Lacuna entre simulação e realidade: a rápida aceleração da inteligência artificial e o trabalho artesanal insubstituível.

Paradoxo da IA: Por que seu emprego de escritório está em risco, mas o encanador continua sendo insubstituível

A grande reviravolta: quando a inteligência artificial encontra os limites da física.

Estamos vivenciando uma transformação tecnológica fundamentalmente diferente da revolução industrial. Enquanto observamos atentamente telas onde a inteligência artificial compõe textos, escreve códigos e realiza análises complexas em frações de segundo, uma reestruturação silenciosa, porém radical, da criação de valor global ocorre em segundo plano. A velocidade com que os sistemas de IA expandem suas capacidades cognitivas — dobrando seu desempenho de treinamento a cada cinco meses — ofusca a antiga lei do progresso tecnológico. Mas essa curva exponencial da inteligência digital mascara uma realidade paradoxal: o mundo físico não pode ser digitalizado tão facilmente quanto um arquivo físico.

O artigo a seguir examina um fenômeno que desafia tanto economistas quanto sociólogos. Caminhamos para um futuro em que o “trabalho intelectual” se torna uma mercadoria produzida em massa, enquanto o artesanato e a interação física se tornam luxos raros. Embora os algoritmos ameacem a classe média intelectual, a chamada “lacuna entre simulação e realidade” — a divisão entre a simulação e o mundo real — protege o artesão da automação. Um robô pode ser capaz de citar Shakespeare, mas ainda assim falha em assentar uma telha corretamente em condições imprevisíveis.

Descubra por que a tese da "desqualificação" falha na economia física, por que a expansão da infraestrutura de IA paradoxalmente aumenta a demanda por mão de obra humana e por que estamos às vésperas de um renascimento do artesanato que pode revolucionar nossas hierarquias familiares de status e remuneração. Esta não é uma previsão para o próximo século, mas uma análise de uma realidade que já começou.

Entre o aumento exponencial do desempenho e o renascimento das habilidades artesanais

A economia contemporânea encontra-se num limiar histórico, fundamentalmente diferente de todas as transformações tecnológicas anteriores. Enquanto as revoluções tecnológicas tradicionais desdobravam os seus efeitos ao longo de décadas, o atual desenvolvimento da inteligência artificial aponta para um padrão de aceleração que desafia fundamentalmente os nossos conceitos convencionais de mudança tecnológica. Os dados disponíveis indicam que o desempenho do treino de grandes modelos de linguagem está atualmente a duplicar aproximadamente a cada cinco meses, uma taxa que excede significativamente a Lei de Moore e levanta questões sobre as consequências económicas e sociais desta dinâmica. Olhando para o futuro, estes desenvolvimentos terão não só implicações tecnológicas, como também efeitos profundos na estrutura dos mercados de trabalho e nas exigências de competências.

A principal característica dessa aceleração reside não em melhorias funcionais isoladas, mas em uma expansão qualitativa da duração das tarefas que os modelos de inteligência artificial conseguem executar. Enquanto os avanços anteriores consistiam em resolver tarefas individuais e discretas com mais rapidez ou precisão, os desenvolvimentos contemporâneos demonstram que a capacidade desses sistemas de se envolverem em processos de pensamento mais longos e sequências de resolução de problemas em múltiplos estágios está se expandindo exponencialmente. Essa expansão da capacidade cognitiva está dobrando a cada três ou quatro meses, abrindo cenários de aplicação totalmente novos, antes inimagináveis. Um modelo de IA capaz de lidar com tarefas contínuas que duram várias horas ou até mesmo dias sem sofrer fadiga ou perda de precisão representa um tipo de ferramenta de trabalho categoricamente novo. Essa capacidade difere fundamentalmente das ondas anteriores de automação, pois abrange não apenas tarefas físicas ou cognitivas limitadas, mas todo o espectro do trabalho intelectual.

