Impacto da IA: Capacidade teórica e exposição observada por categoria ocupacional
comentada em 08/03/2026 10:21

Se tem uma coisa que eu aprendi em todos estes anos nesta industria vital (TI), é que toda vez que surge uma tecnologia que vai acabar com os empregos, ela acaba gerando muito mais emprego que havia anteriormente. 

Fazer o almoço e depois lavar a pia cheia de louça entra onde aí?

postado por @buttler em 06/03/2026 15:53

Fazer o almoço e depois lavar a pia cheia de louça entra onde aí?

Se for só pra vc, Personal Care.

Se for pra família, Food @& serving.

Eu tenho visto tudo isso com a lupa mais afastada e, na minha convicção, é algo maior do que algumas atividades deixarem de existir, eu vejo que o humano está tornando o humano obsoleto! Isso é o que tenho como ponto de atenção enquanto utilizo IA como professora para me ensinar a fazer e como braço para fazer o que já sei e me deixar produtivo.

Estando certo ou errado, o que pouco importa, vejo alta probabilidade de virarmos, em breve, uma Assinatura de Vida, atendendo à famosa Equação de Drake. Civilizações que se desenvolvem demais, acabam se extinguindo por auto destruição e obsolescência.

postado por @Giovanni em 06/03/2026 17:04

já faz uns 3-4 anos que a galera fica discutindo substituir 100% alguma profissão ao invés de usar como ferramenta e gerar mais valor

e mesmo que isso surja (não vai ser LLM) no futuro, sua empresa tá pronta para pagar o custo às 3-4 empresas que tem cacife para prover isso mundialmente e vão cobrar uma fatia de NVDA por tal serviço?

 

A questão é, vai ser usada como ferramenta e gerar mais valor para quem? 

postado por @Bastter em 06/03/2026 22:49

para mim tem gerado um valor enorme

 

Pois é, pra mim não mudou muita coisa, mas tenho muitos amigos que aumentaram bastante a produtividade, mas não tão ganhando nenhum centavo a mais com isso e nem diminuição na carga de trabalho. 

postado por @Bastter em 06/03/2026 23:02

se eles estao se desenvolvendo vale mais do q centavos e diminuiçao de tempo
eu nunca me preocupei com isso
centavo e diminuiçao de tempo eh consequencia do seu desenvolvimento pessoal, so nao eh em linha reta
justiça absoluta so existe em Narnia

 

Quem vive em Nárnia é sempre o outro, tenho muitos amigos médicos, os caras tão se qualificando, se qualificando, estudando, fizeram residência, são bons, mas o retorno financeiro não vem, no geral todos estão reclamando de que a remuneração não acompanha o custo de vida, não conseguem comprar um apartamento próprio, etc... 
Bom, dos meus amigos professores aí acho que nem preciso falar muito, a turma estuda, se dedica, trabalha para um ***, muitos tão com mestrado / doutorado, mas isso também não tem se convertido em resultado financeiro. 
Tenho duas amigas fisioterapeutas, resolveram empreender e tão numa situação bem difícil, mas bem difícil mesmo. 
Um outro amigo meu dono de cafeteria, se atualiza, faz curso, tudo dentro dos conformes, mas tá super pressionado pressionado pelos custos. 
Amigos do Direito estudam, estudam, estudam, mas não conseguem passar num concurso melhor, quem trabalha em escritório pros outros tá atolado de trabalho e demandas, com a IA tão sendo cobrados a fazer muito mais, os que trabalham sozinhos tem muita dificuldade em conseguir causas. 
A turma que trabalha em programação tem me falado a mesma coisa também, estão sendo muito mais cobrados pelas empresas pra entregar mais. 
Se saírmos da análise anedótica e olharmos os gráficos de produtividade do trabalhador vs ganhos do trabalhador veremos que +- desde os anos 80's nos EUA a produtividade se descolou do tanto quanto o trabalhador ganha, se vai continuar sendo assim? Não faço a menor ideia, mas acho que é daí que vem as preocupações de muita gente. 

