Breves Reflexões sobre Inteligência Artificial

 

Breves Reflexões sobre Inteligência Artificial 

A tecnologia é frequentemente considerada o principal motor do desenvolvimento na sociedade capitalista. A própria dinâmica do capitalismo obriga o empreendedor — a personificação do capital — a reconfigurar constantemente as condições de trabalho para aumentar a produtividade.

No entanto, as revoluções tecnológicas não afectam apenas o local de trabalho ou o chão de fábrica; Elas reverberam por todo o tecido social, mudando as condições de vida, padrões de consumo, costumes, infraestruturas, instituições e muito mais.

A invenção dos semi-condutores (pastilhas de silício capazes de amplificar e comutar sinais eléctricos) e a miniaturização dos circuitos electrónicos — acompanhada por um aumento paralelo do poder computacional — está no cerne da revolução digital que estamos actualmente a viver.

Desde a década de 1980, as novas tecnologias de informação e comunicação sucederam-se rapidamente e estabeleceram-se com sucesso no mercado: computadores pessoais, Internet, telemóveis, plataformas digitais e redes sociais permearam o tecido social e todos os aspectos das nossas vidas — desde o trabalho e comunicação até ao lazer. Sistemas digitais de última geração, impulsionados pelo desenvolvimento da inteligência artificial (IA), provavelmente terão um impacto ainda mais extenso e profundo na vida económica e social (alguns até falam de uma "revolução ontológica" — uma reviravolta fundamental das estruturas que constituem a realidade humana).

O termo "inteligência artificial" foi usado pela primeira vez em 1956 numa famosa conferência realizada no Dartmouth College, em New Hampshire. O evento foi organizado por quatro investigadores — John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon — que viriam a desempenhar papéis fundamentais no desenvolvimento deste campo emergente. A inteligência artificial pode ser definida como a disciplina que estuda as técnicas, métodos e ferramentas usados para simular — em vez de emular — a inteligência natural, especificamente a inteligência humana. (Os avanços na neurociência, por agora, lançaram apenas luz parcial sobre as funções cognitivas; assim, o termo "simular" é preferível a "emular", pois o funcionamento da inteligência natural não pode ser fielmente reproduzido). ⁽¹⁾

Duas abordagens essencialmente complementares — simbólica e sub-simbólica — foram empregues no desenvolvimento de máquinas inteligentes (no sentido anteriormente descrito); ambos os paradigmas são aplicados na prática e não devem ser vistos como alternativas mutuamente exclusivas.

A abordagem simbólica assenta na lógica formal, que, ao longo da sua evolução, forneceu uma notação para os princípios e expressões do raciocínio. Este sistema formal permitiu uma base matemática para o raciocínio simbólico, permitindo que o conhecimento seja representado como um conjunto de símbolos que podem ser manipulados por algoritmos (ou seja, sequências de instruções definidas para realizar uma tarefa específica ou resolver um problema). Um exemplo de inteligência artificial simbólica — ou melhor, IA baseada em regras e conhecimento explícito e rigidamente predeterminado — é o sistema Deep Blue da IBM, que ganhou fama nos anos 90 por derrotar o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. ⁽²⁾

A abordagem sub-simbólica, por outro lado, baseia-se em métodos que permitem derivar e generalizar regras directamente a partir dos dados. Neste caso, é essencial dispor de um conjunto de dados suficientemente grande e suficientemente representativo de um determinado problema para construir um modelo que se adapte a situações inéditas, demonstrando um certo grau de autonomia na tarefa atribuída. O processo cognitivo subjacente a esta abordagem é a inferência, ou seja, o sistema aplica o que foi aprendido com dados anteriores para fazer previsões ou tomar decisões em novos contextos (as conclusões são retiradas a partir de informação conhecida).

Grandes modelos linguísticos, como o ChatGPT, são treinados com enormes quantidades de dados textuais, o que permite ao sistema aprender a complexidade e as nuances da linguagem natural. (Treinar um modelo de IA envolve ensinar um sistema informático a aprender através de exemplos, em vez de fornecer uma lista de regras pré-definidas a seguir). O modelo ChatGPT provou ser capaz de passar no teste de Turing (ou seja, gerar textos indistinguíveis dos produzidos por humanos), responder a questões complexas e gerar conteúdo criativo com base nas regularidades expressas pelos dados, sem uma compreensão intrínseca do seu significado. Por isso, uma quantidade suficiente de dados (tipicamente uma quantidade enorme) e um sistema computacional adequado capaz de os processar são essenciais. ⁽³⁾

Assim, através da inteligência artificial, estão a ser construídas máquinas capazes de pensar sem cérebro (ou, mais precisamente, simular o pensamento), onde o conhecimento é expresso através de algoritmos.