O fato de o poder computacional para treinamento e os conjuntos de dados para treinamento de modelos de linguagem estarem dobrando em períodos conhecidos, enquanto a demanda por energia cresce anualmente, significa que esses desenvolvimentos não estão permanecendo no nível especulativo-teórico, mas sendo impulsionados por investimentos materiais contínuos e expansão da infraestrutura. Não se trata de um processo evolutivo lento, mas de uma espiral acelerada de investimento de capital, avanços tecnológicos e investimentos ainda mais intensificados. Pesquisadores renomados em importantes organizações de desenvolvimento de IA argumentam que essa aceleração não está caminhando para um ponto de saturação, mas sim se autoalimentando. O prazo estimado para sistemas transformadores capazes de lidar com a grande maioria das tarefas cognitivas atualmente realizadas por humanos, segundo discussões entre os principais desenvolvedores de IA, é de dois a três anos a partir de 2025. Independentemente da precisão desses prazos, as evidências disponíveis apontam para uma fase em que as repercussões econômicas e sociais dessa tecnologia não serão mais graduais ou marginais.

O desenvolvimento paralelo da inteligência de software e das fronteiras físicas

O atual ciclo de desenvolvimento da IA ​​criou um fenômeno paradoxal que recebeu pouca atenção nas análises modernas do mercado de trabalho, mas que está se tornando cada vez mais central: enquanto o trabalho simbólico e cognitivo está sendo rapidamente substituído por sistemas de IA, o trabalho físico e manual vivencia uma dinâmica contrastante. Essa assimetria não é acidental, mas reflete diferenças físicas e de engenharia fundamentais nas exigências dessas duas categorias de trabalho. A rápida automação do trabalho intelectual está gerando simultaneamente um programa massivo de investimentos em infraestrutura, que requer eletricidade, sistemas de refrigeração e a construção de redes e centros de dados — todos componentes que demandam mão de obra manual e técnica altamente qualificada.

As limitações atuais da robótica e da IA ​​física são substanciais e não parecem estar prestes a ser superadas. Embora os modelos de linguagem já estejam alcançando feitos sobre-humanos no processamento de texto, geração de código e análise de conteúdo, os sistemas robóticos existentes ainda não conseguem lidar de forma confiável com os desafios físicos cotidianos enfrentados por profissionais qualificados. As limitações mecânicas são formidáveis: robôs comuns geralmente conseguem levantar ou mover apenas cerca de metade do próprio peso corporal, enquanto a musculatura humana oferece força igual ou superior ao peso corporal. A diferença entre ambientes simulados e a realidade física permanece um desafio persistente e intratável, um problema conhecido como "lacuna entre simulação e realidade", que, apesar dos avanços significativos na simulação, apresenta dificuldades até mesmo para tarefas relativamente simples.

Além disso, sistemas robóticos que operam em ambientes menos estruturados ou dinâmicos — o contexto em que profissionais qualificados normalmente trabalham — devem reagir e fazer ajustes em tempo real. Um atraso de processamento de um ou dois segundos, aceitável para a interação humana com modelos de linguagem, resultará em erros, danos ou potenciais riscos à segurança para um robô que executa tarefas físicas. Os requisitos de processamento em tempo real para sistemas físicos são ordens de magnitude mais difíceis do que os para operações puramente digitais. Adicionalmente, existe o problema da generalização: um robô treinado em um ambiente fabril controlado para executar uma tarefa específica, como agarrar repetidamente, muitas vezes não consegue transferir essa capacidade para objetos variados, propriedades de superfície diferentes ou posições ligeiramente diferentes. Isso contrasta diretamente com as notáveis ​​capacidades de generalização de grandes modelos de linguagem, que podem transferir conhecimento complexo do treinamento para resolver problemas completamente novos.

As exigências de habilidades físicas em profissões especializadas frequentemente apresentam níveis de dificuldade distribuídos de forma assimétrica. Enquanto cortar um azulejo parece trivial e pode ser automatizado em condições controladas, a instalação correta desse azulejo — compreendendo as irregularidades do substrato, ajustando a consistência da argamassa e alinhando-o, considerando ilusões de ótica e diferenças de altura — requer um julgamento combinado, aprimorado por anos de experiência prática. Um encanador ou eletricista não deve apenas executar etapas padronizadas, mas também diagnosticar problemas continuamente, identificar questões imprevistas e desenvolver soluções adaptadas e criativas que se adequem a condições espaciais específicas. Essa combinação de destreza física, raciocínio diagnóstico em situações de incerteza e resolução adaptativa de problemas continuará sendo um pilar da capacidade humana no presente e no futuro previsível.

A tese da desqualificação profissional e seus limites na economia física.