 

postado por @Bastter em 07/03/2026 00:15

ai cada um decide sua vida
a maioria fica no mais ou menos mesmo normal
em qq lugar do mundo em qq epoca
sair do mais ou menos requer muito mas muito mas muito esforço e nada eh garantido
o q eu sei eh q reclamar nunca mudou nada a vida de ninguem

se vc nao ta onde voce queria estar faça alguma coisa
pode dar certo ou errado
pode melhorar ou piorar
a maioria prefere o OXO

o q eu tenho certeza eh q nao saber usar AI no momento equivale a nao saber usar computador uns 20 anos atras
coloca as chances contra voce
agora qq coisa pode acontecer
nada eh garantido
mas so podemos colocar as chances a nosso favor

reclamando e nao sabendo usar AI a pessoa esta colocando as chances contra
a maioria eh assim mesmo
exemplo de maioria para mim = nada
a maioria fica no mais ou menos, isso eh obvio matematicamente

Concordo plenamente, eu utilizo IA, todos eles utilizam IA também, em níveis maiores ou menores, não tem ninguém contra isso até pq é impossível parar, mas o negócio é que as empresas em que trabalham estão cobrando mais, a produtividade aumentou, mas a cobrança aumentou junto com ela e a recompensa não, em alguns casos isso é algo já de prazo mais longo, principalmente os colegas médicos vem falando isso ( não em relação a IA no caso, mas que cada vez cobram mais e pagam menos )

Em relação a IA meus amigos de TI dizem que a quantidade de trabalho aumentou bastante, todos estão usando IA, mudaram a forma de trabalhar, mas estão sendo muito, mas muito cobrados.
É óbvio que tem de colocar as chances a seu favor e que IA hoje é totalmente necessário, mas meu ponto não tá nisso, tá na ideia de que aumentar produtividade, se desenvolver, etc vai se traduzir em mais ganhos, o que os últimos 40-50 anos mostram é que a maior parte do ganho de produtividade está sendo capturado pelas empresas, a produtividade cresce enquanto a remuneração dos trabalhadores aumenta muito lentamente ou até estagna, são dois pontos diferentes e que não se anulam. 
1. é óbvio que tem de melhorar, tem de usar IA, tem de evoluir, colocar as chances a seu favor
2. para onde esses ganhos de produtividade irão? 
 

postado por @Allejo_dos_Investimentos em 07/03/2026 08:59:11

2. para onde esses ganhos de produtividade irão? 
 

Pro bolso da gestão e dos sócios 

Só há dois lados quando se fala em trabalhar em empresas 

Ou você é explorado ou você é o explorador

É uma ilusão imaginarmos que a IA vai aumentar o salário de alguém só porque ela passou a produzir mais 

As empresas vão é cobrar mais produção pelo mesmo salário ou vão reduzir o repasse por produtividade quando a remuneração utiliza esse modelo
 

postado por @buttler em 06/03/2026 15:53

Fazer o almoço e depois lavar a pia cheia de louça entra onde aí?

Food e serving, esse setor tá super tranquilo pq tá ligado a atividade manual, presença física, operação no mundo material e cuidado direto, a coisa tá mais tranquila em: construção, instalação e reparo, produção, transporte, agricultura, alimentação/serviços, manutenção, cuidado pessoal e vários trabalhos operacionais seguem com potencial bem menor, pois dependem mais de corpo, presença, ambiente físico e improviso prático.
 

Agora onde o trabalho é mais padronizável, textual e digital, a pressão tende a ser maior; nos setores ligados a trabalho intelectual, analítico, burocrático e fortemente digitalizado, o bicho pode pegar: gestão, negócios e finanças, computação e matemática, direito, ciências sociais, arquitetura/engenharia, artes e mídia e também boa parte do trabalho de escritório/administração aparecem já com alguma relevância atual da IA e com potencial enorme pra substituir uma parte enorme dos trabalhos... 

Aí no que depender das empresas vai ser 1 cara só fazendo o que 10 faziam e ganhando o mesmo que recebia antes e agradeça por continuar empregado.

Eu não tenho vontade nenhuma de trocar de área, não tem mais nada que eu queira fazer na vida, por mais mal remunerado e desvalorizado que seja, mas não tenho ilusões de que trabalhar melhor, me desenvolver mais e me capacitar vá dentro dessa área trazer melhor retorno, eu trabalho na educação básica pública. 

Agora se tem uma coisa que concordamos é que o mundo não é bonzinho não vai ajudar, apenas eu acredito em um caminho que a maioria aqui do site não acredita, mas a História mostra que esse caminho existe.

postado por @Bastter em 07/03/2026 14:57

ai q discordamos
eu nao tento melhorar para ser valorizado ou ganhar mais
eu to cagando para ser valorizado
eu tento melhor para mim, para eu ser melhor e me sentir melhor
me faz bem

por exemplo, eu escrevi um livro de ficçao agora
eu to cagando se vai me valorizar ou se vou ganhar com ele
provavelmente nao
me fez bem, escrevi para mim e usei AI

e aa maioria do site nao tem importancia alguma na sua vida
va pelo caminho q vc acredita
se eu fosse fazer so o q a maioria acredita
este site nao existia

Na verdade me parece que concordamos em duas coisas: 

1. Eu não tento melhorar para ser valorizado e nem ganhar mais, eu sei que na área da educação pública eu não vou ganhar absolutamente nada a mais com isso, eu melhoro pq não me vejo fazendo outra coisa, minha paixão é a história e o ensino de história, eu estou sempre aprendendo mais, me atualizando, o que eu disse é justamente que eu não tenho ilusão nenhuma de que isso vá me trazer qualquer benefício que não seja intelectual e de satisfação própria. 

