Telerobôs | O modelo de negócio híbrido de robôs teleoperados como fase de transição para a automação total
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Publicado em: 22 de outubro de 2025 / Atualizado em: 22 de outubro de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
O modelo de negócio híbrido de robôs teleoperados como fase de transição para a automação total – Imagem: Xpert.Digital
A revolução invisível com a telerrobótica: quando as pessoas se tornam avatares e os robôs se tornam pontes entre mundos
O nascimento de uma indústria distópica de trilhões de dólares ou o início de um novo mundo de trabalho?
Notícias recentes sobre o enorme pedido de componentes da Tesla para supostamente 180.000 robôs Optimus levantaram uma questão econômica fascinante que até agora permaneceu amplamente ignorada. Enquanto a maioria dos observadores está focada nos desafios tecnológicos da inteligência artificial totalmente autônoma, uma análise econômica sóbria aponta para uma solução provisória que parece brilhante e profundamente preocupante. A Tesla teria feito um pedido de US$ 685 milhões à fornecedora chinesa Sanhua Intelligent Controls, o que, segundo especialistas do setor, seria suficiente para produzir aproximadamente 180.000 robôs humanoides. A entrega desses atuadores lineares está programada para começar no primeiro trimestre de 2026, sugerindo uma produção em massa acelerada.
Mas isso revela um paradoxo fundamental do desenvolvimento atual da robótica. O software de agente necessário para permitir que esses robôs executem de forma independente a maioria das tarefas úteis pelas quais os consumidores estariam dispostos a pagar simplesmente ainda não existe. Mesmo os robôs humanoides mais avançados da atualidade estão em um nível de autonomia entre dois e três em uma escala de cinco níveis, com o nível cinco representando autonomia total. A própria Tesla teve que reduzir sua meta original de produção de pelo menos 5.000 unidades para 2025 para cerca de 2.000, e esse número também parece estar em risco. Os desafios técnicos estão particularmente concentrados nas mãos do robô, o elemento mais complexo do design, e na integração de hardware e software. Relatórios indicam que a Tesla acumulou um estoque de robôs parcialmente concluídos, sem mãos e antebraços, sem um cronograma claro para sua conclusão.
Essa discrepância entre os volumes de produção anunciados e a maturidade técnica real levanta uma questão fundamental: qual lógica econômica poderia estar por trás da produção em massa de robôs que ainda não são capazes de operação totalmente autônoma? A resposta pode estar em um modelo de negócios híbrido que preencha a lacuna entre a inteligência humana e a execução por máquinas, de uma forma que poderia ter implicações profundas para os mercados de trabalho globais.
Adequado para:
A lógica econômica do controle remoto
O conceito de teleoperação — o controle remoto de robôs por operadores humanos — não é de forma alguma novo. Já está sendo utilizado em situações extremas, como descontaminação nuclear, exploração em alto mar e robótica cirúrgica. O que é novo, no entanto, é o potencial de expansão dessa abordagem para aplicações de mercado de massa em tarefas cotidianas em residências e empresas. O mercado global de teleoperação e robótica remota foi avaliado em aproximadamente US$ 502,7 milhões em 2024 e deve crescer para US$ 4,7 bilhões até 2035, com uma taxa de crescimento anual composta de 25,3%. No entanto, esses números ainda não capturam o potencial disruptivo de um modelo totalmente em escala de robôs humanoides controlados remotamente para aplicações de consumo.
A atratividade econômica desse modelo advém da arbitragem das disparidades salariais globais. Enquanto um engenheiro de software em Los Angeles ganha em média US$ 9.000 por mês, o salário para a mesma qualificação na Índia gira em torno de US$ 900. Essa discrepância não é um fenômeno isolado, mas reflete diferenças estruturais no custo de vida e nas estruturas salariais locais. Estudos sobre os mercados globais de trabalho remoto mostram que, apesar da natureza global das plataformas digitais, os salários do trabalho remoto estão fortemente correlacionados com a renda per capita das respectivas localidades. Um aumento de 1% na renda per capita está associado a um aumento médio de 0,2% nos salários do trabalho remoto.
Se aplicarmos esse princípio ao trabalho físico realizado por robôs controlados remotamente, uma enorme dimensão econômica se abre. Um robô comprado uma vez por aproximadamente US$ 20.000 a US$ 30.000 poderia, teoricamente, ser controlado 24 horas por dia por vários operadores trabalhando em países com custos de mão de obra mais baixos. Mesmo com um salário-hora de US$ 5 a US$ 10, significativamente superior à média salarial local em muitos países em desenvolvimento, isso seria consideravelmente mais barato para famílias em países industrializados do que para prestadores de serviços locais. Um serviço de limpeza profissional na Alemanha normalmente custa entre € 20 e € 40 por hora. O mesmo serviço prestado por um robô controlado remotamente poderia, teoricamente, ser oferecido por uma fração desse custo, enquanto o operador em um país em desenvolvimento ganha uma renda significativamente acima da média local.
