concordo com a Ju, temos que ver que modelo queremos seguir. Ainda não tenho certeza de nada, mas acho que eu prefiro pagar menos direitos, mas ter certeza de que mais pessoas tenham acesso a esses direitos do que pagar muitos direitos a poucos que conseguem a carteira assinada.”.

Cris de Luca: Fabrício Belgrano: “Gente, parabéns pelo episódio! Minha contribuição não é só sobre esse episódio, mas sobre qualquer assunto. A gente confunde muito correlação com causa e efeito. Explico: dizer que nos EUA a regulação é baixa e salário é alto é apenas uma correlação. Ou seja, não significa que uma causou a outra, ou um terceiro fator causou ambos. Em economia é muito difícil achar causa e efeito porque para isso precisaríamos fazer experimentos com as pessoas, como um placebo. Então, especialistas, políticos e até cientistas pegam a correlação que os interessa para provar seu ponto. Portanto, saber diferenciar ambos é uma das coisas mais importantes para sermos sociedades melhores”.

Caio: E um outro canal de comunicação que você tem conosco é o nosso site, onde você encontra todos os programas, lá no mamilos.b9.com.br “Mamilos”. E você pode mandar e-mails para a gente também lá no [email protected] O primeiro que eu vou ler aqui é do Pedro Constantini. Ele diz o seguinte: “O último episódio foi tão bom que eu resolvi pegar ônibus em invés de metrô só pra ficar mais tempo ouvindo.”. É uma pessoa que gosta de sofrer no transporte público. Parabéns, Pedro.

Cris de Luca: [risos] O Bruno diz: “Não pude deixar de notar que operadores do direito e da economia têm formas quase antagônicas de pensar, mas acredito que ambos queiram o melhor para a sociedade, um talvez buscando a garantia de direitos mínimos e o outro afirmando que o melhor caminho é a busca do pleno emprego, mesmo sem tantos direitos.”.

Caio: O Bruno Kaleo disse o seguinte: “Concordo que em um mercado de trabalho, traçando um paralelo com o mercado de bens de consumo, o preço é definido pela lei da oferta e demanda. Entretanto, acho que existe sim um “preço mínimo” para um produto, que seria o seu custo de produção. Mesmo que a procura por aquele determinado produto seja baixa, dificilmente ele será vendido abaixo deste custo. Aplicando esse pensamento ao mercado de trabalho brasileiro, nessa situação de alto desemprego em que nos encontramos, ou seja, pouca procura por trabalhadores e muitos trabalhadores procurando oferta de emprego, acredito que a lei de oferta e demanda vai jogar os salários no chão. A pergunta que fica é: será que o trabalhador brasileiro sabe o seu “custo de produção”? E mesmo que saiba, será que ele não venderá a sua força de trabalho por menos, por mera necessidade, já que é melhor do que não receber nada?”.

Cris de Luca: E o filho pródigo à casa torna. Seja bem-vindo, Lauro Portela. Ele diz: “O economista Joel Pinheiro disse que nos EUA as 8h diárias foram conquistadas pela pura e simples produtividade. Como assim?! E as greves, que inclusive marcaram a data de 1° de maio no caso de Chicago, em 1886? A OIT, Organização Internacional do Trabalho, nasceu como parte do Tratado de Versalhes, 1919, justamente para pôr limites à exploração sem limites dos trabalhadores. Já havia um medo no mundo: a Revolução Russa de 1917. Era melhor perder alguns anéis do que perder os dedos.”.

Caio: [risos] A Aline Lisboa disse o seguinte: “Meus pais são empresários há mais de 30 anos. Assim como a maioria dos empresários de cidades do interior possuem uma relação com o empregado diferente da relação citada no programa 107. Não existem muitos trabalhadores qualificados e de confiança na cidade do interior, portanto os salários acabam sendo oferecidos um pouco acima da média, [e] dependendo do setor, até bem acima da média. Muitas vezes, para contratar alguém para o treinamento, o empregador fica à mercê de uma possibilidade de processo por qualquer coisa, como já vi acontecer na empresa dos meus pais, de o trabalhador alegar doença, faltar ao trabalho, se machucar jogando futebol e processar a empresa por se machucar no trabalho. “Mas não tem como você provar que ele não estava no trabalho?”. Nós estamos falando de cidade do interior, onde o juiz vem de 15 em 15 dias para julgar todos casos possíveis. Sindicato?! Esquece, todas as negociações acabam sendo feitas direto do trabalhador com o empregador, e muitas vezes quando isso é feito o empregador leva um processo no final por ter cedido um pedido do trabalhador, pois não tem gente com aquela experiência para aquela vaga, e muitos acabam se aproveitando desse jogo invertido para já entrar no trabalho com a intensão de processar a empresa. Queria apenas passar esse outro cenário, que não é de grandes cidades, para nos fazer pensar. Se as cidades mais do interior tivessem mais empregos, mais condições de vida, será que precisaríamos que todos migrassem pra grandes cidades para voltarmos a discussão dos Mamilos 106 de competição e de uso de drogas para alta performance? Acredito que o trabalhador só ganha poder de barganha com alta demanda de emprego, e essa demanda não vai ser gerada se continuarmos com essa dificuldade e risco de contratação que temos hoje.”.

Bloco 03 – 10’44” – 14’59”

Cris de Luca: Douglas Mota diz: ” Sobre a Justiça do Trabalho e o número de demandas. Fala-se que o pacotão irá aumentar os postos de trabalho, mas não se explica como um projeto que aumenta a jornada de trabalho e autoriza supressão de intervalo pode proporcionar tal benefício. Por que um empresário contrataria um empregado a mais, gerando mais custo, sendo que poderá negociar para que o empregado que ele já contratou trabalhe por mais tempo? Também dizem que o projeto é bom para o empresariado e para a economia, mas não se leva em conta que diminuindo o número de descansos remunerados, permitindo hipóteses de trabalhos mais precárias com menores salários — como no caso da ampliação do trabalho em regime parcial e do trabalho intermitente — a tendência é que as empresas deem preferência a esse tipo de contratação, e o trabalhador, que, em última análise, é também consumidor, passará a ter menor poder de compra, o que pode vir a provocar redução do consumo interno. Enfim, as defesas do projeto têm sido vagas e repletas de frases prontas e, até agora, não se demonstrou claramente como irá se dar o alegado impacto positivo na economia e na criação de empregos. Além disso, algumas coisas foram ditas sem que fosse dada a devida atenção aos contextos em que vivemos. Quando foi dito, por exemplo, que a Justiça do Trabalho possui um número alarmante de litígios, trata-se de um fato. Contudo foi omitido que o excesso de judicialização é um problema que ocorre em rigorosamente todas as áreas do Direito Brasileiro. Pode-se discutir (e aí talvez seja até assunto para um outro programa) a cultura litigiosa do brasileiro e a tendência de judicializar os conflitos e sobrecarregar o [Poder] Judiciário. Sobre a reforma. Com relação à reforma em si, o PL 6787/16, está sendo vendida a narrativa de que se trata de mera modernização e que o trabalhador não vai ter nenhum ou pouco prejuízo prático, o que não é verdade. Há diversos pontos que trazem flagrante e considerável retrocesso. Um deles é piorar a situação do trabalhador remoto, pretendendo descaracterizar esse tipo de trabalho ao afirmar expressamente que não se trata de trabalho externo, acabando com a equiparação ao empregado comum. A piora de condições fica ainda mais acentuada com a redação proposta que retira os trabalhadores em regime de teletrabalho do capítulo que trata dos limites da duração de trabalho. A consequência prática é que esses trabalhadores, ainda que tenham sua jornada controlada (por telefone, Whatsapp e Skype, por exemplo) deixam de ter direito a horas extras, intervalo intra e interjornada, hora noturna e adicional noturno. E ainda prevê que, por ajuste, possam ser transferidos ao empregado os gastos com aquisição e fornecimento de equipamentos e material de trabalho, o que está em desacordo com os artigos 2º e 3º da CLT, que dispõem ser o empregador quem corre os riscos da atividade econômica — tendo em vista ser dele também os lucros de tal atividade. Ainda que se defenda o atual texto da reforma, é preciso admitir que não houve o debate necessário. Não foram ouvidas opiniões divergentes e nem especialistas suficientes. Toda a tramitação da reforma tem sido extremamente antidemocrática. A título de comparação, o projeto do atual Código de Processo Civil começou a tramitar em 2011 e, depois de profundos debates em que foram ouvidos juristas com os mais diversos posicionamentos, foi aprovado em 2015 só passando a valer em 2016, depois de um ano de vacatio, período em que as leis aprovadas ficam “em espera” antes de valer, para que a população possa se adaptar.

Caio: A Jaque, a prenitinha — inclusive, um beijo! —, mandou a seguinte mensagem. “Não é possível uma única lei para um país tão grande e diverso. Trabalho desde sempre em empresas multinacionais. Já vivi em países melhores e já vivi em realidades bem piores que a brasileira. Dentro da indústria que trabalho, a petrolífera, é importante para as empresas que prestam serviços manter níveis baixos de acidentes de trabalho, qualquer que seja o país em que estão trabalhando. Por bondade?! Não, por negócios. Uma empresa contratante atuando em países de legislação forte pode perder licença de exploração diante de um acidente de grande magnitude. Assim, se uma empresa de serviços se envolve em grande número de acidentes de trabalho, mesmo que num país de legislação fraca (por exemplo, Benin), ela pode não ter o prejuízo direto que teria se estivesse fazendo o mesmo trabalho na Escócia. Porém essa propaganda chegará nos outros países de alguma forma, e isso colocará as empresas contratantes bem receosas de usar os serviços daquela prestadora. Como no entanto buscar minimizar acidentes trabalhando em locais, realidades, custos e lucros distintos? Com definição de standards. São regras mínimas, básicas, que definem o mínimo necessário para realizar o trabalho de forma segura. Claro que, quando eu trabalhei na Noruega, eu tinha acesso a equipamento e estrutura muito melhores que quando eu trabalhei no Gabão. Porém o standard, o mínimo, tem que sempre ser garantido. E há muita rigidez quanto a isso. Um exemplo: equipamento de proteção individual, EPI. Em qualquer país que eu esteja, a empresa tem que prover o EPI necessário para eu exercer minha função. E eu TENHO que usar. Se eu não uso, posso ser demitida. Se o gerente de um determinado país, querendo economizar algum, se nega a me prover, posso denunciar e posso me negar a fazer o trabalho. Há mecanismos internos para relatar problemas, e dependendo do relatório pode chegar até o CEO. Traçando um paralelo, a lei trabalhista pode sim existir para um país grande e de realidades diversas — se ela observa essa realidade. Se se baseia num standard, e não num mundo utópico ou apenas na realidade do estado mais rico. Neste ponto, concordo que um conjunto de leis que tente forçar o topo sobre a base, ou seja, o melhor mercado contra o mais pobre, não será efetiva. No caso do salário mínimo, entretanto, que foi citado, define-se a renda mínima para alguém viver, não sobreviver. Seu valor está no que produz: em partes, depende da classe em que se encontra… Um exemplo, e sem nem olhar para países: quem produz mais para uma empresa, seus empregados ou seus acionistas? Eu creio que seus empregados, quem trabalha e, portanto, gera o produto que a empresa entrega no mercado. Mas veja que interessante: com a crise do petróleo a Halliburton, uma das grandes empresas prestadoras de serviços no mundo, amargou um prejuízo de 6.8 bilhões de dólares em 2016. Com isso, 6.400 empregados foram demitidos. Curiosamente, os acionistas ganharam mais de 533 milhões de dólares em dividendos em 2014 para 620 milhões em 2016. Eu concordo que superproteger uma classe não gera desenvolvimento (imaginem se tivéssemos proibido o advento das câmeras digitais para evitar o desemprego dos funcionários da Kodak, que não teriam mais rolos de filmes para revelar), no entanto, eu sinto que colocamos essa discussão apenas no lado do funcionário, nunca da empresa. Se para manter a minha empresa eu preciso ignorar leis vigentes, pois, se as obedeço, não tenho lucro, é apenas porque minha empresa NÃO DÁ LUCRO! Se nós, como sociedade, queremos a manutenção dessas empresas porque sua falência gera desempregos e aumento do desemprego, é ruim pra mesma sociedade, então temos que pensar em dividir essa conta por todos e não jogar o peso do ‘subsídio’ só nos ombros de quem produz.”.

Bloco 04 – 18’07” – 19’59”

Cris de Luca: Gabril Bom diz: ” Postei um piti no Twitter. [risos] Vocês foram extremamente maravilhosas e me falaram para ter calma e comentar o que eu achava com mais embasamento e tudo o mais. Eu não consegui fazê-lo por dois motivos: Um. Vocês me desconstruíram com-ple-ta-mente ao me lembrar de qual é o principal rolê do Mamilos: a empatia. Os economistas estão errados, a partir da minha visão de mundo (e ela sempre vai ser a mais correta e justa na minha perspectiva, mas não podemos ser maniqueístas). O segundo motivo, mais pragmático, é que meu conhecimento de hard economics é nulo. Sou historiador cultural, leio Lévi-Strauss com o pé nas costas, mas, se me botar um Maurice Dobb ou até um Weber economista na cara, eu sento e choro. Pensando nisso, respirei fundo, e decidi escrever uma coisa que eu estava há muito tempo para escrever pra vocês: uma ode ao que vocês fazem. Sério! Como educador, como ser humano, como alguém que se assume de esquerda e que vê que esse posicionamento é um reconhecimento e a luta por mais justiça, equidade, igualdade e humanidade, não tem como não reconhecer a beleza do trabalho de vocês. Vocês são incríveis em tudo o que se propõem a fazer. Mesmo quando a pauta se limita pela limitação dos convidados, vocês conseguem trazer o programa, com cansaço, trabalho, e tudo o mais, trazendo vários pontos. Vou admitir que sou um tanto intransigente, principalmente em pautas econômicas, mas, não há como não admitir que vocês me ajudaram e muito a combater isso.

[sobe trilha]

[Desce trilha]

Bloco 05 – 20′ – 24’59”

Ju: Vamos então para a Teta da semana. Vou começar apresentando quem tá na mesa. O primeiro vocês conhecem, o Caio Corralindo. Vocês conhecem e adoram, não vou apresentar ele mais; a Cris de Luca, minha parceira no crime que tá me ajudando substituindo a Cris Bartis à altura; e agora os novatos da casa são o Leonardo:

Leonardo: Eu sou o Leonardo, eu sou product developer na Nama, que é uma empresa nova que desenvolve Inteligência Artificial e entrega Inteligência Artificial pro povo.

Ju: Olha!

Leonardo: A gente acabou de lançar um chatbot que é o Poupinha, tá rodando no Poupatempo, tem três meses e a gente conseguiu alcançar 2% da população de São Paulo até agora em atendimentos com o Poupinha.

Ju: Cara, o Poupatempo já era incrível, já era um benchmarking, e agora com Inteligência Artificial…

Leonardo: Pensando no tema do programa, eu vim aqui pra contar que a gente fez isso sem acabar com nenhum emprego no processo. As pessoas que trabalham no atendimento do Poupatempo continuam trabalhando no atendimento do Poupatempo e elas contam com a ajuda do Poupinha pra filtrar e fazer algumas tarefas mais cognitivas pra eles, como agendamento e informação pra população.

Ju: Chegaremos lá! Também com a gente tá o Thiago Rotta. Thiago, quem é você na fila do pão? [Risos]

Thiago: Fala, pessoal. Bom, eu sou só mais um cliente realmente que gosta de pão francês, essa é a verdade. Eu adoro pão francês! Eu sou Thiago Rotta, eu sou líder da plataforma Watson na IBM Brasil. Tô na IBM já há 12 anos. Bastante tempo!

Ju: E você, então você é o Watson? Quando a gente pergunta alguma coisa pro Watson, é você que responde? [risos]

Thiago: Normalmente sou eu que apareço na sala, é verdade. Eu sou apresentado como o Watson personificado, com certeza, com certeza.

Ju: Pô, gente, o Watson é muito simpático, viu? [Risos] Conhecendo ao vivo. Nem parece um robô, viu? Menino tão bonzinho, Caio, cê introduz o tema pra gente, por favor?

Caio: Introduzo. Qual é o fato? Estamos vivendo, mais uma vez, o hype da Inteligência Artificial. O tema vive em ciclos de excitação em que capta a atenção do público e gera muita expectativa, seguidos por longos e tenebrosos invernos, quando a tecnologia não consegue evoluir na velocidade esperada. Mas, dessa vez, a conversa acontece enquanto já estamos imersos na tecnologia. Usamos Inteligência Artificial cotidianamente em apps e sites de comércio eletrônico, que nos sugerem o melhor caminho, o filme que gostaríamos de assistir e o produto que teremos interesse em comprar. Há dez anos, era quase impraticável interagir com computador em linguagem natural e hoje temos exemplos reais. Mais da metade das ações em bolsa transacionadas nos Estados Unidos já são comandadas por algoritmos. O reconhecimento de imagem também já está fazendo parte do nosso dia-a-dia. O DeepFace, do Facebook, reconhece imagens das fotos que postamos com quase 98% de acerto. Aplicado no mercado de trabalho, imagine uma empresa de setor de seguros analisando fotos de veículos acidentados, identificando as partes do veículo que foram afetadas e o grau de dano. Um fator que contribui para acelerar esse processo é que o mercado está usando o modelo colaborativo para impulsionar a evolução exponencial da tecnologia e, assim, desenvolver sistemas de IA [Inteligência Artificial] começa a se tornar bem mais simples que há cinco anos. Esse avanço provoca mudanças significativas no futuro do trabalho. Setores sólidos e tradicionais simplesmente desabaram e tiveram que encontrar novos modelos de negócio para sobreviverem, enquanto outras profissões surgiram. Vamos explorar um pouco as possibilidades desse admirável mundo novo, entender os impactos que ele tem no nosso modo de vida e refletir sobre como essa revolução tecnológica vai mudar as relações de trabalho.

Ju: Muito bem. Eu vou começar perguntando pro Thiago quais são as transformações que a Inteligência Artificial vai provocar nos próximos anos, o que que a gente já tem saindo da prancheta, indo pro mundo real, e que vai mudar bastante a nossa vida?

Thiago: Bom, acho que o exemplo que o Leo deu aqui, de realmente as pessoas começarem a interagir com a Inteligência Artificial pra ter o acesso à informação de forma relevante, eu acho que é o melhor exemplo. É o que diversas empresas que trabalham com Inteligência Artificial tá [estão] buscando. Como é que a gente pode entregar uma informação relevante, rápida, pro ser humano que tá dependente daquilo pra conseguir viver nessa vida louca que a gente vive? Essa é a verdade. Então eu acho que uma das principais transformações que vão ocorrer daqui pra frente é agilizar o nosso trabalho, na maneira como a gente vive, na maneira como a gente convive, pra que melhore também a forma como a gente tá hoje interagindo com o mundo em si.

Ju: Mas dando o exemplo, só pra gente… como a gente quer falar um pouco de impacto de trabalho, a gente precisa falar um pouco do que que essa tecnologia já tá permitindo. Então, por exemplo, carro autônomo: vai sair do papel?

Thiago: Com certeza. Já saiu. A gente não vive divulgando, porque tem muita coisa ainda a ser construída, principalmente quando se fala assim: pois é, mas numa situação crítica, ele decide pela vida de quem? Quem tá de fora, quem tá dentro, ou quem tá do lado direito, lado esquerdo, como é que é? Então, por essas discussões, há muito ainda a evoluir. Mas isso não significa que a gente não possa colocar o carro autônomo pra andar em linha reta. E você assumir quando você tem que contornar pra direita ou pra esquerda. Isso já saiu do papel e tá aí, tá rodando.

Bloco 06 – 25’11” – 29’59”

Ju: [risos]

Cris de Luca: Tá no mercado inclusive, né. [Thiago: Tá no mercado! Exatamente!] Porque a Tesla já… já anunciou que vai colocar nos Estados Unidos, já tá atrás lá das regulamentações pra ela poder vender.

Thiago: É isso aí!

Ju: É, na Intel… a palestra… o Keynote da Intel no SXSW, falaram que 2020 é fato: carro na rua já.

Thiago: Sem dúvida! Agora pense só? Já existe carro que estaciona sozinho. A gente poderia considerar isso como autônomo? Por que não? Tá estacionando sozinho. Então, isso já tá fora do papel já há um bom tempo. É mais evoluir a tecnologia.

Cris de Luca: Mas, se a gente for falar de veículos autônomos como um todo hoje nas grandes minas e em algumas plantas em locais de difícil acesso, a gente já tem caminhões autônomos. E o caminhão autônomo tá aumentando a produtividade da mineração. Porque eu posso levar o caminhão em locais onde antes eu não levaria o homem por uma questão de segurança. [Thiago: Verdade!] Então, eu posso aumentar também a velocidade dele. Então ele fazia três viagens por dia, passou a fazer seis, porque ele anda mais rápido. Então tem uma série de usos: você tem muito veículo autônomo também no campo. É hoje, todas as colheitadeiras [Ju: É verdade!] modernas são autônomas: você tem alguém remotamente com um joystickizinho parecendo que tá brincando. Então quando seu filho tiver jogando, querida! [Thiago: Nossa, eu adoraria pilotar isso aí] Quando seu filho tiver jogando, queridos, deixa seu filho jogar. Porque daqui a algum tempo ele está adquirindo… [Caio: Ele está adquirindo uma skill que ele pode utilizar na vida dele] exatamente. Que daqui a alguns anos vai ser muito importante na vida dele.

Thiago: É verdade!

Leonardo: A linha quatro do metrô de São Paulo é toda operada remotamente.

Ju: Então isso já é uma realidade. Leo, fala pra gente um pouco de chatbots. O que são? Como funcionam? Pra que servem?

Leonardo: Primeiro de tudo a gente tem que separar um pouco chatbot e Inteligência Artificial. Porque nem todo chatbot funciona com Inteligência Artificial. Algumas das aplicações de Inteligência Artificial em um chatbot são numa coisa que a gente chama na Nama de Entendimento Artificial. O chatbot ele não usa Inteligência Artificial pra tomada de decisões ou pra decidir quais informações vão ser mostradas ou não para o usuário. O nosso chatbot na Nama – ele e a maioria dos outros – ele usa Inteligência Artificial pra conseguir identificar que uma intenção do usuário é aquela no fluxo que ele tá pré-definido pra ele executar, sem eu ter informado pra ele como ele vai receber aquela intenção. Por exemplo, eu posso falar pra você: “Olha pra aquela bola”. Aí você vai olhar pra bola. Eu passei pra você a informação que você tinha que olhar pra bola, mas eu posso passar essa informação pra você de diversas maneiras. Posso falar, como a gente fala no Pará: “Espia aquela bola”. Posso falar: “Observa aquela bola”. Existe nuances de entendimento, mas pro bot, pra máquina, ele pode ignorar essas nuances e tentar entregar uma informação com uma porcentagem de acerto pro cliente. O que a gente faz é informar pro bot: “Você vai receber aquela intenção. Com aquela intenção você vai fazer tal coisa”. E a gente deixa o bot usar a inteligência dele, deixa ele usar a inteligência do Watson, do X.AI e de outras plataformas, pra ele conseguir sozinho identificar essas intenções de formas diferentes do que aquele que eu inicialmente passei pra ele. Então eu digo pro bot: “Toda vez que o usuário tiver a intenção de fazer um agendamento, você vai fazer um agendamento. Você vai extrair várias entidades dessa informação que o usuário te passou”. Por exemplo, agende um vôo para a próxima quarta indo pra Belém. Ele daí tira a informação que eu quero ir pra Belém, então meu vôo é pra Belém, que vai ser na próxima quarta e a intenção maior que é: eu quero comprar uma passagem, eu quero agendar um vôo. Mas a forma com que eu falo isso pode ser totalmente diferente. Eu posso falar: “No dia 23, eu quero ir pra Belém”, e o bot tem que entender essas diferentes formas que o usuário tem de passar aquela intenção pra ele.

Cris de Luca: Pois é, o bot tem os dois pontos da Inteligência Artificial, né? Ele usa a Inteligência Artificial pra ele entender a linguagem natural e aí ele está fazendo uso dessa tecnologia que a gente tá falando. E ele é um bot de Inteligência Artificial também quando ele usa essa inteligência lá na retaguarda que é o que o Watson faz pra tomar uma decisão. Então, explica um pouquinho porque é… foi tão difícil, assim… Inteligência Artificial a gente já fala nela há muitos anos, né. Por que que agora tá tendo essa explosão de uso de Inteligência Artificial e a gente tá chegando na possibilidade de ter o chatbot, os chatbots entendendo linguagem natural? Porque eu me lembro que o primeiro sistema da IBM que eu usei, o Dragon, lá, pra fazer reconhecimento de voz, é… já era uma dificuldade. Porque se ele pegasse a Juliana… se ele tivesse treinado com a voz da Juliana normal e pegasse a Juliana rouca hoje [Ju: [risos]], ele não abria a porta da casa dela. Então, assim, a gente evoluiu daí, né [Thiago: É verdade], a gente teve estágios de evolução. Então explica um pouquinho. É… acho que os dois podem explicar como é que a gente chegou no momento que a gente tá hoje e porque que a gente ainda tá na infância dessa tecnologia toda e a gente vai chegar num momento lá na frente que o trabalho também ainda vai mudar muito porque essa tecnologia tende a evoluir. Mais rápido do que evoluiu até hoje.

Bloco 07 – 30’24” – 34’59”

Thiago: Sim, sem dúvida. Vou dar o meu parecer, né? Um dos motivos pela qual a Inteligência Artificial acabou emergindo só nesse momento é devido ao alto crescimento dos dados não estruturados. 80% hoje dos dados gerados… se a gente for considerar os últimos 4 anos, talvez 3 anos… são dados não estruturados. São os dados que a gente tem que interpretar.

Cris de Luca: Explica pro pessoal, o que que é dados não estruturados?