2. O mundo não é bonzinho e ninguém vai ajudar de graça ou por livre e espontânea vontade. 

Em 1996, quem dizia "não preciso de computador, prefiro minha máquina de escrever e meus arquivos físicos" não estava apenas sendo romântico, estava escolhendo a obsolescência funcional.
Hoje, a IA está seguindo exatamente o mesmo roteiro de adoção tecnológica, mas em uma velocidade muito superior. Podemos dividir essa comparação em três pilares principais:

Há trinta anos, um computador transformava horas de cálculos manuais ou redigitação em minutos. Hoje, a IA faz o mesmo com o processamento de síntese.
* Antes: O diferencial era saber operar o software (Windows, Office).
* Agora: O diferencial é saber orquestrar a inteligência (Prompts, agentes, fluxos de automação).

O computador deixou de ser um "item de luxo" para se tornar a base de qualquer negócio. A IA está deixando de ser um "chat bonitinho" para se tornar a camada invisível de tudo: do seu banco à logística do que você compra. Ignorar isso é como tentar gerenciar uma multinacional usando apenas memorandos de papel em plena era da internet.

Quem não aprendeu a usar o mouse e o teclado nos anos 90 ficou para trás no mercado de trabalho. No cenário atual, a fluência em IA é a nova alfabetização.
"A IA não vai tirar o seu emprego, mas quem sabe usar IA vai."
A única diferença crucial é que o computador era uma ferramenta passiva (ele só fazia o que você mandava). A IA é generativa e probabilística. Isso exige uma habilidade que não precisávamos tanto em 1996: o senso crítico apurado.
Se antes o erro era um "bug" no sistema, hoje o erro pode ser uma "alucinação" convincente. Por isso, usar IA hoje é como ter um estagiário genial, mas que às vezes mente com muita confiança — você precisa saber revisar o trabalho.

 

postado por @MarkFord em 07/03/2026 17:01

Em 1996, quem dizia "não preciso de computador, prefiro minha máquina de escrever e meus arquivos físicos" não estava apenas sendo romântico, estava escolhendo a obsolescência funcional.
Hoje, a IA está seguindo exatamente o mesmo roteiro de adoção tecnológica, mas em uma velocidade muito superior. Podemos dividir essa comparação em três pilares principais:

Há trinta anos, um computador transformava horas de cálculos manuais ou redigitação em minutos. Hoje, a IA faz o mesmo com o processamento de síntese.
* Antes: O diferencial era saber operar o software (Windows, Office).
* Agora: O diferencial é saber orquestrar a inteligência (Prompts, agentes, fluxos de automação).

O computador deixou de ser um "item de luxo" para se tornar a base de qualquer negócio. A IA está deixando de ser um "chat bonitinho" para se tornar a camada invisível de tudo: do seu banco à logística do que você compra. Ignorar isso é como tentar gerenciar uma multinacional usando apenas memorandos de papel em plena era da internet.

Quem não aprendeu a usar o mouse e o teclado nos anos 90 ficou para trás no mercado de trabalho. No cenário atual, a fluência em IA é a nova alfabetização.
"A IA não vai tirar o seu emprego, mas quem sabe usar IA vai."
A única diferença crucial é que o computador era uma ferramenta passiva (ele só fazia o que você mandava). A IA é generativa e probabilística. Isso exige uma habilidade que não precisávamos tanto em 1996: o senso crítico apurado.
Se antes o erro era um "bug" no sistema, hoje o erro pode ser uma "alucinação" convincente. Por isso, usar IA hoje é como ter um estagiário genial, mas que às vezes mente com muita confiança — você precisa saber revisar o trabalho.