No Reino da Tecnologia

As aplicações militares (destacadas pelos conflitos na Ucrânia e no Médio Oriente), as novas formas de controlo social, a crescente concentração de poder nas mãos dos gigantes tecnológicos (cada vez mais integrados no aparelho digital-militar do Estado) e as potenciais repercussões na força de trabalho e no ambiente estão a gerar uma apreensão mais do que justificada em relação à IA.

Consideremos brevemente um aspecto que o nosso movimento político sempre considerou central — sem, claro, desvalorizar os outros como negligenciáveis — nomeadamente, as repercussões que a IA terá no mundo do trabalho. É central porque discutir o trabalho neste contexto implica necessariamente avaliar a relação entre a força de trabalho e o capital, bem como o impacto que estas mudanças podem ter em todo o processo de reprodução social.

A informatização da produção não é certamente novidade. Durante décadas, assistimos a uma reestruturação abrangente da economia, impulsionada por uma mudança radical para longe das práticas organizacionais na fábrica, típicas do modelo fordista.

A introdução da micro-electrónica permitiu às fábricas abandonar as estruturas rígidas da linha de montagem e organizar a produção segundo modelos mais adequados às flutuações das exigências do mercado. Responder às exigências do mercado em tempo real, minimizar o inventário e os custos associados, diversificar os produtos com base nos mercados-alvo: estes foram os efeitos mais visíveis da introdução da tecnologia da informação na produção.

A década de 1980 assistiu ao surgimento do "Toyotismo", um modelo de organização fabril baseado nos conceitos de produção "Just-in-Time" e Gestão Total da Qualidade.

A informatização e a robotização permitiram reduzir o número de operadores de máquinas e, ainda assim, obter aumentos significativos na produção produtiva. Ao mesmo tempo, o número de pessoal dedicado à programação e controlo aumentou. ⁽⁴⁾ Acima de tudo, a micro-electrónica permitiu a realocação de sectores inteiros de produção para áreas geográficas com custos laborais significativamente mais baixos do que em regiões capitalistas avançadas, abrindo caminho para a desvalorização generalizada do trabalho que acompanhou a chamada era da globalização (mundialização – NdT).

A IA representa um avanço adicional — tanto quantitativo como qualitativo — no processo de automação que começou com a introdução da tecnologia da informação no sector da manufactura.

Há já alguns anos que temos ouvido falar de "fábricas escuras" — instalações totalmente automatizadas, operadas exclusivamente por robôs, onde tanto os trabalhadores humanos como a iluminação se tornaram custos supérfluos.

Um exemplo notável é a "fábrica inteligente" inaugurada em 2024 em Changping (um distrito administrativo a norte de Pequim) pela multinacional chinesa Xiaomi, uma empresa de electrónica de consumo. Esta instalação é capaz de produzir um smartphone a cada três segundos, 24 horas por dia, alcançando uma produção anual total de 10 milhões de dispositivos com praticamente nenhuma força de trabalho humana. ⁽⁵⁾ A fábrica é totalmente automatizada, com apenas alguns técnicos a monitorizar o sistema. Através de sensores avançados e algoritmos de aprendizagem automática, os robôs conseguem recolher dados ambientais, diagnosticar problemas, optimizar processos e até auto-optimizar-se durante a produção.

As “dark factorys” ("fábricas sombrias") não se limitam a gigantes de alta tecnologia como a Xiaomi ou a Foxconn; Estão a expandir-se rapidamente por todos os sectores industriais. Exemplos incluem uma enorme fábrica em Xinjiang (uma região autónoma chinesa) capaz de operar 5.000 teares movidos por IA^,(6), bem como as instalações da Zeekr (um fabricante chinês de veículos eléctricos) em Ningbo e Quzhou. ⁽⁷⁾

Desde 2025, o Porto de Xangai foi transformado numa cidade robótica onde contentores — acabados de sair dos navios — são digitalizados por sistemas digitais, transportados por veículos autónomos para áreas de triagem e, posteriormente, colocados em camiões ou comboios, ou em armazéns especializados, por robôs especializados. Camiões e comboios autónomos navegam pelos cais do enorme porto guiados por sistemas de IA; O movimento coordenado destes veículos, gerido por algoritmos digitais, aumentou a produtividade em 30–50%, ao mesmo tempo que reduziu drasticamente os acidentes. ⁽⁸⁾