A mecânica de tal sistema seria relativamente simples. Semelhante a plataformas existentes como a Uber, um algoritmo poderia combinar solicitações com operadores disponíveis que possuam as habilidades apropriadas. Um sistema de classificação garantiria qualidade e confiabilidade. O cliente agendaria um serviço por meio de um aplicativo, como uma limpeza de apartamento de duas horas ou o conserto de um eletrodoméstico. Um operador qualificado em outra parte do mundo faria login no robô, concluiria a tarefa e faria logout novamente. Todo o processo seria gerenciado por uma plataforma central, que seria responsável pelo processamento de pagamentos, controle de qualidade e questões de seguro.
A dimensão dos dados de treinamento
Mas a lógica econômica desse modelo vai muito além da prestação imediata de serviços. Um dos maiores desafios para o desenvolvimento de robôs totalmente autônomos é a falta de dados de treinamento de alta qualidade do mundo real. As estimativas atuais sugerem uma lacuna de cinco a seis ordens de grandeza entre os dados disponíveis sobre robôs do mundo real e os volumes de dados necessários para o desenvolvimento de modelos básicos. Embora simulações e dados de vídeo possam ser usados como ferramentas complementares, eles não substituem dados extensivos do mundo real.
A teleoperação em larga escala forneceria precisamente esses dados. Cada movimento, cada decisão, cada adaptação a situações imprevistas por operadores humanos seria registrado e poderia ser usado para aprimorar sistemas autônomos. Projetos como o Humanoid Everyday demonstraram o valor desses conjuntos de dados. Este projeto de pesquisa coletou mais de 10.300 trajetórias com mais de três milhões de imagens individuais em 260 tarefas diferentes em sete categorias, tudo por meio de teleoperação altamente eficiente e supervisionada por humanos. Esses dados incluíam imagens RGB, percepção de profundidade, varreduras LIDAR e dados de sensores táteis e inerciais.
O valor econômico dessa dimensão de dados é difícil de definir, mas potencialmente enorme. Empresas que possuem conjuntos de dados abrangentes e de alta qualidade sobre operações robóticas no mundo real teriam uma vantagem competitiva significativa no desenvolvimento de sistemas totalmente autônomos. Esses dados não seriam apenas valiosos para o desenvolvimento de seus próprios produtos, mas também poderiam ser licenciados ou vendidos. O mercado global de dados de treinamento de IA está crescendo exponencialmente, e dados de robótica de ambientes do mundo real são particularmente valiosos e raros.
Para as empresas de robótica, isso resultaria em tripla monetização: primeiro, por meio da venda ou aluguel de hardware. Segundo, por meio de comissões sobre os serviços prestados, semelhante ao modelo de plataforma do Uber ou Airbnb. Terceiro, por meio da coleta e utilização de dados de treinamento, levando, em última análise, ao desenvolvimento de sistemas totalmente autônomos que eliminariam a necessidade de operadores humanos. Essa fase de transição pode se mostrar extremamente lucrativa, ao mesmo tempo em que estabelece as bases tecnológicas para a próxima fase.
O paradigma da arbitragem salarial global
Para compreender plenamente as implicações econômicas desse modelo, é preciso compreender os mecanismos de arbitragem salarial global. Esse fenômeno econômico surge quando as barreiras ao comércio internacional são reduzidas ou colapsam, e os empregos migram para países onde a mão de obra e o custo de fazer negócios são significativamente menores. A globalização nas últimas décadas já avançou significativamente nesse processo, particularmente na indústria e nos serviços digitalizáveis.
A ascensão do trabalho remoto abriu uma nova dimensão de arbitragem salarial. Embora a pandemia de COVID-19 tenha acelerado essa tendência, tudo indica que o trabalho remoto permanecerá uma característica permanente dos mercados de trabalho globais. Um estudo de 2021 da Owl Labs constatou que 92% das empresas europeias estão explorando políticas progressivas para o local de trabalho, como semanas de trabalho de quatro dias e arranjos de trabalho alternativos. Onze por cento das empresas pesquisadas planejavam até mesmo abandonar seus escritórios por completo.
Esse desenvolvimento tem implicações tanto para empregadores quanto para empregados. As empresas podem obter economias significativas de custos contratando trabalhadores remotos de regiões com menor custo de vida. Ao mesmo tempo, os trabalhadores nessas regiões ganham acesso a oportunidades de emprego que antes eram geograficamente inacessíveis e oferecem salários que excedem os padrões locais. No entanto, pesquisas também mostram que os salários dos trabalhadores remotos, embora mais equitativos entre os países do que os salários locais, ainda apresentam variação geográfica significativa. A taxa de repasse da taxa de câmbio para os salários em moeda local para trabalho remoto é de aproximadamente 80%, o que significa que os salários em moeda local flutuam quase na mesma proporção da taxa de câmbio do dólar.