Então Mark Ford, mas isso é hoje né, se olharmos até pro gráfico que o cara fez entre REALIZADO vs POTENCIAL, a IA tá muito, mas muito longe de atingir o seu potencial, só o futuro dirá se ela atingirá ou não esse potencial, mas assim algumas profissões já estão praticamente condenadas a uma redução brutal em sua necessidade ( radiologia por ex é uma das que isso mais avançou, 1 radiologista só tá fazendo o serviço que antes era feito por 3, em algumas coisas pode ser que chegue o momento em que tenhámos que admitir que a IA não precisa mais de supervisão... ainda que precise de supervisão vai ser uma modificação enorme nas formas de trabalhar e se isso acontecer seguindo as coisas como estão quem controlar a tecnologia vai colher rendimentos enormes. 
 
Essa questão da IA mentir com muita convicção depende da IA, depende de como você alimentou ela, dos parâmetros, eu mexo com IA desde que foi lançada lá no final de 2022 e de lá pra cá os avanços são tremendos, ela está cada vez melhor e mais confiável. 
 

Eu tenho um amigo que é matemático e coloca dois possíveis caminhos:
talvez a relação da matemática com a IA siga um caminho parecido com o que já aconteceu antes na própria história da matemática. No começo aparecem métodos que parecem meio “trapaça”, meio obscuros, difíceis de entender direito, mas com o tempo a comunidade aprende a trabalhar com aquilo, absorve o choque e incorpora essas ferramentas no cotidiano. ( é o caso das tecnologias computacionais até hoje criadas, matemática computacional ) 

Só que ele acha que existe também um outro risco: a IA avançar a um ponto em que ela comece a produzir resultados corretos, úteis e impressionantes, mas de um jeito tão complexo que os matemáticos e físicos vão virar quase que “intérpretes de oráculo”. Ou seja, gente que consegue ler, aplicar e decifrar o que a máquina entrega, mas sem realmente dominar a lógica profunda daquilo a ponto de conseguir criar por conta própria o que a IA tá criando.

A aposta dele é que o futuro pode ir para um desses dois lados: ou a humanidade se acostuma e integra isso normalmente, ou a IA cria um tipo de conhecimento cada vez mais poderoso e cada vez menos humano no sentido de ser compreensível e reproduzível por nós, aos humanos vai caber tentar ser uma espécie de sacerdote tentando entender o que danado a IA produziu. 
 

postado por @Bastter em 07/03/2026 16:25

1 - Parabens
2 - é isso

se vc ta feliz fazendo o q gosta eh isso q importa

Exato, eu concordo com o diagnóstico, mas o como agir e se portar diante do mesmo diagnóstico aí é onde tenho divergências das quais devo calar.

@Allejo_dos_Investimentos,   esse é um ponto nevrálgico da epistemologia moderna: a transição de uma matemática feita para ser compreendida por humanos para uma matemática validada por processamento. Historicamente, a disciplina sempre "domesticou" métodos inicialmente obscuros, como ocorreu com o cálculo infinitesimal ou a própria computação, integrando-os ao corpo teórico assim que a lógica subjacente foi decifrada. No entanto, o risco de nos tornarmos "intérpretes de oráculo" é real porque, pela primeira vez, a complexidade da solução pode exceder a capacidade biológica de processamento do cérebro humano.
Nesse cenário, a ideia de colocar uma segunda IA para checar e explicar os resultados já é uma realidade em desenvolvimento, conhecida como IA Explicável (XAI) e Verificação Formal. O papel dessa segunda camada não é apenas atestar se o resultado está correto — o que pode ser feito por provadores de teoremas que seguem regras lógicas rígidas — mas sim "destilar" a lógica da primeira IA. Esse processo tenta traduzir padrões encontrados em trilhões de parâmetros para conceitos, axiomas e lemas que façam sentido para um matemático ou físico.
Contudo, existe um limite intrínseco nessa tradução. Se a prova de um teorema exigir um bilhão de passos lógicos, uma IA pode confirmar sua validade, mas a explicação humana continuaria sendo impossível por uma questão de escala. Estaríamos diante de uma verdade "inalcançável", onde sabemos que algo é correto, mas perdemos a intuição do "porquê". O matemático do futuro, portanto, deixa de ser o construtor da prova para se tornar o curador de problemas, sendo o responsável por conectar as respostas do "oráculo" ao edifício do conhecimento humano e garantir que a IA não esteja certa por motivos puramente estatísticos, mas sim por uma estrutura lógica sólida, ainda que vasta demais para ser lida por uma única mente.

postado por @Bastter em 07/03/2026 17:46

nao tem de se calar
vc tem o direito de fazer o q quiser na sua vida
Bastter.com nao eh o mundo, nao eh sua vida