Não é coincidência termos começado a nossa investigação sobre o impacto da automação impulsionada por IA na indústria transformadora na China. O enorme volume de investimento público e privado do país permitiu a Pequim assegurar uma posição de liderança em tecnologias de alto crescimento e alto valor acrescentado, incluindo baterias, painéis solares, turbinas eólicas, veículos eléctricos e robótica avançada. De acordo com a Federação Internacional de Robótica (IFR), o aumento dos robôs industriais instalados na China tem sido massivo, passando de 189.000 em 2014 para mais de 2 milhões em 2024. ⁽⁹⁾

Com 567 robôs por cada 10.000 trabalhadores, a China está — em termos de automação da produção — bem acima da Alemanha (449), dos EUA (307), da Itália (237) e do Reino Unido. ⁽¹⁰⁾

O governo central de Pequim está a incentivar a automação através de subsídios e incentivos locais. O programa "Made in China" inclui benefícios fiscais que podem cobrir até um quinto das despesas em robôs industriais. O objectivo da China é manter uma posição central no mercado mundial de manufactura e preservar a capacidade produtiva num país que envelhece rapidamente.

A concorrência económica está inevitavelmente a acelerar os processos de reestruturação também nos países capitalistas "ocidentais". Seguindo a mesma trajectória de desenvolvimento, a Siemens introduziu sistemas avançados de automação na sua fábrica de Amberg, na Alemanha, a Tesla seguiu o exemplo, e a Amazon aumentou o número de robôs nos seus centros logísticos de 350.000 em 2021 para mais de 750.000 em 2023. ⁽¹¹⁾

O Porto de Xangai representa, assim, o futuro da logística, tal como as fábricas da Xiaomi ou Zeekr representam o futuro do fabrico industrial.

O impacto no emprego é facilmente previsível: embora haja necessidade de um pequeno número de técnicos qualificados dedicados à supervisão remota (capazes de controlar múltiplas instalações a partir de centros digitais) e à manutenção de sistemas robóticos (juntamente com especialistas em cibersegurança), o número de trabalhadores de produção deverá sofrer uma redução drástica — ou melhor, dramática. Em 2016, o gigante taiwanês da electrónica Foxconn substituiu 60.000 trabalhadores por robôs numa única fábrica em Kunshan (uma cidade a nível de condado na província de Jiangsu, na China). ⁽¹²⁾

De acordo com dados do Banco Mundial, o sector industrial emprega mais de 100 milhões de operários só na China. Uma análise de 2017 da Oxford Economics previu a perda de 12 milhões de empregos na indústria transformadora até 2030 devido a sistemas robóticos automatizados. ⁽¹³⁾

As aplicações de IA vão além das fábricas e da logística, abrangendo todo o mundo do trabalho, particularmente o sector dos serviços (nos países "ocidentais", o sector dos serviços emprega aproximadamente três quartos da força de trabalho total); 80% das empresas já utilizam sistemas de IA em pelo menos uma das suas operações, e mais de 90% planeiam aumentar os seus investimentos no sector. ⁽¹⁴⁾

É mais fácil para sistemas de IA simularem pensamento conceptual e abstrato do que formas de pensamento que parecem mais simples mas requerem actividade perceptiva. Isto porque a inteligência perceptiva implica a capacidade de interpretar e integrar estímulos sensoriais (auditivos, tácteis, visuais, etc.) que são difíceis de conceptualizar e, consequentemente, difíceis de codificar. Neste sentido, é "mais simples" para um sistema de IA executar um projecto de design, formular hipóteses diagnósticas ou defender um arguido em tribunal do que navegar no espaço físico com facilidade ou manipular objectos com destreza. ⁽¹⁵⁾ Certos trabalhos manuais dificilmente serão substituídos a curto prazo (cozinheiros, funcionários de retalho, camionistas, cabeleireiros, pintores, pessoal de limpeza), enquanto os cargos mais vulneráveis à substituição encontram-se no sector de serviços avançados — incluindo posições altamente qualificadas (analistas, técnicos e especialistas financeiros, programadores, revisores de texto, e programadores de aplicações, bases de dados ou programadores).

