Questões de Concurso Sobre português para ufmg

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Q2297465 Português
Texto I
A falsa promessa do ChatGPT
Versão mais proeminente de Inteligência Artificial codifica uma
concepção errônea de linguagem e conhecimento


Noam Chomsky
Ian Roberts
Jeffrey Watumull*

     Hoje, nossos avanços supostamente revolucionários em inteligência artificial são, de fato, motivo de preocupação e otimismo. Otimismo porque a inteligência é o meio pelo qual resolvemos problemas. Preocupação porque tememos que o tipo mais popular e moderno de IA – o aprendizado de máquina – degrade nossa ciência e rebaixe nossa ética ao incorporar, em nossa tecnologia, uma concepção fundamentalmente falha de linguagem e conhecimento.

    O ChatGPT da OpenAI, o Barddo Google e o Sydney da Microsoft são maravilhas do aprendizado de máquina. De modo geral, eles coletam uma grande quantidade de dados, procuram padrões neles e tornam-se cada vez mais eficientes em gerar respostas estatisticamente prováveis – como linguagem e raciocínio parecidos com os de seres humanos. Esses programas foram saudados como os primeiros lampejos no horizonte da inteligência artificial geral – aquele momento há muito profetizado em que as mentes mecânicas ultrapassarão os cérebros humanos não apenas quantitativamente, em termos de velocidade de processamento e tamanho da memória, mas também qualitativamente, em termos de percepção intelectual, criatividade artística e todas as outras faculdades distintamente humanas.

     Esse dia pode chegar, mas ainda não amanheceu, ao contrário do que se lê em manchetes hiperbólicas e é recebido com investimentos imprudentes. [...]

   A mente humana não é, como o ChatGPT e seus semelhantes, uma pesada máquina estatística para encontrar padrões semelhantes, devorando centenas de terabytes de dados e extrapolando a resposta mais provável numa conversa ou a resposta mais plausível para uma pergunta científica. Pelo contrário, a mente humana é um sistema surpreendentemente eficiente e até elegante que opera com pequenas quantidades de informação; procura não inferir correlações brutas entre pontos de dados, mas criar explicações. [...]

    De fato, tais programas estão presos numa fase pré-humana ou não humana da evolução cognitiva. Sua falha mais profunda é a ausência da capacidade mais crítica de qualquer inteligência: dizer não somente o que é o caso, o que foi o caso e o que será o caso – isso é descrição e previsão –, mas também o que não é o caso e o que poderia e não poderia ser o caso. Esses são os ingredientes da explicação, a marca da verdadeira inteligência.

     Aqui está um exemplo. Suponha que você esteja segurando uma maçã. Então você deixa a maçã cair. Você observa o resultado e diz: “A maçã cai”. Isso é uma descrição. Uma previsão poderia ter sido a afirmação “A maçã cairá se eu abrir minha mão”. Ambos são valiosos e ambos podem estar corretos. Mas uma explicação é algo mais: inclui não apenas descrições e previsões, mas também conjecturas contrafactuais como “Qualquer objeto parecido cairia”, além da cláusula adicional “por causa da força da gravidade” ou “por causa da curvatura do espaço-tempo”, ou coisa parecida. Essa é uma explicação causal. “A maçã não teria caído se não fosse pela força da gravidade”. Isso é raciocínio.

     O ponto crucial do aprendizado de máquina é a descrição e a previsão; ele não sugere quaisquer mecanismos causais ou leis físicas. Claro, qualquer explicação em estilo humano não é necessariamente correta; somos falíveis. Mas isso faz parte do que significa pensar: para estar certo, deve ser possível estar errado. A inteligência consiste não apenas em conjecturas criativas, mas também em críticas criativas. O pensamento no estilo humano se baseia em possíveis explicações e correção de erros, processo que gradualmente limita as possibilidades que podem ser consideradas racionalmente. [...]