Thiago: ÉÉÉÉÉ… a gente fica falando dado estruturado, dados não estruturados. Imagine que você tem uma planilha aí e você tem na coluna A o seu nome e na coluna B o seu endereço. Isso é um dado estruturado, né, é conhecido que na coluna A tem seu nome e na coluna B o seu endereço. O sistema não precisa interpretar a segunda coluna, o que tem lá dentro para saber que o que tem ali é um endereço. Mas, imagina um texto, imagina um texto jornalístico onde você fala sobre… uma matéria qualquer sobre inteligência artificial. Você precisa ler ele, você precisa identificar os conceitos, entidades, o que que tá sendo mencionado, empresas que estão sendo mencionadas, pessoas que estão mencionadas. Isso é um dado não estruturado. Tem gente que pensa que dado não estruturado e só texto, mas não é. O áudio aqui é um dado não estruturado, a imagem é um dado não estruturado que no fundo, no fundo é colocar num sistema que é capaz de identificar todos os atributos, todas as características presentes nesse dado para tu… poder te dar um melhor insight.

Cris de Luca: O meu tom de voz é um dado não estruturado.

[risos]

Thiago: O seu tom de voz é um dado não estruturado valisíssimo, valiosíssimo. É a forma como a gente consegue perceber inclusive se a pessoa tá frustrada, se ela tá feliz, se ela tem uma empatia ou não e é isso inclusive que vai dravar(?) muito os bots pra poder serem mais inteligentes. “Será que eu tenho que mudar o meu fluxo de entendimento com essa pessoa? Ela está muito puta. Eu preciso realmente mudar a forma como eu tô atendendo ela senão eu vou perder esse cliente”. É sim, uma forma como a gente utiliza. Esse crescimento de dados não estruturado foi o que nos levou até essa explosão de utilização de Inteligência Artificial. Querendo ou não, a gente acaba modificando muito, inclusive os algoritmos para poder fornecer a melhor performance desses algoritmos afinal de contas é igual você falou, está presente há décadas, década de 50 nós já tínhamos os algoritmos de Inteligência Artificial. Então, eu acho que foi uma dessas razões e as pessoas tendem muito a pensar: “Poxa, surgiu agora só para tirar o meu emprego, só para me deixar de lado”. E não é, gente. A gente acaba se encontrando num mar de notícias e informação que é humanamente impossível conseguir entender o que tá acontecendo. Se você tem uma estatística que a gente usa muito: “Todos os dias mais de 2.5 bilhões de dados, de gigabytes de dados não estruturados são gerados. Se a gente fosse traduzir em linguagem comum, é como se a gente tivesse entregando 170 exemplares de um grande jornal pra cada homem, mulher e criança no planeta”. A gente começa a questionar será que a gente é humanamente capaz de conseguir processar esses dados e tomar melhores decisões. Então porque não usar a Inteligência Artificial para nos ajudar com isso?

Ju: Eu queria puxar uma coisa que você falou que mostra um caminho que essa Inteligência tá tomando e que é interessante pra gente… que tá muito distante dessa discussão tecnológica. Que você falou assim: “Ah, o seu tom de voz é um dado interessante”. Porquê? A gente está caminhando para uma mudança no jeito que a gente interage com as máquinas, então assim, esse ano no SXSW, eu vi muita coisa dos herobots que é uma inteligência artificial que ao invés de você teclar as coisas, você fala com ela. E como toda tecnologia no seu início, ela parece extremamente ridícula.[ Thiago: É verdade] Então, é assim, eu já ria do Merigo [Carlos Merigo, marido da Ju] falando com o XBOX há anos, então, isso mão é de agora, né gente? Então, mas assim… se tem um controle, tem um botão e se você apertar o botão, ele faz o que você quer. Porque então, porque que você ficar gritando: “XBOX, ligue”, “XBOX, desliga”. Ele não entende! Ele não faz, é uma porcaria!

Caio: Inclusive, o botão é um bilhão de vezes mais rápido…

Ju: …rápido e mais fácil.

Leonardo: Nesse caso do XBOX, você quer dar apenas um comando pro XBOX.

Caio: Se fosse uma reação: “Faça isso, depois aquilo” e aí o sistema entendesse e realizasse todas as relações… sim, com certeza, né…

Ju: Sim, mas porque o início de tecnologia… ela é meio burra, ela é meio travada…

Caio: [Interrompe] Sim, eu falo com o Itaú até hoje, gritando com o celular: “A COOOONTTTAAAAAAAAA!!!!!!!”.[Gargalhadas da Ju] Por que o robô não entende.

Ju: Eu não conseguia entender essa decisão de que o caminho era esse… Eu pensava: “Gente, que coisa mais idiota, escreve que é mais rápido” e na SXSW, os herobots que eu vi, imagina que você tá andando no meio da rua e cê tá com o fone que é pra você falar a mesma coisa que você faz no celular, então em vez de digitar tranquilamente, discretamente: “Onde fica a floricultura mais próxima?” Você fala alto, na rua, com o seu fone: “Nigel, põe a música que eu quero”. “Quem faria isso?”, eu pensei. Parecia a coisa mais ridícula. Depois, quando você começa a analisar quão transformador é o jeito que você lida com a tecnologia, porque a gente por, sei lá, milhões de anos, transferiu conhecimento através da conversa. [Thiago: Sim] Escrever, digitar, perguntar para Google como são as coisas, é uma coisa nova que a gente se adaptou. Mas a gente é mais rápido e aprende melhor conversando. A gente está no início da tecnologia, então é tosco mesmo, mas, em termos de evolução, pensar que evolução não é a gente ficar escrevendo — porque não é assim que a gente se comunica —, mas que a gente converse de uma maneira natural… Aí eu vi que o Nigel na verdade é aquela mina do filme Her [Thiago: Uhum. Sim.]. A gente já está naquilo que está naquilo que parecia muito futurista para mim. Isso já existe. Já tem o Nigel. [Thiago: Isso já existe. Com certeza.] Ele já conversa com você.

Bloco 08 – 35’00” – 39’50”

Thiago: Com certeza. Na verdade, na minha cada por exemplo, eu já não controlo iluminação através dos botões. Eu uso realmente. Recentemente fiz um projetinho com o Watson conectando com a Alexa e eu tenho lá as lâmpadas inteligentes da Phillips.

Ju: E você fala com elas?

Thiago: Eu falo.

Ju: [risos]

Thiago: Eu falo com elas. Eu chego e peço para ligar minha casa toda, ela liga toda a iluminação. Coloca a sala de estar, coloca a sala de jantar. [risos da Ju] Ou eu posso até inclusive mudar as cores da minha sala — um jantar mais romântico.

Ju: Mas eu acho que é isso. Porque a tecnologia, quando é nova, parece coisa de louco. Você está falando com a sua casa, amigo. Para! Que isso?

Thiago: [risos]

Ju: Ué! [risos]

Cris de Luca: Mas aí eu quero entender uma coisa. Ele reconhece o seu comando, a sua voz?

Thiago: Não necessariamente. [Cris de Luca: De qualquer pessoa?] Voz de qualquer pessoa. E aí onde as pessoas começam a se questionar? “Poxa! Está me ouvindo constantemente [risos da Ju], está pegando as brigas, está pegando as discussões [risos da Ju]. O que será que vai acontecer?”. Existem muitas discussões em cima disso aí.

Caio: Rolava há um tempo atrás que, essas tevês da Samsung, eles estavam falando: “Se você puder, tampe o microfone da sua televisão da Samsung porque esse dado está sendo transmitido para a empresa.”.

Thiago: Sem dúvida.

Caio: Então, até que ponto a gente está disposto a aceitar esse tipo de “falta de privacidade”? Porque a Samsung não está interessada na sua vida, cara, ela está interessada em como vender mais coisas para você.

Thiago: Verdade.

Caio: A não ser que você seja, sei lá, o Trump.

Cris de Luca: Depende.

Caio: Exato.

Cris de Luca: De repente hoje ela está [Caio: Exato.] Tudo depende do contexto.

Caio: Quem ela é.

Cris de Luca: Exato.

Caio: Mas, até que ponto a gente aceita esse tipo de “invasão de privacidade” para ter o avanço tecnológico mais presente nas nossas vidas? Eu acho isso interessante porque é uma coisa atualmente, a gente nota, ela é muito simples.

Thiago: Uhum.

Caio: Desde o cookie do seu computador, que você clicou num tênis… Este tênis vai te acompanhar por semanas!

Ju: E é bom quando você compra mais caro, né? Porque ele fica mostrando oferta mais barata para SEEEEMPRE.

Caio: Exato.

[risos da Ju]

Thiago: É verdade.

Caio: Ou você dá aquela volta no cookie, né? Eu clico um mês antes de eu querer comprar a coisa, que aí ele vai me mostrando todas as promoções.

Cris de Luca: Voltando nessa sua história da tevê ouvindo. Existe uma técnica chamada snoop, que é justamente… que várias empresas dos Estados Unidos estão usando essa técnica para vender informação, para fazer o que o cookie faz e que tem gente aqui no Brasil dizendo o seguinte: “Olha, o Facebook está usando.”. O Facebook nega terminantemente que esteja usando. Mas o fato é que eu já fiz o teste. Entrei numa loja e pedi o preço de uma tevê de 50 polegadas. Nunca pesquisei preço de tevê de 50 polegadas pelo meu celular, nem pelo meu computador, nem por lugar algum. Eu não entrei em lugar algum porque eu não vou comprar uma tevê de 50 polegadas.

[risos de todos]

Cris de Luca: Eu só fiz o teste. Eu entrei lá e perguntei para o vendedor: “Qual é o preço dessa tevê de 50 polegadas?”, saí da loja e comecei a receber banners de tevê de 50 polegadas.

[risos de todos]

Cris de Luca: Então tem alguém me ouvindo, querido! Tem alguém me ouvindo.

Thiago: Fato é que o que movimenta essa máquina da Inteligência Artificial é o dado. Sem isso daí ela não sobrevive, ela não pensa. Então eles precisam disso. [Ju: Isso] Faz parte do processo de coleta e alguém está curando por esse dado para te entregar alguma informação relevante. É o que está acontecendo.

Cris de Luca: É que o dado faz a máquina aprender.

Thiago e Ju: Aprender.

Cris de Luca: Exatamente. Além disso. Para você pegar essa montanha de dados, como a gente mesmo não dá conta (e o nosso cérebro é muito mais rápido do que o cérebro da Inteligência Artificial — mas a gente vai chegar lá [Thiago: Sem dúvida.]), a gente precisa ter muito poder de computação.

Thiago: Sim.

Cris de Luca: Por isso eu digo assim. Os bots são o início, são o front-end de uma engenharia toda que está por trás. Aí ele diz assim: “Eu uso o Watson para alguma coisa. Eu uso o sistema do fulano para outra.”. A gente tem todas as grandes empresas de tecnologia colocando isso em um negócio chamado “nuvem”, etéreo [Thiago: Verdade.], pela internet, fornecendo serviços de Inteligência Artificial, que a gente não conseguiria ter nos nossos telefones celulares ou nos nossos computadores porque a gente não tem [Ju: Processamento para isso.] processamento suficiente para isso.

Bloco 09 – 39’51” – 44’59”

Ju: Outra coisa que eu acho interessante de a gente colocar aqui na mesa só para a gente ir jogando os caminhos que já são possíveis hoje, que eu acho que quem não está tão envolvido não conhece. Eu também fiquei “absurdada”. Vocês podem ver que eu fico bastante “absurdada” porque eu não conheço nada mesmo. Aa apresentação da Intel e da Adobe: como eles estão trabalhando Inteligência Artificial para criar. Enquanto você está automatizando o carro, que leva uma coisa de lá para cá, você pensa: “Sinceramente, eu não queria fazer esse trabalho, vai. Não acho que é trabalho humano ficar repetindo padrão o tempo inteiro. Mas eu sou um floquinho de neve tão especial, que eu tenho um trabalho que nenhuma máquina vai tirar, porque eu sou brilhante. Eu crio coisas, entendeu? Eu tenho ideias. E máquinas não têm ideias.”. Aí a Intel tem um estudo, um grupo que se chama Picaso, que é justamente para criar obras de arte. Aí, meu amigo, é a mesma coisa que eu falei do Hirobo: por enquanto ainda está ridículo, comparado com a criação humana, não é nada. Mas isso é uma possibilidade. A gente limita muito a nossa compreensão do que a máquina é capaz de fazer. [Thiago: Sim.] E hoje a gente já está expandindo essas fronteiras muito mais.

Thiago: Engraçado. Vocês chegaram a ver que o Watson suportou o processo de criação de uma música junto com o produtor musical Alex Da Kid. Legal. O que a gente fez ali não foi substituir o produtor em hipótese alguma, mas a gente “suportou” ele na criação tanto da letra, pesquisando nas diversas fontes de dados, como New York Times, Prêmio Nobel, como indo nas redes sociais para saber como as pessoas se sentiam com relação aos temas que estavam sendo descritos nessas fontes de dados que para ele era interessante naquele momento criar. O que ele queria fazer era uma música romântica. Ele falou assim: “Deixa eu pegar quais são as palavras e a forma como as pessoas se comunicam que realmente trata de romantismo, do que é romântico, porque são essas palavras que eu vou utilizar durante o processo criativo na criação da minha música para tocar as pessoas.”. A gente não substituiu, a gente não criou de fato a letra para ele, mas a gente “suportou”.

Ju: Também tem como suportar. Eu lembro que no estande da IBM SXSW tinha uma experiência que era de te ajudar a fazer uma música. [Thiago: Sim.] Você queria fazer uma música, “quero fazer uma música que seja sombria, que dê medo, que não sei o quê”.

Thiago: Esse é o Watson Beat — para quem pesquisar o Watson Beat, o que a gente faz. Nos Estados Unidos, acho que existem 20 ou 15 segundos (por causa da propriedade intelectual, dos direitos reservados) que você pode carregar de cada trecho de música. O que você faz é carregar os diversos trechos de músicas e você pede para o Watson te ajudar a selecionar um tipo de ritmo que você queira criar: “Ah, um ritmo dark“, então o que ele vai fazer é analisar as notas musicais, os acordes presentes naquelas notas musicais e selecionar quais são os pontos daquela melodia que você deveria selecionar para compor uma nova música.

Ju: O que eu vejo nisso é o seguinte. Ele tira a necessidade de você ser um mestre para você conseguir criar. Por exemplo. Juntando com outra coisa que a Adobe fez, qual é a vantagem de você dar comando de voz para um programa como o Photoshop? É muito mais rápido, muito mais fácil, você conhece todos os comandos, você faz ali. Para você que estudou um monte, que trabalha com isso. Agora, para a Ju, que não sabe nada, ela sabe o que ela quer fazer com aquela foto? Ela não sabe conversar com a máquina, mas ela sabe dizer “corta”, “tira o fundo”, “recorta o cara”.

Thiago: A gente oficializou o flanelinha de layout agora. [risos]

Ju: Siiiim! [risos]

Leonardo: Três pixels para um lado, três para o outro.

Ju: “Make My Logo Bigger”.

Leonardo: É.

Ju: Isso.

Cris de Luca: Não é três pixels para o lado, é “um pouquinho para a direita”.

Leonardo: “Um pouquinho para a direita.”.

Cris de Luca: “Um pouco para a esquerda.”.

Thiago: Pixel foi muito além, né?

[risos de todos]

Cris de Luca: O pixel vai além. Exatamente. É interessante porque eu estou vendo vocês falarem aqui. A gente já tocou em várias profissões. Algumas profissões que de alguma forma vão mudar. Motorista de caminhão Thiago: Com certeza.] hoje já em uma mineiradora, ele está em uma sala com ar refrigerado, na frente de um monitor, com dois joysticks, comandando um monstro de um caminhão que está lá do lado de fora. A gente falou aqui de um designer, vai, sei lá, algo que o valha, que tem que fazer um desenho ou que tem que criar uma peça de desenho e a gente está dizendo o seguinte: “A máquina consegue fazer com que você veja mais padrões, tenha uma pincelada melhor, faça alguma coisa.”. Eu me lembro de um programa que eu usava há muitos anos atrás que usava a Teoria dos Fractais (vamos voltar à Inteligência Artificial, lá atrás), que se chamava Fractal Designer Painter. O que ele fazia era justamente simular na verdade as pinceladas dos grandes artistas — coisa que a gente tem isso no nosso telefone celular a três por quatro, mas naquela época… O que a gente está falando aqui é um pouco além disso, é você ter a máquina te dando subsídios que você pode não lembrar ou não conhecer. E aí a Juliana exemplificou bem com a história do Photoshop aqui.

Thiago: Sim.

Cris de Luca: A gente falou da música. Não foi o Watson quem fez a música, ele ajudou a fazer. Eu já comi receitas maravilhosas feitas pelo Watson.

Thiago: Chef Watson.

[risos da Ju]

Bloco 10 – 44’59” – 49’59”

Cris de Luca: O Chef Watson é sensacional porque o que o Chef Watson que que ele faz? Ele pega o que cada um dos alimentos tem… as características de cada um deles, olha os vários pratos que existem no mundo e começa a sugerir combinações em função de combinações que existem no mundo com as mesmas características.

Leonardo: Combinações que você nunca imagina, né?

Cris de Luca: Eu comi uma batata frita com chocolate que vou te dizer…
[risos de todos]

Leonardo: Carne com chocolate. Quem é que combina carne com chocolate, né?

Cris de Luca: Exatamente.

[risos da Ju]

Cris de Luca: Estava uma delícia batata frita com chocolate. Eu tenho que dizer.

[risos da Ju]

Cris de Luca: Depois eu descobri que muita gente já come.

[risos de todos]

Cris de Luca: Não sei por quê. Mas tem muito adolescente que gosta. Vai no McDonald’s e pede. Enfim. Aí eu estou falando aqui de várias profissões que algumas somem e outras não somem. Eu estou me lembrando aqui de uma questão, que é a secretária. Eu li uma matéria essa semana, que é a seguinte. Será que a secretária um dia vai sumir? Porque eu vou ter a combinação do [Leonardo: Chat bot] do chat bot com um assistente virtual que está lá junto com um desses grandes sistemas de Inteligência Artificial, o Watson, o Deep Mind, da Google. Vai sumir? Eu vou chegar em um momento que um chat bot vai poder ouvir a minha conversa telefônica? Eu fiz isso com o Alexa. Você falou do Alexa.

Leonardo: Sim.

Cris de Luca: Está lá o Alexa em cima da minha mesa de trabalho. O Alexa passa a ser a minha secretária, que ele vai atender a minha chamada telefônica, vai saber quem quer falar comigo, se for um telemarketing, ele despacha na hora [risos de todos] e diz que eu não posso falar, marca aquele número e diz que aquele número vai para a lista negra porque aquilo é o equivalente a um spam, se for uma pessoa tentando agendar uma reunião comigo, ele vai buscar a minha agenda, vai ver na minha agenda se eu posso naquele dia, se eu não puder, ele vai sugerir uma nova data e depois vai me avisar que ele marcou uma reunião para mim (que isso eu achei meio complicado porque talvez ele tivesse que me pedir, mas aí acho que cada um vai setar o sistema do jeito que quiser), se for a minha esposa ou meu esposo, ele vai passar direto e vai perguntar assim: “Você precisa falar com ele agora?”, “Ah, preciso”, “Ok, passa”.

Leonardo: É.

Cris de Luca: Nós estamos chegando nesse mundo assim? O Brasil já pode fazer isso? A gente já pode fazer isso em português?

Leonardo: Sim. E a gente já faz isso. A gente tem várias aplicações de Inteligência Artificial rodando atualmente. A sua inbox do Gmail divide todos os seus e-mails em promoções, spam e coisas relacionadas a trabalho já usando Inteligência Artificial.

Caio: Nãããão muito bem, mas ela faz isso.

Leonardo: Mas ela já faz isso. A Siri, hoje em dia você consegue perguntar para ela se você vai ter uma reunião às dez da noite, se pode marcar nesse horário ou se você está ocupado. Todo esse ecosistema que a gente já vem criando há muito tempo, de colocar tudo na nuvem, de as informações estarem um pouco mais estruturadas —apesar de [Caio: Sim.] não tanto — fazem ser possível isso. É só questão de integração [Cris de Luca: Sistema.] e desenvolvimento de sistema.

Caio: Existem várias empresas hoje fazendo isso.

Cris de Luca: É.

Caio: O que o Leo está comentando é uma pura verdade. A gente tem empresas hoje que… Se você copiar um e-mail em particular que é o e-mail de uma secretária e naquele e-mail a pessoa estiver sinalizando que gostaria de marcar um café com você, uma reunião com você, o que aquela secretária, como um assistente cognitivo, pode fazer é olhar sua agenda, olhar a agenda da outra pessoa e, se essas agendas estiverem livres, por que não marcar uma conversa?

Cris de Luca: Você está falando da X.AI.

Caio: Exatamente.

Cris de Luca: É um sistema que hoje vê a sua caixa postal de…

Leonardo: Exatamente. Essa é a secretária para a agendamento de reuniões, (x.AI) Service.

Ju: Isso que eu acho engraçado. Outras coisas é mais fácil você automatizar. Olha a quantidade de nuances que tem para marcar uma reunião. Não é porque eu não tenho [Leonardo: Não são muitas.] Para caramba. Não é porque eu não tenho livre, não é porque eu não quero.

[risos de todos]

Ju: É tão simples quanto isso. Como é que uma máquina vai saber das coisas que eu recebo todos os dias, quem eu quero marcar reunião e quem eu não quero?
Thiago: Deep learning, machine learning, Inteligência Artificial.

Ju: Cara, eu vou te falar que é… Em algumas agendas, deve ser mais fácil do que em outras. Com certeza na minha agenda é mais fácil do que na do Merigo. Gerenciar a agenda do Merigo, saber com quem ele quer falar… Eu sou uma mulher, teoricamente a mulher dele, e eu não saberia.

Leonardo: Mas quem gerencia?

Ju: Eu não faria… eu não me meteria nisso.

Cris de Luca: Talvez ela aprenda com os padrões, né?

Thiago: E errando.

Cris de Luca: E aprendendo. É. Tentativa e erro.

Thiago: É engraçado. De novo, aqui, mesmo você tendo uma Inteligência Artificial fazendo o schedule das suas reuniões, não significa que a gente vai inteiramente [Cris de Luca: Seguir.] substituir de fato a secretária. Não vamos subestimar de forma alguma. Tem várias coisas que ela pode fazer a assistência pessoal, que hoje para um executivo vale muito. É o olho no olho, é o toque de você pegar e dar assistência para o executivo necessário não só no digital. Então eu acho que o que essa tecnologia vem para fazer é inclusive salvar as pessoas de fazer as coisas chatas. Eu vejo às vezes as secretárias ali da IBM. Deve ter um monte de coisa chata, gente, que elas fazem. Será que elas não gostariam que um sistema… [Cris de Luca: Isso.] Já teve várias secretárias que falaram: “Você não pode colocar o Watson para fazer isso aqui para mim, não?”.

[risos de todos]

Bloco 11 – 50’05” – 55’19”

Thiago: Quer dizer, fazer reembolso dos executivos? [Ju: Sim.] “Gente, eu odeio fazer reembolso. Odeio”. Quer dizer, será que a gente não pode dedicar a vida das secretárias para fazer coisas intelectualmente… [Ju: Mais estimulantes. Mais interessantes.] É. Que as pessoas se sintam mais interessantes inclusive fazendo aquele trabalho? Acho que é possível.

Ju: Eu acho que essa é a grande discussão. Enquanto a gente se apavora muito que a gente vá ser substituído… Aqui não é um jogo de soma zero, que você pode realmente ter essa inteligência a seu serviço. Eu achei muito interessante no Podcast do The Guardian sobre Inteligência Artificial que eles falam bastante sobre o jeito diferente de inteligência do ser humano e a Inteligência Artificial. O que eles falam é que hoje — apenas hoje, ou pelo menos nos próximos 30 anos — o tipo de Inteligência Artificial que a gente consegue desenvolver é uma Inteligência Artificial muito focada. [Thiago: Cognitiva.] Eu acho que eles usam a palavra “focada” em função de ser muito específica. Você consegue ensinar, por exemplo, essa Inteligência Artificial a ganhar do melhor jogador de Go do mundo (procure saber o que é Go) [Caio: É bem legal.], mas você não consegue que esse cérebro super inteligente, que ganhou do melhor cérebro humano do mundo de Go, esquente uma xícara de chá. Ele não consegue fazer nada além disso. Ele só faz isso, ele só é bom nisso. E o ser humano mais básico [risos], nosso modelo mais básico de espécie é capaz de fazer milhares de coisas. A nossa inteligência é diversificada.

Cris de Luca: Tem um exemplo mais fácil. Ela consegue identificar que é um cachorro, mas ela não consegue identificar a raça do cachorro. Se você ensinar para uma criança de três anos a raça do cachorro, ela vai saber diferenciar e vai dizer que aquele cachorro é daquela raça. A Inteligência Artificial ainda não consegue. Ela olha para a figura e diz “é um cachorro”, mas, se ela não tiver o arcabouço todo, se ela não for aprendendo com tentativa e erro — que foi o que ele falou —, se ela for demorar mais do que uma criança de três anos para aprender isso, ela não vai conseguir dizer a raça do cachorro.

Ju: Eu achei interessante falar assim. A gente tem dificuldade de processar dados e a máquina consegue processar dados muito bem. Acho que é isso que o Thiago está tentando falar.

Thiago: Sim.

Ju: A gente está vivendo em um mundo que nos inunda de dados e a gente está super estressado com isso, o nosso cérebro… um monte de gente sofrendo de Burnout porque é muita informação o tempo inteiro. Para a máquina fazer isso é muito mais fácil. Deixa ela lidar com essas partes. Ela nunca vai conseguir te substituir, ela vai substituir partes da tarefa de um trabalhador. Por quê? Porque esse raciocínio que a gente tem, que é para tudo, conectar as coisas, fazer tudo ao mesmo tempo — isso a máquina não consegue fazer, então, ela consegue fazer partes da tarefa de um trabalhador, não o trabalho inteiro.

Caio: Eu sinto que atualmente o que a gente vê na tecnologia é muito uma busca pela pessoa se sentir cada vez mais autossuficiente. No sentido de que, antigamente a gente tinha que lembrar do número de telefone das pessoas.

Ju: Exato. Para que eu preciso lembrar disso?