De acordo com um relatório da Rational FX que monitoriza contratações e despedimentos no sector tecnológico, mais de 202.000 empregos foram cortados em 2025 devido à reestruturação corporativa impulsionada pela introdução de sistemas de IA.

Nos últimos meses, todos os grandes gigantes tecnológicos anunciaram planos de reorganização corporativa centrados na adopção de sistemas de IA e na redução de pessoal. A HP pretende cortar entre 4.000 e 6.000 empregos até 2028, enquanto a Meta planeia cortar aproximadamente 3.600, a Microsoft cerca de 6.000 e a Amazon 14.000. ⁽¹⁶⁾

Nos EUA, a taxa de desemprego entre os recém-licenciados aumentou 5,8% nos primeiros meses de 2025, com taxas ainda mais elevadas em TI e finanças — áreas fortemente expostas à automação. Desde 2024, as empresas tecnológicas europeias reduziram as contratações em 73,4%. ⁽¹⁷⁾

Segundo Dario Amodei (CEO da Anthropic, uma empresa líder em IA generativa), "A IA poderia eliminar metade de todos os empregos de nível júnior no sector dos serviços e aumentar o desemprego total até 20% em cinco anos." ⁽¹⁸⁾ Entretanto, um artigo amplamente citado de Frey e Osborne (2017) estima que aproximadamente 47% dos empregos nos EUA estão em risco de automação. ⁽¹⁹⁾

Em 2023, a OCDE Employment Outlook estimou que cerca de 28% dos empregos nos países membros estão altamente expostos à IA (e, portanto, em risco de substituição). ⁽²⁰⁾

Vários estudos destacam que os novos sistemas digitais baseados em IA irão impactar praticamente todas as profissões. De um modo geral, os empregos de baixa qualificação são particularmente vulneráveis à automação e à robótica, enquanto os cargos de alta qualificação parecem estar mais expostos a tecnologias de IA que impactam fortemente as competências cognitivas. Entre as ocupações de nível intermédio, as funções mais em risco concentram-se nos sectores administrativo e de vendas.

As Duas Faces da Produção Capitalista

Vários intelectuais, economistas e comentadores tendem a minimizar o impacto que a IA pode ter no mundo do trabalho. Argumenta-se que o objectivo da IA é complementar as capacidades humanas em vez de substituir o trabalhador. Consequentemente, a ênfase é colocada na necessidade de redefinir e desenvolver novas competências profissionais que permitam aos trabalhadores interagir eficazmente com as máquinas.

Outros destacam que a própria IA possui o potencial criativo para gerar novos sectores de negócio que poderão exigir o emprego de pessoal qualificado.

Além disso, novos sistemas digitais tornariam possível abordar o declínio demográfico e a consequente redução da força de trabalho profissional necessária para responder às exigências empresariais e sociais. A IA também permitiria a criação de sistemas de cuidados e saúde capazes de gerir — a um custo razoável — problemas associados ao envelhecimento da população.

Em termos gerais, vale a pena notar que a inovação tecnológica historicamente gerou mais riqueza em vez de a diminuir; A própria reestruturação do mercado de trabalho, embora possa causar dificuldades iniciais, permitiria que a sociedade como um todo se envolvesse em actividades mais criativas e recreativas.

Estes argumentos, claro, não são isentos de fundamento, mas tendem a ignorar as contradições inerentes ao sistema económico e social actual. Sob o capitalismo, o processo de produção é simultaneamente um processo de trabalho e um processo de valorização.

O processo de trabalho — para usar as próprias palavras de Marx do Volume I do Capital — é "uma actividade intencional destinada à produção de valores de uso ... uma apropriação do que existe na natureza para as necessidades do homem ... a condição universal para a interacção metabólica entre o homem e a natureza, a condição eterna imposta pela natureza da existência humana".

Assim, o processo de trabalho em si — isto é, o processo destinado a produzir objectos úteis para satisfazer necessidades — não é exclusivo do capitalismo, mas existe em todas as eras históricas; o progresso técnico permite ao trabalhador (L) pôr em movimento (n) uma massa crescente de meios de produção (Mp). Historicamente, o progresso técnico e o desenvolvimento das forças produtivas expressam-se através do crescimento de Mp em relação a L.

Desta perspectiva, a IA — tal como muitos avanços tecnológicos que a precederam — aumenta a produtividade e, consequentemente, a riqueza (definida como a quantidade de valores de uso ou bens produzidos por unidade de tempo).

