Para o especialista em inteligência artificial generativa do BCG, Juan Maglione, cenário ainda é nebuloso.
Por Aramis Merki II
São Paulo – Juan Maglione não tem dúvidas: a inteligência artificial vai reduzir o custo de praticamente tudo. Líder global da área de IA generativa no Boston Consulting Group (BCG), o argentino vê a tecnologia não apenas como uma ferramenta de eficiência corporativa, mas como uma força de transformação estrutural das economias – e do próprio conceito de trabalho. Para Maglione, a questão não é se isso vai acontecer, mas em que velocidade os governos, as empresas e os profissionais serão capazes de se adaptar.
Na entrevista a seguir, Maglione navega por números concretos e cenários ainda nebulosos. Cita o exemplo dos setores de atendimento a clientes (contact centers), onde um atendimento humano pode custar até US$ 5, enquanto um agente de IA realiza a mesma tarefa por menos de 10 centavos de dólar. Fala sobre como entre 60% e 80% dos workflows corporativos já podem ser automatizados e sobre como a regulação pode redesenhar esses limites. A infraestrutura de dados, os chips da Nvidia e até acordos entre provedores de nuvem entram na equação de um avanço que é inevitável, mas pode ocorrer de forma não linear.
O lado humano da transformação é onde a conversa ganha mais nuances. A pirâmide corporativa tradicional, larga na base, com muitos profissionais juniores, está sendo invertida pela automação. As tarefas de entrada estão desaparecendo, e muitas indústrias passam a disputar, a peso de ouro, os poucos profissionais seniores com experiência real em IA. Para Maglione, o maior desafio não será tecnológico: é descobrir como formar a próxima geração de especialistas quando a porta de entrada do mercado de trabalho está sendo fechada pela própria tecnologia que promete abrir tantas outras.
Broadcast: A infraestrutura aparece como um dos principais gargalos para a expansão da IA. Mesmo com capital e interesse disponíveis, é realista esperar turbulências ou interrupções nesse avanço por causa das limitações físicas de infraestrutura?
Juan Maglione: Sim, porque é muito difícil prever o que será desenvolvido em termos de tecnologia. Não há muitos dados históricos de utilização da tecnologia da maneira que estamos usando. Historicamente, houve consumo para treinar modelos de IA, para classificar imagens, para gerar os modelos etc. Mas nunca houve um padrão em que uma pessoa pudesse produzir código ou executar qualquer tipo de atividade de forma autônoma como atualmente. Eu creio que pode haver saltos. Creio também que as empresas de infraestrutura estão evoluindo de maneira muito rápida. Todos os meses a Nvidia lança um chip menor, com mais capacidade e mais barato. Então, acredito que também haverá uma curva de melhoria muito grande nos equipamentos de hardware.
E também, uma opinião minha, creio que em algum momento os provedores de serviços em nuvem vão se sentar e negociar para compartilhar sua infraestrutura com algum arranjo econômico para que tudo seja mais eficiente. Isso já acontecia com as redes de telecomunicações, onde era possível utilizar a rede de outra companhia por meio de acordos. Acredito que isso vai equilibrar o consumo, por exemplo, permitindo que uma geografia com alta demanda seja suportada por outra, sem que todos precisem instalar hardware em uma região que não o possui. Creio que haverá sobressaltos, mas aparecerão soluções “out of the box” que facilitarão a continuidade desse avanço.
Broadcast: Sobre essa questão, a infraestrutura de telecomunicações teve, em seu início, um grande investimento público. No caso dos data centers, a origem sempre foi privada, certo?
Juan Maglione: Sim, e está mudando. A União Europeia (UE), por exemplo, está construindo megafábricas em diferentes geografias da Europa para suportar essa demanda, com financiamento público.
Broadcast: Você enxerga isso se tornando uma tendência global?
Juan Maglione: Os Estados Unidos também estão fazendo isso, e a tendência é que se expanda em nível regional. Os governos estão investindo porque veem a IA como uma vantagem competitiva para o país e para a região. E não apenas do ponto de vista da inovação, mas também da defesa. A IA não é utilizada somente por organizações para melhorar a eficiência e os resultados, mas também pelas nações em termos de cibersegurança.
Broadcast: Na curva de adoção da IA, o fator financeiro pode ser um freio para as empresas? Como a gestão de custos operacionais — o que o mercado chama de FinOps — entra nessa equação?
Juan Maglione: Sim. Todas as organizações têm dúvidas sobre o custo desta tecnologia. Vou dar um exemplo real, de algo que estamos fazendo em muitos lugares: a automação de contact centers (centrais de atendimento ao cliente, em tradução livre). Hoje, o custo de uma chamada atendida por um humano, dependendo da geografia, varia de US$ 1 a US$ 5. No Brasil, custa cerca de US$ 1; na Europa, de US$ 2 a US$ 3; e nos Estados Unidos, de US$ 4 a US$ 5. O custo de uma chamada atendida por um agente de IA fica entre 5 e 7 centavos de dólar.
Isso é um fato. O custo operacional (running cost) é muito menor. Sim, as empresas precisam fazer um investimento de capital (Capex) para desenvolver o projeto, mas o custo operacional, com a evidência mais clara, é exponencialmente mais barato. Com os agentes autônomos, acredito que será um pouco diferente, mas ainda assim será mais barato que a operação atual.