     Mas o ChatGPT e programas semelhantes são, por desígnio, ilimitados no que podem “aprender” (ou seja, memorizar); são incapazes de distinguir o possível do impossível. Ao contrário dos humanos, por exemplo, que são dotados de uma gramática universal que limita as línguas que podemos aprender àquelas com um certo tipo de elegância quase matemática, esses programas aprendem línguas humanamente possíveis e humanamente impossíveis com a mesma facilidade. Enquanto os humanos são limitados nos tipos de explicações que podemos conjeturar racionalmente, os sistemas de aprendizado de máquina podem aprender tanto que a Terra é plana quanto que é redonda. Eles apenas lidam com probabilidades que mudam ao longo do tempo.

     Por esse motivo, as previsões dos sistemas de aprendizado de máquina sempre serão superficiais e duvidosas. [...]

    A verdadeira inteligência também é capaz de pensamento moral. Isso significa restringir a criatividade ilimitada de nossas mentes com um conjunto de princípios éticos que determinam o que deve e o que não deve ser (e, é claro, submeter esses próprios princípios à crítica criativa). Para ser útil, o ChatGPT deve ter o poder de gerar resultados inovadores; para ser aceitável para a maioria de seus usuários, ele deve evitar conteúdo moralmente censurável. Mas os programadores do ChatGPT e de outras maravilhas do aprendizado de máquina têm dificuldade – e continuarão tendo – para atingir esse tipo de equilíbrio. [...]

     Resumindo, o ChatGPT e seus irmãos são constitucionalmente incapazes de equilibrar criatividade com restrição. Eles supergeram (ao mesmo tempo produzindo verdades e falsidades, endossando decisões éticas e antiéticas) ou subgeram (demonstrando falta de compromisso com quaisquer decisões e indiferença com as consequências). Dada a amoralidade, a falsa ciência e a incompetência linguística desses sistemas, podemos apenas rir ou chorar de sua popularidade.



CHOMSKY, N.; ROBERTS, I. e WATUMULL, J. A falsa promessa do CHAT GPT. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/tec/2023/03/a-falsa-promessa-do-chatgpt.shtml. Acesso em 14. ago. 2023. (Adaptado).





Texto II

Inteligência artificial


    Em um nível mais profundo, o pensamento é um processo decididamente analógico. Antes de compreender o mundo em conceitos, ele é comovido pelo mundo, afetado mesmo por ele. O afetivo é essencial para o pensamento humano. A primeira imagem mental é o arrepio da pele. A inteligência artificial não pode pensar, porque não se arrepia. Falta-lhe a dimensão afetivo-analógica, a comoção, que não pode ser captada por dados e informações.

     O pensamento parte de uma totalidade que se antepõe a conceitos, representações e informações. Ele já se move em um campo de experiência, antes de se voltar especificamente para os objetos e fatos que ocorrem nele. [...]
 
    De acordo com Heidegger, a história da filosofia é uma história da tonalidade afetiva fundamental. [...] O páthos é o começo do pensamento. A inteligência artificial é apática, quer dizer, sem páthos, sem paixão. Ela calcula. [...]

  Os big data sugerem um conhecimento absoluto. As coisas revelam suas correlações secretas. Tudo se torna calculável, previsível e controlável. [...] Na realidade, estamos lidando com uma forma bastante primitiva de saber. A mineração de dados expõe correlações. [...] A inteligência mecânica não atinge aquela profundidade escura de um enigma. As informações e os dados não têm profundidade. O pensamento humano é mais do que cálculo e solução de problemas. Ele clareia e ilumina o mundo. Ele produz um mundo completamente outro. Acima de tudo, a inteligência da máquina representa o perigo de que o pensar humano se iguale a ele e se torne a própria máquina. 


HAN, Byung-Chul. Inteligência artificial. InNão coisas: Reviravoltas do mundo da vida. Tradução de Rafael Rodrigues Garcia. Petrópolis, RJ: Vozes, 2022, p. 71-83 (Adaptado).
A tese defendida no texto I está corretamente identificada em:
Alternativas
Q2292081 Português
Texto I

Você está preparado para trabalhar no século XXI?
As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual


Dora Kaufman



      Estudos de consultorias e instituições internacionais sobre o mercado de trabalho divergem quanto aos números, porque têm base em metodologias distintas, contudo convergem sobre uma tendência: eliminação crescente de funções, ameaça aos empregos.

      No Brasil, temos dois estudos: um da Universidade de Brasília, que indica que 54% das funções no Brasil têm probabilidade de serem eliminadas até 2026; e outro do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), órgão ligado ao Ministério do Planejamento, que indica que mais de 50% das funções serão eliminadas até 2050, ou seja, 35 milhões de trabalhadores formais correm risco de perder seus empregos para a automação. Por outro lado, com 13% de taxa de desemprego, as empresas enfrentam dificuldade de preencher vagas em aberto por falta de candidatos qualificados.

       As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual, com as funções de alto desempenho extremamente lucrativas, e as demais com perdas salariais ou eliminadas pela automação. [...]

       A Uber ilustra bem o que está por vir. O número de motoristas cadastrados cresceu em 50% entre 2016-2018 (50 milhões para 100 milhões). No Brasil, são cerca de 600 mil motoristas; o pleno sucesso de seu projeto de carro autônomo, em teste em várias cidades, gerará um lucro extraordinário aos seus acionistas e uma perda total para os seus motoristas. A automação inteligente vai invadir o varejo, as transportadoras, os bancos e uma infinidade de funções em quase todos os setores, atingindo fortemente a classe média.
      Ao contrário de processos associados a tecnologias disruptivas anteriores, os novos modelos de negócio não são intensivos em mão de obra. Na automação das fábricas no século XX, por exemplo, os trabalhadores dispensados tinham como alternativa o setor de serviços, em plena expansão. A Economia de Dados não oferece muitas alternativas. A montadora GM demorou 70 anos para gerar um lucro de U$ 11 bilhões com 840 mil funcionários, e o Google precisou de meros 14 anos para lucrar U$ 14 bilhões com 38 mil funcionários. O exemplo talvez mais emblemático: em 2012, a Kodak abriu falência com 19 mil funcionários, após chegar a ter 145 mil funcionários; no mesmo ano, o Instagram foi comprado pelo Facebook por US$ 1 bilhão e tinha apenas 13 funcionários.
 
      Na competição entre o trabalhador humano e o “trabalhador máquina”, os humanos estão em desvantagem: a) a manutenção dos robôs é mais barata, as máquinas trabalham quase que em modo contínuo (sem descanso, sem férias, sem doenças), com um custo médio menor por hora trabalhada (US$ 49 para os profissionais na Alemanha e US$ 36 nos EUA, contra US$ 4 do “robô”); b) as máquinas inteligentes se aperfeiçoam automaticamente e continuamente e o custo de reproduzi-las é significativamente menor do que o custo de treinar profissionais humanos para as mesmas funções.
 
      As transformações no mercado de trabalho não advêm exclusivamente da automação inteligente, mas igualmente de novas configurações como home office e/ou contratação por projeto. Outro fator é a categoria chamada “gig economy”; plataformas e aplicativos on-line, freelancers; os aplicativos Uber, iFood, Rappi e 99 são hoje o maior empregador do país, com cerca de 3,8 milhões de trabalhadores, representando 17% dos 23,8 milhões de trabalhadores autônomos, segundo o IBGE. A tendência é a de que as empresas reduzam o número de empregados fixos, regidos pelas leis trabalhistas como CLT, com redução de custos e ganhos de eficiência, inclusive na qualidade do serviço prestado.
 
    As profissões-chave, no mercado de trabalho, dos próximos anos, segundo consultorias especializadas, são: analista de dados, cientista de dados, desenvolvedor de software e aplicativos, especialista em comércio eletrônico, especialista em mídias sociais, profissional de IA (especialista em inteligência artificial) com ênfase em aprendizado de máquina, especialista em Big Data, analista de segurança da informação e engenheiro de robótica. Em paralelo, existe um grande potencial em funções centradas em habilidades humanas, como atendimento ao cliente, vendas e marketing, treinamento e desenvolvimento de pessoas e cultura, gestão da inovação, e desenvolvimento organizacional. Até 2020, mais de um terço das habilidades essenciais para a maioria das ocupações será composto por habilidades que ainda não são cruciais para o trabalho atual.

       Para não perder a relevância econômica e social no século XXI, o desafio é identificar quais as habilidades necessárias para que o “robô” não roube seu emprego, e se capacitar. Lição de casa: liste todas as funções/tarefas desempenhadas no seu trabalho; agrupe, em colunas, as mais suscetíveis à automação e as que requerem habilidades ainda exclusivamente humanas e prepare-se para desempenhar melhor estas últimas.


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 49-51 – (Adaptado).


Glossário:


big data: uso de grandes e diversificados conjuntos de dados em análises preditivas para entender padrões, tendências e comportamentos. O big data estabelece correlações entre os dados (não causalidades).


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. InDesmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 307.


gig economy: A Gig Economy é uma tendência em expansão. Trata-se de uma economia alternativa da era digital que favorece prestação de trabalhos temporários ou de curto prazo para diversas empresas. Assim, a Gig Economy abrange os trabalhadores que deixaram o ambiente estável dos escritórios para conduzir sua própria carreira. 


Disponível em: https://www.educamaisbrasil.com.br/educacao/carreira. Acesso em: 20 ago. 2023. 






INSTRUÇÃO: Leia o texto II, gráfico da Associação Catarinense de Tecnologia (ACATE/2021), para responder à questão.





Veja quais são as áreas de TI que têm mais chances de emprego, CANAL TECMUNDO. 29 ago. 2021. Disponível em: https://www.tecmundo.com.br/mercado/223946-veja-areas-ti-possuem-chances-emprego.htm. Acesso em: 20 ago. 2023.

Considerando-se inferências entre as “profissões-chave, no mercado de trabalho, dos próximos anos” (8º parágrafo do texto I) e as competências sinalizadas no gráfico (texto II), é correto afirmar que
Alternativas
Q2292080 Português
Texto I

Você está preparado para trabalhar no século XXI?
As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual


Dora Kaufman



      Estudos de consultorias e instituições internacionais sobre o mercado de trabalho divergem quanto aos números, porque têm base em metodologias distintas, contudo convergem sobre uma tendência: eliminação crescente de funções, ameaça aos empregos.

      No Brasil, temos dois estudos: um da Universidade de Brasília, que indica que 54% das funções no Brasil têm probabilidade de serem eliminadas até 2026; e outro do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), órgão ligado ao Ministério do Planejamento, que indica que mais de 50% das funções serão eliminadas até 2050, ou seja, 35 milhões de trabalhadores formais correm risco de perder seus empregos para a automação. Por outro lado, com 13% de taxa de desemprego, as empresas enfrentam dificuldade de preencher vagas em aberto por falta de candidatos qualificados.

       As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual, com as funções de alto desempenho extremamente lucrativas, e as demais com perdas salariais ou eliminadas pela automação. [...]

       A Uber ilustra bem o que está por vir. O número de motoristas cadastrados cresceu em 50% entre 2016-2018 (50 milhões para 100 milhões). No Brasil, são cerca de 600 mil motoristas; o pleno sucesso de seu projeto de carro autônomo, em teste em várias cidades, gerará um lucro extraordinário aos seus acionistas e uma perda total para os seus motoristas. A automação inteligente vai invadir o varejo, as transportadoras, os bancos e uma infinidade de funções em quase todos os setores, atingindo fortemente a classe média.
      Ao contrário de processos associados a tecnologias disruptivas anteriores, os novos modelos de negócio não são intensivos em mão de obra. Na automação das fábricas no século XX, por exemplo, os trabalhadores dispensados tinham como alternativa o setor de serviços, em plena expansão. A Economia de Dados não oferece muitas alternativas. A montadora GM demorou 70 anos para gerar um lucro de U$ 11 bilhões com 840 mil funcionários, e o Google precisou de meros 14 anos para lucrar U$ 14 bilhões com 38 mil funcionários. O exemplo talvez mais emblemático: em 2012, a Kodak abriu falência com 19 mil funcionários, após chegar a ter 145 mil funcionários; no mesmo ano, o Instagram foi comprado pelo Facebook por US$ 1 bilhão e tinha apenas 13 funcionários.
 
      Na competição entre o trabalhador humano e o “trabalhador máquina”, os humanos estão em desvantagem: a) a manutenção dos robôs é mais barata, as máquinas trabalham quase que em modo contínuo (sem descanso, sem férias, sem doenças), com um custo médio menor por hora trabalhada (US$ 49 para os profissionais na Alemanha e US$ 36 nos EUA, contra US$ 4 do “robô”); b) as máquinas inteligentes se aperfeiçoam automaticamente e continuamente e o custo de reproduzi-las é significativamente menor do que o custo de treinar profissionais humanos para as mesmas funções.
 
      As transformações no mercado de trabalho não advêm exclusivamente da automação inteligente, mas igualmente de novas configurações como home office e/ou contratação por projeto. Outro fator é a categoria chamada “gig economy”; plataformas e aplicativos on-line, freelancers; os aplicativos Uber, iFood, Rappi e 99 são hoje o maior empregador do país, com cerca de 3,8 milhões de trabalhadores, representando 17% dos 23,8 milhões de trabalhadores autônomos, segundo o IBGE. A tendência é a de que as empresas reduzam o número de empregados fixos, regidos pelas leis trabalhistas como CLT, com redução de custos e ganhos de eficiência, inclusive na qualidade do serviço prestado.
 
    As profissões-chave, no mercado de trabalho, dos próximos anos, segundo consultorias especializadas, são: analista de dados, cientista de dados, desenvolvedor de software e aplicativos, especialista em comércio eletrônico, especialista em mídias sociais, profissional de IA (especialista em inteligência artificial) com ênfase em aprendizado de máquina, especialista em Big Data, analista de segurança da informação e engenheiro de robótica. Em paralelo, existe um grande potencial em funções centradas em habilidades humanas, como atendimento ao cliente, vendas e marketing, treinamento e desenvolvimento de pessoas e cultura, gestão da inovação, e desenvolvimento organizacional. Até 2020, mais de um terço das habilidades essenciais para a maioria das ocupações será composto por habilidades que ainda não são cruciais para o trabalho atual.

       Para não perder a relevância econômica e social no século XXI, o desafio é identificar quais as habilidades necessárias para que o “robô” não roube seu emprego, e se capacitar. Lição de casa: liste todas as funções/tarefas desempenhadas no seu trabalho; agrupe, em colunas, as mais suscetíveis à automação e as que requerem habilidades ainda exclusivamente humanas e prepare-se para desempenhar melhor estas últimas.


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 49-51 – (Adaptado).


Glossário:


big data: uso de grandes e diversificados conjuntos de dados em análises preditivas para entender padrões, tendências e comportamentos. O big data estabelece correlações entre os dados (não causalidades).


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. InDesmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 307.


gig economy: A Gig Economy é uma tendência em expansão. Trata-se de uma economia alternativa da era digital que favorece prestação de trabalhos temporários ou de curto prazo para diversas empresas. Assim, a Gig Economy abrange os trabalhadores que deixaram o ambiente estável dos escritórios para conduzir sua própria carreira. 


Disponível em: https://www.educamaisbrasil.com.br/educacao/carreira. Acesso em: 20 ago. 2023. 






INSTRUÇÃO: Leia o texto II, gráfico da Associação Catarinense de Tecnologia (ACATE/2021), para responder à questão.





Veja quais são as áreas de TI que têm mais chances de emprego, CANAL TECMUNDO. 29 ago. 2021. Disponível em: https://www.tecmundo.com.br/mercado/223946-veja-areas-ti-possuem-chances-emprego.htm. Acesso em: 20 ago. 2023.

De acordo com o texto II, é correto afirmar que
Alternativas
Q2292079 Português
Texto I

Você está preparado para trabalhar no século XXI?
As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual


Dora Kaufman



      Estudos de consultorias e instituições internacionais sobre o mercado de trabalho divergem quanto aos números, porque têm base em metodologias distintas, contudo convergem sobre uma tendência: eliminação crescente de funções, ameaça aos empregos.

      No Brasil, temos dois estudos: um da Universidade de Brasília, que indica que 54% das funções no Brasil têm probabilidade de serem eliminadas até 2026; e outro do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), órgão ligado ao Ministério do Planejamento, que indica que mais de 50% das funções serão eliminadas até 2050, ou seja, 35 milhões de trabalhadores formais correm risco de perder seus empregos para a automação. Por outro lado, com 13% de taxa de desemprego, as empresas enfrentam dificuldade de preencher vagas em aberto por falta de candidatos qualificados.

       As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual, com as funções de alto desempenho extremamente lucrativas, e as demais com perdas salariais ou eliminadas pela automação. [...]

       A Uber ilustra bem o que está por vir. O número de motoristas cadastrados cresceu em 50% entre 2016-2018 (50 milhões para 100 milhões). No Brasil, são cerca de 600 mil motoristas; o pleno sucesso de seu projeto de carro autônomo, em teste em várias cidades, gerará um lucro extraordinário aos seus acionistas e uma perda total para os seus motoristas. A automação inteligente vai invadir o varejo, as transportadoras, os bancos e uma infinidade de funções em quase todos os setores, atingindo fortemente a classe média.
      Ao contrário de processos associados a tecnologias disruptivas anteriores, os novos modelos de negócio não são intensivos em mão de obra. Na automação das fábricas no século XX, por exemplo, os trabalhadores dispensados tinham como alternativa o setor de serviços, em plena expansão. A Economia de Dados não oferece muitas alternativas. A montadora GM demorou 70 anos para gerar um lucro de U$ 11 bilhões com 840 mil funcionários, e o Google precisou de meros 14 anos para lucrar U$ 14 bilhões com 38 mil funcionários. O exemplo talvez mais emblemático: em 2012, a Kodak abriu falência com 19 mil funcionários, após chegar a ter 145 mil funcionários; no mesmo ano, o Instagram foi comprado pelo Facebook por US$ 1 bilhão e tinha apenas 13 funcionários.
 
      Na competição entre o trabalhador humano e o “trabalhador máquina”, os humanos estão em desvantagem: a) a manutenção dos robôs é mais barata, as máquinas trabalham quase que em modo contínuo (sem descanso, sem férias, sem doenças), com um custo médio menor por hora trabalhada (US$ 49 para os profissionais na Alemanha e US$ 36 nos EUA, contra US$ 4 do “robô”); b) as máquinas inteligentes se aperfeiçoam automaticamente e continuamente e o custo de reproduzi-las é significativamente menor do que o custo de treinar profissionais humanos para as mesmas funções.
 
      As transformações no mercado de trabalho não advêm exclusivamente da automação inteligente, mas igualmente de novas configurações como home office e/ou contratação por projeto. Outro fator é a categoria chamada “gig economy”; plataformas e aplicativos on-line, freelancers; os aplicativos Uber, iFood, Rappi e 99 são hoje o maior empregador do país, com cerca de 3,8 milhões de trabalhadores, representando 17% dos 23,8 milhões de trabalhadores autônomos, segundo o IBGE. A tendência é a de que as empresas reduzam o número de empregados fixos, regidos pelas leis trabalhistas como CLT, com redução de custos e ganhos de eficiência, inclusive na qualidade do serviço prestado.
 
    As profissões-chave, no mercado de trabalho, dos próximos anos, segundo consultorias especializadas, são: analista de dados, cientista de dados, desenvolvedor de software e aplicativos, especialista em comércio eletrônico, especialista em mídias sociais, profissional de IA (especialista em inteligência artificial) com ênfase em aprendizado de máquina, especialista em Big Data, analista de segurança da informação e engenheiro de robótica. Em paralelo, existe um grande potencial em funções centradas em habilidades humanas, como atendimento ao cliente, vendas e marketing, treinamento e desenvolvimento de pessoas e cultura, gestão da inovação, e desenvolvimento organizacional. Até 2020, mais de um terço das habilidades essenciais para a maioria das ocupações será composto por habilidades que ainda não são cruciais para o trabalho atual.

       Para não perder a relevância econômica e social no século XXI, o desafio é identificar quais as habilidades necessárias para que o “robô” não roube seu emprego, e se capacitar. Lição de casa: liste todas as funções/tarefas desempenhadas no seu trabalho; agrupe, em colunas, as mais suscetíveis à automação e as que requerem habilidades ainda exclusivamente humanas e prepare-se para desempenhar melhor estas últimas.


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 49-51 – (Adaptado).


Glossário:


big data: uso de grandes e diversificados conjuntos de dados em análises preditivas para entender padrões, tendências e comportamentos. O big data estabelece correlações entre os dados (não causalidades).


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 307.


gig economy: A Gig Economy é uma tendência em expansão. Trata-se de uma economia alternativa da era digital que favorece prestação de trabalhos temporários ou de curto prazo para diversas empresas. Assim, a Gig Economy abrange os trabalhadores que deixaram o ambiente estável dos escritórios para conduzir sua própria carreira. 


Disponível em: https://www.educamaisbrasil.com.br/educacao/carreira. Acesso em: 20 ago. 2023. 
Em relação ao gênero textual, é correto afirmar que o texto I é 
Alternativas
Q2292078 Português
Texto I

Você está preparado para trabalhar no século XXI?
As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual


Dora Kaufman



      Estudos de consultorias e instituições internacionais sobre o mercado de trabalho divergem quanto aos números, porque têm base em metodologias distintas, contudo convergem sobre uma tendência: eliminação crescente de funções, ameaça aos empregos.

      No Brasil, temos dois estudos: um da Universidade de Brasília, que indica que 54% das funções no Brasil têm probabilidade de serem eliminadas até 2026; e outro do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), órgão ligado ao Ministério do Planejamento, que indica que mais de 50% das funções serão eliminadas até 2050, ou seja, 35 milhões de trabalhadores formais correm risco de perder seus empregos para a automação. Por outro lado, com 13% de taxa de desemprego, as empresas enfrentam dificuldade de preencher vagas em aberto por falta de candidatos qualificados.

       As projeções são de um mercado de trabalho cada vez mais desigual, com as funções de alto desempenho extremamente lucrativas, e as demais com perdas salariais ou eliminadas pela automação. [...]

       A Uber ilustra bem o que está por vir. O número de motoristas cadastrados cresceu em 50% entre 2016-2018 (50 milhões para 100 milhões). No Brasil, são cerca de 600 mil motoristas; o pleno sucesso de seu projeto de carro autônomo, em teste em várias cidades, gerará um lucro extraordinário aos seus acionistas e uma perda total para os seus motoristas. A automação inteligente vai invadir o varejo, as transportadoras, os bancos e uma infinidade de funções em quase todos os setores, atingindo fortemente a classe média.
      Ao contrário de processos associados a tecnologias disruptivas anteriores, os novos modelos de negócio não são intensivos em mão de obra. Na automação das fábricas no século XX, por exemplo, os trabalhadores dispensados tinham como alternativa o setor de serviços, em plena expansão. A Economia de Dados não oferece muitas alternativas. A montadora GM demorou 70 anos para gerar um lucro de U$ 11 bilhões com 840 mil funcionários, e o Google precisou de meros 14 anos para lucrar U$ 14 bilhões com 38 mil funcionários. O exemplo talvez mais emblemático: em 2012, a Kodak abriu falência com 19 mil funcionários, após chegar a ter 145 mil funcionários; no mesmo ano, o Instagram foi comprado pelo Facebook por US$ 1 bilhão e tinha apenas 13 funcionários.
 
      Na competição entre o trabalhador humano e o “trabalhador máquina”, os humanos estão em desvantagem: a) a manutenção dos robôs é mais barata, as máquinas trabalham quase que em modo contínuo (sem descanso, sem férias, sem doenças), com um custo médio menor por hora trabalhada (US$ 49 para os profissionais na Alemanha e US$ 36 nos EUA, contra US$ 4 do “robô”); b) as máquinas inteligentes se aperfeiçoam automaticamente e continuamente e o custo de reproduzi-las é significativamente menor do que o custo de treinar profissionais humanos para as mesmas funções.
 
      As transformações no mercado de trabalho não advêm exclusivamente da automação inteligente, mas igualmente de novas configurações como home office e/ou contratação por projeto. Outro fator é a categoria chamada “gig economy”; plataformas e aplicativos on-line, freelancers; os aplicativos Uber, iFood, Rappi e 99 são hoje o maior empregador do país, com cerca de 3,8 milhões de trabalhadores, representando 17% dos 23,8 milhões de trabalhadores autônomos, segundo o IBGE. A tendência é a de que as empresas reduzam o número de empregados fixos, regidos pelas leis trabalhistas como CLT, com redução de custos e ganhos de eficiência, inclusive na qualidade do serviço prestado.
 
    As profissões-chave, no mercado de trabalho, dos próximos anos, segundo consultorias especializadas, são: analista de dados, cientista de dados, desenvolvedor de software e aplicativos, especialista em comércio eletrônico, especialista em mídias sociais, profissional de IA (especialista em inteligência artificial) com ênfase em aprendizado de máquina, especialista em Big Data, analista de segurança da informação e engenheiro de robótica. Em paralelo, existe um grande potencial em funções centradas em habilidades humanas, como atendimento ao cliente, vendas e marketing, treinamento e desenvolvimento de pessoas e cultura, gestão da inovação, e desenvolvimento organizacional. Até 2020, mais de um terço das habilidades essenciais para a maioria das ocupações será composto por habilidades que ainda não são cruciais para o trabalho atual.

       Para não perder a relevância econômica e social no século XXI, o desafio é identificar quais as habilidades necessárias para que o “robô” não roube seu emprego, e se capacitar. Lição de casa: liste todas as funções/tarefas desempenhadas no seu trabalho; agrupe, em colunas, as mais suscetíveis à automação e as que requerem habilidades ainda exclusivamente humanas e prepare-se para desempenhar melhor estas últimas.


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 49-51 – (Adaptado).


Glossário:


big data: uso de grandes e diversificados conjuntos de dados em análises preditivas para entender padrões, tendências e comportamentos. O big data estabelece correlações entre os dados (não causalidades).


KAUFMAN, Dora. Você está preparado para trabalhar no século XXI?. In: Desmistificando a inteligência artificial. Belo Horizonte: Autêntica, 2022, p. 307.


gig economy: A Gig Economy é uma tendência em expansão. Trata-se de uma economia alternativa da era digital que favorece prestação de trabalhos temporários ou de curto prazo para diversas empresas. Assim, a Gig Economy abrange os trabalhadores que deixaram o ambiente estável dos escritórios para conduzir sua própria carreira. 


Disponível em: https://www.educamaisbrasil.com.br/educacao/carreira. Acesso em: 20 ago. 2023. 
Assinale V (verdadeiro) e F (falso) diante de cada afirmativa a seguir, em que há interpretações sobre o texto I.

( ) Existem pesquisas brasileiras que apontam a probabilidade de funções laborais serem extintas dentro dos próximos 25 anos.
( ) O exemplo da montadora GM ilustra uma situação de sucesso no campo da economia de dados.
( ) Os modos de trabalho ofertados pelas plataformas e aplicativos on-line reduzem a oferta de empregos fixos, regidos por leis trabalhistas como a CLT.
( ) Os profissionais do futuro devem sobrepor competências tecnológicas à criatividade humana.

A seguir, assinale a alternativa com a sequência correta.
Alternativas
Respostas
11: B
12: B
13: A
14: D
15: B