Caio: Eu não sei mais o número de ninguém. Que nem a Ju estava falando antes naquele exemplo de que… Vocês até estavam dizendo “na hora de desenvolver uma música, a gente utilizou a Inteligência Artificial para dar mais base para que aquele artista pudesse fazer o trabalho dele de maneira mais fácil”. A questão da secretária é a mesma coisa: “A gente dá ferramentas para que as pessoas desempenhem as tarefas que elas mais gostam ou que são mais significativas para ela, no caso”. Eu sinto que a Inteligência Artificial, não só nessa questão de “ela vai substituir trabalhos”, ela vai facilitar trabalhos. Obviamente que, sei lá, no começo do século, mais de 40% das pessoas trabalhavam plantando coisas. Com o, né, avanço tecnológico, não é que essas pessoas morreram sem emprego, mas [Ju: Migraram.] “ok, a gente não precisa mais plantar coisa. O que a gente vai fazer agora?”. Eu sinto que as pessoas ainda têm essa visão muito apocalíptica quanto à tecnologia, quando na verdade ela é muito mais natural e menos intrusiva do que a gente pensa.

Cris de Luca: E esse é um ótimo ponto. Por que é um ótimo ponto? Quando a gente teve a mecanização lá atrás, no século XIX, esse temor também veio. A gente deixou muita gente que não tinha as habilidades específicas para o novo mundo, para lidar com as máquinas… Quem não viu “Tempos Modernos”, do Charles Chaplin, deve ver — é o que a gente está falando aqui agora. A gente está passando por um mesmo momento agora. A diferença é que a gente desta vez… Talvez tenha sido assim também naquela época. Quem mexia com as máquinas era uma galera muito pequeninha, era muito pouca gente que mexia com as máquinas ou que sabia mecânica. Então a gente pode ter novos postos de trabalho, novas castas do ponto de vista daquilo que a pessoa sabe, da habilidade que ela domina e do ponto da cadeia em que ela vai estar. O que a gente tem aqui na mesa, por exemplo, é bem bacana. Tem eu, que escrevo sobre isso. Se você me mandar em algum momento escrever alguma linha de código, talvez eu consiga escrever basic, um pouquinho de alguma linguagem estruturada, tipo HTML, que eu domino pouco, mas eu não vou saber fazer um programa. Acho que você já sabe fazer um programa e domina isso muito mais — não é, Thiago?

Bloco 12 – 55’20” – 1:01’03”

Thiago: Sim.

Cris de Luca: Eu não sei se você sabe fazer um programa, mas você hoje… [Thiago: Eu sou programador.] Então você sabe fazer um programa. A gente tem diferentes universos nesta mesa com diferentes skills, né, diferentes habilidades.

Caio: Eu já programei um Jogo da Velha.

Ju: [risos]

Cris de Luca: Ah! Que legal! Em basic, né?

Thiago: Já é ótimo para começar.

Caio: Pois é. A minha pergunta para vocês é a seguinte. Esse mundo que vem pela frente, a gente hoje no Brasil, que está vendo a reforma trabalhista (só para fazer um link com o programa passado), a gente está preparado para desenvolver as habilidades que a gente vai precisar desenvolver em função dos postos de trabalho que serão fechados e dos postos de trabalho que serão abertos com esse novo mundo da tecnologia? Ou mesmo para retreinar a secretária, porque ela vai ter que deixar de fazer coisas que ela sabia fazer para passar a fazer outras. Então, vamos pegar… Acho que é a mesma questão que aconteceu quando a gente começou com a informatização dos escritórios. Antes a secretária usava uma máquina de escrever – tem até um filminho (depois vou dar para a Ju botar no Facebook) que mostra exatamente a evolução da tecnologia com uma mesa de trabalho na frente. Que vão sumindo coisas. Vai sumindo. Some o quadro de avisos, some a máquina de escrever, some o telefone, some isso, some aquilo. [Caio: Calendário, calculadora.] Tudo. Fica só o seu computador na sua frente. E o que a gente está falando é que o computador vai sumir também.

Thiago: Logo some.

Ju: [risos]

Cris de Luca: Exatamente. Então que mundo é esse? O que a gente vai precisar dominar daqui para a frente. Todo mundo vai precisar ser programador? Acho que não. Mas o que a gente vai precisar saber?

Leonardo: É um pouco complicado saber o que a gente vai precisar saber. O Thiago, que é programador, sabe que a gente já lida com automatização e com tentar não executar as mesmas tarefas repetidamente diariamente. Eu acho que esse é o maior skill que a gente pode pedir para a população e para todo mundo ter daqui para a frente. Se a gente começa a ter esse mindset de “eu não vou repetir a mesma tarefa de novo”, “é mais vantajoso para mim utilizar uma ferramenta que eu faça a tarefa, ensine para ela uma vez e ela repita ela toda vez que eu precisar que ela seja repetida” é vantajoso para todo mundo. Você começa a gastar seu tempo com coisas que realmente valem a pena e não a repetir aquele mesmo processo. Toda essa gama de trabalho que é baseada em repetição talvez morra — talvez não, talvez evolua; é difícil dizer o que vai acontecer. A gente está aqui para isso, mas é meio difícil saber.

Cris de Luca: Fala aí, Thiago.

Thiago: Uma coisa que as pessoas precisam muito ter em mente é que sistemas cognitivos que utilizam Inteligência Artificial não são sistemas programados. Você não precisa saber programação para lidar com eles, você precisa ensiná-los. O processo de ensinar… você só se insere no processo de ensinar se você domina um assunto. É aí que a pessoa acaba tendo um grande valor no momento de interagir com um sistema de Inteligência Artificial. O que as pessoas precisam saber nesse momento e eu… sendo bem sincero, uma opinião muito Thiago, eu vejo que as pessoas ainda não caíram na real que elas precisam se especializar, aprender. Porque isso são coisas que a gente não vai transmitir para a máquina do ponto de vista de um processo criativo, um bom senso, o senso comum, são coisas que não vão para a máquina, mas a gente vai transmitir toda a rotina nossa para uma máquina executar, cálculos que nós levamos horas para resolver. Nossa! Quantas horas eu levava para resolver uma derivada na aula de Cálculo quando eu fazia Engenharia? Isso são coisas que um computador pode fazer e pode fazer muito rápido. É o que a Inteligência Artificial vem se propondo para poder nos ajudar. O que eu acho que as pessoas realmente precisam se antenar é estudar, é conhecer outras coisas, é se tornar especialista em alguma coisa. Se você conseguir se tornar especialista pelo menos em uma coisa, se você se dedicar, se você for muito bom naquilo, você se torna uma pessoa essencial em qualquer mercado. Eu acho que é isso que as pessoas precisam saber.

Ju: Eu achei bem interessante. Falando sobre os novos empregos, os novos tipos de emprego que se cria quando você começa a interagir com Inteligência Artificial, quando isso já é uma realidade de trabalho, teve um artigo do site “Futuro das Coisas” que falou de três novas categorias. Eu achei super didático. Isso que você falou. Ele falou nos trainers, pessoas que vão treinar, justamente esse negócio em que você alimenta a Inteligência Artificial com dados e você vê qual é o resultado que ela te traz e, pelo resultado, você vai entender qual foi a conexão errada que ela fez, então você vai voltar no processo e falar: “Não é isso. Aqui está errado. Você fez essa conexão errada. Tenta de novo”. Você alimenta o dado de novo, aí ela vai fazer, vai rodar o processo e você vai ver o resultado. “Não. Você ainda não chegou.”. [risos] Tão simples quanto isso que a gente estava falando, a Cris deu um ótimo exemplo, que é o seguinte. Para entender, para conseguir identificar, por exemplo, a raça de um cachorro, uma criança vê dois cachorros da mesma raça, ela já entendeu aquela raça — não precisa mais do que isso; uma Inteligência Artificial vai ter que ver milhões de fotos para entender o padrão. As associações que a gente faz são gigantescas. A gente faz milhares de associações e a gente não percebe isso. A gente vai precisar de pessoas que vão acompanhar essa Inteligência Artificial para todas as interações para fazer esse link de “agora eu já ensinei; ela vai fazer sempre certo”, até que vai ter uma coisa diferente [Thiago: Sempre tem.], que a nossa inteligência consegue entender. A gente se adapta de um jeito que a gente não percebe porque para a gente é natural. O cenário está mudando toda vez e a gente consegue entender o cenário; a Inteligência Artificial não: ela vai entender o que estiver igual; mudou alguma coisa, já deu pau. [Cris de Luca: Vai ter que ensinar para ela de novo.] Aí você vai ter que ensinar para ela de novo. Sempre a gente vai precisar dessa pessoa.

Bloco 13 – 1:01’04” – 1:06’34”

Thiago: Sabe que a gente dá um nome para essa pessoa? Curadora. Chama de curadora. No fundo, no fundo, você não quer ensinar qualquer coisa, você quer curar a informação e colocar informação relevante para a Inteligência Artificial poder fornecer informação relevante para quem está perguntando sobre aquela informação. Essas pessoas existem. Quando você pensa, por exemplo, no atendimento de call center, você colocando uma Inteligência Artificial para fazer o atendimento onde eles liam antes um script… Na verdade os atendentes não acabam sendo demitidos, eles acabam integrando um centro de computação cognitiva e eles são responsáveis por curar, por fazer a curadoria da informação que vai para dentro desses sistemas. Isso eu acho fantástico, gente! As pessoas se sentem brilhantes.

Ju: [risos]

Thiago: Eu acho que esse é o caminho.

Ju: Muito bem. O segundo que eles falaram são os explainers, as pessoas que explicam as coisas. Para quem? Para mim — que eu não entendo nada de tecnologia [risos], mas que sou uma pessoa de planejamento lá da agência. Eu vou ter que operar a máquina, eu vou ter que conversar com ela, e eu não vou entender. Então você sempre vai ter que ter um facilitador que dentro da empresa vai fazer essa interface entre as pessoas e as máquinas.

Cris de Luca: E que vai entender como a máquina pensa [Ju: Exato.], como você pensa e fazer a tradução dos dois mundos para que a coisa consiga funcionar.

Ju: Que na real já é a função de TI hoje. Por exemplo, quando eu trabalhava (nos tristes tempos) em contabilidade, cara, é muito difícil você encontrar uma pessoa que faça essa ponte, porque são cérebros diferentes. O cara da TI e o cara da contabilidade, não tem, não tem… o ponto de conversão entre esses dois mundos [Leonardo: São dois mindsets.] não existe, entendeu? Não tem ninguém que possa traduzir de uma linguagem para outra. E assim. Vai fazer sistema fiscal no Brasil que é a zona, a ZONA! Dava muito errado. O cara da TI pensava como você falou: em dados estruturados. Se é uma coisa que não é estruturada no Brasil é o sistema tributário. [risos de todos] Não é estruturado. E dava pau em cima de pau. Então tem que ter alguém que saiba exatamente como é o dia a dia, o que você precisa e que explique para o desenvolvedor, ou para a máquina agora, que faça essa interface. Continua precisando de uma pessoa. Último caso é dos que monitoram. Eu achei muito interessante que é quase como se fosse o ombudsman, né, que vai ver realmente todas essas questões e implicações éticas para ver se o sistema de Inteligência Artificial não está operando de acordo com um viés — e aí, spoilers, sempre vai tá. Como ele vai analisar a partir dos dados, ele não tem senso crítico, de novo, ele simplesmente pega os dados e analisa, se o dado estiver enviesado, a resposta vai estar enviesada. Os nossos dados são enviesados porque nós somos enviesados, né?

Thiago: Sim.

Ju: Por exemplo, se uma Inteligência Artificial fosse contratar hoje, contrataria homens brancos apenas porque é o que contratamos. Se você vai alimentar com as informações que a gente tem, você vai perpetuar o sistema. Você precisa ter alguém que faça esse pensamento crítico e que vá questionar, que vá pensar sobre o código, sobre o aprendizado da máquina para que ela possa mudar e realmente ser o que a gente espera dela, que transcenda a nossa dificuldade – que é sempre ter vieses – e a máquina potencialmente, se for bem programada, tem a possibilidade de não ter.

Thiago: É engraçado. Vocês ouviram falar do projeto da Pinacoteca que a gente fez?

Cris de Luca: Sim.

Thiago: É bem legal. Aquilo demonstra para a população de fato como funciona.

Cris de Luca: Fala um pouquinho, porque pode ter gente que não ouviu.

Thiago: Vou falar para vocês. A gente implementou o Watson na Pinacoteca para fazer com que as pessoas pudessem se comunicar com as obras.

Ju: Ai! Eu vi isso! O B9 tem isso. O B9 é um site maravilhoso. [risos] […]

Thiago: Sete obras foram escolhidas. Nessa pesquisa, a gente notou que 70% dos brasileiros não têm a rotina de visitar museus. Muita gente realmente não conhece, né? Foi muito legal ver que essa tecnologia fez com que as pessoas se aproximassem mais da arte. É legal tive que ir na Pinacoteca, fazer gravações e ver a experiência que as pessoas passam. Tem gente que chora, gente, porque você começa a interagir com a obra. Você começa a fazer qualquer tipo de pergunta em linguagem natural, a obra te entrega ali a resposta e você se sente tão confortável com aquilo… O que a gente tem naquele sistema é um feedback sempre positivo ou negativo, perguntando para você se eu te ajudei com aquela resposta. Esse feedback positivo ou negativo nunca faz uma retroalimentação no sistema de forma automática porque a gente entende que muitas das vezes, se a pessoa dá um feedback negativo, não é porque está errado, é porque talvez ela não tenha gostado da resposta. E aí é onde entram as pessoas que estão monitorando realmente esses sistemas para ver “como é que o Watson está respondendo?”, “que pergunta fizeram que a pessoa não gostou?”. Isso realmente existe, já acontece. Lá na Pinacoteca a gente tem hoje sete obras. Cada obra, a gente tem em torno de 55 diferentes respostas que a obra pode te retornar, a gente tem mais de 30 mil perguntas já mapeadas, 35 mil perguntas em back log, que abriu para a população, e a população realmente pergunta coisas bem inusitadas. [risos da Ju] As crianças perguntam a obra O Porco, por exemplo, se o porco é parente da Peppa Pig [risos da Ju], se o porco é palmeirense. [Ju: Maravilhoso.] É muito engraçado porque a gente conseguiu mapear restaurante a ponto de conseguir interagir com as pessoas e as pessoas acharem “isso é fenomenal!”, “isso realmente é fantástico!”. É uma forma de a gente mostrar para as pessoas que é para isso que serve a Inteligência Artificial. Será que sem ela você chegaria na frente da obra e você sairia da Pinacoteca sabendo tudo que você perguntou? Com certeza não.

Bloco 14 – 1:06’35” – 1:10’03”

Cris de Luca: Isso é fundamental para não acontecer o que aconteceu com uma certa Inteligência Artificial aí [Thiago: Sim. Sem dúvida.] no Twitter. [Ju: É.] Virou racista, né? [Thiago: É.] Porque ela aprendeu tudo de errado o que ela podia aprender.

Thiago: Por isso a gente usa uma metodologia de treinamento supervisionado. Existe o treinamento não supervisionado, que a gente não indica justamente para poder se resguardar de situações que as pessoas podem perceber, que um bot, por exemplo, está aprendendo sozinho. A gente utiliza muito a metodologia de treinamento supervisionado, a gente realmente monitora.

Leonardo: É gratificante ver as pessoas lidando com a inteligência que se criou, né? [Thiago: Demais!] A gente tem um dado no Poupinha, o bot do Poupatempo, que 16% dos atendimentos que terminaram bem-sucedidos, as pessoas respondem: “Deus te abençoe.” [Ju: Olha.] pra um pedaço de software.

[risos de todos]

Leonardo: É bem incrível.

Thiago: É legal.

Cris de Luca: Elas não percebem que é um pedaço de software.

Leonardo: Eu acho que esse pedaço de software deve estar mais bem abençoado do que eu.

[risos de todos]

Ju: É. Com certeza.

Cris de Luca: A gente estava conversando antes de entrar na gravação, eu e a Juliana, sobre a questão justamente desse aprendizado, como a máquina aprende, como ela estabelece associações. As nossas associações levam muito do contexto da gente. A forma que eu tenho de aprender é diferente da Juliana, diferente da sua, da dele, diferente do Caio. Tem muito a ver com a família de onde a gente veio, o contexto, o lugar onde a gente viveu e cresceu, as escolas que a gente frequentou. Tudo isso influencia na forma de como você percebe o mundo e como você vai fazendo as associações e vai transformando a informação em conhecimento e em aprendizado. A máquina não é assim. Então, realmente, se realmente não tiver o curador, vai chegar uma hora que as máquinas vão estar aprendendo entre elas e aí a gente vai perder o controle.

Thiago: Você sabe que existe uma razão pela qual a gente coloca mais de uma pessoa treinando a Inteligência Artificial. Para que a Inteligência Artificial não adquira o ponto de vista de somente uma pessoa [Leonardo: Para que não tenha um viés.] que passou por um processo de aprendizado único, que é diferente do das outras pessoas. Isso é importante. Então, é uma forma de a gente inclusive fazer com que a Inteligência Artificial tenha um mix de conhecimento [Ju: E de abordagem.] e de abordagens, exatamente, de diferentes pessoas. O que é uma informação relevante para mim pode não ser relevante para você, pode não ser correta para você. A gente tem que chegar em um senso comum e entregar para ela o que vai servir para a população, óbvio.

Ju: Eu queria dar um passo adiante. A gente começou falando um pouco sobre quais são algumas das possibilidades que essa tecnologia está trazendo, a gente trouxe um pouco de desmistificar esse medo que as pessoas têm de “vai roubar meu emprego” e tal. Mas eu acho muito bom o que você falou, Leonardo. De assim… Vocês têm que parar de fazer coisas que são repetitivas porque, as coisas que são repetitivas, um robô pode fazer melhor, mais rápido e com mais segurança do que você; o ser humano tem que ficar em outro tipo de trabalho. A questão é que nessa virada de chave você tem uma substituição de um contingente gigante de pessoas por um contingente muito menor. A quantidade de pessoas que eu vou precisar para explicar, para treinar o robô é completamente desproporcional à quantidade de pessoas que ele vai substituir no trabalho. A quantidade de postos de trabalho que você abre é muito inferior à quantidade de postos de trabalho que você em algum elimina. Então, eu Vou dar um exemplo aqui.

Bloco 15 – 1:10’04” – 1:15’06”

Thiago: [Interrompe] A gente não pode afirmar isso.

Cris de Luca: Quem está afirmando isso é o Banco Mundial. [Ju: É.] O Banco Mundial está muito assustado porque tem determinadas tarefas… Talvez, isso talvez não funcione para nós aqui [Ju: Exatamente. Mas na econômica mundial.], para alguns dos exemplos que a gente tem, que a gente está falando de um profissional já em um nível um pouco maior. Quando você junta a Inteligência Artificial com os robôs que hoje estão nas linhas de produção e em algum momento, eu posso de fato não ter ninguém supervisionando ele porque eu tenho trainee lá atrás, eu posso ter linhas enormes de produção, onde eu não preciso mais de trabalhador.

Ju: Não só, Cris. É que o Leonardo falou…

Leonardo: Quem vai comprar os carros se ninguém está trabalhando?

Ju: Exatamente esse é o problema.

Cris de Luca: Quem vai dirigir o carro? Não vai ter mais driver? [risos]

Ju: Então, assim, por exemplo, não é só na linha de montagem.

Cris de Luca: Tem driver, tem um monte de coisa.

Ju: Enquanto lá linha de montagem a gente está meio quieto, não faz tanto barulho, é quando mexe no seu, que você não está quieto, que começa a ter massa crítica e a falarvporque, por exemplo, lá no keinote da Adobe eles mostraram que eles já têm hoje funcionando (só não veio para o Brasil… Não sei. Queria saber para a gravação, mas não consegui saber se é por questão de não terem lançado no mercado, não ter interesse, não sei. Nos Estados Unidos já funciona), tudo que 50% da equipe de uma agência faz você faz com um botão. Porque desdobrar peça, depois que você fez o KV, o resto, é o que você falou, é trabalho repetitivo. Se eu tenho uma prancha conceito e eu vou fazer um banner, ou vou fazer um outdoor ou vou fazer um relógio para a cidade, etc., hoje tem agências inteiras que só fazem isso. Isso acaba. Morreu em um segundo. Entrou o negócio, acabou, entendeu?

Cris de Luca: Tem um lado perverso que é o seguinte. Acontece a mesma coisa aqui com escritório de advocacia, que é um exemplo que se usa muito.

Leonardo:[Interrompe] Não, mas vai acontecer com tudo! Essa que é a questão! Vai mudar o sistema, vai mudar o modelo.

Cris de Luca: Isso. É isso que a gente está falando. O que acontece em um escritório de advocacia? Hoje quando eu entro em um escritório de advocacia, eu sou o trainee (não o trainer, né?) [risos]. E esse trainee faz as coisas repetitivas. Ele fica lá… [Ju: Procurando.] Ele quem faz o trabalho do robô. [Thiago: Com certeza.] Ao fazer o trabalho do robô [Ju e Thiago: Ele aprende.], ele está aprendendo. Aquele cara que vai defender as grandes causas passou por todo um treinamento — que hoje é o robô que vai fazer. Como que esse cara vai chegar a ser o grande cara, que vai ser o grande advogado? Então, a gente vai ter que mudar um pouco o sistema de educação. [Thiago: Exato.] Era isso a minha grande provocação lá atrás.

Ju: É que a gente não acredita no sistema. Vamos lá. Não é a tecnologia, é como a gente se organiza como sociedade. É isso que a gente tem que discutir, não a tecnologia. E esse é o problema. Teoricamente você fala: “Se eu não preciso perder tempo mais com essas coisas, eu libero minha galera júnior para colar no sênior e aprender mais rápido, melhor, ser mais estratégico.”. Por exemplo, na criação, não pode falar isso, mas é fato que eu não tenho ideia mais brilhante do que o meu assistente. Se a gente sentar junto, a gente está igual para criar, entendeu? Então, eu dobro a capacidade criativa da agência se eu libero o assistente de fazer trabalho ruim [Cris de Luca: Exato.] para ficar do meu lado criando junto comigo.

Thiago: Coisa que Inteligência Artificial nenhuma vai conseguir substituir.

Ju: Mas a agência não vai fazer isso… Ela vai mandar a galera toda embora e vai ficar com os três caras que fazem a criação até hoje, porque, se fizeram até hoje, continuam fazendo. Então, a questão é como a gente vai lidar com a tecnologia como sociedade. “Se eu mandar todo mundo da fábrica embora, quem vai comprar o carro?” Não é uma discussão tecnológica, é uma discussão de sociedade, de organização de sociedade — que a gente não está tendo.

Cris de Luca: É por isso que o Banco Mundial está tão preocupado, porque ele está olhando para a sociedade americana, em que hoje mais da metade dela é de imigrantes, ou filhos de imigrantes ou de pessoas que de fato estão fazendo trabalhos manuais que vão poder ser substituídos por robôs com Inteligência Artificial…

Thiago: [interrompendo] Como é que fica a China nessa situação?

Cris de Luca: Idem. A China hoje… já está passando por isso [Thiago: Exato.], porque ela já é a terceira maior força no que a gente chama da tal da Quarta Revolução Industrial. A gente tem Alemanha, Estados Unidos, e a China está andando com isso, galopante. O que que vai ser da massa que não foi treinada ainda para fazer uma nova função ou não descobriu essas novas funções?

Ju: E que não vão ser necessárias, gente. Você não precisa de todas essas mãos.

Leonardo: A gente falou de Chaplin no início aqui e o que aconteceu lá. Eu acho que a preocupação é exatamente a mesma. A população aumentou, ela não diminuiu e os postos de trabalho que existiam naquela época já não existem mais hoje em dia. [Cris de Luca: Isso.] É uma constante evolução. A gente vai chegar num ponto que a gente vai ter um problema X, a gente vai resolver um problema X com a ajuda do Watson, com a ajuda da Nama, com a ajuda de todo mundo. A gente vai conseguir cada vez mais resolver esses problemas de forma mais rápida e melhor. Eu sou completamente otimista sobre o futuro. Eu sei que vai ser difícil. Vai ser difícil para quem geralmente sempre é mais difícil [Ju: Sim.], mas eu acho que a longo prazo e a nível de humanidade, a nível de quem a gente é, tende a melhorar.

Bloco 16 – 1:15’07” – 1:19’59”

Ju: Eu estava conversando com a Cris antes, falando de uma coisa até mais complicada que isso. Bom, o próximo passo é a máquina aprender a partir da máquina. Aí você não sabe mais para onde vai. Isso é complicado, tem uma questão ética envolvida e tal, mas isso não é problema para agora, é um problema para daqui a 50 anos. Mas, se a gente deixar para pensar isso daqui a 50 anos [Leonardo: Exato.], aí a gente não tem tempo, pã-rã-rã… Aí eu falei assim: “Cris, é o seguinte.”. Ela falou: “Não, a gente tem que sentar e concordar sobre isso, todo mundo ver o perigo disso, fazer meio como bomba atômica, ‘Vamos não usar isso aí?’, ‘Vamos não usar isso aí’, ‘Beleza’ porque é mútua destruição, então é melhor não'”. Eu falei: “Cris, é o seguinte. Água morro abaixo, fogo morro acima e tecnologia você não consegue segurar.”. A curiosidade do ser humano. Não a tecnologia, a curiosidade do ser humano. Você fala: “Ninguém mais pode desenvolver a partir daqui. A gente parou aqui.”. Isso não existe. A conversa sobre “gente, vamos parar de desenvolver um pouquinho de Inteligência Artificial? Vamos, mas vamos devagar para as pessoas se adaptarem”, isso não vai acontecer. [Thiago: Esse é um caminho sem volta definitivamente.] A conversa é outra.

Cris de Luca: A gente vai ter que pactuar uma série de questões. A gente estava conversando sobre isso. “Está bom. Eu consigo pactuar no âmbito da empresa com o empregado ou da empresa com o consumidor e o cliente. Como eu vou compactuar isso com os governos, por exemplo?”. Aí a gente chegou em um momento assim. “Está bom. Na hora que eu tiver que pactuar isso com o cara que está desenvolvendo a tecnologia, será que ele vai topar?”. [Thiago: Não vai.] Porque hoje uma das maiores críticas que a gente faz, e eu estou olhando só para a internet, é que esses engenheiros criam o que eles querem [Leonardo: “Você compactuaria com isso, cara?”.] e você que se dane.

[risos de todos]

Thiago: Não. Eu acho que não.