A tese clássica da análise do mercado de trabalho impulsionado pela tecnologia postula que a automação leva a uma desvalorização sistemática das habilidades profissionais. Essa perspectiva tem validade histórica quando se considera a mecanização da agricultura ou a automação inicial das fábricas, onde qualificações específicas foram de fato substituídas por máquinas. No entanto, uma análise mais atenta da situação atual revela um quadro mais complexo que questiona a validade dessas narrativas simplistas de desqualificação, particularmente no contexto da economia física.

Primeiramente, é preciso afirmar que a atual escassez de mão de obra qualificada na Alemanha e em outras economias desenvolvidas não é hipotética ou preditiva, mas sim uma realidade presente com consequências econômicas significativas. A Agência Federal de Emprego da Alemanha documenta que aproximadamente 163 áreas profissionais estão atualmente afetadas por uma considerável falta de trabalhadores qualificados, o que corresponde a cerca de um oitavo de todas as ocupações qualificadas avaliadas. Particularmente afetadas estão não apenas áreas altamente qualificadas, como TI, mas também, explicitamente, profissões tradicionais: construção civil, engenharia elétrica, tecnologia de gás e água, encanamento e áreas afins não estão passando por um processo de desqualificação, mas sim por uma real escassez de mão de obra. Contrariando a previsão teórica de quinze anos atrás de que os avanços tecnológicos levariam ao desemprego em massa, uma realidade diferente está emergindo: em setores onde a manipulação física e a adaptabilidade são essenciais, há, de fato, uma demanda crescente.

A estrutura demográfica da Alemanha agrava ainda mais essa situação. A oferta de mão de obra alemã está diminuindo estruturalmente devido às taxas de natalidade abaixo do nível de reposição e ao envelhecimento da população. Essa realidade demográfica, combinada com as mudanças tecnológicas, cria uma situação diferente das fases anteriores de automação. Historicamente, a automação frequentemente levava a uma realocação da mão de obra, com um número maior de trabalhadores qualificados migrando para novos setores ou a uma desqualificação mais generalizada, que era então absorvida pela mão de obra disponível. Essa dinâmica não funciona quando o volume absoluto de mão de obra disponível diminui.

Uma segunda observação também coloca a tese da desqualificação em perspectiva: o investimento atual em infraestrutura necessário para operar e escalar sistemas de IA não está apenas criando uma demanda temporária por mão de obra qualificada, mas sim uma mudança estrutural na composição da divisão do trabalho. Os data centers exigem eletricidade que precisa ser gerada, distribuída e carregada. Exigem sistemas de refrigeração que precisam ser instalados, mantidos e reparados. Exigem infraestrutura física que precisa ser construída por trabalhadores qualificados. A expansão dessa infraestrutura física está crescendo mais rápido do que a própria escassez de capacidade computacional de IA, o que significa que a demanda por mão de obra qualificada não está diminuindo, mas sim aumentando.

A reorganização dos mercados de trabalho: ruptura cognitiva e criação de valor físico.

A hierarquia clássica da economia industrial moderna, na qual o trabalho cognitivamente exigente era mais valorizado do que o trabalho físico, está passando por uma inversão cuja importância histórica não deve ser subestimada. Não se trata de um retorno a um passado pré-industrial em que o trabalho físico era considerado primitivo ou inferior. Em vez disso, é uma lógica redefinida de criação de valor, na qual o trabalho físico, que não é facilmente replicável pela IA, recebe um valor superior, enquanto a disponibilidade massiva de poder cognitivo proveniente de sistemas de IA desestabiliza atividades intelectuais tradicionalmente altamente valorizadas.

A lógica econômica subjacente é elegante: a disponibilidade de um bem ou serviço que seja virtualmente infinitamente escalável e que melhore continuamente em qualidade e desempenho, enquanto seu custo por unidade diminui, leva a uma queda no preço desse bem. O trabalho cognitivo — particularmente atividades intelectuais estruturadas, como desenvolvimento de software, análise básica de dados, trabalho administrativo simples e atendimento rotineiro ao cliente — é precisamente esse tipo de bem sob a perspectiva da IA. Ele é discretizável, digitalizável, escalável e permite automação. Em contraste, o trabalho manual — encanamento, eletricidade, alvenaria, instalações complexas — está atrelado a contextos físicos, variabilidade e presença específica em cada local, em uma base unitária. Ele não pode ser replicado digitalmente ou escalado centralmente, mas deve ser realizado localmente, sob condições que variam de instalação para instalação. Dessa perspectiva, o trabalho manual se torna um bem relativamente escasso, cujo valor não é corroído pela competição da IA.