Broadcast: Agora pensando na economia brasileira, que busca competitividade, a adoção de IA e a modernização do País farão diferença? Existe uma urgência nisso para as companhias e para a economia como um todo?
Juan Maglione: Eu creio que esta tecnologia, no longo prazo, vai afetar o custo de todas as coisas, em todas as economias. Se você analisar o custo de desenvolvimento de código, ele tenderá a zero. Combinando isso com robótica, produção automatizada de código e todas as eficiências que as organizações obterão, o custo das coisas tenderá a ser muito baixo no longo prazo — não digo em 10 anos, não sei ao certo, mas essa é a direção.
E, na minha opinião, o conceito de trabalho também se transformará muito. O futuro é incerto, mas há muitos estudos do Massachusetts Institute of Technology (MIT), da OpenAI, etc., que mostram que muitas funções de trabalho deixarão de existir, porque o custo de realizar essas tarefas com tecnologia será muito menor. Portanto, sim, vai afetar as economias, não só a do Brasil. Não sei em que as pessoas vão trabalhar, não tenho certeza de como o mundo vai evoluir, mas se projetarmos a partir dos padrões e dados de agora, o custo das coisas vai diminuir.
Broadcast: Dados do próprio BCG mostram que entre 60% e 80% dos workflows corporativos podem ser automatizados, enquanto cerca de 40% caminham para um modelo híbrido, em que a IA apoia decisões humanas com mais qualidade. Como vocês trabalham com as empresas para chegar a esses números? Esse patamar tende a crescer?
Juan Maglione: Nós buscamos aumentar a qualidade da tecnologia. No momento, as métricas que temos são essas, aprendidas em nossas implementações. Não sei exatamente até onde isso vai chegar. Para lhe dar outra métrica dos contact center: estamos automatizando 80% das interações. Há 10% de pessoas que, a princípio, não querem falar com um agente virtual. Mas, quando insistimos, metade desses 10% acaba aceitando e falando com o agente de IA. Então, não é apenas uma questão da capacidade da organização de automatizar; é também uma variável do que os clientes querem.
Essa é a primeira variável, mas 60% é o número que temos com segurança. A segunda coisa que pode acontecer, e já está acontecendo na Europa, são as regulamentações governamentais. Na Espanha, por exemplo, se um cliente solicita falar com um humano, a empresa é obrigada a transferi-lo imediatamente. Essas regulamentações são imprevisíveis e modificam a efetividade da automação. Se a regra for que um cliente, na primeira tentativa, tenha que falar com um humano, eu não conseguirei reduzir aquele percentual de 10% pela metade. A automação cairia de 80% para 70%, por exemplo. Tudo dependerá das regulamentações que forem implementadas nos próximos dois ou três anos. Mas acreditamos que, se as variáveis atuais se mantiverem constantes, teremos de 60% a 70% de automação autônoma e 40% de trabalho aumentado (híbrido). No entanto, não creio que as variáveis permanecerão constantes, porque os governos vão lançar regulamentações para proteger empregos.
Broadcast: A automação está ameaçando a base da pirâmide corporativa. Se as tarefas juniores são as mais substituíveis, estamos caminhando para um mercado de trabalho sem porta de entrada para os jovens profissionais?
Juan Maglione: A questão não é que as organizações não terão perfis juniores, mas sim que as tarefas executadas por eles são substituíveis. Essa é a minha hipótese. Acredito que os profissionais juniores se acomodarão em dois caminhos: primeiro, eles criarão suas próprias empresas e negócios. Segundo, as empresas não terão necessidade de tantos perfis juniores porque muitas de suas tarefas serão automatizadas.
O problema das organizações não está nos perfis juniores, está nos seniores. Hoje, a pirâmide da força de trabalho é tradicional, com uma base larga de profissionais juniores e um topo de seniores. O que está acontecendo agora é que essa base está sendo cortada; as tarefas dos juniores passam a ser automatizadas. O futuro aponta para uma pirâmide de tamanho reduzido, mas com o mesmo formato, ou talvez um retângulo. O principal problema nessa nova situação é: como eu converto um profissional de nível médio ou júnior em um sênior? As empresas não vão querer contratar mais na base; elas vão querer contratar no topo. É isso que está acontecendo. O que vai acontecer com as pessoas da base eu não sei, mas quero insistir que o conceito de trabalho vai mudar muito.
Broadcast: E no médio prazo, encontrar pessoas sêniores se torna um desafio para as empresas?
Juan Maglione: Sim, é complexo, porque você não quer simplesmente pessoas sêniores. Você quer pessoas que estejam executando projetos deste tipo. E o número de profissionais com essa experiência é muito limitado. Você pode ver isso na “guerra por talentos” entre engenheiros na OpenAI ou na Meta, que pagam fortunas por um profissional que fica seis meses em uma empresa e seis meses em outra. É isso que as empresas estão buscando. Na maioria das companhias, haverá muita rotação nos perfis de nível médio na tentativa de formar seniores. Hoje, o perfil mais solicitado não é o cientista de dados, são os engenheiros. Porque os problemas atuais não são de análise, são problemas de engenharia.