No entanto, sob o capitalismo, o processo produtivo é também um processo de valorização. O capitalista investe dinheiro, não para produzir objectos que satisfaçam as suas próprias necessidades, mas para garantir um retorno económico — para obter lucro.

A valorização do capital — isto é, a produção de mais-valia — representa, para citar Marx novamente, "o propósito determinante, a preocupação motriz e o resultado final do processo de produção capitalista". Este processo de valorização distingue o capitalismo dos modos de produção anteriores e, por isso, é específico da era actual.

Ao examinar brevemente o processo de valorização, introduzimos certos conceitos que exigiriam muito mais espaço para serem totalmente explorados, mas que aqui devemos dar parcialmente como garantidos. O ponto de partida — que desempenha um papel central — é a teoria do valor do trabalho, segundo a qual a troca de mercadorias se baseia na quantidade de trabalho necessária para as produzir (o valor de uma mercadoria é assim determinado pelo tempo de trabalho socialmente necessário para a sua produção).

Para sobreviver, os operários vendem no mercado a única mercadoria que possuem: a sua própria capacidade de trabalho, ou força de trabalho. Neste contexto, para produzir e reproduzir a sua força de trabalho, os operários simplesmente precisam de viver (exigindo, obviamente, comida, vestuário, etc.). O valor da força de trabalho é, portanto, representado pelos meios necessários para a manutenção e reprodução dos operários.

Em total conformidade com a teoria do valor do trabalho, os operários vendem a sua capacidade de trabalhar em troca de um salário de subsistência. No entanto, quando empregada no processo produtivo, a força de trabalho exibe uma característica que a distingue de todas as outras mercadorias: a capacidade de produzir bens cujo valor excede o da força de trabalho empregada. O processo de produção de mais-valia não é, portanto, outra coisa senão a produção de trabalho excedente — a apropriação de trabalho não remunerado dentro do processo produtivo; trabalho excedente que se manifesta e materializa como mais-valia. A fonte de valor não é, portanto, o capital constante (C — isto é, o capital investido na compra de meios de produção, matérias-primas, etc.), mas sim o capital variável (V — ou seja, o capital investido em salários). Assim, o processo de valorização do capital só pode ocorrer através do emprego da força de trabalho.

O capital constante — que desempenha um papel decisivo, e hoje poderíamos dizer predominante, na criação de riqueza (expresso em termos de quantidade e qualidade dos valores de uso) — não gera mais-valia; em vez disso, transfere apenas para as mercadorias uma parte do valor consumido durante o processo de produção. Ou seja, as máquinas (incluindo sistemas de IA), matérias-primas e tudo o que não seja trabalho vivo (ou seja, força de trabalho) transferem para a mercadoria produzida apenas a quota do trabalho consumida durante a produção. ⁽²¹⁾

A teoria económica burguesa moderna — que, para simplificar, chamaremos neo-clássica — rejeita completamente a teoria do valor do trabalho e centra fundamentalmente a sua análise económica na dinâmica de mercado — ou seja, está essencialmente estruturada em termos de uma economia de troca; uma famosa definição de economia política por L. Robbins expressa sucinta esta perspectiva:

A economia é a ciência que estuda o comportamento humano como uma relação entre fins e meios escassos que têm usos alternativos.

An Essay on the Nature and Significance of Economic Science, 1935

Até alguns teóricos que partiram de posições enraizadas no marxismo consideram agora a teoria do valor-trabalho obsoleta na sociedade contemporânea. Argumentam que, no decurso do desenvolvimento tecnológico, o conhecimento e as competências dos operários foram totalmente expropriados pelo capital e incorporados no capital constante. Na sua análise, o capital tende a valorizar-se a si próprio (esta é, por exemplo, a posição defendida pelos defensores da teoria do "capitalismo cognitivo"). ⁽²²⁾

Em primeiro lugar, na nossa opinião, esta análise confunde o processo de trabalho com o processo de valorização. A especialização profissional (know-how) é, sem dúvida, um elemento essencial no processo de trabalho (ou seja, na produção de valores de uso específicos através de uma actividade laboral particular — o que Marx chama trabalho concreto) — mas não contribui para a valorização.

O elemento constitutivo do valor de uma mercadoria é representado pelo trabalho abstracto. O trabalho abstracto, novamente para usar as palavras de Marx, é "trabalho geral indiferenciado, socialmente necessário, totalmente indiferente a qualquer conteúdo particular, razão pela qual recebe uma expressão comum a todas as mercadorias e só distinguível em termos de quantidade ... a sua expressão independente como dinheiro, a expressão da mercadoria como preço."