Os dados da Alemanha ilustram concretamente essa mudança: embora haja escassez de competências em muitos setores qualificados, ela é mais acentuada e persistente em setores com alto grau de trabalho manual e envolvimento presencial. Aproximadamente dois terços das vagas de emprego para trabalhadores qualificados se enquadram em ocupações com escassez de mão de obra, mas apenas cerca de um quarto dos trabalhadores desempregados registrados busca emprego nesses setores. Isso indica uma má alocação estrutural: a força de trabalho disponível não possui as competências mais urgentemente necessárias, e essas competências são predominantemente práticas e manuais, em vez de simbólicas e cognitivas.

A atual fragilidade da economia alemã apenas mascarou temporariamente esse efeito. A escassez de mão de obra qualificada não foi resolvida; foi apenas disfarçada pela fraca demanda. Especialistas em demografia e analistas do mercado de trabalho concordam que essa escassez aumentará a longo prazo, independentemente das flutuações econômicas. Aliado à realidade tecnológica de que os sistemas de IA estão se tornando cada vez mais exigentes cognitivamente, enquanto a robótica não resolve satisfatoriamente os desafios físicos, um padrão estrutural de longo prazo está emergindo, invertendo as expectativas clássicas de desqualificação impulsionada pela tecnologia.

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Inteligência artificial e o déficit contínuo em automação física

Um ponto crucial para entender essa dinâmica reside em articular com precisão o que os sistemas de IA atuais podem e não podem fazer com tarefas físicas. Uma simplificação excessiva comum é que, se a IA pode automatizar conhecimento e cognição, as tarefas físicas serão o próximo passo. Essa lógica, no entanto, é falha. Os requisitos para resolver tarefas físicas são estruturalmente diferentes daqueles para tarefas cognitivas. Enquanto as tarefas cognitivas envolvem reconhecimento de padrões, processamento de informações e manipulação simbólica — campos nos quais as redes neurais profundas obtiveram avanços notáveis ​​—, as tarefas físicas envolvem a integração de percepção, tomada de decisão em tempo real, controle de força e adaptação contínua em um ambiente físico variável.

Atualmente, existem sistemas robóticos capazes de executar tarefas físicas bem definidas e repetitivas em ambientes controlados — soldagem por pontos em fábricas de automóveis, fresagem CNC de alta precisão, paletização em sistemas de armazenamento estruturados. Mas mesmo esses sistemas atingem esse desempenho apenas sob condições altamente controladas. Assim que a variabilidade entra na tarefa — diferentes formatos, materiais, configurações espaciais, obstáculos inesperados — a confiabilidade cai drasticamente. Um robô pode ser treinado para agarrar bolas em diversas superfícies com diferentes coeficientes de atrito. Mas se esse robô consegue entender a que distância de uma pessoa em um espaço público enquanto manipula essas bolas, enquanto interpreta sinais sociais e reage à imprevisibilidade humana — esse é um problema fundamentalmente diferente que permanece sem solução.

Os desafios técnicos aqui não são especulativos ou teóricos, mas concretos e persistentes. Eles incluem: (1) a lacuna entre simulação e realidade que existe entre o treinamento por simulação e o mundo real; (2) processamento em tempo real, que requer atrasos de milissegundos em vez de segundos para tarefas físicas contínuas; (3) alta destreza com graus de liberdade, onde braços robóticos com 20 ou mais articulações devem ser coordenados para realizar manipulação semelhante à humana; (4) generalização entre variações de tarefas, que não pode ser resolvida simplesmente com conjuntos de dados maiores; e (5) as limitações físicas de hardware de atuadores e sistemas de preensão, que não atingem a mesma relação força-peso que a musculatura humana.

Esses problemas não são marginais nem se limitam aos próximos meses. Pesquisadores de robótica de renome em instituições respeitadas afirmam que a superação desses problemas exige pesquisa significativa, e não simples escalonamento de engenharia. Em outras palavras, não se trata de já possuir a solução e simplesmente implementá-la, mas sim de que problemas fundamentais de engenharia permanecem sem solução. Nessas condições, a proposição de que o trabalho manual será rapidamente automatizado nos próximos anos não se baseia em evidências, mas sim em especulação.