A aplicação desse princípio ao trabalho físico por meio da teleoperação expandiria a arbitragem salarial, anteriormente limitada principalmente ao trabalho intelectual, para um setor muito mais amplo. Serviços domésticos, ofícios especializados, tarefas de armazenagem e logística, prestação de cuidados e muitas outras áreas que antes eram geograficamente limitadas poderiam ser globalizadas. O impacto econômico seria enorme. Estima-se que o mercado global de serviços domésticos, sozinho, movimente centenas de bilhões de dólares anualmente. Se ao menos uma fração desse mercado fosse atendida por robótica controlada remotamente, surgiria uma indústria avaliada em dezenas de bilhões de dólares.
A dinâmica de mercado do modelo Robot-as-a-Service
O modelo de negócios de Robô como Serviço ganhou força significativa nos últimos anos. Em vez de vender robôs diretamente, as empresas os oferecem por assinatura ou por uso, semelhante ao modelo de Software como Serviço. O mercado global de RaaS foi avaliado em US$ 1,05 bilhão em 2022 e deve crescer para US$ 4,12 bilhões até 2030, com uma taxa de crescimento anual composta de 17,5%. Outra estimativa coloca o mercado em US$ 1,80 bilhão até 2024, com crescimento projetado para US$ 8,72 bilhões até 2034.
A atratividade do modelo RaaS reside em vários fatores. Os clientes evitam o alto investimento inicial necessário para adquirir robôs. Em vez disso, pagam uma taxa recorrente pelo uso contínuo, permitindo escalabilidade e flexibilidade. A manutenção, as atualizações e a integração de software são responsabilidade do provedor, garantindo a prontidão operacional. Para os provedores, o modelo oferece receita recorrente previsível e melhores insights sobre os padrões de uso, permitindo previsões de receita e planejamento de fornecimento mais precisos.
Um modelo de robótica com controle remoto se encaixaria perfeitamente nessa abordagem RaaS. Os clientes pagariam taxas mensais ou baseadas no uso, abrangendo tanto o uso do hardware quanto os serviços humanos. A plataforma gerenciaria centralmente os operadores disponíveis, monitoraria a qualidade, processaria os pagamentos e forneceria suporte técnico. No entanto, diferentemente dos sistemas puramente autônomos, esse modelo híbrido poderia atingir a viabilidade de mercado muito mais cedo, pois não dependeria da resolução completa de problemas de autonomia.
Vários modelos de precificação são concebíveis. Modelos baseados em tempo cobrariam os clientes pelo tempo de uso do serviço, aproximadamente US$ 15 a US$ 25 por hora. Modelos baseados em tarefas cobrariam com base nas tarefas concluídas, como US$ 50 por uma limpeza completa de um apartamento, independentemente do tempo necessário. Modelos de assinatura poderiam oferecer um número específico de horas por mês a um preço fixo, como US$ 500 por 30 horas. Os custos reais para o operador seriam uma fração disso, normalmente entre US$ 5 e US$ 10 por hora, permitindo margens substanciais para a plataforma.
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Como robôs humanoides controlados remotamente podem revolucionar os mercados de trabalho globais
A visão de um trilhão de dólares e a realidade
A visão de uma indústria multibilionária para robôs humanoides não é absurda. O Morgan Stanley previu recentemente que o mercado de robôs humanoides poderá atingir um volume de cinco trilhões de dólares até 2050, com mais de um bilhão de unidades em uso em todo o mundo. Essa projeção inclui vendas de hardware de aproximadamente quatro trilhões de dólares, com software, dados e serviços contribuindo com volume adicional. O Goldman Sachs estimou que o mercado global de robôs humanoides poderá atingir um valor de trezentos e oito bilhões de dólares até 2035, com aproximadamente 250.000 unidades para aplicações industriais e até um milhão de unidades anualmente para consumidores finais dentro de uma década.
O mercado global de robôs humanoides foi estimado em US$ 1,55 bilhão a US$ 2,02 bilhões até 2024, dependendo da fonte, com projeções variando de US$ 4,04 bilhões a US$ 15,26 bilhões até 2030. Essas discrepâncias nas estimativas refletem a incerteza associada a um mercado tão jovem e em rápida evolução. No entanto, o consenso é que as taxas de crescimento serão excepcionalmente altas, com taxas anuais entre 17,5% e 52,8%, dependendo da fonte e das premissas subjacentes.
A implementação será gradual, não explosiva. O Morgan Stanley prevê aproximadamente 13 milhões de unidades em uso até 2035, principalmente em fábricas e armazéns. A queda dos preços impulsionará a adoção. Os preços de venda podem cair dos atuais US$ 200.000 para US$ 50.000 em países ricos até meados do século, e para US$ 15.000 em mercados com cadeia de suprimentos dominada pela China. À medida que a força de trabalho dos países do G7 e da China envelhece, os humanoides estão se transformando de protótipos futuristas em necessidades práticas.
