Vocaª pode pensar que os robôs e outras formas de automação do local de trabalho ganham força devido aos avanços intra­nsecos da tecnologia - que as inovações encontram seu caminho naturalmente na economia. Mas um estudo coautorizado por um professor do MIT conta uma história diferente: os robôs são mais amplamente adotados onde as populações se tornam notavelmente mais velhas, preenchendo as lacunas do envelhecimento da força de trabalho industrial.

“Mudança demogra¡fica - envelhecimento - éum dos fatores mais importantes que levam a  adoção da roba³tica e outras tecnologias de automação”, diz Daron Acemoglu, economista do MIT e coautor de um novo artigo que detalha os resultados do estudo.

O estudo constatou que, quando se trata da adoção de robôs, apenas o envelhecimento responde por 35% da variação entre ospaíses. Nos Estados Unidos, a pesquisa mostra o mesmo padra£o: as áreas metropolitanas, onde a população estãoenvelhecendo em um ritmo mais rápido, são os lugares onde a indústria investe mais em robôs. 

“Fornecemos muitas evidaªncias para sustentar o caso de que esta éuma relação causal e éimpulsionada precisamente pelos setores que são mais afetados pelo envelhecimento e tem oportunidades de automatizar o trabalho”, acrescenta Acemoglu.

O artigo, “Demographics and Automation,” foi publicado online pela The Review of Economic Studies e aparecera¡ em uma próxima edição impressa da revista. Os autores são Acemoglu, professor do Instituto do MIT, e Pascual Restrepo PhD '16, professor assistente de economia da Universidade de Boston.

O estudo atual éo mais recente de uma sanãrie de artigos publicados pela Acemoglu e Restrepo sobre automação, robôs e força de trabalho. Eles já quantificaram o deslocamento de empregos nos Estados Unidos devido aos robôs, analisaram os efeitos do uso de robôs nonívelda empresa e identificaram o final dos anos 1980 como um momento-chave quando a automação começou a substituir mais empregos do que estava criando.

Este estudo envolve várias camadas de dados demogra¡ficos, tecnola³gicos e denívelde indaºstria, principalmente do ini­cio da década de 1990 atémeados da década de 2010. Primeiro, Acemoglu e Restrepo encontraram uma forte relação entre uma força de trabalho envelhecida - definida pela proporção de trabalhadores de 56 anos ou mais para aqueles com idades entre 21 e 55 anos - e a implantação de robôs em 60países. O envelhecimento sozinho foi responsável por não apenas 35% da variação no uso de robôs entre ospaíses, mas também por 20% da variação nas importações de robôs, descobriram os pesquisadores.

Outros pontos de dados envolvendo determinadospaíses também se destacam. A Coreia do Sul tem sido opaís que envelhece mais rapidamente e implementa a roba³tica de forma mais ampla. E a população relativamente mais velha da Alemanha éresponsável por 80 por cento da diferença na implementação de robôs entre aquelepaís e os EUA

No geral, Acemoglu diz: “Nossas descobertas sugerem que um pouco de investimento em roba³tica não éimpulsionado pelo fato de que esta éa próxima 'fronteira incra­vel', mas porque algunspaíses tem escassez de ma£o de obra, especialmente de meia-idade que seria necessa¡rio para o trabalho de colarinho azul. ”

Analisando uma ampla variedade de dados denívelde indústria em 129países, Acemoglu e Restrepo conclua­ram que o que vale para robôs também se aplica a outros tipos de automação não roba³tica.

“Encontramos a mesma coisa quando olhamos para outras tecnologias de automação, como ma¡quinas controladas numericamente ou ma¡quinas-ferramentas automatizadas”, diz Acemoglu. Significativamente, ao mesmo tempo, ele observa: “Nãoencontramos relacionamentos semelhantes quando olhamos para ma¡quinas não automatizadas, por exemplo, ma¡quinas-ferramentas não automatizadas ou coisas como computadores”.

A pesquisa provavelmente também lana§a luz sobre tendaªncias em larga escala. Nas últimas décadas, os trabalhadores se saa­ram melhor economicamente na Alemanha do que nos Estados Unidos. A pesquisa atual sugere que háuma diferença entre adotar a automação em resposta a  escassez de ma£o de obra, em vez de adotar a automação como estratanãgia de corte de custos e substituição de trabalhadores. Na Alemanha, os robôs entraram no local de trabalho mais para compensar a ausaªncia de trabalhadores; nos EUA, relativamente mais adoção de robôs deslocou uma força de trabalho um pouco mais jovem.

“Esta éuma explicação potencial para porque a Coreia do Sul, Japa£o e Alemanha - os lideres em investimento em robôs e ospaíses que envelhecem mais rapidamente no mundo - não viram os resultados do mercado de trabalho [tão ruins] quanto os dos Estados Unidos”, observa Acemoglu. .

Tendo examinado a demografia e o uso de robôs globalmente, Acemoglu e Restrepo aplicaram as mesmas técnicas para estudar automação em cerca de 700 "zonas de comutação" (essencialmente, áreas metropolitanas) nos EUA de 1990 a 2015, enquanto controlavam fatores como a composição industrial do economia local e tendaªncias trabalhistas.

No geral, a mesma tendaªncia global também se aplica aos EUA: populações de força de trabalho mais velhas viram uma maior adoção de robôs depois de 1990. Especificamente, o estudo descobriu que um aumento de 10 pontos percentuais no envelhecimento da população local levou a um aumento de 6,45 pontos percentuais em presença de “integradores” de robôs na área - empresas especializadas na instalação e manutenção de robôs industriais.

As fontes de dados do estudo inclua­ram estata­sticas populacionais e econa´micas de várias fontes das Nações Unidas, incluindo os dados do Comtrade da ONU sobre a atividade econa´mica internacional; dados de tecnologia e indústria da Federação Internacional de Roba³tica; e estata­sticas demogra¡ficas e econa´micas dos EUA de várias fontes governamentais. Além de suas outras camadas de análise, Acemoglu e Restrepo também estudaram dados de patentes e encontraram uma “forte associação” entre envelhecimento e patentes em automação, como diz Acemoglu. “O que faz sentido”, acrescenta.

Por sua vez, Acemoglu e Restrepo continuam a estudar os efeitos da inteligaªncia artificial na força de trabalho e a pesquisar a relação entre a automação do local de trabalho e a desigualdade econa´mica.

O apoio para o estudo foi fornecido, em parte, pelo Google, Microsoft, National Science Foundation, Sloan Foundation, Smith Richardson Foundation e Toulouse Network on Information Technology.