Autor original: Nova Inteligência
O "valor" do seu trabalho está a ser esvaziado pela IA. Um relatório mais recente da Anthropic revela uma verdade contraintuitiva: quanto mais complexas forem as tarefas, avaliadas pelo tempo de formação, mais rapidamente a IA acelera. Comparado com ser substituído diretamente, algo ainda mais assustador é a "desqualificação" — a IA retira o prazer do pensamento, deixando-te apenas com tarefas secundárias. No entanto, os dados também apontam para a única saída: compreender a colaboração entre humanos e máquinas pode aumentar as tuas hipóteses de sucesso por um fator de dez. Nesta era de excesso de capacidade computacional, este é um guia de sobrevivência que tens necessariamente de ler.
A empresa Anthropic publicou ontem no seu site oficial o relatório "Economic Index".
O relatório não se concentra apenas em que as pessoas estão a fazer com a IA, mas também em que medida a IA substitui realmente o pensamento humano.
Nesta ocasião, introduziram uma nova dimensão chamada "Economic Primitives" (Primitivas Económicas), tentando quantificar a complexidade das tarefas, o nível educacional necessário e o grau de autonomia do IA.
O futuro profissional refletido pelos dados é muito mais complexo do que as teorias simples de "desemprego em massa" ou "utopia".
Quanto mais difícil for o trabalho, mais rapidamente o IA o realizará.
Na nossa percepção tradicional, as máquinas são normalmente especializadas em trabalhos repetitivos e simples, mas revelam-se incertas em áreas que envolvem conhecimento profundo.
No entanto, os dados da Anthropic chegam a uma conclusão exactamente oposta: quanto mais complexa for a tarefa, mais surpreendente é a "aceleração" trazida pela IA.
O relatório mostra que, para tarefas que apenas requerem compreensão ao nível do ensino secundário, o Claude pode aumentar a velocidade do trabalho 9 vezes;
E, uma vez que a dificuldade da tarefa aumenta ao nível de exigência de um diploma universitário, esta taxa de aceleração sobe diretamente para 12 vezes.
Isto significa que as tarefas de elite do setor de serviços, que anteriormente exigiam que os humanos meditassem durante horas, são exatamente as áreas em que a IA atualmente "colhe" com maior eficiência.
Mesmo considerando a taxa de falhas ocasionais em que a IA gera ilusões, a conclusão permanece inalterada: a eficiência substancial que a IA traz para tarefas complexas é suficiente para compensar os custos de corrigir os seus erros.
Isso explica por que os programadores e analistas financeiros atuais são mais dependentes do Claude do que os digitadores de dados — porque, nesses campos de alta densidade intelectual, o efeito de alavancagem demonstrado pela IA é mais forte.
19 horas: A "Nova Lei de Moore" da colaboração homem-máquina
Os dados mais surpreendentes deste relatório são os resultados dos testes sobre a "resiliência" (duração das tarefas, horizontes de tarefas, medida com base em 50% de taxa de sucesso) da IA.
Testes de referência comuns, como o METR (Model Evaluation & Threat Research, Avaliação de Modelos e Investigação de Ameaças), consideram que os modelos de ponta actuais, como o Claude Sonnet 4.5, têm uma taxa de sucesso inferior a 50% ao lidarem com tarefas que exigem cerca de duas horas de trabalho humano.
No entanto, nos dados reais dos utilizadores da Anthropic, esse limite de tempo é significativamente prolongado.
Num cenário comercial de chamadas à API, o Claude mantém uma taxa de vitória superior a 50% em tarefas que envolvem 3,5 horas de trabalho.
No entanto, na interface de diálogo do Claude.ai, esse número foi surpreendentemente elevado para 19 horas.
Por que há uma lacuna tão grande? O segredo está na intervenção do "homem".
Enquanto os testes de benchmark avaliam a inteligência artificial diante de provas isoladas, os utilizadores reais decompõem um grande projeto complexo em inúmeros pequenos passos, corrigindo continuamente a direção da IA através de ciclos contínuos de feedback.
Este fluxo de trabalho de colaboração homem-máquina aumentou o limite do tempo de tarefa (medido pela taxa de sucesso de 50%) de 2 horas para cerca de 19 horas, aproximadamente 10 vezes mais.
Talvez esta seja a verdadeira cara do trabalho no futuro:Não é a inteligência artificial a concluir tudo por si própria, mas sim os humanos aprenderam a utilizá-la para completar uma maratona.
A dobra no mapa do mundo: os pobres aprendem conhecimento, os ricos fazem produção.