Mais tarde discutiremos como a tecnologia pode influenciar a composição orgânica do capital e, portanto, também o trabalho abstracto. Entretanto, estas abordagens teóricas, ao não considerarem o processo de valorização ou tenderem a considerá-lo obsoleto, propõem inevitavelmente soluções que se encontram essencialmente na esfera da distribuição dentro do sistema capitalista. (Por agora, não estamos a considerar as posições daqueles que acreditam que o sistema de produção actual pode ser progressivamente abolido apenas através do desenvolvimento tecnológico). O rendimento universal representa uma dessas respostas aos problemas de emprego, numa era em que o trabalho tende a tornar-se supérfluo (ou o famoso slogan "trabalhe menos, trabalhe para todos"). ⁽²³⁾

A nossa corrente política sustenta que a teoria do valor do trabalho caracteriza o capitalismo e manterá a sua validade objectiva no processo económico enquanto o modo de produção actual sobreviver. As crises do sistema capitalista manifestam-se no mercado, na esfera da circulação, mas na verdade são geradas pelas contradições irreconciliáveis do processo produtivo, isto é, do processo de valorização.

Forças Produtivas como Expressão do Capital

Consideremos muito brevemente como o processo de valorização influencia o processo de trabalho. Desde o início (quando as práticas de trabalho ainda eram as dos modos de produção anteriores), a produtividade do capital manifestou-se sempre pelo facto de o trabalhador ser forçado a fornecer trabalho excedente, ou seja, a produzir para além das suas necessidades imediatas.

Desde o seu desenvolvimento inicial, a produção capitalista distingue-se pelo facto de os meios de produção, as condições materiais do trabalho (matérias-primas, meios de trabalho e meios de subsistência) não aparecerem como sujeitos ao trabalhador, mas sim ao trabalhador como sujeitos a eles.

O capital emprega mão-de-obra. O Labour visa a valorização do capital; não é um meio para a simples produção de bens.

O capitalista não detém dominação pessoal sobre o trabalhador (como ocorreu na escravatura e sob servidão), mas exerce domínio sobre todo o processo de trabalho, ou seja, sobre o trabalho objectificado, o produto, as condições de trabalho e, portanto, sobre o próprio operário.

Mesmo nesta forma inicial, argumenta Marx, assistimos a uma inversão da relação, ou seja, uma personificação do res e uma reificação da pessoa. ⁽²⁴⁾

As formas de trabalho socialmente desenvolvido que se sucederam sob o capitalismo — nomeadamente cooperação, manufactura (como forma de divisão do trabalho) e a fábrica (como forma de trabalho social baseada em maquinaria) — apresentam-se ao operário como formas do próprio desenvolvimento do capital.

Até a máquina — isto é, a ciência realizada (no sentido em que o progresso técnico só é possível através do conhecimento e da aplicação das leis da natureza) — aparece como capital em relação ao operário.

Todas as aplicações da ciência, dos produtos do trabalho e da própria organização do processo de trabalho são totalmente independentes dos operários individuais; Opõem-se e opõem-se ao poder de trabalho como expressões do poder do capital e aparecem apenas como meios para a exploração do trabalho e a produção de mais-valia.

Assim, quando a ciência é aplicada ao processo de produção capitalista, visa fomentar e maximizar o processo de valorização do capital, aumentando a taxa de mais-valia — ou seja, a taxa de exploração da força de trabalho. Nos sectores directamente produtivos, a tecnologia — através da robótica e automação — aumenta a produtividade, enquanto nos sectores distributivos permite a racionalização da circulação de capital e a redistribuição do valor excedente com base em critérios de optimização de recursos e redução de custos (por exemplo, a automação dos serviços bancários, de seguros e comerciais). Além disso, a ciência permite a extrema simplificação das tarefas laborais humanas, independentemente do sector a que seja aplicada. Assim, a tecnologia simplifica e redistribui as funções mais elementares da força de trabalho, resultando numa desqualificação geral. ⁽²⁵⁾

Com a introdução da IA, o processo de reificação e desprofissionalização — que até há poucos anos parecia confinado a trabalhadores manuais e, até certo ponto, trabalhadores de colarinho branco — está agora a afectar, e irá afectar cada vez mais, amplas áreas de profissões intelectuais. Os sistemas de IA podem ser vistos como formas de conhecimento reificado — ou seja, conhecimento separado do trabalho intelectual, introduzido de fora e cristalizado num aparelho material incorporado dentro de uma máquina.