Transformações do mercado de trabalho: a reavaliação das competências práticas

A consequência econômica dessa assimetria tecnológica é uma profunda reorientação das estruturas de remuneração, hierarquias de prestígio e mobilidade na carreira. Sob a pressão da integração da IA, atividades simbólicas e cognitivas antes consideradas altamente especializadas, bem remuneradas e prestigiosas estão sendo deslocadas de suas posições tradicionais. Um desenvolvedor de software cujas tarefas são parcialmente substituídas por sistemas de geração de código por IA se encontra em uma posição de negociação na qual a escassez de suas habilidades diminui. Um analista cuja análise de dados pode ser realizada por sistemas de IA perde um prêmio de escassez relativa. Um escritor ou jornalista cujo fluxo de trabalho é acelerado ou substituído pela geração de texto por IA vê a demanda por escrita humana real se erodir.

Em contrapartida, um eletricista cujas habilidades exigem uma compreensão específica, variável e contextualizada localmente permanece em uma posição de demanda estável ou crescente. Isso é reforçado pela atual conjuntura demográfica, na qual, em muitos países desenvolvidos, o número de jovens que ingressam no mercado de trabalho é menor do que o de idosos que o deixam. Em um contexto de redução absoluta da força de trabalho, um serviço que não pode ser prestado por sistemas centralmente automatizados torna-se estruturalmente escasso e valioso.

A inversão dessa hierarquia, relacionada à reputação e ao status, pode ser ainda mais profunda a longo prazo do que a inversão puramente econômica. Em muitas sociedades ocidentais, o trabalho manual tem sido culturalmente visto como menos prestigioso do que o trabalho cognitivo ou acadêmico nas últimas décadas. Esse código de status pode mudar se os jovens observarem os salários dos eletricistas subindo devido à escassez de mão de obra, enquanto os salários iniciais de graduados em ciência da computação estagnam devido à substituição por inteligência artificial. Tal mudança poderia ter implicações de longo alcance para as escolhas educacionais, aspirações de carreira e coesão social.

Demanda por profissionais qualificados impulsionada pela infraestrutura

Uma dimensão frequentemente negligenciada da atual expansão da IA ​​é a sua monumental demanda por infraestrutura. Operar e escalar grandes modelos de IA requer não apenas poder computacional digital, mas também uma infraestrutura física massiva: centros de dados, linhas de energia, sistemas de refrigeração, hardware de rede, armazenamento de baterias para energia de reserva e muito mais. Essa infraestrutura não é transmitida por teletransporte; ela é construída, instalada e mantida por meio de trabalho físico e manual.

A eletrificação e a expansão da infraestrutura necessárias para suportar o atual crescimento da IA ​​estão gerando uma demanda sem precedentes por eletricistas, especialistas em HVAC, trabalhadores da construção civil e técnicos especializados. Essa não é uma demanda temporária, mas sim estrutural, que cresce com a própria expansão da capacidade da IA. Em outras palavras, quanto mais rápido os sistemas de IA se expandem, maior a demanda simultânea por profissionais qualificados que constroem e mantêm a infraestrutura física que alimenta esses sistemas. Isso cria um ciclo de feedback em que a expansão da IA ​​impulsiona ativamente a demanda por profissionais qualificados que não podem ser automatizados.

Para ilustrar: quando uma nova fábrica de chips de computador é construída, dezenas de milhares de trabalhadores qualificados são empregados por vários anos antes que um único chip seja produzido. Esse trabalho de projeto, elétrica e instalação não pode ser realizado por sistemas de IA centralizados. Ele exige presença no local, destreza física, capacidade de resolver problemas em situações de incerteza e adaptação contínua às condições locais. Essa é a combinação precisa de características da tarefa em que a IA física e a robótica atualmente não são competitivas.

Cenários para o futuro a médio prazo: 2025-2030

Com base na trajetória tecnológica atual e nos dados disponíveis sobre o mercado de trabalho, é possível delinear vários cenários plausíveis para os próximos cinco a dez anos.

No cenário base mais provável, a automação de tarefas cognitivas baseada em IA continua a acelerar, enquanto a robótica física atinge seus limites atuais e permanece confinada a tarefas especializadas e bem definidas em ambientes controlados. Isso levaria a uma dinâmica de mercado de trabalho de dois níveis, com o trabalho simbólico sob pressão — salários iniciais decrescentes para muitas posições baseadas em conhecimento, aumento da demanda por especialização e aprimoramento contínuo para aqueles que permanecem em funções cognitivas — enquanto o trabalho manual físico, baseado em localização, ganha em qualidade devido à escassez. Os salários para profissões especializadas (eletricista, encanador, instalador sanitário) poderiam aumentar relativamente, enquanto os salários para o trabalho cognitivo rotineiro estariam sob pressão.

