InvestigativaO que se sabe?

Decomposição de ganhos e perdas na adoção de robôs

Como se decompõe, no caso brasileiro, um efeito agregado de adoção de robôs e IA industrial semelhante ao observado no Leste Asiático, onde a automação elevou o emprego total na manufatura mas criou cerca de 2 milhões de vagas para trabalhadores qualificados ao mesmo tempo em que deslocou aproximadamente 1,4 milhão de trabalhadores formais de baixa qualificação, considerando que redes como o SENAI relatam esforços de capacitação sem que haja, no contexto disponível, uma medição equivalente de saldo líquido entre criação e deslocamento de postos no Brasil?

IA, trabalho e coragem organizacional: o que fica para as máquinas e o que permanece humano · Cenários globais de transformação do trabalho versus especificidades estruturais do mercado de trabalho brasileiro

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Defasagem de contratação em IA: causa técnica ou falta de coragem organizacional?

Qual parcela da diferença entre a contratação de profissionais de IA em empresas do estado de São Paulo (23%) e em países do G7 (67%) é explicada pelo peso de dívidas técnicas e sistemas legados fragmentados — que estudos indicam consumir entre 20% e 40% (podendo chegar a 70-80% em casos como o da Nokia) do esforço de engenharia — versus pela ausência de estratégia de negócio, mandato executivo ou disposição para canibalizar plataformas lucrativas? [Não verificado] Que dados internos de TI, orçamento de manutenção versus inovação, e decisões de governança corporativa precisariam ser levantados para diferenciar essas duas causas?
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Legado de TI e lacuna de contratação em IA

O que os dados disponíveis revelam sobre a relação entre o consumo de 20% a 40% do tempo de desenvolvimento por dívidas técnicas em sistemas legados e o fato de apenas 23% das empresas do estado de São Paulo declararem contratar profissionais para funções de IA, contra 67% entre países do G7? [Hipótese] de que o peso da manutenção de TI legada explica a maior parte dessa defasagem ainda não foi testada isoladamente de outros fatores, como escassez de talento especializado ou incerteza estratégica sobre o retorno do investimento em IA.

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