Sim, tá implicíto "das quais aqui eu devo calar", concordo plenamente com o diagnóstico, mas o que faço fora daqui a partir do mesmo diagnóstico não cabe ser falado aqui nesse ambiente.

postado por @MarkFord em 07/03/2026 18:01

Allejo_dos_Investimentos,   esse é um ponto nevrálgico da epistemologia moderna: a transição de uma matemática feita para ser compreendida por humanos para uma matemática validada por processamento. Historicamente, a disciplina sempre "domesticou" métodos inicialmente obscuros, como ocorreu com o cálculo infinitesimal ou a própria computação, integrando-os ao corpo teórico assim que a lógica subjacente foi decifrada. No entanto, o risco de nos tornarmos "intérpretes de oráculo" é real porque, pela primeira vez, a complexidade da solução pode exceder a capacidade biológica de processamento do cérebro humano.
Nesse cenário, a ideia de colocar uma segunda IA para checar e explicar os resultados já é uma realidade em desenvolvimento, conhecida como IA Explicável (XAI) e Verificação Formal. O papel dessa segunda camada não é apenas atestar se o resultado está correto — o que pode ser feito por provadores de teoremas que seguem regras lógicas rígidas — mas sim "destilar" a lógica da primeira IA. Esse processo tenta traduzir padrões encontrados em trilhões de parâmetros para conceitos, axiomas e lemas que façam sentido para um matemático ou físico.
Contudo, existe um limite intrínseco nessa tradução. Se a prova de um teorema exigir um bilhão de passos lógicos, uma IA pode confirmar sua validade, mas a explicação humana continuaria sendo impossível por uma questão de escala. Estaríamos diante de uma verdade "inalcançável", onde sabemos que algo é correto, mas perdemos a intuição do "porquê". O matemático do futuro, portanto, deixa de ser o construtor da prova para se tornar o curador de problemas, sendo o responsável por conectar as respostas do "oráculo" ao edifício do conhecimento humano e garantir que a IA não esteja certa por motivos puramente estatísticos, mas sim por uma estrutura lógica sólida, ainda que vasta demais para ser lida por uma única mente.

 

Perfeito, você trouxe coisas muito legais pra conversa!! Destaco o pela primeira vez, a complexidade da solução pode exceder a capacidade biológica de processamento do cérebro humano. Acontecendo isso estaremos em terreno muito ou talvez até totalmente desconhecido e as comparações com o passado podem não ser muito úteis. 
 

 

Francamente, boa parte da matemática de ponta já é incompreensível para todos a não ser (literalmente) meia dúzia de pessoas altamente especializadas. Há teoremas que requerem meses, ou até anos, para serem revisados por pares extremamente seletos. 

Alguns dos maiores matemáticos do nosso tempo vêm, já há alguns anos, comentando que um dos grandes problemas da pesquisa em matemática pura é justamente a dificuldade da cooperação, do trabalho em equipe. A matéria é tão especializada e a validação toma tanto tempo que um erro sutil no raciocínio do colega poderia às vezes gerar um desperdício de anos de pesquisa.

É nesse cenário que os provadores de teorema ganham espaço como uma base de confiabilidade comum. Mesmo que o seu colega não seja um matemático tão especializado ou tão cuidadoso, se os teoremas "passam" pelo provador, é possível confiar que estejam corretos.

Hoje muitas das maiores instituições de Matemática no mundo ensinam Lean (Lean Programming Language) como parte do currículo de graduação. Há um esforço tremendo de consolidação da ferramenta, que é tanto um provador de teoremas quanto uma linguagem de programação, e já há alguns artigos de ponta produzidos com auxílio dela. E a linguagem serve também como um framework que permite às AI entenderem as "regras" de descoberta/criação da Matemática.

Indiquei faz um tempo uma palestra legal do Terence Tao em que ele comenta sobre isso tudo e sobre como ele enxerga a AI se inserindo nesse processo. Essa possibilidade de cooperação ampla na pesquisa traz novos aspectos à Matemática, por exemplo a necessidade de gerir equipes.

Por coincidência, se alguém tiver curiosidade, eu e mais dois colegas acabamos de lançar a trilha para a linguagem Lean no exercism (Lean on Exercism). Ela é mais voltada para o aspecto computacional da linguagem, mas há exercícios que tocam na parte da lógica e da prova de teoremas também. 

O vídeo que mencionei é esse aqui:

Indicação de Video - The Potential for AI in Science and Mathematics - Terence Tao Cãotural - Bastter.com

@oxe Rapaz...

Parabéns pelas contribuições e pelo trabalho!

Todo meu carinho para ti e sua família