[risos de todos]

Cris de Luca: Exatamente. Porque todo mundo quer andar para frente, né? A gente estava conversando sobre isso. Quando essa história toda de ter um programa sobre futurismo começou, a gente estava falando muito sobre biohacking, sobre genoma. Eu olho para você toda hora e me lembro: “Caramba… A IBM está trabalhando com um monte de PhDs para olhar lá para o câncer para fazer um diagnóstico de câncer e fazer um tratamento melhor. Vai chegar uma hora, caramba, que a gente não vai morrer.”, né?

Caio: Poxa! Tomara que isso aconteça.

Thiago: Tomara.

[risos de todos]

Cris de Luca: Eu não sei se tomara. Eu não sei.

[risos de todos]

Cris de Luca: Vai chegar uma hora que a gente vai ter que decidir. Hoje a gente já tem um pouco isso. Se a gente for olhar para os hospitais públicos do Brasil, a gente já meio que decide.

Caio: Se morre ou não morre?

Cris de Luca: Se morre ou não morre.

Caio: [risos]

Cris de Luca: Infelizmente por outras questões. Mas vai chegar uma hora que a gente sim vai decidir quem vai morrer e quem não vai morrer. [Caio: É.] Quem tem mais acesso à tecnologia provavelmente vai ter mais acesso num primeiro momento – porque isso vai ser mais caro – a tratamentos como sequenciamentos de genoma. “Vai lá. Eu vou editar o genoma.”. “Está bom.”. “Tem um erro aqui nessa sequência do seu genoma. Eu corto isso aqui, boto a sequência correta e pronto: você está curado da doença.”. Gente, a gente está nesse mundo. Isso já está acontecendo com alimento.

Thiago: É. O Watson Genomics tem uma proposta de acelerar o mapeamento genético do DNA do ser humano. A gente tem inclusive casos públicos, como o Fleury, que está em uma parceria conosco, para poder utilizar o Watso Genomics. Você mencionou a parte de oncologia: Watson Oncology. É o que está suportando os médicos para ter um diagnóstico mais assertivo e mais rápido. Em 60% dos casos de câncer nos Estados Unidos, por exemplo, chega no estágio II e III, coitadas das pessoas, as pessoas já chegam morrendo. Como a gente acelera esse diagnóstico para conseguir fazer com que essa pessoa no mínimo tenha uma chance de ser curada? Eu acho que essa é a razão pela qual a gente ainda não delegou à máquina decidir. Nós temos ainda uma tecnologia suportando o profissional e deixando que o profissional médico decida — até o momento que a gente comece a ter discussões mais profundas sobre: para quem a gente transfere a culpa de uma decisão, caso a máquina venha a tomá-la? Isso é uma discussão, gente, longa.

Cris de Luca: Uma discussão ética. A Europa está muito enfronhada nisso.

Leonardo: É. Também porque a gente pressupõe o erro da máquina. A gente pressupõe que a máquina vai errar.

Cris de Luca: Ela vai errar. Ela vai errar.

Leonardo: É o caso do carro. Ela tem que errar antes dela estar disponível para o mercado. Esse que é o ponto.

Thiago: O ponto é assim. Se você pensar no carro autônomo e nessa questão toda ética, se ele vem a matar você porque você estava atravessando – e na verdade, se ele não te mata, ele mataria quem está dirigindo -, a quem você culpa? O motorista vai ser culpado porque a máquina simplesmente decidiu matar você e não matar ele? Ou você vai processar a pessoa que estava ali dentro porque a máquina dele é que matou você? Sua família vai processar? É um tópico extremamente complexo.

Caio: Quando você para para pensar, você entraria em um carro que não te daria prioridade?

Cris de Luca: De quem é a responsabilidade…

Thiago: Exatamente.

Cris de Luca: Mas isso é a Lei dos Robôs, gente.

Thiago: A primeira coisa que você pensa.

Cris de Luca: Lei n° 1 do Robô: [risos da Ju] Thiago: Isaac Asimov.] o robô nunca vai fazer nada que seja contra o seu dono. Nunca.

Bloco 17 – 1:20’00” – 1:25’37”

Caio: Mas esse é o ponto. Se ele pensar de uma maneira lógica, você pode salvar o motorista ou atropelar cinco pessoas na calçada. Pela lógica, salva cinco, pelo amor de Deus. Mas é o teu carro…

Leonardo: A questão é a probabilidade de isso acontecer com o robô e acontecer contigo.

Caio: Sim. Exatamente. Quando você para pra pensar… Tem vídeos maravilhosos sobre isso na internet. Eu recomendo todo mundo a dar uma olhada. [Leonardo: Exatamente.] Sei lá, você vê os carros que estão prevenindo acidentes, mas não são 100% autônomos, não estão 100% integrados. Isso é uma coisa que a gente discute muito para o futuro, que não vai mais existir trânsito porque todos os carros vão estar integrados na mesma rede e aí não vai precisar nem mais de farol porque o carro sabe quando um vai virar. [Cris de Luca: Eles vão andar na mesma velocidade.] Exatamente. Como existe o congestionamento? Quando um carro não acompanha o ritmo do outro, quando um motorista não acompanha o ritmo do outro. Tem muita coisa bacana, mas, quando a gente fica nessa parte “ok, os problemas”… Esse é um dos meus maiores medos: esses problemas, essas discussões, que são sim complexas, travarem a aprovação dessas coisas. Um robô vai com certeza errar muito menos do que pessoas bêbadas andando, mas basta um errar e atropelar, sei lá, uma criança. Ferrou.

Thiago: Com certeza. Vão tirar das ruas. [Caio: Exato.] Vão tirar das ruas. É um tópico extremamente complexo. A gente não vai ter decisões por ora nos próximos cinco anos. Olha lá, falar de dez anos, isso é uma questão que vai ter que ser discutida em todos os países.

Ju: Tudo bem. Sobre isso não, mas hoje não sei quantos por cento — agora não vou nem pegar na pauta —, das decisões de crédito nos Estados Unidos já são tomadas por Inteligência Artificial. Mas isso determina sua vida. Você precisa, aí o robô, não é uma pessoa e tal, vai ser mais objetivo teoricamente, vai te olhar e ele vai fazer uma decisão que não tem o critério Amigão. “Eu sou amigãozão do gerente, então ele me consegue uma coisa.”. É o critério objetivo: se você deveria ganhar, você deveria ganhar. Beleza. Só que aí tem toda aquela questão que a gente já discutiu antes sobre o viés do robô, que ele não tem como ser objetivo porque os dados que ele tem não são objetivos, também são enviesados.

Cris de Luca: Então, aqui no Brasil é o que eles estão querendo fazer. Tem várias instituições financeiras — o Thiago sabe disso [Thiago: Uhum.] — já trabalhando nessa linha, instituições que olham o seu potencial de risco de crédito.

Leonardo: O escore do Serasa.

Cris de Luca: O escore do Serasa hoje já poderia fazer esse escore olhando o hábito do seu telefone celular, se você é bom pagador, se você não é bom pagador pelos hábitos que você tem aqui. Em algum momento a IBM, por exemplo, poderia dizer se eu sou boa pagadora ou não olhando para as minhas coisas no Facebook, porque ela tem acesso a tudo que eu faço no Facebook ou deixo de fazer. Então ela tem, eu não tenho. Você não tem, eu não tenho, ela tem porque ela tem um convênio com o Facebook, que tem a massa de dados do Facebook inteira. Então, ela em algum momento vai poder dizer: “Essa pessoa aqui tem X ali de chances de ser uma boa pagadora, então dar um crédito para ela é uma coisa legal.” Por que não se faz isso hoje? Primeiro porque as regulações não estão aí para balizar se você está acabando com a privacidade, é o mesmo que você dizer o seguinte: “Pode olhar lá o meu Facebook porque eu quero que você olhe porque lá você vai ver que eu sou boa pagadora, você vai ver que eu cumpro as minhas obrigações, que eu sou uma pessoa responsável.”.

Caio: Tem um cartão roxinho aí que nunca me aceitou e eu não sei por que até hoje.

[risos de todos]

Cris de Luca: Provavelmente porque ele está fazendo lá sua análise de crédito e achou uma coisa. Aí a questão é… hoje a gente tem aqui no Brasil… Eu estou sempre puxando para cá porque a gente vai falando muito de mundo e tal. Quando a gente fala que a Europa está muito preocupada com as questões éticas… A Europa talvez hoje seja a sociedade mais avançada também na questão de proteção de dados pessoais porque se é um dado pessoal que alimenta a Inteligência Artificial, eu preciso cada vez mais ser dona dos meus dados e saber para quem eu estou entregando e quem vai ter acesso a eles. Então, hoje aqui no Brasil muito da evolução da Inteligência Artificial, muito da evolução da robótica, muito da evolução de muitas coisas que a gente gostaria de fazer [es]tão emperradas pela falta de uma legislação de dados pessoais. Garanto que a Nama em algum momento vai bater lá [Leonardo: Já batemos.] e vão dizer assim: “Não posso fazer isso porque eu não tenho um marco regulatório que me permita fazer. Quem não me garante que eu faça e daqui a um tempo eu tenha que jogar tudo isso fora porque vem uma legislação que me proíbe de fazer isso tudo?”. São coisas que a gente vai ter que olhar.

Ju: Aproveitando isso que você falou, como as empresas só conseguem entregar a inteligência, o serviço a partir dos dados que você disponibiliza, eu queria falar de um conceito, já que a gente está falando de trabalho. Vai extinguir postos de trabalho? Vai. Vai diminuir, eliminar algumas profissões? Em alguns casos, não vai eliminar profissão, vai eliminar tarefas. Mas os postos de trabalho, vão eliminar? Isso é fato. Mas você não vai parar a tecnologia. Como a gente vai lidar com a tecnologia e como a gente vai fazer essa transição? Porque eu concordo com você, a partir do momento que você tem um outro mundo, uma outra realidade, criam-se novas necessidades. Você não estanca a necessidade que você tinha, mas tem uma galera nesse meio aí que fica à deriva. Como a gente faz essa troca? Entre as pessoas que conversam sobre AI, se fala muito sobre o UBI, que é Universal Basic Income. Eu nunca tinha ouvido esse conceito antes do SXSW. Eu ouvi pela primeira vez lá.

Bloco 18 – 1:25’38” – 1:29’59”

Thiago: Eu acho que a discussão é sempre saber assim: “o que de fato as pessoas com conhecimento básico podem se integrar dentro da sociedade com a chegada da Inteligência Artificial?” Eu acho que todo mundo tem o que agregar, todo mundo tem um tipo de conhecimento que pode ser agregado na concepção de um sistema de Inteligência Artificial. Seja o mais básico possível, essas pessoas têm que ser integradas de alguma forma, e é pensando mesmo nesses problemas. Vamos pensar no Brasil. Poxa, gente. Quantas pessoas não têm acesso a uma educação de fato de qualidade? Essa é a verdade. O que vai acontecer com essas pessoas no momento que a gente coloca um sistema que poderia então fazer determinadas atividades que elas saberiam fazer, mas que as empresas não vão estar interessadas em contratá-las porque não têm um intelecto suficiente para poderem executar uma atividade mais complexa? Puxa, mas será que tem alguma coisa a mais ali que ela poderia fazer e que a Inteligência Artificial não vai substituir? Existem discussões muito nessa linha. Acho que vai muito nisso, Ju. Eu acho que isso ainda vai evoluir. Não se tem ainda uma conclusão.

Ju: Eu acho interessante porque isso coloca em cheque o jeito que o capitalismo funciona, na irracionalidade assim: o que importa é a linha final? O processo, todo o resto não importa, o que importa é a linha final? Na linha final da agência – vou dar o caso que eu sei, que eu entendo -, se chegar um programa que custa menos do que o salário da galera júnior todo, manda a galera embora. Não tem essa inteligência de “eu já fazia a mesma coisa com essa galera, então eu vou pegar essa galera e vou usar para outras coisas, vou fazer projetos proativos. Tudo aquilo que a gente sempre disse que ia fazer e que não conseguiu, agora eu vou conseguir fazer. Vou fazer meu trabalho melhor”, não vai ter porque no final o que conta é o lucro. Então, vai mandar embora. Essa galera vai ficar à deriva. O que vai fazer? Em uma grande escala, que é muito mais complexa que o universo de agência, em um universo que a gente está falando de milhões de pessoas e está falando no mundo inteiro… É isso que eu achei interessante a discussão. Eu nunca tinha parado para pensar sobre isso, mas o jeito que esses professores colocaram nesse podcast do The Guardian (que a gente vai colocar na pauta) é assim: o benefício que a tecnologia traz, se a gente não ponderar, vai ser apropriado por poucas pessoas, poucas empresas. Você vai ter IBM, Facebook, Intel, sei lá, cinco empresas que vão conseguir centralizar boa parte do ganho com a tecnologia, que outras grandes empresas que utilizarem a tecnologia também vão pegar sua parte. Mas é 1% da população. E todo o resto é o desprovido por conta da tecnologia. O que eles falam é: a tecnologia, ninguém fez nada, nenhum ser humano fez nada sozinho, a gente sempre sobe em cima dos ombros dos outros. O bem da tecnologia, a conquista da tecnologia, ela tem que ser repartida para todos. Daí que saí esse conceito de unidade básica… de salário, vai. Ele fala: “O que a gente conseguir de ganho com a tecnologia tem que ser distribuído para todo mundo”. Sei lá, eles falam: “De onde vieram esses caras brilhantes que estão evoluindo a tecnologia? Eles estudaram comigo – são todos professores de escola pública -, eles aprenderam comigo”. E o “migo” é: o público pagou, todo mundo pagou. Eles leram, eles apoiaram o trabalho de várias outras pessoas. A gente, como humanidade, desenvolveu essa tecnologia. Não foi um CNPJ que desenvolveu essa tecnologia, é um trabalho coletivo. É de mudar o paradigma de como a gente está construindo a sociedade, de como a gente está construindo a economia e é mudar o paradigma de economia da escassez para a economia da abundância. Se a gente não fizer essa mudança — esse é o questionamento, essa é a discussão que está tendo nas rodas quando se fala de aplicação de AI para o mercado de trabalho —, a gente vem na tendência de um crash muito grande. É uma pressão muito grande.

Cris de Luca: É muito interessante porque hoje a IA só está crescendo por causa da Teoria da Economia da Colaboração. [Ju: Exato. Por isso que eu coloquei na introdução.] Se não fosse a Nama, você também não estaria tendo os tentáculos [Ju: Exato.] para chegar aonde esse cara está chegando. Por isso que, quando ele entrou aqui, ele disse assim: “Eu estou levando a IA para o povo.”. [risos] Está. Porque ele é a ponta da cadeia e ele está pendurado,assim, em um monte de outras grandes empresas. Ele é uma startup.

Leonardo: Eu sou vendedor de banana, Thiago é o produtor.

[risos de todos]

Bloco 19 – 1:30’13” – 1:34’59”

Cris de Luca: É exatamente isso. Se não tiver todo o ecosistema das startups e o trabalho nas universidades e todo mundo gerando conhecimento que faça essa roda girar, a gente hoje não estaria aqui com a Inteligência Artificial também.

Thiago: Sabe que eu digo que isso é o petróleo de amanhã? Eu ainda não vi empresas criarem uma espécie de marketingplace para isso para vender conteúdo por exemplo, porque conteúdo é o que realmente movimenta. Uma ideia, uma ideia para as pessoas que se sentirem capacitadas de poderem gerar isso: talvez as pessoas devessem começar a trabalhar em conteúdos específicos, disponibilizar e vender isso. No fundo, no fundo, o que o Poupinha lá sabe e o que ele vai adquirir de inteligência pode ser disponibilizado e colaborado — já que a gente está falando de colaboração, né? Eu sinto muita falta disso hoje na IA de hoje. Se a gente tivesse um lugar onde as diferentes pessoas pudessem compartilhar do conhecimento relevante e curado, a gente teria uma IA muito mais acelerada nos dias de hoje. [Cris de Luca: Sim.] Essa é a razão por que não evoluiu tanto quanto a gente talvez esperasse. Mas assim que as pessoas sacarem isso, e isso não vai demorar a acontecer, a gente vai ver um crescimento exponencial dessa inteligência de fato se tornando inteligente.

Ju: Se tem coisa que brasileiro sabe fazer é conteúdo, né?

[risos de todos]

Ju: Você explicando direitinho, todo mundo faz.

Leonardo: Com certeza.

Ju: E isso é uma coisa que a gente tem muita capacidade. A gente aprende bem rápido a fazer isso.

Thiago: Você sabe um negócio legal, Ju? Tem até um produto que a gente usa chamado “Aula de Estúdio”. É um estúdio de conhecimento mesmo, onde você faz a inserção de um documento dentro dele e você… Vamos supor que você entenda muito sobre esportes. Por que você não sai ensinando então para Inteligência Artificial quais são os atributos, as entidades que são importantes, de relevância, etc., anotando dez mil páginas referentes a esporte? Exporta um modelo de machine learning, sem conhecer programação, e entrega isso para a IA.

Cris de Luca: Cuidado aí que você está criando uma outra Wikipedia, né?

Thiago: Você vê?!

[risos de todos]

Thiago: Você vê?! Já pensou? As pessoas podem disponibilizar o conhecimento dessa forma. Acho que existe uma forte tendência de isso começar a acontecer. Eu acho que vai ser uma boa. Vai ser positivo.

Ju: Então temos um programa, né, Cris?

Cris de Luca: Temos um programa.

Ju: [risos] Vamos para o “Farol Aceso”.

[sobe trilha]

[desce trilha]

Caio: Leo, o que você recomenda para os nossos ouvintes nesta semana?

Leonardo: Eu vou recomendar a iniciativa das meninas do “PrograMaria”, que é um grupo de meninas que ensinam programação para outras mulheres, que fazem palestras e que tentam trazer um toque mais feminino para esse lado de TI, que é tão carente. Se vocês quiserem acessar a página delas é “ PrograMaria”. Atualmente elas estão com curso e estão com vagas para um curso novo, que é totalmente gratuito, que se chama “Meu Primeiro Bug”.

Ju: Que sensacional!

Leonardo: Exato.

Ju: Quero muito fazer.

Leonardo: Luciana Heuko, junto com a Patrícia e a Daiana, está desenvolvendo esse curso. As inscrições estão abertas. Entrem na página e vejam quando vai ser o próximo. [Ju: Muito bom.] E tragam mais mulheres para o nosso universo, que a gente está precisando do lado feminino.

Ju: Uau! Adorei.

Caio: Thiago, o seu.

Thiago: Obrigado. Eu sou muito fã de filmes, né? Eu sei que não é um filme novo, mas para quem não assistiu (eu assisti não faz muito tempo) assista Ex Machina. Muitos dos meus clientes me perguntam sobre a singularidade e o filme retrata várias coisas sobre a evolução da Inteligência Artificial, se fala sobre algoritimos que possuem um treinamento não supervisionado. Eu acho que é legal as pessoas assistirem, terem um conhecimento, mas não se sentirem ameaçadas por causa daquilo. Não sintam medo! [risos da Ju] Só conheçam realmente o que trata, o que é essa tal da singularidade quando se fala de Inteligência Artificial.

Caio: Perfeito. Cris.

Cris de Luca: Eu vou indicar dois programinhas. A gente falou tanto de Inteligência Artificial, então vamos usar a Inteligência Artificial e vamos ver como ela funciona, né? São dois programinhas do Google que já estão no ar. Um se chama AutoDraw. O que ele faz? Ele desenha, analisa o que você está desenhando e tenta adivinhar o seu desenho e melhorar o seu desenho. Então, ele mostra opções do desenho que você fez para que você possa melhorar esse desenho.

Caio: Teve uma vez que eu estava tentando desenhar um avião e ele estava muito insistindo que era um cavalo. [risos da Ju]

Cris de Luca: Pois é. Meu caso foi com um garfo. Eu botei o garfo com os dentes para baixo e hoje o padrão do garfo em todos os sistemas [Caio: É para cima.] é só com os dentes para cima. [risos da Ju] E aí ele não foi. O garfo não foi de jeito nenhum. Mas enfim, tem, tem…

Bloco 19 – 1:35’00” – 1:40’13”

Ju: Às vezes não dá certo. [risos]

Cris de Luca: Na maioria das vezes ele acerta. É “Auto Draw”. E o outro se chama Quick Draw. O Quick Draw é simplesmente você jogar “Imagem e Ação” com a máquina. O Quick Draw tem um endereço um pouquinho mais complicado: se chama “Quick Draw”.

Ju: Caio, você.

Caio: Depois que a gente discutiu bastante nesse programa sobre futuro, sobre como vai ser o mundo daqui para a frente, pessoas perdendo emprego, pessoas ganhando emprego, dinheiro para todo mundo, eu vou recomendar uma coisa muito séria, que é um jogo para celular. [risos da Ju] Porque, porra, eu trabalho com videogame. O jogo se chama Solitairica (como se fosse de Solitaire, de “solitária”, só que Solitairica). Como ele funciona? Ele é um dos modos de você jogar Solitária “ Solitairica”, que não é aquele tradicional do Windows [Ju: Adoro. Estou com ele aberto aqui inclusive.], que você vai fazendo [Ju: Eu sou muito vintage, gente.] as fileiras e tudo mais. Esse é um…[Caio fala em tom divertido] Realmente ela está com o troço aberto.

[risos de todos]

Leonardo: É verdade, gente. Ela está.

Caio: O Solitária do Solitairica, como funciona? Ele é daquele lá que você tem uma carta na mesa, você pode escolher uma carta de cima, uma carta de baixo e você vai tirando elas em seguida da pilha. Eu explicando é péssimo, mas você vai olhar e vai…

Ju: [interrompe] Mas eu acho que a gente fazia isso e tinha um nome, no baralho.

Caio: Tem um nome específico para esse modo de jogo de Solitária. [Ju: Tem, né? Minha mãe jogava isso.] Só que aí obviamente, como é um jogo, você tem, sei lá, dependendo da cor da carta, você ganha poderes, você pode cortar a carta, mudar a ordem das cartas, esse tipo de coisa.

Ju: Já me perdeu.

Leonardo: Adorei.

Caio: Mas é muito bom. É muito bom. E para quem entende um pouco mais, ele tem alguns aspectos de Roguelike, então em todas as suas tentativas você precisa passar por 18 oponentes para chegar até um chefe, você – pelo fato de ter esse aspecto Roguelike – você morreu, você volta para o começo da run. É um jogo maravilhoso. Ele custa, sei lá, três dólares e é pior que crack. [risos de todos] Então eu recomendo absurdamente.

Thiago: Qual é o nome?

Caio: Solitairica. Ju, finaliza para a gente.

Ju: No tema, eu vou indicar a palestra… De novo, tá, gente? Eu já indiquei, mas eu sei que vocês não ouviram. Espero que agora, inspirados por este programa, vocês escutem a palestra do Bruce Sterling no SXSW “SXSW”. Ele encerrou a SXSW fazendo uma palestra incendiária sobre essa discussão de se a Inteligência Artificial vai acabar com os nossos trabalhos. Vou dar o spoiler do fim. É “não”. Não são os computadores, não é a tecnologia que acaba com os nossos trabalhos, é a gente que não sabe dividir com o amiguinho, é a gente que ferra com a nossa vida. O problema sempre foi o ser humano, nunca foi a tecnologia. Escutem lá. Ele é sensacional, ele é muito mordaz, muito irônico. Vale muito a pena. E eu assisti com o Merigo, e não ia dar como “Farol Aceso” porque eu tive minhas questões, o “Guardiões da Galáxia 2”. Mas eu queria dividir com vocês. Eu assisti o primeiro e eu ameei. Eu saí do cinema encantada. Foi um dos meus filmes preferidos, nã-nã-nã… Tendo o 2, obviamente eu fiquei super empolgada de ver. E aí a gente resolveu assistir o 1 de novo em casa antes de ver o 2. Aí não foi a mesma coisa, sabe? E eu fiquei: “Não. Vai ver não foi a mesma coisa porque, pô, uma piada pela segunda vez não é a mesma coisa e tal, não vi no cinema.”. Sei lá. Enfim. Ok. Eu vi uma série de coisinhas que me incomodaram no 1 e que não tinham me incomodado quando eu assisti da primeira vez. Quando eu assisti o 2, eu saí do cinema e falei: “Putz… A mesma coisa.”. Não foi a explosão de cabeça que foi da primeira vez. O que mudou para mim? Como eu posso ter mudado tanto em três anos? O que mudou para mim foi o Mamilos. Então, em três anos eu problematizo coisas, eu penso em coisas que eu não pensava antes. Eu assisto o “Guardiões da Galáxia” e eu tenho uma série de filtros que me impedem de me apaixonar pelo personagem principal: o jeito que ele é construído, as piadas que ele faz. Não passa mais para mim. Não rola. Beleza. Dito isso, um mamileiro assistiu “Guardiões da Galáxia 2” e ele fez uma análise lindíssima com o final do filme e sobre como ele chorou muito pensando no Mamilos. Eu não vou dizer para não estragar o filme, mas eu achei muito lindo da parte dele. Eu chorei muito mesmo assistindo o 2. Apesar de todas essas questões que eu tenho com o filme, eu gostei bastante do final. Eu acho que realmente, concordo com ele, eu não fiz o link com o Mamilos, mas é uma mensagem bem mamileira no final do “Guardiões da Galáxia 2”. Então assistam pela diversão, assistam pela trilha sonora e assistam também para discutir comigo se ele é mamileiro ou não. Afinal de contas, eu tive bug, achei que não era… Eu concordo. Acho que é mesmo. Vejam vocês e me contem. Temos um programa? [risos]

Caio: Temos um programa.

Ju: Apesar de tudo. Heróico. Eu fiz infiltração no joelho [risos] para sair este programa.

Caio: Como que estão os três pontos?

Ju: Aê! Muito bem. O professor ficou feliz. [risos]

Caio: Caramba.

Ju: Obrigada, gente.

Leonardo: Valeu!

[sobe trilha]

[desce trilha]
o Trabalho
Programa transcrito por: Dacio Vontobel, Carla Vargas, Marina Feltran
Revisado por João Gentil

Início da transcrição:

Bloco 01 – 0′ – 4’59”

Vinheta de Abertura: Este podcast é apresentado por b9.com.br “B9”.

[sobe trilha]

[desce trilha]

Ju: Sejam bem-vindos, humanos de mentes curiosas. Este é o Mamilos, seu espaço semanal para provocar crenças, desafiar certezas e promover encontros. Eu sou o que sobrou da Ju Wallauer.