Se ampliarmos a perspectiva para o nível global, veremos uma clara e ligeiramente irônica "curva de adoção".
Nos países desenvolvidos com PIB per capita mais elevado, a IA já está profundamente integrada na produtividade e na vida pessoal.
As pessoas usam-no para escrever código, fazer relatórios e até planejar viagens.
No entanto, nos países com PIB per capita mais baixo, o papel principal do Claude é o de "professor", com uma grande quantidade de utilização concentrada em tarefas escolares e orientação educacional.
Além da diferença entre ricos e pobres, isto é também uma manifestação da diferença tecnológica entre gerações.
A Anthropic mencionou que está a trabalhar com o governo do Ruanda, tentando levar as pessoas lá a avançar além da fase simples de "aprendizagem", entrando num nível mais amplo de aplicação.
Porque, sem intervenção,A inteligência artificial pode muito bem tornar-se um novo obstáculo: as pessoas nas regiões ricas utilizam-na para aumentar exponencialmente a produtividade, enquanto as pessoas nas regiões menos desenvolvidas ainda a utilizam para reforçar conhecimentos básicos.
Inquietação no Ambiente Profissional: O Fantasma da "Desqualificação"
A parte mais controversa e também a mais preocupante do relatório é a discussão sobre a "desqualificação" (deskilling).
Os dados indicam que as tarefas atualmente abrangidas pelo Claude requerem, em média, 14,4 anos de formação (equivalente a um diploma de instituição superior), muito acima da média de 13,2 anos exigida por toda a atividade económica.
A IA está a eliminar sistematicamente as partes de "alta inteligência" no trabalho.
Isto pode ser catastrófico para um técnico redator ou um agente de viagens.
A inteligência artificial assume tarefas que exigem "cérebro", como analisar tendências industriais e planejar viagens complexas, deixando aos humanos apenas trabalhos triviais, como desenhar esboços, recolher recibos, etc.
O seu trabalho ainda existe, mas a "qualidade dourada" do trabalho foi extraída.
Claro que também há beneficiários.
Por exemplo, gerentes imobiliários, depois de a IA resolver tarefas administrativas monótonas, como contabilidade e comparação de contratos, podem concentrar as suas energias em negociações com clientes e gestão de partes interessadas, que requerem elevado quociente emocional — o que, de certa forma, constitui uma "requalificação" (upskilling).
A Anthropic expressou cautelosamente que isto é apenas uma projeção baseada na situação actual, e não uma profecia necessariamente garantida.
Mas o alarme que toca é real.
Se a tua competência central for apenas processar informações complexas, então estás no centro da tempestade.
O regresso da "época de ouro" da produtividade?
Por fim, vamos voltar à perspectiva macro.
A Anthropic revisou as suas previsões sobre a produtividade do trabalho nos Estados Unidos.
Depois de eliminar os possíveis erros e falhas do IA, prevê-se que a inteligência artificial impulsione o crescimento da produtividade em 1,0% a 1,2% por ano nas próximas décadas.
Isso parece ter encolhido um terço em relação à estimativa otimista anterior de 1,8%, mas certamente não subestime este 1%.
Isso seria suficiente para devolver a taxa de crescimento da produtividade dos Estados Unidos aos níveis da euforia da internet no final dos anos 1990.
Além disso, este número baseia-se apenas nas capacidades do modelo de novembro de 2025. Com a entrada do Claude Opus 4.5 e com o modo "aumentado" (ou seja, os utilizadores deixam de tentar delegar todo o trabalho para a IA e passam a colaborar com ela de forma mais inteligente) a tornar-se gradualmente dominante no comportamento dos utilizadores, este número ainda tem um grande potencial de subida.
Conclusão
Ao folhear todo o relatório, o que mais impressiona não é tanto o quão forte a IA se tornou, mas sim o quão rápido os humanos se adaptaram.
Estamos a passar por uma transição de "automação passiva" para "reforço ativo".
Nesta transformação, a IA é como um espelho: assume tarefas que exigem formação académica elevada, mas que podem ser concluídas por meio de raciocínio lógico, forçando-nos assim a procurar valores que não podem ser quantificados por algoritmos.
Nesta era de excesso de capacidade computacional, a habilidade mais escassa dos humanos já não é encontrar respostas, mas sim definir questões.
Documentação de referência:
https://www.anthropic.com/research/primitivas-do-indice-economico
https://www.anthropic.com/research/indice-economico-anthropic-relatorio-janeiro-2026