Twitter
Youtube
facebook
LinkedIn
Slideshare

 

noticias

31/03/2019 23:00
td-banner

TD 2457 - Na era das Máquinas, o Emprego é de Quem? Estimação da Probabilidade de Automação de Ocupações no Brasil

Pedro Henrique Melo Albuquerque, Cayan Atreio Portela Bárcena Saavedra, Rafael Lima de Morais, Patrick Franco Alves e Peng Yaohao, março de 2019 

 

O objetivo deste trabalho foi reproduzir a metodologia de Carl Benedikt Frey e Michael Osborne, de 2017, para estimação das probabilidades de automação das ocupações no Brasil. Essas estimativas são de potencial importância para os formadores de políticas públicas e profissionais por ser passível de nortear a carreira de trabalhadores, bem como definir cursos prioritários que as instituições de ensino deveriam oferecer visando maximizar as oportunidades de emprego no país. A opinião especializada de 69 acadêmicos e profissionais atuantes em aprendizado de máquinas foi levantada para embasar a estimação dessas probabilidades. Os achados apontam que boa parte das ocupações pode ser automatizada nos próximos anos. Ademais, percebe-se que essas profissões com maior risco de automação apresentam uma tendência de crescimento ao longo do tempo, o que poderá resultar em um elevado nível de desemprego nos próximos anos caso os profissionais e o Estado não se preparem para esse cenário.

Palavras-chave: automação; mercado de trabalho; inteligência artificial; processamento de linguagem natural; qualificação técnica; mineração de texto.

 

This work aimed to reproduce the methodology of Carl Benedikt Frey and Michael Osborne of 2017 for estimating the automation probabilities of occupations in Brazil. These estimates are potentially important for professionals and policymakers because they can guide the career of a worker, as well as define priority courses that educational institutions should offer in order to maximize employment opportunities in the country. We consulted the opinion of 69 scholars and professionals that are experts in machine learning to ground the estimation the automation probability of Brazilian occupations. The findings indicate that a large part of the occupations can be automated in the next years. In addition, it can be seen that these professions with a higher risk of automation show a trend of growth over time, which may result in a high level of unemployment in the coming years if professionals and the government do not prepare for this scenario.

Keywords: automation; labor market; artificial intelligence; natural language processing; technical expertise; text mining.

 

  acesseAcesse o sumário executivo  acesseAcesse o documento (1.6 MB)

 

 

 
 

Todo o conteúdo deste site está publicado sob a Licença Creative Commons Atribuição 2.5 Brasil.
Ipea - Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
Expediente Portal Ipea