[risos]

Ju: E a gente vai curtir mais uma semana de saudades do sotaque mineiro e da risada maravilhosa da Cris Bartis. Quem vai dividir o microfone comigo mais uma vez é a nossa editora-chefe…

Cris de Luca: Cris de Luca.

Ju: E o maravilhoso, adorado, salve-salve, preferido de vocês…

Caio: Caio Corraini.

Ju: Aaaah! Aí as mina pira.

Caio: Faz tempo que eu não venho aqui.

[risos]

Caio: E o beijo?

Cris de Luca: Beijo para Gurupi, Tocantins.

Caio: Para Natal, no Rio Grande do Norte.

Cris de Luca: Suécia.

Caio: Olha só! Para Belém do Pará.

Cris de Luca: Para o Reino Unido.

Caio: Para Brasília, para o Dário, que escreveu um e-mail lindíssimo para a gente. Muito obrigado, Dário!

Cris de Luca: Para Guaraminga, no Paraná. Família unida maratonando o Mamilos. Mamãe Marineisi. A gente moooorre de amor quando as mães nos escutam. E as irmãs Stephane e Lilian.

Caio: Para o querido Paulo Rená, que disse que o Mamilos é tipo a missa de amor dele.

Cris de Luca: Para o Franklin, que conheceu um pouco dos nossos bastidores.

Caio: E quem que faz o Mamilos? Como este programa existe e acontece? Na edição do som do Mamilos… Eu! [risos]

[risos de todos]

Cris de Luca: Caio Corraini.

Caio: Nas redes sociais, tem a Luanda Gurgel, o Guilherme Yano, a Luíza e agora o Cleyton. No apoio à pauta, a Jaqueline Costa e grande elenco. Na transcrição dos programas, a Lu Machado e a Mamilândia. Um beijo para a Mamilândia.

Cris de Luca: Ah! A Lu tá promovendo uma mudança no grupo de transcrição para nos entregar os textos mais rápido. Cada integrante da equipe vai assumir um trecho menor para conseguir terminar em 30 minutos. Meia horinha dá para encaixar na semana sem sofrência. Go, Mamilândiaaaa!

[sobe trilha]

[desce trilha]

Caio: E no “Fala Que Eu Discuto”, você pode seguir a gente lá no Twitter, no @Mamilospod “Mamilos Twitter”. Vamos começar com as mensagens que a gente recebeu por lá. A Maíra, no @Mairadosanjos, disse o seguinte: “E o @Mamilospod dessa semana foi o podcast mais difícil de ouvir da vida.”. Ah…! Num digaaaa… [risos de todos] Mais do que o 88, da PEC 241. E por isso mesmo: recomendo.”.

Cris de Luca: Cerrado é o meu país‏ @SergioMello80. “Ótimo debate. Fiquei sedento por respostas, por soluções. Mamilos e sua mania de nos fazer pensar. Aonde a Podosfera vai parar desse jeito?!”.

Caio: É… E o Thiago Neres mandou o seguinte. “O @Mamilospod dessa semana foi bem denso e difícil de tomar uma posição. Gosto assim, quando saio com menos certezas do que quando entrei.”.

Ju: Gente, como aquece o nosso coração gente que entende a nossa proposta, que abraça, que transcende e faz o Mamilos ser muito maior do que o que a gente sonha. Foi sen-sa-cio-nal o retorno desta semana. A gente [es]tava super preocupada, eu e a Cris. A gente pensou até em não colocar o programa no ar. Quando a gente ouviu o resultado, a gente viu que o Caio brilhou demais na edição. Mas a gente esperava que as pessoas iam ter muitos questionamentos, que iam ficar muito chateadas, que iam ficar muito bravas, que iam ficar muito irritadas. E foi lindo de ver que, sim, as opiniões que estavam no programa incomodaram muitas pessoas, mas que todo mundo, 100% das pessoas fez exercício mamileiro de escutar, de entender, de acolher o que fazia sentido, de pontuar o que não fazia sentido e eu tenho muito, mas é muito, orgulho de falar que, num programa difícil como foi o da semana passada, a gente não teve nenhum, a gente teve um total de ZERO ataques pessoais. A gente teve um monte de e-mail. Foi uma enxurrada de e-mail — foi um dos programas que a gente mais recebeu e-mail —, todos eles educados, agradecendo pelo programa, elogiando a qualidade do programa, reconhecendo alguns pontos e pontuando o que discordava. Então que orgulho! Lugar nenhum da internet se faz comentário como a caixa de comentário do Mamilos. Muito obrigada. As tias [es]tão muito orgulhosas.

Cris de Luca: E talvez o “Fala Que Eu Discuto” desta semana seja o mais longo da história [risos de todos] da história deste programa.

Ju: Eu não consegui. Eu tentei selecionar. Foram muitos e-mails. Eu selecionei por pessoa…

Cris de Luca: Rapaz, senta que lá vem textão.

[risos]

Bloco 02 – 5′ – 9’59”

Caio: É verdade. No Facebook, toda semana a conversa continua, com posts especiais. Então sigam lá, deem o seu Like na página Facebook.com/mamilospod “Mamilos Facebok”. Lá o William José Koester falou o seguinte: “Triste quando o programa vem e você fica ainda mais em dúvida se é a favor ou contra. Sinal de trabalho bem feito. Qual o objetivo da reforma? Amenizar a crise? Será que mudar as leis trabalhistas em caráter de urgência é uma boa forma de chegar nesse resultado? Será que reduzir os custos que caem em cima das empresas não seria mais efetivo a curto prazo? Não falo só de pagar menos impostos, mas simplificar todas as burocracias de gestão já economizaria milhares de horas úteis de vários brasileiros. Mas o foco são as relações de trabalho. Nesse caso, concordo com a Ju, temos que ver que modelo queremos seguir. Ainda não tenho certeza de nada, mas acho que eu prefiro pagar menos direitos, mas ter certeza de que mais pessoas tenham acesso a esses direitos do que pagar muitos direitos a poucos que conseguem a carteira assinada.”.

Cris de Luca: Fabrício Belgrano: “Gente, parabéns pelo episódio! Minha contribuição não é só sobre esse episódio, mas sobre qualquer assunto. A gente confunde muito correlação com causa e efeito. Explico: dizer que nos EUA a regulação é baixa e salário é alto é apenas uma correlação. Ou seja, não significa que uma causou a outra, ou um terceiro fator causou ambos. Em economia é muito difícil achar causa e efeito porque para isso precisaríamos fazer experimentos com as pessoas, como um placebo. Então, especialistas, políticos e até cientistas pegam a correlação que os interessa para provar seu ponto. Portanto, saber diferenciar ambos é uma das coisas mais importantes para sermos sociedades melhores”.

Caio: E um outro canal de comunicação que você tem conosco é o nosso site, onde você encontra todos os programas, lá no mamilos.b9.com.br “Mamilos”. E você pode mandar e-mails para a gente também lá no [email protected] O primeiro que eu vou ler aqui é do Pedro Constantini. Ele diz o seguinte: “O último episódio foi tão bom que eu resolvi pegar ônibus em invés de metrô só pra ficar mais tempo ouvindo.”. É uma pessoa que gosta de sofrer no transporte público. Parabéns, Pedro.

Cris de Luca: [risos] O Bruno diz: “Não pude deixar de notar que operadores do direito e da economia têm formas quase antagônicas de pensar, mas acredito que ambos queiram o melhor para a sociedade, um talvez buscando a garantia de direitos mínimos e o outro afirmando que o melhor caminho é a busca do pleno emprego, mesmo sem tantos direitos.”.

Caio: O Bruno Kaleo disse o seguinte: “Concordo que em um mercado de trabalho, traçando um paralelo com o mercado de bens de consumo, o preço é definido pela lei da oferta e demanda. Entretanto, acho que existe sim um “preço mínimo” para um produto, que seria o seu custo de produção. Mesmo que a procura por aquele determinado produto seja baixa, dificilmente ele será vendido abaixo deste custo. Aplicando esse pensamento ao mercado de trabalho brasileiro, nessa situação de alto desemprego em que nos encontramos, ou seja, pouca procura por trabalhadores e muitos trabalhadores procurando oferta de emprego, acredito que a lei de oferta e demanda vai jogar os salários no chão. A pergunta que fica é: será que o trabalhador brasileiro sabe o seu “custo de produção”? E mesmo que saiba, será que ele não venderá a sua força de trabalho por menos, por mera necessidade, já que é melhor do que não receber nada?”.

Cris de Luca: E o filho pródigo à casa torna. Seja bem-vindo, Lauro Portela. Ele diz: “O economista Joel Pinheiro disse que nos EUA as 8h diárias foram conquistadas pela pura e simples produtividade. Como assim?! E as greves, que inclusive marcaram a data de 1° de maio no caso de Chicago, em 1886? A OIT, Organização Internacional do Trabalho, nasceu como parte do Tratado de Versalhes, 1919, justamente para pôr limites à exploração sem limites dos trabalhadores. Já havia um medo no mundo: a Revolução Russa de 1917. Era melhor perder alguns anéis do que perder os dedos.”.

Caio: [risos] A Aline Lisboa disse o seguinte: “Meus pais são empresários há mais de 30 anos. Assim como a maioria dos empresários de cidades do interior possuem uma relação com o empregado diferente da relação citada no programa 107. Não existem muitos trabalhadores qualificados e de confiança na cidade do interior, portanto os salários acabam sendo oferecidos um pouco acima da média, [e] dependendo do setor, até bem acima da média. Muitas vezes, para contratar alguém para o treinamento, o empregador fica à mercê de uma possibilidade de processo por qualquer coisa, como já vi acontecer na empresa dos meus pais, de o trabalhador alegar doença, faltar ao trabalho, se machucar jogando futebol e processar a empresa por se machucar no trabalho. “Mas não tem como você provar que ele não estava no trabalho?”. Nós estamos falando de cidade do interior, onde o juiz vem de 15 em 15 dias para julgar todos casos possíveis. Sindicato?! Esquece, todas as negociações acabam sendo feitas direto do trabalhador com o empregador, e muitas vezes quando isso é feito o empregador leva um processo no final por ter cedido um pedido do trabalhador, pois não tem gente com aquela experiência para aquela vaga, e muitos acabam se aproveitando desse jogo invertido para já entrar no trabalho com a intensão de processar a empresa. Queria apenas passar esse outro cenário, que não é de grandes cidades, para nos fazer pensar. Se as cidades mais do interior tivessem mais empregos, mais condições de vida, será que precisaríamos que todos migrassem pra grandes cidades para voltarmos a discussão dos Mamilos 106 de competição e de uso de drogas para alta performance? Acredito que o trabalhador só ganha poder de barganha com alta demanda de emprego, e essa demanda não vai ser gerada se continuarmos com essa dificuldade e risco de contratação que temos hoje.”.

Bloco 03 – 10’44” – 14’59”

Cris de Luca: Douglas Mota diz: ” Sobre a Justiça do Trabalho e o número de demandas. Fala-se que o pacotão irá aumentar os postos de trabalho, mas não se explica como um projeto que aumenta a jornada de trabalho e autoriza supressão de intervalo pode proporcionar tal benefício. Por que um empresário contrataria um empregado a mais, gerando mais custo, sendo que poderá negociar para que o empregado que ele já contratou trabalhe por mais tempo? Também dizem que o projeto é bom para o empresariado e para a economia, mas não se leva em conta que diminuindo o número de descansos remunerados, permitindo hipóteses de trabalhos mais precárias com menores salários — como no caso da ampliação do trabalho em regime parcial e do trabalho intermitente — a tendência é que as empresas deem preferência a esse tipo de contratação, e o trabalhador, que, em última análise, é também consumidor, passará a ter menor poder de compra, o que pode vir a provocar redução do consumo interno. Enfim, as defesas do projeto têm sido vagas e repletas de frases prontas e, até agora, não se demonstrou claramente como irá se dar o alegado impacto positivo na economia e na criação de empregos. Além disso, algumas coisas foram ditas sem que fosse dada a devida atenção aos contextos em que vivemos. Quando foi dito, por exemplo, que a Justiça do Trabalho possui um número alarmante de litígios, trata-se de um fato. Contudo foi omitido que o excesso de judicialização é um problema que ocorre em rigorosamente todas as áreas do Direito Brasileiro. Pode-se discutir (e aí talvez seja até assunto para um outro programa) a cultura litigiosa do brasileiro e a tendência de judicializar os conflitos e sobrecarregar o [Poder] Judiciário. Sobre a reforma. Com relação à reforma em si, o PL 6787/16, está sendo vendida a narrativa de que se trata de mera modernização e que o trabalhador não vai ter nenhum ou pouco prejuízo prático, o que não é verdade. Há diversos pontos que trazem flagrante e considerável retrocesso. Um deles é piorar a situação do trabalhador remoto, pretendendo descaracterizar esse tipo de trabalho ao afirmar expressamente que não se trata de trabalho externo, acabando com a equiparação ao empregado comum. A piora de condições fica ainda mais acentuada com a redação proposta que retira os trabalhadores em regime de teletrabalho do capítulo que trata dos limites da duração de trabalho. A consequência prática é que esses trabalhadores, ainda que tenham sua jornada controlada (por telefone, Whatsapp e Skype, por exemplo) deixam de ter direito a horas extras, intervalo intra e interjornada, hora noturna e adicional noturno. E ainda prevê que, por ajuste, possam ser transferidos ao empregado os gastos com aquisição e fornecimento de equipamentos e material de trabalho, o que está em desacordo com os artigos 2º e 3º da CLT, que dispõem ser o empregador quem corre os riscos da atividade econômica — tendo em vista ser dele também os lucros de tal atividade. Ainda que se defenda o atual texto da reforma, é preciso admitir que não houve o debate necessário. Não foram ouvidas opiniões divergentes e nem especialistas suficientes. Toda a tramitação da reforma tem sido extremamente antidemocrática. A título de comparação, o projeto do atual Código de Processo Civil começou a tramitar em 2011 e, depois de profundos debates em que foram ouvidos juristas com os mais diversos posicionamentos, foi aprovado em 2015 só passando a valer em 2016, depois de um ano de vacatio, período em que as leis aprovadas ficam “em espera” antes de valer, para que a população possa se adaptar.

Caio: A Jaque, a prenitinha — inclusive, um beijo! —, mandou a seguinte mensagem. “Não é possível uma única lei para um país tão grande e diverso. Trabalho desde sempre em empresas multinacionais. Já vivi em países melhores e já vivi em realidades bem piores que a brasileira. Dentro da indústria que trabalho, a petrolífera, é importante para as empresas que prestam serviços manter níveis baixos de acidentes de trabalho, qualquer que seja o país em que estão trabalhando. Por bondade?! Não, por negócios. Uma empresa contratante atuando em países de legislação forte pode perder licença de exploração diante de um acidente de grande magnitude. Assim, se uma empresa de serviços se envolve em grande número de acidentes de trabalho, mesmo que num país de legislação fraca (por exemplo, Benin), ela pode não ter o prejuízo direto que teria se estivesse fazendo o mesmo trabalho na Escócia. Porém essa propaganda chegará nos outros países de alguma forma, e isso colocará as empresas contratantes bem receosas de usar os serviços daquela prestadora. Como no entanto buscar minimizar acidentes trabalhando em locais, realidades, custos e lucros distintos? Com definição de standards. São regras mínimas, básicas, que definem o mínimo necessário para realizar o trabalho de forma segura. Claro que, quando eu trabalhei na Noruega, eu tinha acesso a equipamento e estrutura muito melhores que quando eu trabalhei no Gabão. Porém o standard, o mínimo, tem que sempre ser garantido. E há muita rigidez quanto a isso. Um exemplo: equipamento de proteção individual, EPI. Em qualquer país que eu esteja, a empresa tem que prover o EPI necessário para eu exercer minha função. E eu TENHO que usar. Se eu não uso, posso ser demitida. Se o gerente de um determinado país, querendo economizar algum, se nega a me prover, posso denunciar e posso me negar a fazer o trabalho. Há mecanismos internos para relatar problemas, e dependendo do relatório pode chegar até o CEO. Traçando um paralelo, a lei trabalhista pode sim existir para um país grande e de realidades diversas — se ela observa essa realidade. Se se baseia num standard, e não num mundo utópico ou apenas na realidade do estado mais rico. Neste ponto, concordo que um conjunto de leis que tente forçar o topo sobre a base, ou seja, o melhor mercado contra o mais pobre, não será efetiva. No caso do salário mínimo, entretanto, que foi citado, define-se a renda mínima para alguém viver, não sobreviver. Seu valor está no que produz: em partes, depende da classe em que se encontra… Um exemplo, e sem nem olhar para países: quem produz mais para uma empresa, seus empregados ou seus acionistas? Eu creio que seus empregados, quem trabalha e, portanto, gera o produto que a empresa entrega no mercado. Mas veja que interessante: com a crise do petróleo a Halliburton, uma das grandes empresas prestadoras de serviços no mundo, amargou um prejuízo de 6.8 bilhões de dólares em 2016. Com isso, 6.400 empregados foram demitidos. Curiosamente, os acionistas ganharam mais de 533 milhões de dólares em dividendos em 2014 para 620 milhões em 2016. Eu concordo que superproteger uma classe não gera desenvolvimento (imaginem se tivéssemos proibido o advento das câmeras digitais para evitar o desemprego dos funcionários da Kodak, que não teriam mais rolos de filmes para revelar), no entanto, eu sinto que colocamos essa discussão apenas no lado do funcionário, nunca da empresa. Se para manter a minha empresa eu preciso ignorar leis vigentes, pois, se as obedeço, não tenho lucro, é apenas porque minha empresa NÃO DÁ LUCRO! Se nós, como sociedade, queremos a manutenção dessas empresas porque sua falência gera desempregos e aumento do desemprego, é ruim pra mesma sociedade, então temos que pensar em dividir essa conta por todos e não jogar o peso do ‘subsídio’ só nos ombros de quem produz.”.

Bloco 04 – 18’07” – 19’59”

Cris de Luca: Gabril Bom diz: ” Postei um piti no Twitter. [risos] Vocês foram extremamente maravilhosas e me falaram para ter calma e comentar o que eu achava com mais embasamento e tudo o mais. Eu não consegui fazê-lo por dois motivos: Um. Vocês me desconstruíram com-ple-ta-mente ao me lembrar de qual é o principal rolê do Mamilos: a empatia. Os economistas estão errados, a partir da minha visão de mundo (e ela sempre vai ser a mais correta e justa na minha perspectiva, mas não podemos ser maniqueístas). O segundo motivo, mais pragmático, é que meu conhecimento de hard economics é nulo. Sou historiador cultural, leio Lévi-Strauss com o pé nas costas, mas, se me botar um Maurice Dobb ou até um Weber economista na cara, eu sento e choro. Pensando nisso, respirei fundo, e decidi escrever uma coisa que eu estava há muito tempo para escrever pra vocês: uma ode ao que vocês fazem. Sério! Como educador, como ser humano, como alguém que se assume de esquerda e que vê que esse posicionamento é um reconhecimento e a luta por mais justiça, equidade, igualdade e humanidade, não tem como não reconhecer a beleza do trabalho de vocês. Vocês são incríveis em tudo o que se propõem a fazer. Mesmo quando a pauta se limita pela limitação dos convidados, vocês conseguem trazer o programa, com cansaço, trabalho, e tudo o mais, trazendo vários pontos. Vou admitir que sou um tanto intransigente, principalmente em pautas econômicas, mas, não há como não admitir que vocês me ajudaram e muito a combater isso.

[sobe trilha]

[Desce trilha]

Bloco 05 – 20′ – 24’59”

Ju: Vamos então para a Teta da semana. Vou começar apresentando quem tá na mesa. O primeiro vocês conhecem, o Caio Corralindo. Vocês conhecem e adoram, não vou apresentar ele mais; a Cris de Luca, minha parceira no crime que tá me ajudando substituindo a Cris Bartis à altura; e agora os novatos da casa são o Leonardo:

Leonardo: Eu sou o Leonardo, eu sou product developer na Nama, que é uma empresa nova que desenvolve Inteligência Artificial e entrega Inteligência Artificial pro povo.

Ju: Olha!

Leonardo: A gente acabou de lançar um chatbot que é o Poupinha, tá rodando no Poupatempo, tem três meses e a gente conseguiu alcançar 2% da população de São Paulo até agora em atendimentos com o Poupinha.

Ju: Cara, o Poupatempo já era incrível, já era um benchmarking, e agora com Inteligência Artificial…

Leonardo: Pensando no tema do programa, eu vim aqui pra contar que a gente fez isso sem acabar com nenhum emprego no processo. As pessoas que trabalham no atendimento do Poupatempo continuam trabalhando no atendimento do Poupatempo e elas contam com a ajuda do Poupinha pra filtrar e fazer algumas tarefas mais cognitivas pra eles, como agendamento e informação pra população.

Ju: Chegaremos lá! Também com a gente tá o Thiago Rotta. Thiago, quem é você na fila do pão? [Risos]

Thiago: Fala, pessoal. Bom, eu sou só mais um cliente realmente que gosta de pão francês, essa é a verdade. Eu adoro pão francês! Eu sou Thiago Rotta, eu sou líder da plataforma Watson na IBM Brasil. Tô na IBM já há 12 anos. Bastante tempo!

Ju: E você, então você é o Watson? Quando a gente pergunta alguma coisa pro Watson, é você que responde? [risos]

Thiago: Normalmente sou eu que apareço na sala, é verdade. Eu sou apresentado como o Watson personificado, com certeza, com certeza.

Ju: Pô, gente, o Watson é muito simpático, viu? [Risos] Conhecendo ao vivo. Nem parece um robô, viu? Menino tão bonzinho, Caio, cê introduz o tema pra gente, por favor?

Caio: Introduzo. Qual é o fato? Estamos vivendo, mais uma vez, o hype da Inteligência Artificial. O tema vive em ciclos de excitação em que capta a atenção do público e gera muita expectativa, seguidos por longos e tenebrosos invernos, quando a tecnologia não consegue evoluir na velocidade esperada. Mas, dessa vez, a conversa acontece enquanto já estamos imersos na tecnologia. Usamos Inteligência Artificial cotidianamente em apps e sites de comércio eletrônico, que nos sugerem o melhor caminho, o filme que gostaríamos de assistir e o produto que teremos interesse em comprar. Há dez anos, era quase impraticável interagir com computador em linguagem natural e hoje temos exemplos reais. Mais da metade das ações em bolsa transacionadas nos Estados Unidos já são comandadas por algoritmos. O reconhecimento de imagem também já está fazendo parte do nosso dia-a-dia. O DeepFace, do Facebook, reconhece imagens das fotos que postamos com quase 98% de acerto. Aplicado no mercado de trabalho, imagine uma empresa de setor de seguros analisando fotos de veículos acidentados, identificando as partes do veículo que foram afetadas e o grau de dano. Um fator que contribui para acelerar esse processo é que o mercado está usando o modelo colaborativo para impulsionar a evolução exponencial da tecnologia e, assim, desenvolver sistemas de IA [Inteligência Artificial] começa a se tornar bem mais simples que há cinco anos. Esse avanço provoca mudanças significativas no futuro do trabalho. Setores sólidos e tradicionais simplesmente desabaram e tiveram que encontrar novos modelos de negócio para sobreviverem, enquanto outras profissões surgiram. Vamos explorar um pouco as possibilidades desse admirável mundo novo, entender os impactos que ele tem no nosso modo de vida e refletir sobre como essa revolução tecnológica vai mudar as relações de trabalho.

Ju: Muito bem. Eu vou começar perguntando pro Thiago quais são as transformações que a Inteligência Artificial vai provocar nos próximos anos, o que que a gente já tem saindo da prancheta, indo pro mundo real, e que vai mudar bastante a nossa vida?

Thiago: Bom, acho que o exemplo que o Leo deu aqui, de realmente as pessoas começarem a interagir com a Inteligência Artificial pra ter o acesso à informação de forma relevante, eu acho que é o melhor exemplo. É o que diversas empresas que trabalham com Inteligência Artificial tá [estão] buscando. Como é que a gente pode entregar uma informação relevante, rápida, pro ser humano que tá dependente daquilo pra conseguir viver nessa vida louca que a gente vive? Essa é a verdade. Então eu acho que uma das principais transformações que vão ocorrer daqui pra frente é agilizar o nosso trabalho, na maneira como a gente vive, na maneira como a gente convive, pra que melhore também a forma como a gente tá hoje interagindo com o mundo em si.

Ju: Mas dando o exemplo, só pra gente… como a gente quer falar um pouco de impacto de trabalho, a gente precisa falar um pouco do que que essa tecnologia já tá permitindo. Então, por exemplo, carro autônomo: vai sair do papel?

Thiago: Com certeza. Já saiu. A gente não vive divulgando, porque tem muita coisa ainda a ser construída, principalmente quando se fala assim: pois é, mas numa situação crítica, ele decide pela vida de quem? Quem tá de fora, quem tá dentro, ou quem tá do lado direito, lado esquerdo, como é que é? Então, por essas discussões, há muito ainda a evoluir. Mas isso não significa que a gente não possa colocar o carro autônomo pra andar em linha reta. E você assumir quando você tem que contornar pra direita ou pra esquerda. Isso já saiu do papel e tá aí, tá rodando.

Bloco 06 – 25’11” – 29’59”

Ju: [risos]

Cris de Luca: Tá no mercado inclusive, né. [Thiago: Tá no mercado! Exatamente!] Porque a Tesla já… já anunciou que vai colocar nos Estados Unidos, já tá atrás lá das regulamentações pra ela poder vender.

Thiago: É isso aí!

Ju: É, na Intel… a palestra… o Keynote da Intel no SXSW, falaram que 2020 é fato: carro na rua já.

Thiago: Sem dúvida! Agora pense só? Já existe carro que estaciona sozinho. A gente poderia considerar isso como autônomo? Por que não? Tá estacionando sozinho. Então, isso já tá fora do papel já há um bom tempo. É mais evoluir a tecnologia.

