São seis e meia da manhã,
Kristen está a levar o paciente da próstata para o bloco operatório.
Ela é médica residente, cirurgiã em formação.
O seu trabalho é aprender.
Hoje, espera fazer uma cirurgia extremadamente delicada
na próstata do paciente, que possa preservar a função erétil do pénis.
Isso é da responsabilidade do cirurgião principal, mas ele ainda não chegou.
Ela e a sua equipa anestesiam o paciente
e ela encarrega-se da incisão inicial de 20 cm na parte inferior do abdómen.
Depois de prender a incisão, diz ao enfermeiro para chamar o cirurgião.
Este chega, veste a bata.
Daquele momento em diante, as quatro mãos não largam o paciente.
O cirurgião vai orientando mas é Kristen que lidera o caminho.
Depois de removida a próstata
— ele permitiu que Kristen preservasse os nervos —
ele despe a roupa
e começa a trabalhar na papelada.
Kristen fecha o paciente às oito e um quarto,
com um residente júnior a olhar por cima do ombro dela.
Ela deixa-o fazer a linha final das suturas.
Kristen sente-se ótima.
O paciente vai ficar bem
e, sem dúvida, ela é uma cirurgiã melhor do que era às seis e meia.
Isto é um trabalho radical,
mas Kristen está a aprender a trabalhar do modo que muitos de nós fazemos:
observando um especialista por um tempo,
envolvendo-se em partes fáceis e seguras do trabalho
e progredindo para tarefas mais arriscadas e difíceis
enquanto ele guia e decide se ela está preparada.
Toda a minha vida me senti fascinado por este tipo de aprendizagem.
Parece elementar, é uma parte do que nos torna humanos.
Tem nomes diferentes: aprendizagem, treino e tutoria. formação profissional.
Na cirurgia, chama-se: “Vejam, façam, ensinem.”
Mas o processo é sempre o mesmo e tem sido o caminho principal
para a competência em todo o mundo, há milhares de anos
Neste momento, estamos a lidar com a IA de um modo que bloqueia esse caminho.
Estamos a sacrificar a aprendizagem na busca da produtividade.
A primeira vez que descobri isso na cirurgia, eu estava no MIT
mas agora sei que está a acontecer em toda a parte,
em indústrias muito diferentes e com tipos muito diferentes de IA.
Se não fizermos nada, milhões de nós vamos "bater contra uma parede de tijolos"
quando tentarmos aprender a lidar com a IA.
Voltemos à cirurgia para perceber como é.
Passaram-se seis meses.
São seis e meia da manhã e Kristen está a levar outro paciente de próstata
mas, desta vez, para o bloco operatório de robótica.
O cirurgião-chefe coordena a ligação
de um robô de quatro braços de 450 kg no paciente.
Ambos despem as batas,
dirigem-se às consolas de controlo a 3 ou 4 metros de distância,
e Kristen limita-se a observar.
O robô permite que o cirurgião-chefe faça todo o processo sozinho,
por isso, é o que ele faz.
Ele sabe que ela precisa de praticar.
Quer dar-lhe o controlo da operação.
Mas também sabe que ela seria mais lenta e pode cometer mais erros
e o paciente está primeiro.
Kristen não tem esperança de chegar perto dos nervos durante a operação.
Terá sorte se operar mais de 15 minutos durante um processo de quatro horas.
Sabe que, se fizer algum erro,
ele toca no ecrã e ela ficará a assistir de novo,
sentindo-se como uma criança ao canto, com orelhas de burro.
Como em todos os estudos de robôs que fiz nos últimos oito anos,
comecei este com uma grande pergunta aberta:
Como aprendemos a trabalhar com máquinas inteligentes?
Para descobrir isso, passei dois anos e meio
a observar dezenas de residentes e cirurgiões
a fazer cirurgia tradicional e robótica, a entrevistá-los
e a conviver com os residentes enquanto eles tentavam aprender.
Visitei 18 dos melhores hospitais-escolas dos EUA
e a história era sempre a mesma.
A maioria dos residentes estavam na mesma situação que Kristen.
Assistiam com grande frequência,
mas raramente faziam uma cirurgia.
Assim, não podiam esforçar-se e não estavam a aprender.
Isto era importante para os cirurgiões, mas eu queria saber o quão difundido era:
Onde é que a IA estava a bloquear a aprendizagem no trabalho?
Para descobri-lo, juntei-me a um pequeno grupo de investigadores
que tinham feito estudos no terreno de trabalho que envolvia IA,
em ambientes muito diversos como "start-ups", policiamento,
bancos de investimento e ensino "online".