O trabalhador intelectual moderno é assim confrontado com conhecimentos pré-existentes, expressos através de algoritmos; não podem alterar nem intervir neste conhecimento, mas têm de ser capazes de o reproduzir infinitamente. ⁽²⁶⁾

A redução dos currículos universitários representa uma tentativa de alinhar a educação com as exigências do mercado de trabalho. Assim, uma redução global do conhecimento e uma reestruturação dos conjuntos de competências visam permitir a interacção com — e a adesão às directrizes — dos sistemas de IA (que agora se tornaram verdadeiros repositórios de conhecimento).

Embora os avanços tecnológicos elevem naturalmente o nível de especialização necessário para realmente dominar estes sistemas, essa formação está cada vez mais concentrada em poucos centros de excelência ou é gerida directamente pelas próprias empresas tecnológicas.

Os sistemas de IA estão, consequentemente, a reduzir a força de trabalho em quase todos os sectores económicos, ao mesmo tempo que desqualificam — e tendem a proletarizar — o mundo do trabalho.

Produtividade e Criação de Valor

Os capitalistas são constantemente levados a reconfigurar métodos de produção: cortar custos permite-lhes competir eficazmente e conquistar nova quota de mercado.

Ao aumentar a produtividade, uma fábrica pode fabricar um artigo específico utilizando, em média, menos mão de obra do que os seus concorrentes; O valor individual do seu produto ficará assim abaixo da média do mercado. Esta diferença de valor, que confere uma vantagem competitiva, é o incentivo que leva constantemente o capitalista a aumentar a produtividade do trabalho e, consequentemente, a revolucionar continuamente a própria organização do processo de trabalho.

Na empresa mais produtiva, o trabalho opera como trabalho melhorado e excepcional, limitando assim o tempo de trabalho necessário ao benefício do valor excedente.

O consequente aumento da produtividade actua, portanto, como gerador de mais-valia relativa, mesmo quando o valor de uso dos bens produzidos não se enquadra no âmbito dos próprios meios de subsistência dos operários. (Embora a inovação tecnológica possa determinar a desqualificação da força de trabalho, tende a aumentar o valor excedente gerado pelo operário individual, o que, por sua vez, aumenta a exploração).

A crescente produtividade do trabalho expressa-se, como vimos, numa massa crescente de meios de produção que o operário individual consegue pôr em funcionamento no processo de trabalho. Este aspecto é expresso pela composição técnica do processo de trabalho, ou seja, pela relação entre o crescimento da massa dos meios de produção e a massa da força de trabalho. Este aumento na composição técnica reflecte-se, mais uma vez usando as palavras de Marx, numa "maior composição [orgânica] do capital, ou seja, a diminuição relativa da razão entre o capital variável e o valor constante." Assim, ao aumentar o valor excedente relativo, o processo histórico de desenvolvimento das forças produtivas, estimulado pelas mesmas dinâmicas de valorização do capital, acaba por secar a única fonte produtiva de valor e mais-valia, ou seja, a parte variável do capital (v): a força de trabalho.

A tendência para a taxa de lucro diminuir (ou seja, a razão entre o valor excedente extorquido e a massa do capital total investido, nos seus diferentes componentes) expressa a crescente dificuldade de valorização dado o desenvolvimento das forças produtivas do capital, com base no aumento do valor excedente relativo.

A longo prazo, a taxa de mais-valia (ou seja, o aumento do valor excedente gerado por uma maior produtividade) não pode compensar o efeito que a alteração na composição orgânica tem na taxa de lucro. Isto porque, aponta Marx, a composição orgânica pode aumentar infinitamente enquanto a massa do valor excedente encontra os seus limites na duração do dia de trabalho.

A inteligência artificial representa, sem dúvida, um factor importante no desenvolvimento das forças produtivas (basta pensar no grau de automação que é capaz de gerar no sector industrial), mas, precisamente por esta razão, constitui um obstáculo formidável ao processo de valorização do capital e, portanto, à reprodução do sistema social. As empresas automatizadas, precisamente porque estão praticamente desprovidas de força de trabalho, geram sem dúvida riqueza através da produção de bens, mas não geram mais-valia. (Neste caso, o valor excedente é drenado dos setores que empregam capital variável — devemos lembrar que o capitalista individual nunca recebe o valor excedente produzido pela sua empresa, mas sim uma parte de todo o valor social excedente produzido pela exploração global da força de trabalho).