Cris de Luca: Mas, se a gente for falar de veículos autônomos como um todo hoje nas grandes minas e em algumas plantas em locais de difícil acesso, a gente já tem caminhões autônomos. E o caminhão autônomo tá aumentando a produtividade da mineração. Porque eu posso levar o caminhão em locais onde antes eu não levaria o homem por uma questão de segurança. [Thiago: Verdade!] Então, eu posso aumentar também a velocidade dele. Então ele fazia três viagens por dia, passou a fazer seis, porque ele anda mais rápido. Então tem uma série de usos: você tem muito veículo autônomo também no campo. É hoje, todas as colheitadeiras [Ju: É verdade!] modernas são autônomas: você tem alguém remotamente com um joystickizinho parecendo que tá brincando. Então quando seu filho tiver jogando, querida! [Thiago: Nossa, eu adoraria pilotar isso aí] Quando seu filho tiver jogando, queridos, deixa seu filho jogar. Porque daqui a algum tempo ele está adquirindo… [Caio: Ele está adquirindo uma skill que ele pode utilizar na vida dele] exatamente. Que daqui a alguns anos vai ser muito importante na vida dele.

Thiago: É verdade!

Leonardo: A linha quatro do metrô de São Paulo é toda operada remotamente.

Ju: Então isso já é uma realidade. Leo, fala pra gente um pouco de chatbots. O que são? Como funcionam? Pra que servem?

Leonardo: Primeiro de tudo a gente tem que separar um pouco chatbot e Inteligência Artificial. Porque nem todo chatbot funciona com Inteligência Artificial. Algumas das aplicações de Inteligência Artificial em um chatbot são numa coisa que a gente chama na Nama de Entendimento Artificial. O chatbot ele não usa Inteligência Artificial pra tomada de decisões ou pra decidir quais informações vão ser mostradas ou não para o usuário. O nosso chatbot na Nama – ele e a maioria dos outros – ele usa Inteligência Artificial pra conseguir identificar que uma intenção do usuário é aquela no fluxo que ele tá pré-definido pra ele executar, sem eu ter informado pra ele como ele vai receber aquela intenção. Por exemplo, eu posso falar pra você: “Olha pra aquela bola”. Aí você vai olhar pra bola. Eu passei pra você a informação que você tinha que olhar pra bola, mas eu posso passar essa informação pra você de diversas maneiras. Posso falar, como a gente fala no Pará: “Espia aquela bola”. Posso falar: “Observa aquela bola”. Existe nuances de entendimento, mas pro bot, pra máquina, ele pode ignorar essas nuances e tentar entregar uma informação com uma porcentagem de acerto pro cliente. O que a gente faz é informar pro bot: “Você vai receber aquela intenção. Com aquela intenção você vai fazer tal coisa”. E a gente deixa o bot usar a inteligência dele, deixa ele usar a inteligência do Watson, do X.AI e de outras plataformas, pra ele conseguir sozinho identificar essas intenções de formas diferentes do que aquele que eu inicialmente passei pra ele. Então eu digo pro bot: “Toda vez que o usuário tiver a intenção de fazer um agendamento, você vai fazer um agendamento. Você vai extrair várias entidades dessa informação que o usuário te passou”. Por exemplo, agende um vôo para a próxima quarta indo pra Belém. Ele daí tira a informação que eu quero ir pra Belém, então meu vôo é pra Belém, que vai ser na próxima quarta e a intenção maior que é: eu quero comprar uma passagem, eu quero agendar um vôo. Mas a forma com que eu falo isso pode ser totalmente diferente. Eu posso falar: “No dia 23, eu quero ir pra Belém”, e o bot tem que entender essas diferentes formas que o usuário tem de passar aquela intenção pra ele.

Cris de Luca: Pois é, o bot tem os dois pontos da Inteligência Artificial, né? Ele usa a Inteligência Artificial pra ele entender a linguagem natural e aí ele está fazendo uso dessa tecnologia que a gente tá falando. E ele é um bot de Inteligência Artificial também quando ele usa essa inteligência lá na retaguarda que é o que o Watson faz pra tomar uma decisão. Então, explica um pouquinho porque é… foi tão difícil, assim… Inteligência Artificial a gente já fala nela há muitos anos, né. Por que que agora tá tendo essa explosão de uso de Inteligência Artificial e a gente tá chegando na possibilidade de ter o chatbot, os chatbots entendendo linguagem natural? Porque eu me lembro que o primeiro sistema da IBM que eu usei, o Dragon, lá, pra fazer reconhecimento de voz, é… já era uma dificuldade. Porque se ele pegasse a Juliana… se ele tivesse treinado com a voz da Juliana normal e pegasse a Juliana rouca hoje [Ju: [risos]], ele não abria a porta da casa dela. Então, assim, a gente evoluiu daí, né [Thiago: É verdade], a gente teve estágios de evolução. Então explica um pouquinho. É… acho que os dois podem explicar como é que a gente chegou no momento que a gente tá hoje e porque que a gente ainda tá na infância dessa tecnologia toda e a gente vai chegar num momento lá na frente que o trabalho também ainda vai mudar muito porque essa tecnologia tende a evoluir. Mais rápido do que evoluiu até hoje.

Bloco 07 – 30’24” – 34’59” MARINA NÃO ENTREGOU AINDA! COBRAR EM 20/09

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Ju: “Quem faria isso?”, eu pensei. Parecia a coisa mais ridícula. Depois, quando você começa a analisar quão transformador é o jeito que você lida com a tecnologia, porque a gente por, sei lá, milhões de anos, transferiu conhecimento através da conversa. [Thiago: Sim] Escrever, digitar, perguntar para Google como são as coisas, é uma coisa nova que a gente se adaptou. Mas a gente é mais rápido e aprende melhor conversando. A gente está no início da tecnologia, então é tosco mesmo, mas, em termos de evolução, pensar que evolução não é a gente ficar escrevendo — porque não é assim que a gente se comunica —, mas que a gente converse de uma maneira natural… Aí eu vi que o Nigel na verdade é aquela mina do filme Her [Thiago: Uhum. Sim.]. A gente já está naquilo que está naquilo que parecia muito futurista para mim. Isso já existe. Já tem o Nigel. [Thiago: Isso já existe. Com certeza.] Ele já conversa com você.

Bloco 08 – 35’00” – 39’50”

Thiago: Com certeza. Na verdade, na minha cada por exemplo, eu já não controlo iluminação através dos botões. Eu uso realmente. Recentemente fiz um projetinho com o Watson conectando com a Alexa e eu tenho lá as lâmpadas inteligentes da Phillips.

Ju: E você fala com elas?

Thiago: Eu falo.

Ju: [risos]

Thiago: Eu falo com elas. Eu chego e peço para ligar minha casa toda, ela liga toda a iluminação. Coloca a sala de estar, coloca a sala de jantar. [risos da Ju] Ou eu posso até inclusive mudar as cores da minha sala — um jantar mais romântico.

Ju: Mas eu acho que é isso. Porque a tecnologia, quando é nova, parece coisa de louco. Você está falando com a sua casa, amigo. Para! Que isso?

Thiago: [risos]

Ju: Ué! [risos]

Cris de Luca: Mas aí eu quero entender uma coisa. Ele reconhece o seu comando, a sua voz?

Thiago: Não necessariamente. [Cris de Luca: De qualquer pessoa?] Voz de qualquer pessoa. E aí onde as pessoas começam a se questionar? “Poxa! Está me ouvindo constantemente [risos da Ju], está pegando as brigas, está pegando as discussões [risos da Ju]. O que será que vai acontecer?”. Existem muitas discussões em cima disso aí.

Caio: Rolava há um tempo atrás que, essas tevês da Samsung, eles estavam falando: “Se você puder, tampe o microfone da sua televisão da Samsung porque esse dado está sendo transmitido para a empresa.”.

Thiago: Sem dúvida.

Caio: Então, até que ponto a gente está disposto a aceitar esse tipo de “falta de privacidade”? Porque a Samsung não está interessada na sua vida, cara, ela está interessada em como vender mais coisas para você.

Thiago: Verdade.

Caio: A não ser que você seja, sei lá, o Trump.

Cris de Luca: Depende.

Caio: Exato.

Cris de Luca: De repente hoje ela está [Caio: Exato.] Tudo depende do contexto.

Caio: Quem ela é.

Cris de Luca: Exato.

Caio: Mas, até que ponto a gente aceita esse tipo de “invasão de privacidade” para ter o avanço tecnológico mais presente nas nossas vidas? Eu acho isso interessante porque é uma coisa atualmente, a gente nota, ela é muito simples.

Thiago: Uhum.

Caio: Desde o cookie do seu computador, que você clicou num tênis… Este tênis vai te acompanhar por semanas!

Ju: E é bom quando você compra mais caro, né? Porque ele fica mostrando oferta mais barata para SEEEEMPRE.

Caio: Exato.

[risos da Ju]

Thiago: É verdade.

Caio: Ou você dá aquela volta no cookie, né? Eu clico um mês antes de eu querer comprar a coisa, que aí ele vai me mostrando todas as promoções.

Cris de Luca: Voltando nessa sua história da tevê ouvindo. Existe uma técnica chamada snoop, que é justamente… que várias empresas dos Estados Unidos estão usando essa técnica para vender informação, para fazer o que o cookie faz e que tem gente aqui no Brasil dizendo o seguinte: “Olha, o Facebook está usando.”. O Facebook nega terminantemente que esteja usando. Mas o fato é que eu já fiz o teste. Entrei numa loja e pedi o preço de uma tevê de 50 polegadas. Nunca pesquisei preço de tevê de 50 polegadas pelo meu celular, nem pelo meu computador, nem por lugar algum. Eu não entrei em lugar algum porque eu não vou comprar uma tevê de 50 polegadas.

[risos de todos]

Cris de Luca: Eu só fiz o teste. Eu entrei lá e perguntei para o vendedor: “Qual é o preço dessa tevê de 50 polegadas?”, saí da loja e comecei a receber banners de tevê de 50 polegadas.

[risos de todos]

Cris de Luca: Então tem alguém me ouvindo, querido! Tem alguém me ouvindo.

Thiago: Fato é que o que movimenta essa máquina da Inteligência Artificial é o dado. Sem isso daí ela não sobrevive, ela não pensa. Então eles precisam disso. [Ju: Isso] Faz parte do processo de coleta e alguém está curando por esse dado para te entregar alguma informação relevante. É o que está acontecendo.

Cris de Luca: É que o dado faz a máquina aprender.

Thiago e Ju: Aprender.

Cris de Luca: Exatamente. Além disso. Para você pegar essa montanha de dados, como a gente mesmo não dá conta (e o nosso cérebro é muito mais rápido do que o cérebro da Inteligência Artificial — mas a gente vai chegar lá [Thiago: Sem dúvida.]), a gente precisa ter muito poder de computação.

Thiago: Sim.

Cris de Luca: Por isso eu digo assim. Os bots são o início, são o front-end de uma engenharia toda que está por trás. Aí ele diz assim: “Eu uso o Watson para alguma coisa. Eu uso o sistema do fulano para outra.”. A gente tem todas as grandes empresas de tecnologia colocando isso em um negócio chamado “nuvem”, etéreo [Thiago: Verdade.], pela internet, fornecendo serviços de Inteligência Artificial, que a gente não conseguiria ter nos nossos telefones celulares ou nos nossos computadores porque a gente não tem [Ju: Processamento para isso.] processamento suficiente para isso.

Bloco 09 – 39’51” – 44’59”

Ju: Outra coisa que eu acho interessante de a gente colocar aqui na mesa só para a gente ir jogando os caminhos que já são possíveis hoje, que eu acho que quem não está tão envolvido não conhece. Eu também fiquei “absurdada”. Vocês podem ver que eu fico bastante “absurdada” porque eu não conheço nada mesmo. Aa apresentação da Intel e da Adobe: como eles estão trabalhando Inteligência Artificial para criar. Enquanto você está automatizando o carro, que leva uma coisa de lá para cá, você pensa: “Sinceramente, eu não queria fazer esse trabalho, vai. Não acho que é trabalho humano ficar repetindo padrão o tempo inteiro. Mas eu sou um floquinho de neve tão especial, que eu tenho um trabalho que nenhuma máquina vai tirar, porque eu sou brilhante. Eu crio coisas, entendeu? Eu tenho ideias. E máquinas não têm ideias.”. Aí a Intel tem um estudo, um grupo que se chama Picaso, que é justamente para criar obras de arte. Aí, meu amigo, é a mesma coisa que eu falei do Hirobo: por enquanto ainda está ridículo, comparado com a criação humana, não é nada. Mas isso é uma possibilidade. A gente limita muito a nossa compreensão do que a máquina é capaz de fazer. [Thiago: Sim.] E hoje a gente já está expandindo essas fronteiras muito mais.

Thiago: Engraçado. Vocês chegaram a ver que o Watson suportou o processo de criação de uma música junto com o produtor musical Alex Da Kid. Legal. O que a gente fez ali não foi substituir o produtor em hipótese alguma, mas a gente “suportou” ele na criação tanto da letra, pesquisando nas diversas fontes de dados, como New York Times, Prêmio Nobel, como indo nas redes sociais para saber como as pessoas se sentiam com relação aos temas que estavam sendo descritos nessas fontes de dados que para ele era interessante naquele momento criar. O que ele queria fazer era uma música romântica. Ele falou assim: “Deixa eu pegar quais são as palavras e a forma como as pessoas se comunicam que realmente trata de romantismo, do que é romântico, porque são essas palavras que eu vou utilizar durante o processo criativo na criação da minha música para tocar as pessoas.”. A gente não substituiu, a gente não criou de fato a letra para ele, mas a gente “suportou”.

Ju: Também tem como suportar. Eu lembro que no estande da IBM SXSW tinha uma experiência que era de te ajudar a fazer uma música. [Thiago: Sim.] Você queria fazer uma música, “quero fazer uma música que seja sombria, que dê medo, que não sei o quê”.

Thiago: Esse é o Watson Beat — para quem pesquisar o Watson Beat, o que a gente faz. Nos Estados Unidos, acho que existem 20 ou 15 segundos (por causa da propriedade intelectual, dos direitos reservados) que você pode carregar de cada trecho de música. O que você faz é carregar os diversos trechos de músicas e você pede para o Watson te ajudar a selecionar um tipo de ritmo que você queira criar: “Ah, um ritmo dark“, então o que ele vai fazer é analisar as notas musicais, os acordes presentes naquelas notas musicais e selecionar quais são os pontos daquela melodia que você deveria selecionar para compor uma nova música.

Ju: O que eu vejo nisso é o seguinte. Ele tira a necessidade de você ser um mestre para você conseguir criar. Por exemplo. Juntando com outra coisa que a Adobe fez, qual é a vantagem de você dar comando de voz para um programa como o Photoshop? É muito mais rápido, muito mais fácil, você conhece todos os comandos, você faz ali. Para você que estudou um monte, que trabalha com isso. Agora, para a Ju, que não sabe nada, ela sabe o que ela quer fazer com aquela foto? Ela não sabe conversar com a máquina, mas ela sabe dizer “corta”, “tira o fundo”, “recorta o cara”.

Thiago: A gente oficializou o flanelinha de layout agora. [risos]

Ju: Siiiim! [risos]

Leonardo: Três pixels para um lado, três para o outro.

Ju:Make My Logo Bigger”.

Leonardo: É.

Ju: Isso.

Cris de Luca: Não é três pixels para o lado, é “um pouquinho para a direita”.

Leonardo: “Um pouquinho para a direita.”.

Cris de Luca: “Um pouco para a esquerda.”.

Thiago: Pixel foi muito além, né?

[risos de todos]

Cris de Luca: O pixel vai além. Exatamente. É interessante porque eu estou vendo vocês falarem aqui. A gente já tocou em várias profissões. Algumas profissões que de alguma forma vão mudar. Motorista de caminhão Thiago: Com certeza.] hoje já em uma mineiradora, ele está em uma sala com ar refrigerado, na frente de um monitor, com dois joysticks, comandando um monstro de um caminhão que está lá do lado de fora. A gente falou aqui de um designer, vai, sei lá, algo que o valha, que tem que fazer um desenho ou que tem que criar uma peça de desenho e a gente está dizendo o seguinte: “A máquina consegue fazer com que você veja mais padrões, tenha uma pincelada melhor, faça alguma coisa.”. Eu me lembro de um programa que eu usava há muitos anos atrás que usava a Teoria dos Fractais (vamos voltar à Inteligência Artificial, lá atrás), que se chamava Fractal Designer Painter. O que ele fazia era justamente simular na verdade as pinceladas dos grandes artistas — coisa que a gente tem isso no nosso telefone celular a três por quatro, mas naquela época… O que a gente está falando aqui é um pouco além disso, é você ter a máquina te dando subsídios que você pode não lembrar ou não conhecer. E aí a Juliana exemplificou bem com a história do Photoshop aqui.

Thiago: Sim.

Cris de Luca: A gente falou da música. Não foi o Watson quem fez a música, ele ajudou a fazer. Eu já comi receitas maravilhosas feitas pelo Watson.

Thiago: Chef Watson.

[risos da Ju]

Bloco 10 – 44’59” – 49’59”

Cris de Luca: O Chef Watson é sensacional porque o que o Chef Watson que que ele faz? Ele pega o que cada um dos alimentos tem… as características de cada um deles, olha os vários pratos que existem no mundo e começa a sugerir combinações em função de combinações que existem no mundo com as mesmas características.

Leonardo: Combinações que você nunca imagina, né?

Cris de Luca: Eu comi uma batata frita com chocolate que vou te dizer…
[risos de todos]

Leonardo: Carne com chocolate. Quem é que combina carne com chocolate, né?

Cris de Luca: Exatamente.

[risos da Ju]

Cris de Luca: Estava uma delícia batata frita com chocolate. Eu tenho que dizer.

[risos da Ju]

Cris de Luca: Depois eu descobri que muita gente já come.

[risos de todos]

Cris de Luca: Não sei por quê. Mas tem muito adolescente que gosta. Vai no McDonald’s e pede. Enfim. Aí eu estou falando aqui de várias profissões que algumas somem e outras não somem. Eu estou me lembrando aqui de uma questão, que é a secretária. Eu li uma matéria essa semana, que é a seguinte. Será que a secretária um dia vai sumir? Porque eu vou ter a combinação do [Leonardo: Chat bot] do chat bot com um assistente virtual que está lá junto com um desses grandes sistemas de Inteligência Artificial, o Watson, o Deep Mind, da Google. Vai sumir? Eu vou chegar em um momento que um chat bot vai poder ouvir a minha conversa telefônica? Eu fiz isso com o Alexa. Você falou do Alexa.

Leonardo: Sim.

Cris de Luca: Está lá o Alexa em cima da minha mesa de trabalho. O Alexa passa a ser a minha secretária, que ele vai atender a minha chamada telefônica, vai saber quem quer falar comigo, se for um telemarketing, ele despacha na hora [risos de todos] e diz que eu não posso falar, marca aquele número e diz que aquele número vai para a lista negra porque aquilo é o equivalente a um spam, se for uma pessoa tentando agendar uma reunião comigo, ele vai buscar a minha agenda, vai ver na minha agenda se eu posso naquele dia, se eu não puder, ele vai sugerir uma nova data e depois vai me avisar que ele marcou uma reunião para mim (que isso eu achei meio complicado porque talvez ele tivesse que me pedir, mas aí acho que cada um vai setar o sistema do jeito que quiser), se for a minha esposa ou meu esposo, ele vai passar direto e vai perguntar assim: “Você precisa falar com ele agora?”, “Ah, preciso”, “Ok, passa”.

Leonardo: É.

Cris de Luca: Nós estamos chegando nesse mundo assim? O Brasil já pode fazer isso? A gente já pode fazer isso em português?

Leonardo: Sim. E a gente já faz isso. A gente tem várias aplicações de Inteligência Artificial rodando atualmente. A sua inbox do Gmail divide todos os seus e-mails em promoções, spam e coisas relacionadas a trabalho já usando Inteligência Artificial.

Caio: Nãããão muito bem, mas ela faz isso.

Leonardo: Mas ela já faz isso. A Siri, hoje em dia você consegue perguntar para ela se você vai ter uma reunião às dez da noite, se pode marcar nesse horário ou se você está ocupado. Todo esse ecosistema que a gente já vem criando há muito tempo, de colocar tudo na nuvem, de as informações estarem um pouco mais estruturadas —apesar de [Caio: Sim.] não tanto — fazem ser possível isso. É só questão de integração [Cris de Luca: Sistema.] e desenvolvimento de sistema.

Caio: Existem várias empresas hoje fazendo isso.

Cris de Luca: É.

Caio: O que o Leo está comentando é uma pura verdade. A gente tem empresas hoje que… Se você copiar um e-mail em particular que é o e-mail de uma secretária e naquele e-mail a pessoa estiver sinalizando que gostaria de marcar um café com você, uma reunião com você, o que aquela secretária, como um assistente cognitivo, pode fazer é olhar sua agenda, olhar a agenda da outra pessoa e, se essas agendas estiverem livres, por que não marcar uma conversa?

Cris de Luca: Você está falando da X.AI.

Caio: Exatamente.

Cris de Luca: É um sistema que hoje vê a sua caixa postal de…

Leonardo: Exatamente. Essa é a secretária para a agendamento de reuniões, (x.AI) Service.

Ju: Isso que eu acho engraçado. Outras coisas é mais fácil você automatizar. Olha a quantidade de nuances que tem para marcar uma reunião. Não é porque eu não tenho [Leonardo: Não são muitas.] Para caramba. Não é porque eu não tenho livre, não é porque eu não quero.

[risos de todos]

Ju: É tão simples quanto isso. Como é que uma máquina vai saber das coisas que eu recebo todos os dias, quem eu quero marcar reunião e quem eu não quero?
Thiago: Deep learning, machine learning, Inteligência Artificial.

Ju: Cara, eu vou te falar que é… Em algumas agendas, deve ser mais fácil do que em outras. Com certeza na minha agenda é mais fácil do que na do Merigo. Gerenciar a agenda do Merigo, saber com quem ele quer falar… Eu sou uma mulher, teoricamente a mulher dele, e eu não saberia.

Leonardo: Mas quem gerencia?

Ju: Eu não faria… eu não me meteria nisso.

Cris de Luca: Talvez ela aprenda com os padrões, né?

Thiago: E errando.

Cris de Luca: E aprendendo. É. Tentativa e erro.

Thiago: É engraçado. De novo, aqui, mesmo você tendo uma Inteligência Artificial fazendo o schedule das suas reuniões, não significa que a gente vai inteiramente [Cris de Luca: Seguir.] substituir de fato a secretária. Não vamos subestimar de forma alguma. Tem várias coisas que ela pode fazer a assistência pessoal, que hoje para um executivo vale muito. É o olho no olho, é o toque de você pegar e dar assistência para o executivo necessário não só no digital. Então eu acho que o que essa tecnologia vem para fazer é inclusive salvar as pessoas de fazer as coisas chatas. Eu vejo às vezes as secretárias ali da IBM. Deve ter um monte de coisa chata, gente, que elas fazem. Será que elas não gostariam que um sistema… [Cris de Luca: Isso.] Já teve várias secretárias que falaram: “Você não pode colocar o Watson para fazer isso aqui para mim, não?”.

[risos de todos]

Bloco 11 – 50’05” – 55’19”

Thiago: Quer dizer, fazer reembolso dos executivos? [Ju: Sim.] “Gente, eu odeio fazer reembolso. Odeio”. Quer dizer, será que a gente não pode dedicar a vida das secretárias para fazer coisas intelectualmente… [Ju: Mais estimulantes. Mais interessantes.] É. Que as pessoas se sintam mais interessantes inclusive fazendo aquele trabalho? Acho que é possível.

Ju: Eu acho que essa é a grande discussão. Enquanto a gente se apavora muito que a gente vá ser substituído… Aqui não é um jogo de soma zero, que você pode realmente ter essa inteligência a seu serviço. Eu achei muito interessante no Podcast do The Guardian sobre Inteligência Artificial que eles falam bastante sobre o jeito diferente de inteligência do ser humano e a Inteligência Artificial. O que eles falam é que hoje — apenas hoje, ou pelo menos nos próximos 30 anos — o tipo de Inteligência Artificial que a gente consegue desenvolver é uma Inteligência Artificial muito focada. [Thiago: Cognitiva.] Eu acho que eles usam a palavra “focada” em função de ser muito específica. Você consegue ensinar, por exemplo, essa Inteligência Artificial a ganhar do melhor jogador de Go do mundo (procure saber o que é Go) [Caio: É bem legal.], mas você não consegue que esse cérebro super inteligente, que ganhou do melhor cérebro humano do mundo de Go, esquente uma xícara de chá. Ele não consegue fazer nada além disso. Ele só faz isso, ele só é bom nisso. E o ser humano mais básico [risos], nosso modelo mais básico de espécie é capaz de fazer milhares de coisas. A nossa inteligência é diversificada.

Cris de Luca: Tem um exemplo mais fácil. Ela consegue identificar que é um cachorro, mas ela não consegue identificar a raça do cachorro. Se você ensinar para uma criança de três anos a raça do cachorro, ela vai saber diferenciar e vai dizer que aquele cachorro é daquela raça. A Inteligência Artificial ainda não consegue. Ela olha para a figura e diz “é um cachorro”, mas, se ela não tiver o arcabouço todo, se ela não for aprendendo com tentativa e erro — que foi o que ele falou —, se ela for demorar mais do que uma criança de três anos para aprender isso, ela não vai conseguir dizer a raça do cachorro.

Ju: Eu achei interessante falar assim. A gente tem dificuldade de processar dados e a máquina consegue processar dados muito bem. Acho que é isso que o Thiago está tentando falar.

Thiago: Sim.

Ju: A gente está vivendo em um mundo que nos inunda de dados e a gente está super estressado com isso, o nosso cérebro… um monte de gente sofrendo de Burnout porque é muita informação o tempo inteiro. Para a máquina fazer isso é muito mais fácil. Deixa ela lidar com essas partes. Ela nunca vai conseguir te substituir, ela vai substituir partes da tarefa de um trabalhador. Por quê? Porque esse raciocínio que a gente tem, que é para tudo, conectar as coisas, fazer tudo ao mesmo tempo — isso a máquina não consegue fazer, então, ela consegue fazer partes da tarefa de um trabalhador, não o trabalho inteiro.

Caio: Eu sinto que atualmente o que a gente vê na tecnologia é muito uma busca pela pessoa se sentir cada vez mais autossuficiente. No sentido de que, antigamente a gente tinha que lembrar do número de telefone das pessoas.