Nesse cenário, os governos, principalmente em países com populações envelhecidas como a Alemanha, enfrentariam uma pressão crescente para facilitar a imigração de profissionais qualificados, enquanto, simultaneamente, os sistemas de educação e formação receberiam um estímulo para reavaliar e valorizar as profissões técnicas e as qualificações práticas. O número atualmente baixo de jovens que optam pela formação profissional poderia se estabilizar ou até mesmo reverter se as perspectivas do mercado de trabalho para essas funções melhorarem.

Num cenário mais otimista, essa dinâmica poderia, de fato, levar à recuperação social. A ênfase excessiva em qualificações acadêmicas e a desvalorização cultural do artesanato que dominaram o desenvolvimento europeu nas últimas décadas poderiam se corrigir. Uma economia que valoriza mais a qualidade artesanal, o conhecimento local e a resolução prática de problemas seria menos vulnerável ao tipo de disrupção tecnológica gerada pela capacidade de inteligência artificial massivamente concentrada. Isso também poderia levar a uma menor desigualdade social, já que os prêmios para o artesanato altamente qualificado não são tão extremos quanto os prêmios históricos para a educação cognitiva de elite.

Num cenário mais pessimista, os processos de adaptação poderiam ser caóticos e dolorosos. Gerações de trabalhadores preparados para carreiras cognitivas poderiam, de repente, encontrar-se em posições menos vantajosas, sem acesso a qualificações profissionais ou oportunidades de requalificação rápida. A coesão social poderia sofrer com o impacto dessa mudança. Países que não conseguirem adaptar rapidamente seus sistemas de educação e imigração poderiam enfrentar uma grave escassez de mão de obra qualificada, prejudicando o desenvolvimento de sua infraestrutura e, consequentemente, sua capacidade de expandir sua própria inteligência artificial.

O Renascimento do Artesanato na Era da Automação Simbólica

A análise econômica da fase atual de expansão da IA ​​sugere um padrão que difere fundamentalmente das profecias que dominaram a década de 1990: em vez da desqualificação universal e do desemprego em massa devido à automação, ocorre uma ruptura assimétrica na qual o trabalho simbólico e cognitivo fica sob pressão, enquanto o trabalho prático, físico e baseado em localização torna-se estruturalmente mais escasso e, portanto, mais valioso.

Essa mudança não é especulativa, mas já evidente nos dados atuais do mercado de trabalho. A atual e projetada escassez de profissionais qualificados na Alemanha e em economias comparáveis ​​não é uma transição para algo diferente, mas sim uma característica estrutural de uma economia impulsionada pela IA. As limitações tecnológicas da robótica e da IA ​​física atuais não apontam para avanços rápidos, mas sim para desafios persistentes e potencialmente de décadas na automação de tarefas com complexidade física e variabilidade contextual.

Para os trabalhadores, isso significa que as habilidades práticas — em oposição às habilidades cognitivas, que estão sendo cada vez mais substituídas por sistemas de IA — oferecem uma forma de segurança e relevância estrutural. Um jovem que opta por se qualificar como eletricista, encanador ou pedreiro está fazendo uma escolha economicamente racional, não por razões nostálgicas ou culturais, mas com base na lógica fria da escassez e da demanda.

Para as sociedades e políticas públicas, isso significa que a requalificação dos sistemas de educação e formação está se tornando uma tarefa urgente. Não se trata apenas de política educacional, mas de um ajuste econômico fundamental. Os países que aumentarem rapidamente a valorização, a remuneração e o prestígio das profissões qualificadas e reorientarem seus sistemas de formação de acordo com essa realidade serão mais adaptáveis ​​e resilientes economicamente nos próximos anos do que aqueles que insistirem em dar ênfase excessiva ao trabalho intelectual.

A fase atual pode ser historicamente reconhecida como um período em que o investimento excessivo em habilidades simbólicas foi corrigido e o trabalho prático, criativo e material recebeu a revalidação cultural e econômica há muito esperada. Não se trata de um retorno a uma economia pré-industrial, mas sim da próxima fase de uma economia tecnologicamente avançada, na qual as limitações e assimetrias da automação por IA são compreendidas e a importância contínua do artesanato humano é reconhecida.

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