A análise marxista destaca, portanto, o carácter contraditório do capitalismo, ou seja, o conflito que surge entre o desenvolvimento material da produção e a sua forma social. Só libertando-nos do modo de produção capitalista e da necessidade de valorização que o caracteriza, poderemos finalmente garantir que as conquistas da ciência e da tecnologia sejam usadas para responder às necessidades e ao desenvolvimento de toda a sociedade.

GS
Battaglia Comunista
June 2026

Notas:

(1) Gennaro Vessio, Intelligenza artificiale per curiosi (Inteligência Artificial para os Curiosos), p.14, Edizioni Dedalo

(2) Ibid. p.19

(3) Ibid. p.22

(4) Mauro Stefanini Jr., "Depois da reestrutturação a nova composizione de classe. Verso la ripresa delle lotte proletarie," Prometeo, 6 de Dezembro de 1993, tradução para inglês: "Where is the working class? Uma análise da composição de classes no decurso da crise em Itália" na Internationalist Communist Review, nº 12, 1994, leftcom.org

(5) Gianluca Riccio, "Fábricas escuras (dark factorys): le fabbriche fantasma producono già da sole, senza luci né operai" (Fábricas escuras — fábricas fantasmas — já produzem de forma autónoma, sem luzes nem trabalhadores), futuroprossimo.it

(6) Robot King, "Cina: la fabbrica fantasma con 5000 telai e zero operai" (China: A fábrica de fantasmas com 5.000 teares e zero trabalhadores), robohorizon.eu

(7) Mario Piccirillo, "Un esercito di robot alimentati dall'AI: ecco come la Cina sta vincendo la guerra dei dazi" (Um Exército de Robôs Alimentados por IA: eis como a China está a Vencer a Guerra Tarifária'), dire.it

(8) HPadmid, "Xangai: il porto che si guida da solo" ("Xangai: o porto autónomo"), hackerpunk.it

(9) Maurizio Carmignani, "Robotica industriale, la Cina fa paura: l'Occidente è in ritardo" (Robótica industrial, a China é uma força formidável: o Ocidente ficou para trás), agendadigitale.eu

(10) Ibid.

(11) Riccio, op. cit.

(12) Ibid.

(13) Massimo, "L'era delle fabbriche senza luci: come la Cina sta silenziosamente riscrivendo le regole dell'industria globale" (A era das fábricas de extinção de luzes: como a China está silenciosamente a reescrever as regras da indústria mundial), altogain.it

(14) Ludovica Favarotto e Claudia Schettini, "IA-lavoro: l'equilibrio fragile del progresso" (IA e Trabalho: O Frágil Equilíbrio do Progresso), ispionline.it

(15) Vessio, op. cit., p.23

(16) Favarotto e Schettini, op. cit.

(17) Andrea Daniele Signorelli, "Le intelligenze artificiali hanno iniziato a rubarci il lavoro." (A inteligência artificial começou a roubar-nos os empregos), domusweb.it

(18) Ibid.

(19) Randstad, "L'impacto dell'intelligenza artificiale sui lavoratori italiani", (O impacto da inteligência artificial nos trabalhadores italianos), randstad.it

(20) Favarotto e Schettini, op. cit.

(21) Sobre este tema, veja também: CP, "Pós-Capitalismo via Internet (Segundo Paul Mason) – Sonho ou Realidade?", leftcom.org

(22) Andrea Fumagalli, Valore, Moneta, tecnologia (Valor, Dinheiro, Tecnologia), p.57, Derive Approdi.

(23) Para mais informações sobre esta ideia, consulte o nosso artigo sobre o rendimento básico universal: leftcom.org

(24) Marx, Uma História das Teorias Económicas, *Vol. 1, p.341, Newton Compton Editori.

(25) Sobre este tema: Mauro Stefanini Jr., "Tendências Gerais na Composição de Turmas", Prometeo, Série IV, setembro de 1984.

(26) Enzo Modugno, Il cybercapitale, p.11, Manifesto Libri (não partilhamos muitas das opiniões políticas expressas pelo autor, mas concordamos substancialmente quanto à reificação das competências do trabalhador intelectual induzidas pela IA).

Quinta-feira, 23 de Julho de 2026

 

Fonte: Brief Thoughts on Artificial Intelligence | Leftcom

Este artigo foi traduzido para Língua Portuguesa por Luis Júdice