Ju: Exato. Para que eu preciso lembrar disso?

Caio: Eu não sei mais o número de ninguém. Que nem a Ju estava falando antes naquele exemplo de que… Vocês até estavam dizendo “na hora de desenvolver uma música, a gente utilizou a Inteligência Artificial para dar mais base para que aquele artista pudesse fazer o trabalho dele de maneira mais fácil”. A questão da secretária é a mesma coisa: “A gente dá ferramentas para que as pessoas desempenhem as tarefas que elas mais gostam ou que são mais significativas para ela, no caso”. Eu sinto que a Inteligência Artificial, não só nessa questão de “ela vai substituir trabalhos”, ela vai facilitar trabalhos. Obviamente que, sei lá, no começo do século, mais de 40% das pessoas trabalhavam plantando coisas. Com o, né, avanço tecnológico, não é que essas pessoas morreram sem emprego, mas [Ju: Migraram.] “ok, a gente não precisa mais plantar coisa. O que a gente vai fazer agora?”. Eu sinto que as pessoas ainda têm essa visão muito apocalíptica quanto à tecnologia, quando na verdade ela é muito mais natural e menos intrusiva do que a gente pensa.

Cris de Luca: E esse é um ótimo ponto. Por que é um ótimo ponto? Quando a gente teve a mecanização lá atrás, no século XIX, esse temor também veio. A gente deixou muita gente que não tinha as habilidades específicas para o novo mundo, para lidar com as máquinas… Quem não viu “Tempos Modernos”, do Charles Chaplin, deve ver — é o que a gente está falando aqui agora. A gente está passando por um mesmo momento agora. A diferença é que a gente desta vez… Talvez tenha sido assim também naquela época. Quem mexia com as máquinas era uma galera muito pequeninha, era muito pouca gente que mexia com as máquinas ou que sabia mecânica. Então a gente pode ter novos postos de trabalho, novas castas do ponto de vista daquilo que a pessoa sabe, da habilidade que ela domina e do ponto da cadeia em que ela vai estar. O que a gente tem aqui na mesa, por exemplo, é bem bacana. Tem eu, que escrevo sobre isso. Se você me mandar em algum momento escrever alguma linha de código, talvez eu consiga escrever basic, um pouquinho de alguma linguagem estruturada, tipo HTML, que eu domino pouco, mas eu não vou saber fazer um programa. Acho que você já sabe fazer um programa e domina isso muito mais — não é, Thiago?

Bloco 12 – 55’20” – 1:01’03”

Thiago: Sim.

Cris de Luca: Eu não sei se você sabe fazer um programa, mas você hoje… [Thiago: Eu sou programador.] Então você sabe fazer um programa. A gente tem diferentes universos nesta mesa com diferentes skills, né, diferentes habilidades.

Caio: Eu já programei um Jogo da Velha.

Ju: [risos]

Cris de Luca: Ah! Que legal! Em basic, né?

Thiago: Já é ótimo para começar.

Caio: Pois é. A minha pergunta para vocês é a seguinte. Esse mundo que vem pela frente, a gente hoje no Brasil, que está vendo a reforma trabalhista (só para fazer um link com o programa passado), a gente está preparado para desenvolver as habilidades que a gente vai precisar desenvolver em função dos postos de trabalho que serão fechados e dos postos de trabalho que serão abertos com esse novo mundo da tecnologia? Ou mesmo para retreinar a secretária, porque ela vai ter que deixar de fazer coisas que ela sabia fazer para passar a fazer outras. Então, vamos pegar… Acho que é a mesma questão que aconteceu quando a gente começou com a informatização dos escritórios. Antes a secretária usava uma máquina de escrever – tem até um filminho (depois vou dar para a Ju botar no Facebook) que mostra exatamente a evolução da tecnologia com uma mesa de trabalho na frente. Que vão sumindo coisas. Vai sumindo. Some o quadro de avisos, some a máquina de escrever, some o telefone, some isso, some aquilo. [Caio: Calendário, calculadora.] Tudo. Fica só o seu computador na sua frente. E o que a gente está falando é que o computador vai sumir também.

Thiago: Logo some.

Ju: [risos]

Cris de Luca: Exatamente. Então que mundo é esse? O que a gente vai precisar dominar daqui para a frente. Todo mundo vai precisar ser programador? Acho que não. Mas o que a gente vai precisar saber?

Leonardo: É um pouco complicado saber o que a gente vai precisar saber. O Thiago, que é programador, sabe que a gente já lida com automatização e com tentar não executar as mesmas tarefas repetidamente diariamente. Eu acho que esse é o maior skill que a gente pode pedir para a população e para todo mundo ter daqui para a frente. Se a gente começa a ter esse mindset de “eu não vou repetir a mesma tarefa de novo”, “é mais vantajoso para mim utilizar uma ferramenta que eu faça a tarefa, ensine para ela uma vez e ela repita ela toda vez que eu precisar que ela seja repetida” é vantajoso para todo mundo. Você começa a gastar seu tempo com coisas que realmente valem a pena e não a repetir aquele mesmo processo. Toda essa gama de trabalho que é baseada em repetição talvez morra — talvez não, talvez evolua; é difícil dizer o que vai acontecer. A gente está aqui para isso, mas é meio difícil saber.

Cris de Luca: Fala aí, Thiago.

Thiago: Uma coisa que as pessoas precisam muito ter em mente é que sistemas cognitivos que utilizam Inteligência Artificial não são sistemas programados. Você não precisa saber programação para lidar com eles, você precisa ensiná-los. O processo de ensinar… você só se insere no processo de ensinar se você domina um assunto. É aí que a pessoa acaba tendo um grande valor no momento de interagir com um sistema de Inteligência Artificial. O que as pessoas precisam saber nesse momento e eu… sendo bem sincero, uma opinião muito Thiago, eu vejo que as pessoas ainda não caíram na real que elas precisam se especializar, aprender. Porque isso são coisas que a gente não vai transmitir para a máquina do ponto de vista de um processo criativo, um bom senso, o senso comum, são coisas que não vão para a máquina, mas a gente vai transmitir toda a rotina nossa para uma máquina executar, cálculos que nós levamos horas para resolver. Nossa! Quantas horas eu levava para resolver uma derivada na aula de Cálculo quando eu fazia Engenharia? Isso são coisas que um computador pode fazer e pode fazer muito rápido. É o que a Inteligência Artificial vem se propondo para poder nos ajudar. O que eu acho que as pessoas realmente precisam se antenar é estudar, é conhecer outras coisas, é se tornar especialista em alguma coisa. Se você conseguir se tornar especialista pelo menos em uma coisa, se você se dedicar, se você for muito bom naquilo, você se torna uma pessoa essencial em qualquer mercado. Eu acho que é isso que as pessoas precisam saber.

Ju: Eu achei bem interessante. Falando sobre os novos empregos, os novos tipos de emprego que se cria quando você começa a interagir com Inteligência Artificial, quando isso já é uma realidade de trabalho, teve um artigo do site “Futuro das Coisas” que falou de três novas categorias. Eu achei super didático. Isso que você falou. Ele falou nos trainers, pessoas que vão treinar, justamente esse negócio em que você alimenta a Inteligência Artificial com dados e você vê qual é o resultado que ela te traz e, pelo resultado, você vai entender qual foi a conexão errada que ela fez, então você vai voltar no processo e falar: “Não é isso. Aqui está errado. Você fez essa conexão errada. Tenta de novo”. Você alimenta o dado de novo, aí ela vai fazer, vai rodar o processo e você vai ver o resultado. “Não. Você ainda não chegou.”. [risos] Tão simples quanto isso que a gente estava falando, a Cris deu um ótimo exemplo, que é o seguinte. Para entender, para conseguir identificar, por exemplo, a raça de um cachorro, uma criança vê dois cachorros da mesma raça, ela já entendeu aquela raça — não precisa mais do que isso; uma Inteligência Artificial vai ter que ver milhões de fotos para entender o padrão. As associações que a gente faz são gigantescas. A gente faz milhares de associações e a gente não percebe isso. A gente vai precisar de pessoas que vão acompanhar essa Inteligência Artificial para todas as interações para fazer esse link de “agora eu já ensinei; ela vai fazer sempre certo”, até que vai ter uma coisa diferente [Thiago: Sempre tem.], que a nossa inteligência consegue entender. A gente se adapta de um jeito que a gente não percebe porque para a gente é natural. O cenário está mudando toda vez e a gente consegue entender o cenário; a Inteligência Artificial não: ela vai entender o que estiver igual; mudou alguma coisa, já deu pau. [Cris de Luca: Vai ter que ensinar para ela de novo.] Aí você vai ter que ensinar para ela de novo. Sempre a gente vai precisar dessa pessoa.

Bloco 13 – 1:01’04” – 1:06’34”

Thiago: Sabe que a gente dá um nome para essa pessoa? Curadora. Chama de curadora. No fundo, no fundo, você não quer ensinar qualquer coisa, você quer curar a informação e colocar informação relevante para a Inteligência Artificial poder fornecer informação relevante para quem está perguntando sobre aquela informação. Essas pessoas existem. Quando você pensa, por exemplo, no atendimento de call center, você colocando uma Inteligência Artificial para fazer o atendimento onde eles liam antes um script… Na verdade os atendentes não acabam sendo demitidos, eles acabam integrando um centro de computação cognitiva e eles são responsáveis por curar, por fazer a curadoria da informação que vai para dentro desses sistemas. Isso eu acho fantástico, gente! As pessoas se sentem brilhantes.

Ju: [risos]

Thiago: Eu acho que esse é o caminho.

Ju: Muito bem. O segundo que eles falaram são os explainers, as pessoas que explicam as coisas. Para quem? Para mim — que eu não entendo nada de tecnologia [risos], mas que sou uma pessoa de planejamento lá da agência. Eu vou ter que operar a máquina, eu vou ter que conversar com ela, e eu não vou entender. Então você sempre vai ter que ter um facilitador que dentro da empresa vai fazer essa interface entre as pessoas e as máquinas.

Cris de Luca: E que vai entender como a máquina pensa [Ju: Exato.], como você pensa e fazer a tradução dos dois mundos para que a coisa consiga funcionar.

Ju: Que na real já é a função de TI hoje. Por exemplo, quando eu trabalhava (nos tristes tempos) em contabilidade, cara, é muito difícil você encontrar uma pessoa que faça essa ponte, porque são cérebros diferentes. O cara da TI e o cara da contabilidade, não tem, não tem… o ponto de conversão entre esses dois mundos [Leonardo: São dois mindsets.] não existe, entendeu? Não tem ninguém que possa traduzir de uma linguagem para outra. E assim. Vai fazer sistema fiscal no Brasil que é a zona, a ZONA! Dava muito errado. O cara da TI pensava como você falou: em dados estruturados. Se é uma coisa que não é estruturada no Brasil é o sistema tributário. [risos de todos] Não é estruturado. E dava pau em cima de pau. Então tem que ter alguém que saiba exatamente como é o dia a dia, o que você precisa e que explique para o desenvolvedor, ou para a máquina agora, que faça essa interface. Continua precisando de uma pessoa. Último caso é dos que monitoram. Eu achei muito interessante que é quase como se fosse o ombudsman, né, que vai ver realmente todas essas questões e implicações éticas para ver se o sistema de Inteligência Artificial não está operando de acordo com um viés — e aí, spoilers, sempre vai tá. Como ele vai analisar a partir dos dados, ele não tem senso crítico, de novo, ele simplesmente pega os dados e analisa, se o dado estiver enviesado, a resposta vai estar enviesada. Os nossos dados são enviesados porque nós somos enviesados, né?

Thiago: Sim.

Ju: Por exemplo, se uma Inteligência Artificial fosse contratar hoje, contrataria homens brancos apenas porque é o que contratamos. Se você vai alimentar com as informações que a gente tem, você vai perpetuar o sistema. Você precisa ter alguém que faça esse pensamento crítico e que vá questionar, que vá pensar sobre o código, sobre o aprendizado da máquina para que ela possa mudar e realmente ser o que a gente espera dela, que transcenda a nossa dificuldade – que é sempre ter vieses – e a máquina potencialmente, se for bem programada, tem a possibilidade de não ter.

Thiago: É engraçado. Vocês ouviram falar do projeto da Pinacoteca que a gente fez?

Cris de Luca: Sim.

Thiago: É bem legal. Aquilo demonstra para a população de fato como funciona.

Cris de Luca: Fala um pouquinho, porque pode ter gente que não ouviu.

Thiago: Vou falar para vocês. A gente implementou o Watson na Pinacoteca para fazer com que as pessoas pudessem se comunicar com as obras.

Ju: Ai! Eu vi isso! O B9 tem isso. O B9 é um site maravilhoso. [risos] […]

Thiago: Sete obras foram escolhidas. Nessa pesquisa, a gente notou que 70% dos brasileiros não têm a rotina de visitar museus. Muita gente realmente não conhece, né? Foi muito legal ver que essa tecnologia fez com que as pessoas se aproximassem mais da arte. É legal tive que ir na Pinacoteca, fazer gravações e ver a experiência que as pessoas passam. Tem gente que chora, gente, porque você começa a interagir com a obra. Você começa a fazer qualquer tipo de pergunta em linguagem natural, a obra te entrega ali a resposta e você se sente tão confortável com aquilo… O que a gente tem naquele sistema é um feedback sempre positivo ou negativo, perguntando para você se eu te ajudei com aquela resposta. Esse feedback positivo ou negativo nunca faz uma retroalimentação no sistema de forma automática porque a gente entende que muitas das vezes, se a pessoa dá um feedback negativo, não é porque está errado, é porque talvez ela não tenha gostado da resposta. E aí é onde entram as pessoas que estão monitorando realmente esses sistemas para ver “como é que o Watson está respondendo?”, “que pergunta fizeram que a pessoa não gostou?”. Isso realmente existe, já acontece. Lá na Pinacoteca a gente tem hoje sete obras. Cada obra, a gente tem em torno de 55 diferentes respostas que a obra pode te retornar, a gente tem mais de 30 mil perguntas já mapeadas, 35 mil perguntas em back log, que abriu para a população, e a população realmente pergunta coisas bem inusitadas. [risos da Ju] As crianças perguntam a obra O Porco, por exemplo, se o porco é parente da Peppa Pig [risos da Ju], se o porco é palmeirense. [Ju: Maravilhoso.] É muito engraçado porque a gente conseguiu mapear restaurante a ponto de conseguir interagir com as pessoas e as pessoas acharem “isso é fenomenal!”, “isso realmente é fantástico!”. É uma forma de a gente mostrar para as pessoas que é para isso que serve a Inteligência Artificial. Será que sem ela você chegaria na frente da obra e você sairia da Pinacoteca sabendo tudo que você perguntou? Com certeza não.

Bloco 14 – 1:06’35” – 1:10’03”

Cris de Luca: Isso é fundamental para não acontecer o que aconteceu com uma certa Inteligência Artificial aí [Thiago: Sim. Sem dúvida.] no Twitter. [Ju: É.] Virou racista, né? [Thiago: É.] Porque ela aprendeu tudo de errado o que ela podia aprender.

Thiago: Por isso a gente usa uma metodologia de treinamento supervisionado. Existe o treinamento não supervisionado, que a gente não indica justamente para poder se resguardar de situações que as pessoas podem perceber, que um bot, por exemplo, está aprendendo sozinho. A gente utiliza muito a metodologia de treinamento supervisionado, a gente realmente monitora.

Leonardo: É gratificante ver as pessoas lidando com a inteligência que se criou, né? [Thiago: Demais!] A gente tem um dado no Poupinha, o bot do Poupatempo, que 16% dos atendimentos que terminaram bem-sucedidos, as pessoas respondem: “Deus te abençoe.” [Ju: Olha.] pra um pedaço de software.

[risos de todos]

Leonardo: É bem incrível.

Thiago: É legal.

Cris de Luca: Elas não percebem que é um pedaço de software.

Leonardo: Eu acho que esse pedaço de software deve estar mais bem abençoado do que eu.

[risos de todos]

Ju: É. Com certeza.

Cris de Luca: A gente estava conversando antes de entrar na gravação, eu e a Juliana, sobre a questão justamente desse aprendizado, como a máquina aprende, como ela estabelece associações. As nossas associações levam muito do contexto da gente. A forma que eu tenho de aprender é diferente da Juliana, diferente da sua, da dele, diferente do Caio. Tem muito a ver com a família de onde a gente veio, o contexto, o lugar onde a gente viveu e cresceu, as escolas que a gente frequentou. Tudo isso influencia na forma de como você percebe o mundo e como você vai fazendo as associações e vai transformando a informação em conhecimento e em aprendizado. A máquina não é assim. Então, realmente, se realmente não tiver o curador, vai chegar uma hora que as máquinas vão estar aprendendo entre elas e aí a gente vai perder o controle.

Thiago: Você sabe que existe uma razão pela qual a gente coloca mais de uma pessoa treinando a Inteligência Artificial. Para que a Inteligência Artificial não adquira o ponto de vista de somente uma pessoa [Leonardo: Para que não tenha um viés.] que passou por um processo de aprendizado único, que é diferente do das outras pessoas. Isso é importante. Então, é uma forma de a gente inclusive fazer com que a Inteligência Artificial tenha um mix de conhecimento [Ju: E de abordagem.] e de abordagens, exatamente, de diferentes pessoas. O que é uma informação relevante para mim pode não ser relevante para você, pode não ser correta para você. A gente tem que chegar em um senso comum e entregar para ela o que vai servir para a população, óbvio.

Ju: Eu queria dar um passo adiante. A gente começou falando um pouco sobre quais são algumas das possibilidades que essa tecnologia está trazendo, a gente trouxe um pouco de desmistificar esse medo que as pessoas têm de “vai roubar meu emprego” e tal. Mas eu acho muito bom o que você falou, Leonardo. De assim… Vocês têm que parar de fazer coisas que são repetitivas porque, as coisas que são repetitivas, um robô pode fazer melhor, mais rápido e com mais segurança do que você; o ser humano tem que ficar em outro tipo de trabalho. A questão é que nessa virada de chave você tem uma substituição de um contingente gigante de pessoas por um contingente muito menor. A quantidade de pessoas que eu vou precisar para explicar, para treinar o robô é completamente desproporcional à quantidade de pessoas que ele vai substituir no trabalho. A quantidade de postos de trabalho que você abre é muito inferior à quantidade de postos de trabalho que você em algum elimina. Então, eu Vou dar um exemplo aqui.

Bloco 15 – 1:10’04” – 1:15’06”

Thiago: [Interrompe] A gente não pode afirmar isso.

Cris de Luca: Quem está afirmando isso é o Banco Mundial. [Ju: É.] O Banco Mundial está muito assustado porque tem determinadas tarefas… Talvez, isso talvez não funcione para nós aqui [Ju: Exatamente. Mas na econômica mundial.], para alguns dos exemplos que a gente tem, que a gente está falando de um profissional já em um nível um pouco maior. Quando você junta a Inteligência Artificial com os robôs que hoje estão nas linhas de produção e em algum momento, eu posso de fato não ter ninguém supervisionando ele porque eu tenho trainee lá atrás, eu posso ter linhas enormes de produção, onde eu não preciso mais de trabalhador.

Ju: Não só, Cris. É que o Leonardo falou…

Leonardo: Quem vai comprar os carros se ninguém está trabalhando?

Ju: Exatamente esse é o problema.

Cris de Luca: Quem vai dirigir o carro? Não vai ter mais driver? [risos]

Ju: Então, assim, por exemplo, não é só na linha de montagem.

Cris de Luca: Tem driver, tem um monte de coisa.

Ju: Enquanto lá linha de montagem a gente está meio quieto, não faz tanto barulho, é quando mexe no seu, que você não está quieto, que começa a ter massa crítica e a falarvporque, por exemplo, lá no keinote da Adobe eles mostraram que eles já têm hoje funcionando (só não veio para o Brasil… Não sei. Queria saber para a gravação, mas não consegui saber se é por questão de não terem lançado no mercado, não ter interesse, não sei. Nos Estados Unidos já funciona), tudo que 50% da equipe de uma agência faz você faz com um botão. Porque desdobrar peça, depois que você fez o KV, o resto, é o que você falou, é trabalho repetitivo. Se eu tenho uma prancha conceito e eu vou fazer um banner, ou vou fazer um outdoor ou vou fazer um relógio para a cidade, etc., hoje tem agências inteiras que só fazem isso. Isso acaba. Morreu em um segundo. Entrou o negócio, acabou, entendeu?

Cris de Luca: Tem um lado perverso que é o seguinte. Acontece a mesma coisa aqui com escritório de advocacia, que é um exemplo que se usa muito.

Leonardo:[Interrompe] Não, mas vai acontecer com tudo! Essa que é a questão! Vai mudar o sistema, vai mudar o modelo.

Cris de Luca: Isso. É isso que a gente está falando. O que acontece em um escritório de advocacia? Hoje quando eu entro em um escritório de advocacia, eu sou o trainee (não o trainer, né?) [risos]. E esse trainee faz as coisas repetitivas. Ele fica lá… [Ju: Procurando.] Ele quem faz o trabalho do robô. [Thiago: Com certeza.] Ao fazer o trabalho do robô [Ju e Thiago: Ele aprende.], ele está aprendendo. Aquele cara que vai defender as grandes causas passou por todo um treinamento — que hoje é o robô que vai fazer. Como que esse cara vai chegar a ser o grande cara, que vai ser o grande advogado? Então, a gente vai ter que mudar um pouco o sistema de educação. [Thiago: Exato.] Era isso a minha grande provocação lá atrás.

Ju: É que a gente não acredita no sistema. Vamos lá. Não é a tecnologia, é como a gente se organiza como sociedade. É isso que a gente tem que discutir, não a tecnologia. E esse é o problema. Teoricamente você fala: “Se eu não preciso perder tempo mais com essas coisas, eu libero minha galera júnior para colar no sênior e aprender mais rápido, melhor, ser mais estratégico.”. Por exemplo, na criação, não pode falar isso, mas é fato que eu não tenho ideia mais brilhante do que o meu assistente. Se a gente sentar junto, a gente está igual para criar, entendeu? Então, eu dobro a capacidade criativa da agência se eu libero o assistente de fazer trabalho ruim [Cris de Luca: Exato.] para ficar do meu lado criando junto comigo.

Thiago: Coisa que Inteligência Artificial nenhuma vai conseguir substituir.

Ju: Mas a agência não vai fazer isso… Ela vai mandar a galera toda embora e vai ficar com os três caras que fazem a criação até hoje, porque, se fizeram até hoje, continuam fazendo. Então, a questão é como a gente vai lidar com a tecnologia como sociedade. “Se eu mandar todo mundo da fábrica embora, quem vai comprar o carro?” Não é uma discussão tecnológica, é uma discussão de sociedade, de organização de sociedade — que a gente não está tendo.

Cris de Luca: É por isso que o Banco Mundial está tão preocupado, porque ele está olhando para a sociedade americana, em que hoje mais da metade dela é de imigrantes, ou filhos de imigrantes ou de pessoas que de fato estão fazendo trabalhos manuais que vão poder ser substituídos por robôs com Inteligência Artificial…

Thiago: [interrompendo] Como é que fica a China nessa situação?

Cris de Luca: Idem. A China hoje… já está passando por isso [Thiago: Exato.], porque ela já é a terceira maior força no que a gente chama da tal da Quarta Revolução Industrial. A gente tem Alemanha, Estados Unidos, e a China está andando com isso, galopante. O que que vai ser da massa que não foi treinada ainda para fazer uma nova função ou não descobriu essas novas funções?

Ju: E que não vão ser necessárias, gente. Você não precisa de todas essas mãos.

Leonardo: A gente falou de Chaplin no início aqui e o que aconteceu lá. Eu acho que a preocupação é exatamente a mesma. A população aumentou, ela não diminuiu e os postos de trabalho que existiam naquela época já não existem mais hoje em dia. [Cris de Luca: Isso.] É uma constante evolução. A gente vai chegar num ponto que a gente vai ter um problema X, a gente vai resolver um problema X com a ajuda do Watson, com a ajuda da Nama, com a ajuda de todo mundo. A gente vai conseguir cada vez mais resolver esses problemas de forma mais rápida e melhor. Eu sou completamente otimista sobre o futuro. Eu sei que vai ser difícil. Vai ser difícil para quem geralmente sempre é mais difícil [Ju: Sim.], mas eu acho que a longo prazo e a nível de humanidade, a nível de quem a gente é, tende a melhorar.

Bloco 16 – 1:15’07” – 1:19’59”

Ju: Eu estava conversando com a Cris antes, falando de uma coisa até mais complicada que isso. Bom, o próximo passo é a máquina aprender a partir da máquina. Aí você não sabe mais para onde vai. Isso é complicado, tem uma questão ética envolvida e tal, mas isso não é problema para agora, é um problema para daqui a 50 anos. Mas, se a gente deixar para pensar isso daqui a 50 anos [Leonardo: Exato.], aí a gente não tem tempo, pã-rã-rã… Aí eu falei assim: “Cris, é o seguinte.”. Ela falou: “Não, a gente tem que sentar e concordar sobre isso, todo mundo ver o perigo disso, fazer meio como bomba atômica, ‘Vamos não usar isso aí?’, ‘Vamos não usar isso aí’, ‘Beleza’ porque é mútua destruição, então é melhor não'”. Eu falei: “Cris, é o seguinte. Água morro abaixo, fogo morro acima e tecnologia você não consegue segurar.”. A curiosidade do ser humano. Não a tecnologia, a curiosidade do ser humano. Você fala: “Ninguém mais pode desenvolver a partir daqui. A gente parou aqui.”. Isso não existe. A conversa sobre “gente, vamos parar de desenvolver um pouquinho de Inteligência Artificial? Vamos, mas vamos devagar para as pessoas se adaptarem”, isso não vai acontecer. [Thiago: Esse é um caminho sem volta definitivamente.] A conversa é outra.

Cris de Luca: A gente vai ter que pactuar uma série de questões. A gente estava conversando sobre isso. “Está bom. Eu consigo pactuar no âmbito da empresa com o empregado ou da empresa com o consumidor e o cliente. Como eu vou compactuar isso com os governos, por exemplo?”. Aí a gente chegou em um momento assim. “Está bom. Na hora que eu tiver que pactuar isso com o cara que está desenvolvendo a tecnologia, será que ele vai topar?”. [Thiago: Não vai.] Porque hoje uma das maiores críticas que a gente faz, e eu estou olhando só para a internet, é que esses engenheiros criam o que eles querem [Leonardo: “Você compactuaria com isso, cara?”.] e você que se dane.

