O colarinho branco será totalmente automatizado em 18 meses – então, o que o torna diferente?
Mustafa Suleyman, CEO da Microsoft AI, previu que a maior parte do trabalho profissional de colarinho branco será totalmente automatizado até agosto de 2027. Marketing. Contabilidade. Jurídico. Gerenciamento de projetos. Ele os nomeou.
No dia anterior, eu estava lendo sobre o discurso de formatura de Jensen Huang na Carnegie Mellon, onde ele disse a 5.800 formandos de uma das melhores escolas de engenharia do país para considerarem se tornarem eletricistas.
No mesmo dia, um filósofo que revisava o novo livro de um jornalista de tecnologia, “I Am Not a Robot”, no “The Boston Globe”, fez a pergunta que nenhum deles havia abordado – se as máquinas podem agora raciocinar, o que exatamente resta para nós?
Huang diz aos graduados para construir coisas
Moneywise relatou como Jensen Huang fez seu discurso de formatura na Carnegie Mellon na chuva, para 5.800 graduados em uma das principais universidades de ciência da computação e engenharia do país, e gastou uma parte significativa dele defendendo uma carreira no comércio.
“A IA dá à América a oportunidade de construir novamente”, disse ele à multidão. “Eletricistas, encanadores, ferreiros, técnicos, construtores – esta é a sua hora. A IA não está apenas criando uma nova indústria de computação; está criando uma nova era industrial.”
Ele não estava sendo contraditório para causar efeito. A Moneywise informou que os gastos de capital das maiores empresas tecnológicas dos EUA poderão atingir os 700 mil milhões de dólares este ano apenas na construção de centros de dados, e a análise de Março da Randstad de mais de 150 milhões de ofertas de emprego nos EUA revelou que a procura por profissões qualificadas cresce três vezes mais rapidamente do que por cargos profissionais baseados em secretária. Nenhuma dessas infraestruturas é construída sem pessoas puxando fios e colocando canos.
Huang também disse algo que tende a ficar enterrado sob a narrativa comercial: “Sim, a IA mudará todos os empregos. Mas a tarefa e o propósito de um trabalho não são os mesmos. Muitas tarefas serão automatizadas. Alguns empregos desaparecerão. Mas muitos novos empregos e indústrias inteiramente novas serão criadas”. Essa distinção entre tarefas e propósito é algo que os profissionais de SEO devem anotar.
Suleyman diz que o trabalho de colarinho branco dura 18 meses
O CEO da Microsoft AI, Mustafa Suleyman, disse ao “Financial Times” que a IA está se aproximando do “desempenho de nível humano na maioria, senão em todas as tarefas profissionais”. Seu cronograma é de 12 a 18 meses. As funções específicas que ele classificou como vulneráveis foram contabilidade, jurídico, marketing e gerenciamento de projetos.
Ele nomeou marketing explicitamente, e 18 meses a partir de fevereiro de 2026 são agosto de 2027.
A previsão já circula há tempo suficiente para se tornar ruído de fundo. Esse é exatamente o problema. A pesquisa já mudou mais nos últimos 18 meses do que nos cinco anos anteriores. Os profissionais que sentem essa mudança de forma mais aguda não são aqueles cujos empregos desapareceram. São aqueles cujos fluxos de trabalho foram interrompidos mais rapidamente do que as suas estruturas estratégicas foram atualizadas.
Kaag faz a pergunta que o livro de Stern não faz exatamente
Domingo de manhã, a crítica de John Kaag de “Não sou um robô: meu ano usando IA para fazer (quase) tudo”, de Joanna Stern, completou o padrão para mim. Kaag, professor de filosofia na Universidade de Massachusetts Lowell, aborda a experiência de Stern menos como uma história tecnológica do que como uma questão sobre o que permanece distintamente humano quando as máquinas puderem imitar cada vez mais o que fazemos.
Ele remonta ao famoso “jogo de imitação” de Alan Turing, onde o desafio era saber se uma máquina poderia passar por humana numa conversa. Durante décadas, o ser humano ocupou a posição de juiz e avaliador. Mas em algum momento da era da Internet, esse relacionamento mudou silenciosamente. Os sistemas CAPTCHA começaram a perguntar nós para provar que éramos humanos e marcar a caixa que confirma “Não sou um robô”. O que começou como uma medida de segurança também se tornou uma metáfora cultural: as máquinas já não tentavam obter a nossa aprovação; estávamos nos adaptando aos seus padrões de verificação.
Kaag argumenta que o livro de Stern vai além da novidade de assistentes de IA escrevendo e-mails ou resumindo reuniões. A questão mais profunda é se a própria identidade humana se torna mais difícil de definir quando os sistemas conseguem simular de forma convincente o julgamento, a linguagem e até a personalidade. Se um algoritmo consegue reproduzir o nosso tom, o nosso estilo e, eventualmente, grande parte da nossa produção profissional, então a questão importante já não é se a IA consegue pensar como nós. É se ainda entendemos o que torna o pensamento humano significativo em primeiro lugar.
Para explorar essa questão, Kaag invoca Mary Everest Boole, a pensadora e educadora do século XIX casada com o matemático George Boole, cuja lógica se tornou fundamental para a computação moderna. Ela especulou que, uma vez que o próprio raciocínio se tornasse mecanizado, a humanidade precisaria ancorar a sua identidade em algum lugar além da pura racionalidade. Sua resposta não foi eficiência ou cálculo, mas qualidades baseadas na empatia, no julgamento moral e na conexão humana.
Essa ideia surge de forma diferente em 2026 do que há uma década. Os relatórios de Stern demonstram como os sistemas de IA já se tornaram capazes em tarefas que antes eram consideradas marcadores de especialização. Mas o ponto principal de Kaag é que a capacidade por si só não resolve a questão do valor. Quanto mais as máquinas se aproximam do raciocínio, maior é a pressão sobre os humanos para articular o que não pode ser simplesmente automatizado: experiência vivida, responsabilidade, intuição moldada pelo fracasso e a capacidade de se preocupar com as consequências de formas que vão além da computação.
Essa é a tensão subjacente ao livro de Stern e, cada vez mais, ao próprio trabalho do conhecimento moderno. O desafio já não é provar que as máquinas podem nos imitar.
O que faz você diferente?
Três artigos, escritos de forma independente, a partir de um estádio de formatura em Pittsburgh, uma entrevista ao “Financial Times” e uma crítica de livro de domingo, chegam ao mesmo argumento a partir de três direções.
Huang: O propósito de um trabalho sobrevive mesmo quando suas tarefas são automatizadas.
Suleyman: As tarefas da maior parte do trabalho de colarinho branco serão automatizadas mais rapidamente do que a maioria das pessoas está preparada.
Kaag: Se o raciocínio pode ser mecanizado, e pode, cada vez mais, então aquilo que nos define tem que ser outra coisa.
Para profissionais de SEO, essa é a questão mais prática na área no momento. Quando seu conteúdo, seu memorando estratégico ou sua análise de palavras-chave poderiam ter sido gerados por um sistema que aprendeu a se aproximar de você o suficiente, o que torna o seu diferente? A resposta honesta, sugere Kaag, não é um conjunto de habilidades ou um processo. É a qualidade irredutivelmente pessoal de uma perspectiva formada através da experiência real, do fracasso real, da presença real no trabalho. Isso é o que não pode ser marcado em uma caixa.
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Imagem em destaque: besta01/Shutterstock