Mas essas projeções geralmente pressupõem autonomia crescente. Um modelo de transição controlado remotamente poderia acelerar significativamente o cronograma. Em vez de esperar pela maturidade tecnológica completa, milhões de robôs poderiam estar em uso produtivo nos próximos cinco a dez anos. As empresas de plataforma construiriam uma participação de mercado significativa e fidelizariam clientes durante essa fase, o que lhes daria uma vantagem decisiva quando a tecnologia finalmente permitisse operações totalmente autônomas.
Adequado para:
A força de trabalho por trás das máquinas
A dimensão humana deste modelo levanta questões complexas. Quem seriam esses operadores e em que condições trabalhariam? Os candidatos mais prováveis são trabalhadores de países em desenvolvimento, onde as disparidades salariais são maiores. Países como Índia, Filipinas, Vietnã, Bangladesh e vários estados africanos têm grandes populações com alfabetização digital suficiente, mas oportunidades de emprego locais limitadas.
Para muitas pessoas nessas regiões, o controle remoto de robôs representaria uma oportunidade de emprego atraente. O trabalho seria menos exigente fisicamente do que muitas alternativas locais, ofereceria ambientes de trabalho com clima controlado e permitiria horários de trabalho flexíveis. Os salários, embora baixos para os países industrializados, estariam acima da média para os padrões locais. Um operador que ganha de oito a dez dólares por hora teria uma renda de nível médio a alto em muitos países em desenvolvimento.
Ao mesmo tempo, esse modelo apresenta riscos significativos de exploração. As relações de poder entre empresas de plataformas globais e trabalhadores individuais em países em desenvolvimento são fundamentalmente assimétricas. Sem regulamentação e padrões de proteção trabalhista adequados, as condições podem se tornar precárias. Estudos sobre a atual economia gig e as plataformas de trabalho por clique mostram que os trabalhadores frequentemente enfrentam instruções pouco claras, recebem baixos salários e não têm benefícios previdenciários. O trabalho é frequentemente terceirizado para empresas terceirizadas, obscurecendo ainda mais a responsabilização.
Pesquisas sobre arbitragem salarial global no setor de serviços de TI mostram que essa prática tem implicações significativas para a dinâmica global da força de trabalho. Em países com altos salários, ela leva à perda de empregos, especialmente em setores com tarefas comoditizadas. Em países com baixos salários, ela cria oportunidades de emprego, mas também pode levar à pressão salarial e a más condições de trabalho se não houver regulamentações adequadas. A mesma dinâmica se aplicaria à robótica controlada remotamente, só que com um alcance potencialmente ainda maior, pois não se limitaria aos serviços digitais.
A dimensão distópica
Particularmente preocupante é a possibilidade de utilização de mão de obra prisional, mencionada no cenário original. De fato, já existem precedentes para o emprego de detentos na economia digital. Na Finlândia, a empresa Metroc emprega detentos em quatro prisões desde 2022 para realizar tarefas de anotação de dados para sistemas de treinamento de IA. Os detentos recebem computadores e treinamento e recebem € 1,54 por hora, o mesmo valor do trabalho braçal nas prisões.
As preocupações éticas em torno desses programas são significativas. A Diretiva da UE sobre Trabalho em Plataformas, adotada em 2024, visa proteger os trabalhadores da economia gig e garantir salários justos, direitos trabalhistas e poder de negociação coletiva para trabalhadores que trabalham com tarefas digitais. No entanto, a diretiva não menciona explicitamente as condições específicas dos trabalhadores digitais presos. A Convenção Europeia dos Direitos Humanos proíbe o trabalho forçado, mas permite o trabalho necessário no curso normal da prisão, desde que seja legal e justo.
O uso de mão de obra prisional para robótica controlada remotamente agravaria ainda mais esses dilemas éticos. Os desequilíbrios de poder dentro do ambiente prisional complicam significativamente a questão do trabalho voluntário. Se o trabalho for mal remunerado, carecer de treinamento significativo e servir principalmente para fornecer mão de obra barata para empresas privadas, poderá violar princípios fundamentais de direitos humanos e da reforma prisional.
Mesmo sem trabalho prisional, o modelo de robótica controlada remotamente levanta questões profundas sobre exploração e justiça social. Os operadores trabalhariam em oficinas virtuais, com turnos longos, intervalos mínimos e supervisão constante? Receberiam treinamento e apoio adequados ou seriam simplesmente lançados em tarefas com a expectativa de aprender por tentativa e erro? Teriam acesso à previdência social ou seriam tratados como contratados independentes, sem plano de saúde, direito a férias ou benefícios de aposentadoria?
A história da industrialização mostra que o progresso tecnológico sem estruturas sociais e jurídicas adequadas pode levar a uma exploração significativa. As primeiras fábricas têxteis na Inglaterra, as oficinas clandestinas na indústria do vestuário, as condições precárias nos call centers – todos esses exemplos exigem cautela. A globalização do trabalho físico por meio da teleoperação pode criar condições semelhantes ou até piores sem regulamentação proativa, visto que a distância geográfica entre empregadores e empregados complica significativamente a aplicação de normas.
Impacto nos mercados de trabalho locais em países industrializados
Enquanto operadores em países em desenvolvimento podem enfrentar uma forma de exploração, trabalhadores em países desenvolvidos enfrentariam um tipo diferente de ameaça: a perda de empregos. O setor de serviços, particularmente em áreas como limpeza, alimentação, varejo, assistência médica e profissões especializadas, emprega milhões de pessoas na Europa, América do Norte e outras regiões desenvolvidas. Esses empregos costumam ser mal remunerados e oferecem oportunidades limitadas de crescimento, mas representam importantes fontes de renda para muitas pessoas com baixa escolaridade formal ou para imigrantes.
A introdução de robôs controlados remotamente competiria diretamente com esses trabalhadores. Um robô controlado por um operador na Índia, trabalhando por US$ 15 por hora, seria mais atraente para a maioria das famílias do que um serviço de limpeza local que custa US$ 40 por hora. As economias de escala e os custos de mão de obra mais baixos forçariam muitos prestadores de serviços tradicionais a saírem do mercado.
Pesquisas sobre o impacto da automação no emprego apresentam resultados mistos, dependendo da tecnologia, do setor e do ambiente regulatório específicos. Estudos sobre robôs industriais constataram que um robô adicional a cada 1.000 trabalhadores reduz a taxa de emprego em 0,16 a 0,20 pontos percentuais, com um efeito de deslocamento significativo predominando. O efeito de deslocamento é particularmente pronunciado para trabalhadores com nível de escolaridade médio e grupos mais jovens, enquanto os homens são mais afetados do que as mulheres. No entanto, outros estudos constataram que o emprego geral não diminui em nível local, visto que o crescimento do emprego no setor de serviços compensa o efeito de deslocamento na indústria.
A aplicação dessas descobertas à robótica controlada remotamente é complexa. Por um lado, pode-se argumentar que a criação de novos empregos para operadores em países em desenvolvimento oferece algum contrapeso aos empregos perdidos em países desenvolvidos. Por outro lado, isso agravaria a desigualdade econômica entre regiões e aumentaria as tensões sociais nas comunidades afetadas nos países desenvolvidos. A Goldman Sachs Research estima que a adoção generalizada da IA poderia deslocar aproximadamente de 6% a 7% da força de trabalho dos EUA, com a taxa de desemprego aumentando temporariamente em meio ponto percentual durante o período de transição. Os efeitos são tipicamente temporários, dissipando-se após cerca de dois anos, à medida que surgem novas oportunidades de emprego.
No entanto, essa visão otimista se baseia na suposição de que novos empregos serão criados em ritmo suficiente e da maneira correta. A experiência histórica mostra que, embora a mudança tecnológica, em última análise, leve a mais empregos, o período de transição pode ser doloroso para muitos trabalhadores. Cerca de 60% dos trabalhadores americanos hoje trabalham em ocupações que não existiam em 1940, o que significa que mais de 85% do crescimento do emprego desde então resultou da criação de empregos relacionados à tecnologia. No entanto, é discutível se essa dinâmica histórica se manterá nas próximas décadas, pois a velocidade e o alcance da mudança tecnológica atual podem ser sem precedentes.
Os dados de treinamento como um cavalo de Tróia
Um dos aspectos mais fascinantes, porém perturbadores, do modelo de robótica controlada remotamente é seu papel como tecnologia de transição. Para os trabalhadores, seria uma oportunidade de emprego, mas para as empresas de plataforma, seria um mecanismo de coleta de dados que, em última análise, tornaria suas forças de trabalho obsoletas. Cada ação, cada decisão, cada ajuste feito por um operador humano seria registrado, analisado e usado para treinar os sistemas autônomos.
Esse processo seria em grande parte invisível para os próprios trabalhadores. Eles executariam suas tarefas diárias, controlando robôs para limpar casas, cozinhar refeições ou realizar reparos simples. Ao mesmo tempo, suas ações seriam armazenadas em vastos bancos de dados analisados por algoritmos de aprendizado de máquina. Com o tempo, esses sistemas aprenderiam a replicar decisões humanas, inicialmente para tarefas simples e repetitivas, e depois para atividades cada vez mais complexas.
As implicações éticas dessa prática são significativas. Os trabalhadores estariam essencialmente trabalhando em seus próprios substitutos, muitas vezes sem perceber plenamente. Embora alguns possam argumentar que essa é uma forma natural e eficiente de avanço tecnológico, ela levanta questões sobre transparência, consentimento informado e remuneração justa. Os operadores devem ser remunerados adicionalmente pelo valor de suas contribuições para o treinamento? Devem ser informados de que seu trabalho será usado para substituí-los? Devem ter voz ativa na forma como seus dados são usados?
Essas questões não são puramente hipotéticas. O setor de IA existente já enfrenta problemas significativos com a exploração de trabalhadores de dados. As empresas frequentemente contratam pessoas de comunidades pobres e carentes, incluindo refugiados, pessoas encarceradas e outras com poucas oportunidades de emprego, muitas vezes por meio de empresas terceirizadas como prestadores de serviços em vez de funcionários em tempo integral. Esses trabalhadores geralmente recebem apenas US$ 1,46 por hora, após impostos, pela anotação de dados, essencial para o treinamento de sistemas de IA. Eles trabalham em condições precárias, com poucas proteções trabalhistas e sem capacidade de contestar práticas antiéticas.
O trabalho de rotulagem de dados é frequentemente realizado longe das sedes de multinacionais que priorizam a IA no Vale do Silício, desde a Venezuela, onde trabalhadores rotulam dados para sistemas de reconhecimento de imagem em veículos autônomos, até a Bulgária, onde refugiados sírios alimentam sistemas de reconhecimento facial com selfies rotuladas por raça, gênero e faixa etária. Essas tarefas são frequentemente terceirizadas para trabalhadores precários em países como Índia, Quênia, Filipinas ou México. Os trabalhadores muitas vezes não falam inglês, mas recebem instruções em inglês e enfrentam a ameaça de demissão ou suspensão das plataformas de crowdworking se não compreenderem completamente as regras.
Os desafios regulatórios
Regular uma plataforma global de robótica controlada remotamente seria excepcionalmente complexo. Os trabalhadores estariam localizados em um país, a plataforma em outro, os clientes em outro e os robôs operando em um quarto. Quais leis trabalhistas seriam aplicáveis? Quem seria responsável por acidentes ou danos? Como os impostos seriam arrecadados e distribuídos?
O arcabouço jurídico existente é inadequado para essa nova forma de trabalho global. A maioria das leis de proteção trabalhista é definida nacional ou regionalmente e pressupõe a presença física dos trabalhadores dentro da jurisdição. A Diretiva da UE sobre Trabalho em Plataformas tenta preencher algumas dessas lacunas, mas não captura totalmente a complexidade do trabalho físico remoto. Desafios semelhantes existem com questões tributárias, contribuições previdenciárias e responsabilidade civil.
Outra questão regulatória diz respeito à proteção de dados. Robôs operando em residências particulares teriam necessariamente acesso a detalhes íntimos da vida de seus donos. Câmeras e sensores coletariam dados continuamente, e operadores em países distantes teriam acesso a esses dados em tempo real. Como esses dados seriam protegidos? Quem teria acesso a eles? Por quanto tempo seriam armazenados? As leis de proteção de dados existentes, como o GDPR na UE, oferecem algumas salvaguardas, mas sua aplicação à robótica controlada remotamente não foi testada e é potencialmente inadequada.
Há também questões de segurança nacional e soberania econômica. Quando grande parte da infraestrutura de serviços básicos de um país se torna dependente de plataformas sediadas em outras jurisdições e que empregam trabalhadores de países terceiros, surgem novas vulnerabilidades. O que aconteceria em caso de conflitos internacionais, ataques cibernéticos ou simplesmente interrupções nos negócios? Os países perderiam repentinamente serviços essenciais?
Nossa experiência global na indústria e na economia em desenvolvimento de negócios, vendas e marketing
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Foco da indústria: B2B, digitalização (de IA a XR), engenharia mecânica, logística, energias renováveis e indústria
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Autonomia vs. Teleoperação: Quem vencerá o futuro do trabalho?
As dimensões sociopsicológicas
Além das questões econômicas e jurídicas imediatas, há aspectos sociopsicológicos mais profundos desse desenvolvimento. Como seria ser atendido em casa por um robô controlado por uma pessoa invisível em outra parte do mundo? Que tipo de relacionamento se desenvolveria entre clientes e operadores remotos?
Pesquisas sobre sistemas de telepresença sugerem que humanos são perfeitamente capazes de interagir com cirurgiões remotos por meio de avatares robóticos, mantendo um certo grau de conexão social. O exemplo do Avatar Robot Cafe DAWN, em Tóquio, é instrutivo. Lá, os clientes do café são atendidos por robôs humanoides chamados OriHime, controlados remotamente por pessoas com deficiência e mobilidade reduzida. Os robôs se tornam o avatar do cirurgião, que pode se comunicar, receber pedidos e servir comida, tudo no conforto de sua casa ou hospital. O café demonstrou que essa forma de telepresença pode funcionar tanto para cirurgiões quanto para clientes, criando oportunidades de emprego e possibilitando conexões sociais para pessoas que, de outra forma, estariam isoladas.
No entanto, este modelo difere em aspectos importantes da robótica comercial controlada remotamente. No Café DAWN, o componente social e de reabilitação é central para o conceito. Os clientes sabem que estão ajudando pessoas que, de outra forma, não teriam oportunidades de emprego. Em contraste, a robótica comercial controlada remotamente se concentraria principalmente na eficiência e na minimização de custos. Os operadores humanos seriam intercambiáveis e, em grande parte, invisíveis. Os clientes valorizariam principalmente o serviço e o preço, não a conexão humana.
Isso poderia levar a uma maior alienação e atomização das relações sociais. As relações tradicionais de serviço, por mais assimétricas que sejam, envolvem pelo menos alguma interação e reconhecimento humano. Um faxineiro, um garçom, um faz-tudo — todos esses indivíduos estão fisicamente presentes e são percebidos como humanos. Um robô controlado remotamente removeria essa dimensão humana e a substituiria por um serviço abstrato. Para os operadores, isso poderia significar uma forma de invisibilidade, onde seu trabalho é valorizado, mas eles próprios não são vistos ou reconhecidos.
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Cenários alternativos e possíveis desenvolvimentos
É importante enfatizar que o cenário aqui descrito, envolvendo a implantação em massa de robôs humanoides controlados remotamente, não é de forma alguma inevitável. Vários fatores podem impedir, retardar ou desviar esse desenvolvimento. Os desafios técnicos da produção em massa de robôs humanoides confiáveis a preços acessíveis são significativos. Apesar das demonstrações de alto nível e do progresso impressionante com protótipos, problemas fundamentais permanecem. A duração da bateria da maioria dos robôs humanoides atualmente dura apenas cerca de duas horas. Alcançar um turno completo de oito horas sem recarga pode levar dez anos ou mais. A destreza e as habilidades motoras finas ainda estão bem abaixo dos níveis humanos, com lacunas significativas em sensibilidade tátil e precisão.
A Bain & Company analisou em seu Relatório de Tecnologia de 2025 que os robôs humanoides ainda não estão prontos para uso generalizado. A maioria dos robôs humanoides atualmente está em fase piloto e depende fortemente da intervenção humana para navegação, destreza ou alternância de tarefas. Essa lacuna de autonomia é real. As demonstrações atuais frequentemente mascaram limitações técnicas por meio de ambientes predefinidos ou monitoramento remoto. Ambientes controlados, como ambientes industriais, áreas de varejo e ambientes de serviços selecionados, provavelmente serão os primeiros a ver robôs humanoides implantados — locais onde o layout e o ambiente são bem conhecidos e rigorosamente controlados.
Também é possível que o desenvolvimento de IA totalmente autônoma avance mais rápido do que o esperado, pulando ou encurtando significativamente a fase de transição para o controle remoto. Os avanços em IA generativa e modelos de linguagem em larga escala são notáveis, e sua integração em sistemas robóticos pode levar a avanços que eliminem a necessidade de operadores humanos mais cedo do que o esperado. Nesse cenário, as empresas podem fazer a transição direta para sistemas totalmente autônomos sem investir em infraestrutura para teleoperação global.
Outro fator é a potencial resistência social e política. Se o impacto nos mercados de trabalho locais em países desenvolvidos se tornar muito severo, os governos poderão adotar medidas regulatórias para proteger os empregos nacionais. Isso pode variar de tarifas sobre serviços remotos a exigências de salário mínimo para operadores remotos, passando por proibições definitivas. Sindicatos e organizações de trabalhadores provavelmente exerceriam considerável pressão para proteger seus membros.
Por outro lado, considerações éticas e responsabilidade social poderiam levar a melhores condições de trabalho para os operadores. Empresas comprometidas com práticas justas poderiam se diferenciar por meio de certificações e transparência. Os consumidores poderiam estar dispostos a pagar um valor adicional por serviços prestados em condições eticamente aceitáveis, semelhantes ao modelo de comércio justo em outros setores. Isso não eliminaria assimetrias fundamentais de poder, mas poderia pelo menos prevenir alguns dos piores excessos de exploração.
A perspectiva de longo prazo
Dando um passo para trás e considerando a perspectiva de longo prazo, a robótica controlada remotamente parece ser uma potencial fase de transição em uma transformação tecnológica e econômica mais ampla. Essa transformação, em última análise, levará a um mundo com um grau muito maior de automação, mas o caminho para chegar lá não é claro e será determinado por muitos fatores.
Em um cenário otimista, a automação levaria a ganhos massivos de produtividade que beneficiariam a todos. A força de trabalho humana deslocada transitaria para empregos novos, mais gratificantes e melhor remunerados, que as máquinas não conseguem realizar. A jornada de trabalho seria reduzida e as pessoas teriam mais tempo para educação, criatividade e realização pessoal. A riqueza criada pela automação seria redistribuída por meio de impostos progressivos e programas sociais, possivelmente incluindo uma renda básica universal. Trabalhadores em países em desenvolvimento adquiririam habilidades e capital por meio de empregos temporários como operadores de robôs, permitindo-lhes a transição para uma economia diversificada e modernizada.
Em um cenário pessimista, a automação levaria a perdas massivas de empregos sem criar novas oportunidades de emprego suficientes. Os ganhos da automação se concentrariam em uma pequena elite, enquanto a maioria da população enfrentaria empregos precários, salários em declínio e mobilidade social reduzida. Trabalhadores em países em desenvolvimento seriam explorados e abandonados quando seus serviços não fossem mais necessários. Agitação social, instabilidade política e crescente desigualdade caracterizariam sociedades em todo o mundo. As capacidades de vigilância e controle criadas pela robótica onipresente seriam abusadas por regimes autoritários ou corporações.
A realidade provavelmente estará em algum lugar entre esses extremos, variando entre países e regiões, dependendo de suas decisões políticas, estruturas econômicas e instituições sociais. Algumas sociedades podem conseguir transições bem-sucedidas, com redes de segurança adequadas, programas de requalificação e mecanismos de redistribuição. Outras podem entrar em crise, com crescente desigualdade e tensões sociais.
A necessidade de design proativo
O modelo de robótica controlada remotamente, se realmente implementado em larga escala, incorporaria essa dinâmica de forma condensada. Levaria a globalização a um novo patamar, possibilitando o trabalho físico em diferentes continentes. Criaria novas formas de trabalho e exploração. Permitiria a coleta de dados em uma escala sem precedentes, abrindo caminho para uma automação ainda mais profunda.
Diante dessa perspectiva, é necessário um design proativo, em vez de uma adaptação reativa. Governos, organizações internacionais, sociedade civil e empresas devem trabalhar em conjunto para criar estruturas que maximizem os benefícios dessa tecnologia e, ao mesmo tempo, minimizem seus riscos. Isso requer múltiplos níveis de intervenção. Em nível internacional, são necessários tratados e acordos que estabeleçam padrões mínimos para o emprego de operadores remotos. Esses padrões devem incluir salários justos, jornada de trabalho razoável, proteções de saúde e segurança e o direito de organização. A Organização Internacional do Trabalho poderia desempenhar um papel de liderança nesse sentido, semelhante aos seus esforços para regulamentar outras formas de trabalho transfronteiriço.
Em nível nacional, são necessárias leis para proteger os direitos tanto dos trabalhadores locais quanto dos operadores remotos. Isso poderia incluir a imposição de impostos ou taxas sobre serviços remotos, cuja receita seria usada para financiar programas de requalificação profissional e a previdência social para trabalhadores deslocados. Também poderia haver requisitos de transparência e responsabilização para as empresas de plataforma, incluindo a divulgação de condições de trabalho, práticas de uso de dados e salvaguardas de segurança.
As regulamentações de proteção de dados devem ser adaptadas aos desafios específicos da robótica controlada remotamente. São necessárias regras claras sobre quais dados podem ser coletados, como são armazenados e utilizados, quem tem acesso a eles e em que condições. Os usuários devem ter o direito de saber quando estão sendo operados por um sistema controlado remotamente e a oportunidade de recusar. Os operadores devem ter o direito de ser informados sobre como seus dados de trabalho são utilizados e, quando apropriado, de participar do valor criado por suas contribuições para o treinamento.
A dimensão ética da inovação
Em última análise, esta discussão não se refere apenas a tecnologia ou economia, mas a questões fundamentais de ética e ao tipo de sociedade que queremos construir. A inovação tecnológica não é neutra em termos de valor. As decisões que engenheiros, empreendedores, investidores e formuladores de políticas tomam hoje moldarão as estruturas sociais de amanhã.
O modelo de robótica humanoide controlada remotamente incorpora tanto as promessas quanto os perigos do progresso tecnológico. Por um lado, oferece o potencial de tornar os serviços mais acessíveis e acessíveis, criar novas oportunidades de emprego em países em desenvolvimento e abrir caminho para uma automação ainda mais avançada. Por outro, ameaça criar novas formas de exploração, desestabilizar os mercados de trabalho locais e levar a uma maior concentração de poder e riqueza em um pequeno número de empresas de plataforma global.
A questão não é se essa tecnologia será desenvolvida, mas como. Será desenvolvida e implantada de forma a respeitar a dignidade e o bem-estar de todos os envolvidos? Ou servirá principalmente a interesses lucrativos de curto prazo em detrimento da justiça social e da sustentabilidade? A história do desenvolvimento tecnológico mostra que a resposta a essa pergunta não é predeterminada. Depende de decisões conscientes, debates políticos, movimentos sociais e intervenções regulatórias.
Nesse sentido, a discussão sobre robótica controlada remotamente é também uma discussão sobre o futuro do trabalho, a natureza das relações econômicas globais e a distribuição dos benefícios do progresso tecnológico. É uma discussão que não deve ser deixada apenas para tecnólogos e líderes empresariais, mas deve envolver todos os segmentos da sociedade. Somente por meio de um diálogo amplo, informado e democrático podemos garantir que a revolução robótica não seja apenas tecnologicamente impressionante, mas também socialmente justa e humanamente valiosa.
Os próximos anos mostrarão se o enorme pedido de componentes da Tesla é de fato o prelúdio de um novo modelo econômico global ou se caminhos alternativos de desenvolvimento prevalecerão. O que já está claro, no entanto, é que a convergência da robótica humanoide, da teleoperação e da arbitragem salarial global tem o potencial de transformar os mercados de trabalho de maneiras revolucionárias e profundamente perturbadoras. O desafio é moldar essa transformação de forma que sirva ao bem comum, e não apenas aos interesses de alguns.
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