Tal como eu, tinham passado pelo menos um ano
e muitas centenas de horas a observar,
a entrevistar e muitas vezes a trabalhar lado a lado com as pessoas que estudavam.
Partilhámos dados e eu procurei padrões.
Qualquer que fosse a indústria, o trabalho, a IA,
a história era sempre a mesma.
As organizações esforçavam-se cada vez mais para obter resultados da IA
afastando os aprendizes do trabalho especializado, durante isso.
Gestores de "start-ups" estavam a subcontratar o contacto com clientes.
Os polícias tinham de aprender
a lidar com prognósticos de crimes sem o apoio de especialistas.
Banqueiros sem experiência estavam a ser afastados de análises complexas
e professores tinham de criar cursos "online" sem ajuda.
O efeito de tudo isso foi o mesmo que na cirurgia.
Aprender no trabalho estava a ficar muito mais difícil.
Isto não pode continuar.
A McKinsey calcula que, entre 500 milhões e mil milhões de nós
vão ter de se adaptar à IA no nosso trabalho diário até 2030.
Estamos a assumir que a aprendizagem no trabalho
vai existir enquanto tentamos.
O mais recente estudo de trabalhadores, da Accenture,
mostrou que a maioria dos trabalhadores
aprendeu competências-chave no trabalho, e não em treino formal.
Então, enquanto falamos muito no seu futuro impacto potencial,
o aspeto da IA que pode ser mais importante agora
é que estamos a lidar com ela
de um modo que bloqueia a aprendizagem no trabalho
justamente quando é o que mais precisamos.
Em toda a parte, uma pequena minoria encontrou forma de aprender.
Fizeram-no, quebrando e torneando as regras.
Os métodos aprovados não funcionavam e eles tornearam e quebraram as regras
para obter experiência prática com especialistas.
No meu meio, os residentes envolveram-se em cirurgia robótica
na faculdade de medicina
à custa da sua educação generalista.
Gastaram centenas de horas extras com simuladores e gravações de cirurgia,
quando supostamente deviam aprender no bloco operatório.
Talvez o mais importante, encontraram forma de praticar
em procedimentos ao vivo com supervisão especializada limitada.
Chamo a isto "aprendizagem na sombra" porque contorna as regras
e o aluno faz isso às escondidas.
Toda a gente fecha os olhos porque obtêm-se resultados.
Lembrem-se, estes são os alunos estrelas do grupo.
Obviamente, isto não está certo, e não é sustentável.
Ninguém devia correr o risco de ser despedido
para aprender as competências de que precisam para o seu trabalho.
Mas precisamos de aprender com essas pessoas.
Correram sérios riscos para aprender.
Perceberam que precisavam de proteger, de se esforçar e desafiar no seu trabalho
para poderem melhorar e resolver problemas mais difíceis
muito perto do limiar das suas capacidades.
Também se certificaram de que havia um especialista por perto
para lhes oferecer conselhos e impedir catástrofes.
Criemos essa combinação de esforço e apoio de especialistas
na implementação da IA.
Este é um exemplo claro que obtive no terreno.
Antes dos robôs, um técnico de neutralização de bombas
lidava com uma bomba caseira, aproximando-se dela.
Um oficial menos graduado, a dezenas de metros de distância,
só podia observar e ajudar se o técnico decidisse que era seguro
e o chamasse para o local.
Hoje, estão sentados lado a lado num camião à prova de explosões.
Os dois assistem à transmissão do vídeo.
Controlam um robô distante e o técnico guia o trabalho em voz alta.
Os militares em formação aprendem melhor do que antes dos robôs.
Podemos fazer o mesmo na cirurgia, nas "start-ups", no policiamento,
nos bancos de investimento, no ensino "online" e não só.
Felizmente, temos novas ferramentas para fazer isso.
A Internet e a nuvem significam que nem sempre
precisamos de um especialista para cada formando,
não têm de estar fisicamente próximos uns dos outros
nem sequer de estarem na mesma organização.
Podemos desenvolver a IA para ajudar:
para treinar os formandos
enquanto eles se esforçam, para treinar especialistas enquanto ensinam
e ligar esses dois grupos de forma inteligente.
Há pessoas a trabalhar em sistemas como este,
mas têm-se concentrado principalmente em treino formal.
A crise mais profunda está na aprendizagem no trabalho.
Precisamos de fazer melhor.
Os problemas de hoje exigem que façamos melhor
para criar um trabalho que aproveite ao máximo as capacidades incríveis da IA
enquanto aumentamos as nossas aptidões enquanto fazemos.
Este é o tipo de futuro com que eu sonhei quando miúdo.
E a hora de criá-lo é agora.
Obrigado.
(Aplausos)