[risos de todos]

Thiago: Não. Eu acho que não.

[risos de todos]

Cris de Luca: Exatamente. Porque todo mundo quer andar para frente, né? A gente estava conversando sobre isso. Quando essa história toda de ter um programa sobre futurismo começou, a gente estava falando muito sobre biohacking, sobre genoma. Eu olho para você toda hora e me lembro: “Caramba… A IBM está trabalhando com um monte de PhDs para olhar lá para o câncer para fazer um diagnóstico de câncer e fazer um tratamento melhor. Vai chegar uma hora, caramba, que a gente não vai morrer.”, né?

Caio: Poxa! Tomara que isso aconteça.

Thiago: Tomara.

[risos de todos]

Cris de Luca: Eu não sei se tomara. Eu não sei.

[risos de todos]

Cris de Luca: Vai chegar uma hora que a gente vai ter que decidir. Hoje a gente já tem um pouco isso. Se a gente for olhar para os hospitais públicos do Brasil, a gente já meio que decide.

Caio: Se morre ou não morre?

Cris de Luca: Se morre ou não morre.

Caio: [risos]

Cris de Luca: Infelizmente por outras questões. Mas vai chegar uma hora que a gente sim vai decidir quem vai morrer e quem não vai morrer. [Caio: É.] Quem tem mais acesso à tecnologia provavelmente vai ter mais acesso num primeiro momento – porque isso vai ser mais caro – a tratamentos como sequenciamentos de genoma. “Vai lá. Eu vou editar o genoma.”. “Está bom.”. “Tem um erro aqui nessa sequência do seu genoma. Eu corto isso aqui, boto a sequência correta e pronto: você está curado da doença.”. Gente, a gente está nesse mundo. Isso já está acontecendo com alimento.

Thiago: É. O Watson Genomics tem uma proposta de acelerar o mapeamento genético do DNA do ser humano. A gente tem inclusive casos públicos, como o Fleury, que está em uma parceria conosco, para poder utilizar o Watso Genomics. Você mencionou a parte de oncologia: Watson Oncology. É o que está suportando os médicos para ter um diagnóstico mais assertivo e mais rápido. Em 60% dos casos de câncer nos Estados Unidos, por exemplo, chega no estágio II e III, coitadas das pessoas, as pessoas já chegam morrendo. Como a gente acelera esse diagnóstico para conseguir fazer com que essa pessoa no mínimo tenha uma chance de ser curada? Eu acho que essa é a razão pela qual a gente ainda não delegou à máquina decidir. Nós temos ainda uma tecnologia suportando o profissional e deixando que o profissional médico decida — até o momento que a gente comece a ter discussões mais profundas sobre: para quem a gente transfere a culpa de uma decisão, caso a máquina venha a tomá-la? Isso é uma discussão, gente, longa.

Cris de Luca: Uma discussão ética. A Europa está muito enfronhada nisso.

Leonardo: É. Também porque a gente pressupõe o erro da máquina. A gente pressupõe que a máquina vai errar.

Cris de Luca: Ela vai errar. Ela vai errar.

Leonardo: É o caso do carro. Ela tem que errar antes dela estar disponível para o mercado. Esse que é o ponto.

Thiago: O ponto é assim. Se você pensar no carro autônomo e nessa questão toda ética, se ele vem a matar você porque você estava atravessando – e na verdade, se ele não te mata, ele mataria quem está dirigindo -, a quem você culpa? O motorista vai ser culpado porque a máquina simplesmente decidiu matar você e não matar ele? Ou você vai processar a pessoa que estava ali dentro porque a máquina dele é que matou você? Sua família vai processar? É um tópico extremamente complexo.

Caio: Quando você para para pensar, você entraria em um carro que não te daria prioridade?

Cris de Luca: De quem é a responsabilidade…

Thiago: Exatamente.

Cris de Luca: Mas isso é a Lei dos Robôs, gente.

Thiago: A primeira coisa que você pensa.

Cris de Luca: Lei n° 1 do Robô: [risos da Ju] Thiago: Isaac Asimov.] o robô nunca vai fazer nada que seja contra o seu dono. Nunca.

Bloco 17 – 1:20’00” – 1:25’37”

Caio: Mas esse é o ponto. Se ele pensar de uma maneira lógica, você pode salvar o motorista ou atropelar cinco pessoas na calçada. Pela lógica, salva cinco, pelo amor de Deus. Mas é o teu carro…

Leonardo: A questão é a probabilidade de isso acontecer com o robô e acontecer contigo.

Caio: Sim. Exatamente. Quando você para pra pensar… Tem vídeos maravilhosos sobre isso na internet. Eu recomendo todo mundo a dar uma olhada. [Leonardo: Exatamente.] Sei lá, você vê os carros que estão prevenindo acidentes, mas não são 100% autônomos, não estão 100% integrados. Isso é uma coisa que a gente discute muito para o futuro, que não vai mais existir trânsito porque todos os carros vão estar integrados na mesma rede e aí não vai precisar nem mais de farol porque o carro sabe quando um vai virar. [Cris de Luca: Eles vão andar na mesma velocidade.] Exatamente. Como existe o congestionamento? Quando um carro não acompanha o ritmo do outro, quando um motorista não acompanha o ritmo do outro. Tem muita coisa bacana, mas, quando a gente fica nessa parte “ok, os problemas”… Esse é um dos meus maiores medos: esses problemas, essas discussões, que são sim complexas, travarem a aprovação dessas coisas. Um robô vai com certeza errar muito menos do que pessoas bêbadas andando, mas basta um errar e atropelar, sei lá, uma criança. Ferrou.

Thiago: Com certeza. Vão tirar das ruas. [Caio: Exato.] Vão tirar das ruas. É um tópico extremamente complexo. A gente não vai ter decisões por ora nos próximos cinco anos. Olha lá, falar de dez anos, isso é uma questão que vai ter que ser discutida em todos os países.

Ju: Tudo bem. Sobre isso não, mas hoje não sei quantos por cento — agora não vou nem pegar na pauta —, das decisões de crédito nos Estados Unidos já são tomadas por Inteligência Artificial. Mas isso determina sua vida. Você precisa, aí o robô, não é uma pessoa e tal, vai ser mais objetivo teoricamente, vai te olhar e ele vai fazer uma decisão que não tem o critério Amigão. “Eu sou amigãozão do gerente, então ele me consegue uma coisa.”. É o critério objetivo: se você deveria ganhar, você deveria ganhar. Beleza. Só que aí tem toda aquela questão que a gente já discutiu antes sobre o viés do robô, que ele não tem como ser objetivo porque os dados que ele tem não são objetivos, também são enviesados.

Cris de Luca: Então, aqui no Brasil é o que eles estão querendo fazer. Tem várias instituições financeiras — o Thiago sabe disso [Thiago: Uhum.] — já trabalhando nessa linha, instituições que olham o seu potencial de risco de crédito.

Leonardo: O escore do Serasa.

Cris de Luca: O escore do Serasa hoje já poderia fazer esse escore olhando o hábito do seu telefone celular, se você é bom pagador, se você não é bom pagador pelos hábitos que você tem aqui. Em algum momento a IBM, por exemplo, poderia dizer se eu sou boa pagadora ou não olhando para as minhas coisas no Facebook, porque ela tem acesso a tudo que eu faço no Facebook ou deixo de fazer. Então ela tem, eu não tenho. Você não tem, eu não tenho, ela tem porque ela tem um convênio com o Facebook, que tem a massa de dados do Facebook inteira. Então, ela em algum momento vai poder dizer: “Essa pessoa aqui tem X ali de chances de ser uma boa pagadora, então dar um crédito para ela é uma coisa legal.” Por que não se faz isso hoje? Primeiro porque as regulações não estão aí para balizar se você está acabando com a privacidade, é o mesmo que você dizer o seguinte: “Pode olhar lá o meu Facebook porque eu quero que você olhe porque lá você vai ver que eu sou boa pagadora, você vai ver que eu cumpro as minhas obrigações, que eu sou uma pessoa responsável.”.

Caio: Tem um cartão roxinho aí que nunca me aceitou e eu não sei por que até hoje.

[risos de todos]

Cris de Luca: Provavelmente porque ele está fazendo lá sua análise de crédito e achou uma coisa. Aí a questão é… hoje a gente tem aqui no Brasil… Eu estou sempre puxando para cá porque a gente vai falando muito de mundo e tal. Quando a gente fala que a Europa está muito preocupada com as questões éticas… A Europa talvez hoje seja a sociedade mais avançada também na questão de proteção de dados pessoais porque se é um dado pessoal que alimenta a Inteligência Artificial, eu preciso cada vez mais ser dona dos meus dados e saber para quem eu estou entregando e quem vai ter acesso a eles. Então, hoje aqui no Brasil muito da evolução da Inteligência Artificial, muito da evolução da robótica, muito da evolução de muitas coisas que a gente gostaria de fazer [es]tão emperradas pela falta de uma legislação de dados pessoais. Garanto que a Nama em algum momento vai bater lá [Leonardo: Já batemos.] e vão dizer assim: “Não posso fazer isso porque eu não tenho um marco regulatório que me permita fazer. Quem não me garante que eu faça e daqui a um tempo eu tenha que jogar tudo isso fora porque vem uma legislação que me proíbe de fazer isso tudo?”. São coisas que a gente vai ter que olhar.

Ju: Aproveitando isso que você falou, como as empresas só conseguem entregar a inteligência, o serviço a partir dos dados que você disponibiliza, eu queria falar de um conceito, já que a gente está falando de trabalho. Vai extinguir postos de trabalho? Vai. Vai diminuir, eliminar algumas profissões? Em alguns casos, não vai eliminar profissão, vai eliminar tarefas. Mas os postos de trabalho, vão eliminar? Isso é fato. Mas você não vai parar a tecnologia. Como a gente vai lidar com a tecnologia e como a gente vai fazer essa transição? Porque eu concordo com você, a partir do momento que você tem um outro mundo, uma outra realidade, criam-se novas necessidades. Você não estanca a necessidade que você tinha, mas tem uma galera nesse meio aí que fica à deriva. Como a gente faz essa troca? Entre as pessoas que conversam sobre AI, se fala muito sobre o UBI, que é Universal Basic Income. Eu nunca tinha ouvido esse conceito antes do SXSW. Eu ouvi pela primeira vez lá.

Bloco 18 – 1:25’38” – 1:29’59”

Thiago: Eu acho que a discussão é sempre saber assim: “o que de fato as pessoas com conhecimento básico podem se integrar dentro da sociedade com a chegada da Inteligência Artificial?” Eu acho que todo mundo tem o que agregar, todo mundo tem um tipo de conhecimento que pode ser agregado na concepção de um sistema de Inteligência Artificial. Seja o mais básico possível, essas pessoas têm que ser integradas de alguma forma, e é pensando mesmo nesses problemas. Vamos pensar no Brasil. Poxa, gente. Quantas pessoas não têm acesso a uma educação de fato de qualidade? Essa é a verdade. O que vai acontecer com essas pessoas no momento que a gente coloca um sistema que poderia então fazer determinadas atividades que elas saberiam fazer, mas que as empresas não vão estar interessadas em contratá-las porque não têm um intelecto suficiente para poderem executar uma atividade mais complexa? Puxa, mas será que tem alguma coisa a mais ali que ela poderia fazer e que a Inteligência Artificial não vai substituir? Existem discussões muito nessa linha. Acho que vai muito nisso, Ju. Eu acho que isso ainda vai evoluir. Não se tem ainda uma conclusão.

Ju: Eu acho interessante porque isso coloca em cheque o jeito que o capitalismo funciona, na irracionalidade assim: o que importa é a linha final? O processo, todo o resto não importa, o que importa é a linha final? Na linha final da agência – vou dar o caso que eu sei, que eu entendo -, se chegar um programa que custa menos do que o salário da galera júnior todo, manda a galera embora. Não tem essa inteligência de “eu já fazia a mesma coisa com essa galera, então eu vou pegar essa galera e vou usar para outras coisas, vou fazer projetos proativos. Tudo aquilo que a gente sempre disse que ia fazer e que não conseguiu, agora eu vou conseguir fazer. Vou fazer meu trabalho melhor”, não vai ter porque no final o que conta é o lucro. Então, vai mandar embora. Essa galera vai ficar à deriva. O que vai fazer? Em uma grande escala, que é muito mais complexa que o universo de agência, em um universo que a gente está falando de milhões de pessoas e está falando no mundo inteiro… É isso que eu achei interessante a discussão. Eu nunca tinha parado para pensar sobre isso, mas o jeito que esses professores colocaram nesse podcast do The Guardian (que a gente vai colocar na pauta) é assim: o benefício que a tecnologia traz, se a gente não ponderar, vai ser apropriado por poucas pessoas, poucas empresas. Você vai ter IBM, Facebook, Intel, sei lá, cinco empresas que vão conseguir centralizar boa parte do ganho com a tecnologia, que outras grandes empresas que utilizarem a tecnologia também vão pegar sua parte. Mas é 1% da população. E todo o resto é o desprovido por conta da tecnologia. O que eles falam é: a tecnologia, ninguém fez nada, nenhum ser humano fez nada sozinho, a gente sempre sobe em cima dos ombros dos outros. O bem da tecnologia, a conquista da tecnologia, ela tem que ser repartida para todos. Daí que saí esse conceito de unidade básica… de salário, vai. Ele fala: “O que a gente conseguir de ganho com a tecnologia tem que ser distribuído para todo mundo”. Sei lá, eles falam: “De onde vieram esses caras brilhantes que estão evoluindo a tecnologia? Eles estudaram comigo – são todos professores de escola pública -, eles aprenderam comigo”. E o “migo” é: o público pagou, todo mundo pagou. Eles leram, eles apoiaram o trabalho de várias outras pessoas. A gente, como humanidade, desenvolveu essa tecnologia. Não foi um CNPJ que desenvolveu essa tecnologia, é um trabalho coletivo. É de mudar o paradigma de como a gente está construindo a sociedade, de como a gente está construindo a economia e é mudar o paradigma de economia da escassez para a economia da abundância. Se a gente não fizer essa mudança — esse é o questionamento, essa é a discussão que está tendo nas rodas quando se fala de aplicação de AI para o mercado de trabalho —, a gente vem na tendência de um crash muito grande. É uma pressão muito grande.

Cris de Luca: É muito interessante porque hoje a IA só está crescendo por causa da Teoria da Economia da Colaboração. [Ju: Exato. Por isso que eu coloquei na introdução.] Se não fosse a Nama, você também não estaria tendo os tentáculos [Ju: Exato.] para chegar aonde esse cara está chegando. Por isso que, quando ele entrou aqui, ele disse assim: “Eu estou levando a IA para o povo.”. [risos] Está. Porque ele é a ponta da cadeia e ele está pendurado,assim, em um monte de outras grandes empresas. Ele é uma startup.

Leonardo: Eu sou vendedor de banana, Thiago é o produtor.

[risos de todos]

Bloco 19 – 1:30’13” – 1:34’59”

Cris de Luca: É exatamente isso. Se não tiver todo o ecosistema das startups e o trabalho nas universidades e todo mundo gerando conhecimento que faça essa roda girar, a gente hoje não estaria aqui com a Inteligência Artificial também.

Thiago: Sabe que eu digo que isso é o petróleo de amanhã? Eu ainda não vi empresas criarem uma espécie de marketingplace para isso para vender conteúdo por exemplo, porque conteúdo é o que realmente movimenta. Uma ideia, uma ideia para as pessoas que se sentirem capacitadas de poderem gerar isso: talvez as pessoas devessem começar a trabalhar em conteúdos específicos, disponibilizar e vender isso. No fundo, no fundo, o que o Poupinha lá sabe e o que ele vai adquirir de inteligência pode ser disponibilizado e colaborado — já que a gente está falando de colaboração, né? Eu sinto muita falta disso hoje na IA de hoje. Se a gente tivesse um lugar onde as diferentes pessoas pudessem compartilhar do conhecimento relevante e curado, a gente teria uma IA muito mais acelerada nos dias de hoje. [Cris de Luca: Sim.] Essa é a razão por que não evoluiu tanto quanto a gente talvez esperasse. Mas assim que as pessoas sacarem isso, e isso não vai demorar a acontecer, a gente vai ver um crescimento exponencial dessa inteligência de fato se tornando inteligente.

Ju: Se tem coisa que brasileiro sabe fazer é conteúdo, né?

[risos de todos]

Ju: Você explicando direitinho, todo mundo faz.

Leonardo: Com certeza.

Ju: E isso é uma coisa que a gente tem muita capacidade. A gente aprende bem rápido a fazer isso.

Thiago: Você sabe um negócio legal, Ju? Tem até um produto que a gente usa chamado “Aula de Estúdio”. É um estúdio de conhecimento mesmo, onde você faz a inserção de um documento dentro dele e você… Vamos supor que você entenda muito sobre esportes. Por que você não sai ensinando então para Inteligência Artificial quais são os atributos, as entidades que são importantes, de relevância, etc., anotando dez mil páginas referentes a esporte? Exporta um modelo de machine learning, sem conhecer programação, e entrega isso para a IA.

Cris de Luca: Cuidado aí que você está criando uma outra Wikipedia, né?

Thiago: Você vê?!

[risos de todos]

Thiago: Você vê?! Já pensou? As pessoas podem disponibilizar o conhecimento dessa forma. Acho que existe uma forte tendência de isso começar a acontecer. Eu acho que vai ser uma boa. Vai ser positivo.

Ju: Então temos um programa, né, Cris?

Cris de Luca: Temos um programa.

Ju: [risos] Vamos para o “Farol Aceso”.

[sobe trilha]

[desce trilha]

Caio: Leo, o que você recomenda para os nossos ouvintes nesta semana?

Leonardo: Eu vou recomendar a iniciativa das meninas do “PrograMaria”, que é um grupo de meninas que ensinam programação para outras mulheres, que fazem palestras e que tentam trazer um toque mais feminino para esse lado de TI, que é tão carente. Se vocês quiserem acessar a página delas é “ PrograMaria”. Atualmente elas estão com curso e estão com vagas para um curso novo, que é totalmente gratuito, que se chama “Meu Primeiro Bug”.

Ju: Que sensacional!

Leonardo: Exato.

Ju: Quero muito fazer.

Leonardo: Luciana Heuko, junto com a Patrícia e a Daiana, está desenvolvendo esse curso. As inscrições estão abertas. Entrem na página e vejam quando vai ser o próximo. [Ju: Muito bom.] E tragam mais mulheres para o nosso universo, que a gente está precisando do lado feminino.

Ju: Uau! Adorei.

Caio: Thiago, o seu.

Thiago: Obrigado. Eu sou muito fã de filmes, né? Eu sei que não é um filme novo, mas para quem não assistiu (eu assisti não faz muito tempo) assista Ex Machina. Muitos dos meus clientes me perguntam sobre a singularidade e o filme retrata várias coisas sobre a evolução da Inteligência Artificial, se fala sobre algoritimos que possuem um treinamento não supervisionado. Eu acho que é legal as pessoas assistirem, terem um conhecimento, mas não se sentirem ameaçadas por causa daquilo. Não sintam medo! [risos da Ju] Só conheçam realmente o que trata, o que é essa tal da singularidade quando se fala de Inteligência Artificial.

Caio: Perfeito. Cris.

Cris de Luca: Eu vou indicar dois programinhas. A gente falou tanto de Inteligência Artificial, então vamos usar a Inteligência Artificial e vamos ver como ela funciona, né? São dois programinhas do Google que já estão no ar. Um se chama AutoDraw. O que ele faz? Ele desenha, analisa o que você está desenhando e tenta adivinhar o seu desenho e melhorar o seu desenho. Então, ele mostra opções do desenho que você fez para que você possa melhorar esse desenho.

Caio: Teve uma vez que eu estava tentando desenhar um avião e ele estava muito insistindo que era um cavalo. [risos da Ju]

Cris de Luca: Pois é. Meu caso foi com um garfo. Eu botei o garfo com os dentes para baixo e hoje o padrão do garfo em todos os sistemas [Caio: É para cima.] é só com os dentes para cima. [risos da Ju] E aí ele não foi. O garfo não foi de jeito nenhum. Mas enfim, tem, tem…

Bloco 20 – 1:35’00” – 1:40’13”

Ju: Às vezes não dá certo. [risos]

Cris de Luca: Na maioria das vezes ele acerta. É “Auto Draw”. E o outro se chama Quick Draw. O Quick Draw é simplesmente você jogar “Imagem e Ação” com a máquina. O Quick Draw tem um endereço um pouquinho mais complicado: se chama “Quick Draw”.

Ju: Caio, você.

Caio: Depois que a gente discutiu bastante nesse programa sobre futuro, sobre como vai ser o mundo daqui para a frente, pessoas perdendo emprego, pessoas ganhando emprego, dinheiro para todo mundo, eu vou recomendar uma coisa muito séria, que é um jogo para celular. [risos da Ju] Porque, porra, eu trabalho com videogame. O jogo se chama Solitairica (como se fosse de Solitaire, de “solitária”, só que Solitairica). Como ele funciona? Ele é um dos modos de você jogar Solitária “ Solitairica”, que não é aquele tradicional do Windows [Ju: Adoro. Estou com ele aberto aqui inclusive.], que você vai fazendo [Ju: Eu sou muito vintage, gente.] as fileiras e tudo mais. Esse é um…[Caio fala em tom divertido] Realmente ela está com o troço aberto.

[risos de todos]

Leonardo: É verdade, gente. Ela está.

Caio: O Solitária do Solitairica, como funciona? Ele é daquele lá que você tem uma carta na mesa, você pode escolher uma carta de cima, uma carta de baixo e você vai tirando elas em seguida da pilha. Eu explicando é péssimo, mas você vai olhar e vai…

Ju: [interrompe] Mas eu acho que a gente fazia isso e tinha um nome, no baralho.

Caio: Tem um nome específico para esse modo de jogo de Solitária. [Ju: Tem, né? Minha mãe jogava isso.] Só que aí obviamente, como é um jogo, você tem, sei lá, dependendo da cor da carta, você ganha poderes, você pode cortar a carta, mudar a ordem das cartas, esse tipo de coisa.

Ju: Já me perdeu.

Leonardo: Adorei.

Caio: Mas é muito bom. É muito bom. E para quem entende um pouco mais, ele tem alguns aspectos de Roguelike, então em todas as suas tentativas você precisa passar por 18 oponentes para chegar até um chefe, você – pelo fato de ter esse aspecto Roguelike – você morreu, você volta para o começo da run. É um jogo maravilhoso. Ele custa, sei lá, três dólares e é pior que crack. [risos de todos] Então eu recomendo absurdamente.

Thiago: Qual é o nome?

Caio: Solitairica. Ju, finaliza para a gente.

Ju: No tema, eu vou indicar a palestra… De novo, tá, gente? Eu já indiquei, mas eu sei que vocês não ouviram. Espero que agora, inspirados por este programa, vocês escutem a palestra do Bruce Sterling no SXSW “SXSW”. Ele encerrou a SXSW fazendo uma palestra incendiária sobre essa discussão de se a Inteligência Artificial vai acabar com os nossos trabalhos. Vou dar o spoiler do fim. É “não”. Não são os computadores, não é a tecnologia que acaba com os nossos trabalhos, é a gente que não sabe dividir com o amiguinho, é a gente que ferra com a nossa vida. O problema sempre foi o ser humano, nunca foi a tecnologia. Escutem lá. Ele é sensacional, ele é muito mordaz, muito irônico. Vale muito a pena. E eu assisti com o Merigo, e não ia dar como “Farol Aceso” porque eu tive minhas questões, o “Guardiões da Galáxia 2”. Mas eu queria dividir com vocês. Eu assisti o primeiro e eu ameei. Eu saí do cinema encantada. Foi um dos meus filmes preferidos, nã-nã-nã… Tendo o 2, obviamente eu fiquei super empolgada de ver. E aí a gente resolveu assistir o 1 de novo em casa antes de ver o 2. Aí não foi a mesma coisa, sabe? E eu fiquei: “Não. Vai ver não foi a mesma coisa porque, pô, uma piada pela segunda vez não é a mesma coisa e tal, não vi no cinema.”. Sei lá. Enfim. Ok. Eu vi uma série de coisinhas que me incomodaram no 1 e que não tinham me incomodado quando eu assisti da primeira vez. Quando eu assisti o 2, eu saí do cinema e falei: “Putz… A mesma coisa.”. Não foi a explosão de cabeça que foi da primeira vez. O que mudou para mim? Como eu posso ter mudado tanto em três anos? O que mudou para mim foi o Mamilos. Então, em três anos eu problematizo coisas, eu penso em coisas que eu não pensava antes. Eu assisto o “Guardiões da Galáxia” e eu tenho uma série de filtros que me impedem de me apaixonar pelo personagem principal: o jeito que ele é construído, as piadas que ele faz. Não passa mais para mim. Não rola. Beleza. Dito isso, um mamileiro assistiu “Guardiões da Galáxia 2” e ele fez uma análise lindíssima com o final do filme e sobre como ele chorou muito pensando no Mamilos. Eu não vou dizer para não estragar o filme, mas eu achei muito lindo da parte dele. Eu chorei muito mesmo assistindo o 2. Apesar de todas essas questões que eu tenho com o filme, eu gostei bastante do final. Eu acho que realmente, concordo com ele, eu não fiz o link com o Mamilos, mas é uma mensagem bem mamileira no final do “Guardiões da Galáxia 2”. Então assistam pela diversão, assistam pela trilha sonora e assistam também para discutir comigo se ele é mamileiro ou não. Afinal de contas, eu tive bug, achei que não era… Eu concordo. Acho que é mesmo. Vejam vocês e me contem. Temos um programa? [risos]

Caio: Temos um programa.

Ju: Apesar de tudo. Heróico. Eu fiz infiltração no joelho [risos] para sair este programa.

Caio: Como que estão os três pontos?

Ju: Aê! Muito bem. O professor ficou feliz. [risos]

Caio: Caramba.

Ju: Obrigada, gente.

Leonardo: Valeu!

[sobe trilha]

[desce trilha]

Compartilhe:
  • tags: