Resposta: C — Certo

Tema central: a relação entre inovações tecnológicas (ex.: inteligência artificial, machine learning e deep learning) e a geografia econômica e social — como essas tecnologias alteram produtividade, custos, lucros e, consequentemente, o mercado de trabalho e os padrões espaciais de ocupação e especialização.

Resumo teórico e fundamentos:

- Lei de Moore (G. Moore, 1965): descreve o rápido aumento da capacidade de processamento, base histórica para a aceleração tecnológica. - IA / ML / DL: ferramentas que automatizam tarefas cognitivas e analíticas, elevando eficiência e reduzindo erros (Brynjolfsson & McAfee, "The Second Machine Age"). - Impacto econômico: aumento da produtividade reduz o custo unitário, eleva a lucratividade e pode substituir tarefas antes realizadas por pessoas — fenômeno conhecido como destruição criativa. - Dimensão geográfica: inovações não se difundem igualmente; geram concentração espacial (hubs tecnológicos), aumentam a divisão digital e reconfiguram cadeias globais de valor (Castells; relatórios da OIT e Banco Mundial).

Por que a alternativa é correta:

As tecnologias citadas realmente aumentam produtividade e eficiência, reduzindo custos operacionais e, em muitos casos, substituindo atividades humanas repetitivas ou padronizadas — o que eleva margens de lucro, mas também gera risco de perda de empregos em ocupações específicas (ex.: tarefas administrativas, triagem de imagens médicas, atendimento inicial ao cliente, alguns processos industriais). Esse encadeamento (tecnologia → eficiência → corte de custos → potencial desempleo) é bem documentado em literatura econômica e em relatórios internacionais (OIT).

Exemplo prático: empresas que adotam sistemas de atendimento automatizado e análise preditiva reduzem a necessidade de operadores em tarefas rotineiras, enquanto concentram equipes especializadas em centros urbanos ou polos tecnológicos — alterando a geografia do trabalho.

Fontes indicativas: Gordon Moore (1965); Brynjolfsson & McAfee (2014); Relatórios da Organização Internacional do Trabalho (OIT) e do Banco Mundial sobre automação e mercado de trabalho; Manuel Castells sobre sociedade em rede.

Dica para provas: identifique no enunciado a cadeia lógica (tecnologia → produtividade → custos/lucro → emprego). Se essa sequência estiver coerente, a assertiva tende a ser verdadeira. Cuidado com afirmações absolutas (ex.: “elimina todo emprego”) — elas geralmente são incorretas.

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Gabarito C

Portanto, tecnologias como inteligência artificial, machine learning e deep learning conseguem executar tarefas de forma rápida e automatizada, ajudando empresas a gastar menos e produzir mais.

Elas podem aumentar a eficiência porque analisam grandes quantidades de dados, automatizam processos e realizam atividades que antes exigiam mais tempo e trabalho humano. Com isso, muitas empresas conseguem reduzir custos e aumentar a lucratividade.

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