Falando no Simpósio de Gemini Singapore em 3 de setembro de 2025Jeff Dean, cientista -chefe de Google DeepMind e Pesquisa do Googledescreveu uma estrutura de ligação Adoção da Inteligência Artificial (AI) à elasticidade econômica, oferecendo informações sobre como a IA pode remodelar o futuro do trabalho e da inovação.
Elasticidade econômica e efeito da IA no emprego
A estrutura de Dean se concentra em elasticidade econômicaque mede como a demanda por produtos ou serviços responde a mudanças de preço ou disponibilidade. Ao aplicar esta lente, Dean argumentou que o impacto potencial da IA em emprego em diferentes indústrias Depende se a demanda em um setor é elástica ou inelástica.
Setores inelásticoscomo a agricultura, pode ver Reduções de trabalho À medida que a IA e a automação aumentam a produtividade.
Setores elásticoscomo desenvolvimento de software, provavelmente experimentarão crescimento do empregocomo a eficiência da IA alimenta a criação de novos produtos e serviços.
“Se criarmos ferramentas de codificação de IA que podem tornar as pessoas três vezes mais produtivas, levaremos a produtividade três vezes e a escrever três vezes mais software para coisas diferentes do que faremos de fazer 1/3 do que muitas pessoas gastam seu tempo em software”, disse Dean.
Produtividade movida a IA no desenvolvimento de software
Aplicando este conceito a engenharia de softwareDean previu que as ferramentas de IA para codificar seriam Aumentar a produtividade do desenvolvedor em vez de substituir trabalhos. O aumento da eficiência permitiria aos desenvolvedores criar mais aplicações, atender à crescente demanda e expandir o setor.
Esta perspectiva posiciona Ai como um catalisador de inovação Em vez de uma ameaça ao emprego, particularmente em campos intensivos em conhecimento e orientados para a tecnologia.
Pesquisa científica autônoma e inovação
Dean também destacou a IA’s Capacidades em pesquisa autônomaonde os modelos podem explorar idéias complexas, executar experimentos e resumir resultados com orientação humana mínima. Essa abordagem é semelhante ao relacionamento entre um consultor de doutorado e o aluno, com os seres humanos fornecendo direção de alto nível enquanto a IA executa tarefas detalhadas.
As aplicações se estendem a Disciplinas de engenharia como design de chip:
AI poderia encolher Ciclos de design de hardware de anos a semanas.
Equipes menores podem se desenvolver hardware especializado mais rápido e com mais eficiência.
“Se você pudesse encolher a barreira à entrada para projetar um novo chip … De repente, teríamos essa explosão de hardware especializado”, explicou Dean.
AI para aumento humano e experiência democratizante
No centro da visão de Dean está Ai como uma ferramenta para aumento humano. Em vez de substituir os trabalhadores humanos, a IA pode ajudar as pessoas a realizar tarefas que, de outra forma, seriam impossíveis. Isso tem implicações profundas para Educação, inovação e desenvolvimento da força de trabalho.
Ai também demonstra a capacidade de Aprenda tarefas complexas com dados limitadosexemplificado pela tradução do Língua Kalamangfalado por apenas 140 pessoas na Indonésia, depois de receber um livro de gramática e dicionário.
“Com isso em informações de contexto, o modelo pode se traduzir de maneira tão eficaz quanto um aluno humano que passou meses aprendendo o mesmo material”, observou Dean.
Takeaways -chave do Simpósio de Gemini Singapore 2025
A IA afetará os empregos de maneira diferente, dependendo da elasticidade da indústria.
Os setores de software e tecnologia podem expandiralimentado pela produtividade acionada pela IA.
Pesquisa autônoma pode acelerar projetos de descoberta e engenharia científicos.
Aumento humano é um objetivo central, tornando a experiência mais amplamente acessível.
A IA pode aprender e se adaptar dos dados mínimosoportunidades de abertura para domínios carentes.
Esta discussão destaca como a IA está pronta para remodelar trabalho, inovação e potencial humanoenfatizando o aumento, eficiência e democratização da experiência, em vez de deslocamento de emprego.
