Edição 183 - Boletim AM Newsletter Semanal da Análise Macro O efeito da IA no seu emprego

Fala, Reader, bora para mais uma semana?

Na semana passada, tive um almoço rápido com um grande amigo dos tempos de faculdade que trabalha no mercado (financeiro).

Estava se preparando para as férias. O último suspiro antes das eleições.

Entre os muitos assuntos do almoço, um me chamou atenção...

Meu amigo é um veterano do mercado, já com mais de dez anos no front.

Hoje ocupa o cargo de economista-chefe em uma gestora de recursos.

Bem formado, inglês fluente, mas...

Ansioso com os efeitos da Inteligência Artificial sobre o seu emprego.

Sim, isso mesmo que você ouviu.

Mesmo ele, uma pessoa muito bem empregada e em um dos setores mais intensivos em capital (humano) do mercado, está com medo da IA.

É normal sentir medo daquilo que não conhecemos.

E, talvez, o medo do meu amigo também seja o seu próprio medo, Reader.

Converso muito, aliás, com meus mentorados sobre isso.

Alguns deles estão no mercado, assim como o meu amigo.

A reunião inicial é sempre povoada de algum medo.

Muitos, inclusive, só se moveram ou tomaram a decisão de se matricular nas nossas formações e no AM Black por medo de perder o emprego.

Afinal, vivemos um hype envolvendo Inteligência Artificial, programação, análise de dados, etc.

E, sim, existe muita incerteza sobre o que de fato pode ocorrer nos próximos anos.

A própria definição de inteligência artificial geral parece aberta entre os especialistas.

O que sabemos até aqui?

Mas, uma coisa é certa: todo esse novo mundo veio para ficar.

Um relatório do BIS publicado em fevereiro sobre o efeito da IA em países emergentes fez um resumo de diversos estudos que investigam aumento de produtividade em diferentes tipos de tarefas. O gráfico abaixo ilustra.

No lado esquerdo, temos o efeito, em percentual, sobre a produtividade de diferentes tarefas. Tarefas de consultoria, por exemplo, parecem ter um aumento de produtividade próxima a 20% para consultores seniores e 40% para consultores iniciantes. Em Coding, o impacto de produtividade é ainda mais relevante, chegando a mais de 60% para posições juniores.

Trocando em miúdos, o que isso significa?

A IA aumenta a produtividade do trabalho.

A evidência disponível até aqui deixa isso claro, como você pode ver acima.

Blz, a IA aumenta produtividade, mas qual o efeito disso?

A pergunta relevante, portanto, é qual o efeito disso no mercado de trabalho? E depois, sobre a economia?

Essas são perguntas em aberto.

Como o gráfico acima mostra, a IA tende a reduzir diferenças entre posições iniciais (cargos juniores) e posições finais (cargos seniores) no mercado, a ponto de alguém (ou alguns) propor o "fim das vagas para analista jr".

É uma tese, ainda com pouca evidência.

O fato concreto é que saber usar IA no dia a dia já é um diferencial competitivo importante para os profissionais.

E esse é o ponto relevante que queria explorar aqui.

Uma vez que o profissional se coloca a estudar e a aplicar IA no seu dia a dia, o medo passa e o seu trabalho passa a ser feito de uma forma extremamente mais produtiva.

Você passa a parar de perder tempo com atividades rotineiras, que podem ser automatizadas, e passa a se concentrar em coisas mais analíticas, que dependem do julgamento humano.

A IA pode roubar seu cargo, mas se você souber usá-la, poderá construir uma nova carreira totalmente diferente

No fim do dia, não posso dizer que a IA não roubará o seu cargo ou posição.

Mas o que posso falar, com base na melhor evidência disponível, é que quem sabe usar IA poderá construir empregos que ainda não existem.

Então, assim como em qualquer revolução anterior, o mais prudente é se adaptar.

É o que fizemos por aqui na Análise Macro ao longo de todo o ano passado, com diversos workshops e trilhas sobre o efeito da IA em economia e finanças.

Percebemos uma coisa interessante com isso: o mercado financeiro, de modo geral, ainda está reagindo como o meu amigo do almoço.

Há ainda muito desconhecimento sobre o assunto.

O que é estranho já que as evidências disponíveis mostram que o mercado financeiro é um dos mercados mais expostos à IA.

O início desse ano, contudo, tem mostrado que há um interesse renovado por IA dentro de empresas e, por consequência, entre profissionais.

Parece que agora a coisa vai engatar.

E você, ainda esperando ou já começou a explorar esse novo mundo?

​
Um abraço,
​Vítor Wilher — Análise Macro​
​A verdade está nos dados

Exercício da Semana: COMO CALCULAR PARIDADE DO PODER DE COMPRA PARA O BRASIL USANDO O PYTHON

A Paridade do Poder de Compra (PPP, Purchasing Power Parity) constitui um dos pilares fundamentais da macroeconomia internacional para a determinação de taxas de câmbio de longo prazo. Proposta formalmente por Cassel (1918), a PPP fundamenta-se na Lei do Preço Único, postulando que, na ausência de barreiras comerciais, custos de transação e impostos, bens idênticos devem apresentar o mesmo preço em diferentes mercados quando expressos em uma moeda comum.

Com base na PPP, publicamos um exemplo de como usar o Python no dia a dia.

O exercício tem como objetivo operacionalizar empiricamente a Paridade do Poder de Compra no contexto brasileiro pós-regime de câmbio flutuante, utilizando dados mensais e ferramentas em Python para construir, comparar e interpretar diferentes medidas de equilíbrio cambial de longo prazo.

• Coletar, organizar e harmonizar bases de dados macroeconômicas
• Reindexar os níveis de preços e construir a linha teórica de PPP absoluta
• Construir a Taxa de Câmbio Real (RER) como medida alternativa e robusta
• Mensurar o desalinhamento cambial (misalignment)

A parte mais legal do exercício - ao menos para mim - é a coleta e tratamento dos dados, claro.

Nesse caso específico, precisamos fazer diversas transformações nos dados, de modo a poder calcular uma medida bem interessante que é o desalinhamento cambial, i.e., a diferença entre a taxa de câmbio real e a sua média histórica.

O script completo estará disponível para alunos das formações e AM Black, como de praxe, aqui, no Clube AM.

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