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Ferramentas de inteligência artificial (IA), como o ChatGPT, ainda não conseguem executar, de forma autônoma, a maioria dos trabalhos realizados por humanos, apesar de previsões de que a tecnologia substituiria amplamente a força de trabalho.
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A conclusão vem de um estudo que comparou o desempenho de sistemas de IA e de trabalhadores humanos em centenas de tarefas reais publicadas em plataformas de freelancing.
A pesquisa analisou se a IA seria capaz de realizar atividades práticas, como produzir uma versão digital de uma planta baixa desenhada à mão — exemplo que ilustrou uma falha significativa dos sistemas testados.
Três anos após o lançamento do ChatGPT, esse tipo de limitação evidencia um descompasso entre as expectativas sobre a tecnologia e sua capacidade real, com possíveis implicações para toda a economia, ressalta o The Washington Post.
Embora sistemas de IA consigam executar tarefas impressionantes envolvendo código, documentos ou imagens, dados econômicos mostram que eles ainda não substituíram trabalhadores em larga escala.
Uma pesquisa conduzida no ano passado pela Bentley University (EUA) e pela Gallup indicou que cerca de três quartos dos estadunidenses esperam que a IA reduza o número de empregos nos Estados Unidos na próxima década. No entanto, essa substituição em massa ainda não se materializou.
Como estudo sobre IA foi conduzido
- O levantamento foi conduzido por pesquisadores da Scale AI, empresa que fornece dados para desenvolvedores de IA, e do Center for AI Safety, organização sem fins lucrativos dedicada a estudar os riscos da tecnologia;
- Para avaliar o que a IA consegue fazer sozinha atualmente, os pesquisadores reuniram centenas de exemplos de projetos que haviam sido pagos a trabalhadores humanos;
- Entre eles estavam tarefas, como criação de animações 3D de produtos, transcrição de músicas, programação de jogos em vídeo para a web e formatação de artigos científicos para publicação;
- Cada atividade foi então atribuída a sistemas, como o ChatGPT, da OpenAI, o Gemini, do Google, e o Claude, da Anthropic;
- O melhor sistema de IA conseguiu concluir com sucesso apenas 2,5% dos projetos;
“Modelos atuais não estão nem perto de conseguir automatizar empregos reais na economia”, afirmou Jason Hausenloy, um dos pesquisadores responsáveis pelo estudo Remote Labor Index, ao Post. Segundo ele, o índice foi criado para oferecer aos formuladores de políticas uma visão realista das capacidades dos sistemas de IA.
Os resultados do Remote Labor Index foram publicados em outubro, com base nos melhores sistemas disponíveis à época e devem ser atualizados conforme novos modelos sejam lançados.
O estudo é um dos primeiros a medir o desempenho da IA em tarefas reais de trabalho remoto sem auxílio externo, em vez de exemplos artificiais. Os resultados desafiam previsões de que a tecnologia está prestes a substituir grandes parcelas da força de trabalho.
Trabalhos avaliados (e não aprovados)
De acordo com o levantamento, quase metade dos projetos avaliados falhou por apresentar qualidade insatisfatória, e mais de um terço foi deixado incompleto. Em cerca de um em cada cinco casos, houve problemas técnicos básicos, como arquivos corrompidos.
“Muitas das falhas eram bastante prosaicas”, disse Hausenloy. Ele apontou duas limitações principais dos sistemas atuais: a ausência de memória de longo prazo, que impede o aprendizado com erros anteriores ou a retenção de feedback ao longo de dias ou semanas, e a dificuldade de compreensão visual, essencial em áreas, como design gráfico, ou na visualização de objetos em diferentes ângulos.
Um dos trabalhos avaliados envolvia a criação de um painel interativo para visualizar dados do World Happiness Report. À primeira vista, os resultados da IA pareciam adequados, mas uma análise mais detalhada revelou falhas, como países com dados ausentes sem explicação, textos sobrepostos e legendas com cores incorretas ou inexistentes.
Caso sistemas de IA fossem capazes de realizar essas tarefas de forma autônoma, empresas poderiam deixar de contratar trabalhadores humanos, reduzindo custos, mas eliminando oportunidades de trabalho. Segundo os pesquisadores, esse cenário ainda está distante.
Se a tendência de maior autonomia observada pelos pesquisadores continue, as consequências econômicas podem ser graves para muitas pessoas. No estudo, um humano criou o jogo por US$ 1.485 (R$ 8 mil, na conversão direta), enquanto o sistema Sonnet realizou a tarefa por menos de US$ 30 (R$ 161,68).
As limitações das IAs ficaram evidentes em um projeto que solicitava material promocional para um produto tecnológico, envolvendo imagens de fones de ouvido, a criação de um modelo 3D e pequenos vídeos demonstrativos. Nenhum sistema de IA produziu um resultado aceitável.
O GPT-5, da OpenAI, e o Sonnet, da Anthropic, geraram modelos 3D de baixa qualidade. O Manus não criou modelo algum e, em seu resultado, os fones mudavam de aparência entre os clipes.
Os sistemas tiveram desempenho melhor em um projeto que envolvia a criação de um jogo de vídeo para a web. A melhor versão produzida sem intervenção humana era jogável, o que foi considerado um feito impressionante. Ainda assim, a IA ignorou a instrução de que o jogo deveria ter temática de cervejaria.
Apesar de todos os sistemas terem falhado na maioria dos projetos, versões mais novas apresentaram resultados ligeiramente melhores. Testes recentes com o Gemini 3 Pro, do Google, lançado em novembro, mostraram que ele concluiu 1,3% das tarefas, contra 0,8% da versão anterior. “As linhas de tendência estão aí”, disse Hausenloy.
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Diferença de outros estudos e falhas
Outros estudos costumam estimar o impacto da IA no mercado de trabalho comparando habilidades isoladas das máquinas com as exigidas em diferentes profissões, muitas vezes concluindo que grande parte do trabalho humano é substituível.
No entanto, o novo estudo ressalta que o fato de um sistema conseguir analisar dados financeiros ou redigir relatórios não significa que ele possa desempenhar plenamente a função de um economista ou banqueiro.
Para Graham Neubig, professor da Carnegie Mellon University (EUA) e pesquisador da área, uma das razões para esses fracassos é que os sistemas de IA não utilizam as mesmas ferramentas que especialistas humanos.
Um profissional, por exemplo, recorreria a softwares de modelagem 3D com interfaces visuais, enquanto um chatbot tende a tentar gerar imagens por meio de código. Isso reflete o tipo de tarefa para a qual sistemas, como o ChatGPT, são mais treinados, como texto e programação, e evidencia uma limitação prática: a dificuldade em operar softwares visuais projetados para humanos.
Segundo Neubig, embora a IA seja eficiente na geração de código, avaliar se o resultado final atende ao pedido original é complexo. “Código é certo ou errado, mas design visual é muito subjetivo”, afirmou.
Se sistemas de IA precisam apenas de pequenos ajustes ou de avanços fundamentais para conseguir realizar trabalho real de forma autônoma é, segundo Hausenloy, “a principal questão no campo da IA neste momento”.
Mesmo sem substituir completamente trabalhadores individuais, a IA pode impactar o mercado de trabalho ao permitir que cada empregado produza mais com o auxílio de chatbots, reduzindo a necessidade de grandes equipes.
O que disseram as empresas de IA
As empresas Manus e xAI recusaram-se a comentar o estudo. Anthropic, Google e OpenAI não responderam aos pedidos de comentário do Post. O periódico mantém parceria de conteúdo com a OpenAI.
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