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No mundo inteiro, menos de dez mil pessoas possuem as habilidades necessárias para lidar com pesquisa séria de inteligência artificial, segundo o Element AI, um laboratório independente de Montreal. | AMY HARRITY/NYT
No mundo inteiro, menos de dez mil pessoas possuem as habilidades necessárias para lidar com pesquisa séria de inteligência artificial, segundo o Element AI, um laboratório independente de Montreal.| Foto: AMY HARRITY/NYT

As startups do Vale do Silício sempre tiveram uma vantagem de recrutamento sobre os gigantes da indústria: se você nos der uma chance, vamos lhe oferecer uma participação nos lucros que pode torná-lo rico se a empresa tiver sucesso.

Agora, a corrida da indústria de tecnologia que lida com inteligência artificial pode tornar essa vantagem questionável – pelo menos para os poucos funcionários em potencial que sabem muito sobre o assunto.

As maiores empresas estão apostando muito em inteligência artificial, bancando coisas que vão desde smartphones e dispositivos de conversa caseiros com reconhecimento facial a cuidados de saúde computadorizados e veículos autônomos. À medida que eles perseguem esse futuro, estão distribuindo salários que surpreendem até mesmo uma indústria que nunca se intimidou na hora de entregar uma fortuna a seus principais talentos.

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Especialistas típicos em inteligência artificial, entre eles doutores que acabaram de sair da faculdade e pessoas com menos educação e poucos anos de experiência, podem ganhar de US$ 300 mil a US$ 500 mil por ano ou mais em salários e ações da empresa, segundo nove pessoas que trabalham para as principais empresas de tecnologia ou receberam ofertas de emprego delas. Todos pediram para permanecer anônimos porque não querem prejudicar suas perspectivas profissionais.

Contratos milionários

Nomes conhecidos no campo da inteligência artificial receberam compensações em salários e participações em ações de uma empresa que totalizam milhões em um período de quatro ou cinco anos. E, em certos momentos, renovam ou renegociam seus contratos como fazem os atletas profissionais.

No topo estão executivos com experiência em administrar projetos de inteligência artificial. Em um recurso a um tribunal este ano, o Google revelou que um dos líderes de sua divisão de carros autônomos, Anthony Levandowski, um funcionário de longa data que começou na empresa em 2007, levou para casa mais de US$ 120 milhões em incentivos antes de se unir ao Uber no ano passado, por meio da aquisição de uma startup que ele ajudou a fundar, que levou as duas empresas a uma briga na justiça sobre propriedade intelectual.

Os salários estão crescendo tão rapidamente que algumas pessoas brincam que a indústria de tecnologia precisa de um limite no estilo da NFL (a liga de futebol americano) para os especialistas em inteligência artificial. “Isso tornaria as coisas muito mais fáceis”, afirma Christopher Fernandez, um dos gerentes de contratações da Microsoft.

Existem alguns catalisadores dos salários gigantes. A indústria de automóveis está competindo com o Vale do Silício pelos mesmos especialistas capazes de ajudar a construir os carros autônomos. Gigantes de tecnologia como o Facebook e o Google também têm muito dinheiro para distribuir e problemas que acreditam que a inteligência artificial pode resolver, como construir assistentes digitais para celulares e equipamentos caseiros e fazer checagem de conteúdo ofensivo.

Acima de tudo, há uma escassez de talentos, e as grandes empresas estão tentando encontrar o que podem. Resolver problemas difíceis de inteligência artificial não é como construir o aplicativo do mês para um smartphone. No mundo inteiro, menos de dez mil pessoas possuem as habilidades necessárias para lidar com pesquisa séria de inteligência artificial, segundo o Element AI, um laboratório independente de Montreal.

“O que estamos vendo não é necessariamente bom para a sociedade, mas é um comportamento racional dessas companhias. Elas estão ansiosas para garantir que conseguem reunir pessoas desse pequeno grupo capaz de trabalhar com essa tecnologia”, diz Andrew Moore, diretor de Ciências da Computação da Universidade Carnegie Mellon, que trabalhou no Google.

Os custos em um laboratório de inteligência artificial chamado DeepMind, comprado pelo Google por US$ 650 milhões em 2014, quando empregava cerca de 50 pessoas, ilustram essa questão. No ano passado, segundo a contabilidade anual da empresa recentemente divulgada na Grã-Bretanha, os “custos com pessoal” do laboratório, que se expandiu para empregar 400 pessoas, chegaram a US$138 milhões, o que dá US$ 345 mil por empregado.

“É difícil competir com isso, principalmente se você for uma das companhias pequenas”, afirma Jessica Cataneo, executiva de contratações da firma de recrutamento em tecnologia CyberCoders.

A vanguarda da pesquisa de inteligência artificial está baseada em um conjunto de técnicas matemáticas chamado redes neurais profundas. Essas redes são algoritmos matemáticos que podem aprender tarefas sozinhos analisando dados. Ao buscar padrões em milhões de fotos de cachorros, por exemplo, uma rede neural pode aprender a reconhecer um cachorro. Essa ideia matemática teve início na década de 1950, mas permaneceu à margem da academia e da indústria até cinco anos atrás.

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Em 2013, o Google, o Facebook e algumas outras empresas começaram a recrutar os relativamente poucos pesquisadores que se especializaram nessas técnicas. As redes neurais agora ajudam a reconhecer rostos em fotos publicadas no Facebook, a identificar comandos dados em nossas salas para assistentes digitais, como o Amazon Echo, e a traduzir línguas estrangeiras no serviço de telefone do Skype, da Microsoft.

Usando as mesmas técnicas matemáticas, os pesquisadores estão melhorando os carros autônomos e desenvolvendo serviços de saúde que podem identificar doenças em exames médicos, assistentes digitais capazes de não apenas reconhecer palavras faladas, mas entendê-las, sistemas automatizados de negociações de ações e robôs que pegam objetos que nunca viram antes.

Mercado recruta professores

Com tão poucos especialistas em inteligência artificial, as grandes empresas de tecnologia estão contratando os melhores e mais brilhantes da academia. No processo, porém, acabam limitando o número de professores que podem ensinar o assunto.

A Uber contratou 40 pessoas do programa inovador de inteligência artificial da Carnegie Mellon em 2015 para trabalhar em seu projeto de carro autônomo. Nos últimos anos, quatro dos melhores pesquisadores de inteligência artificial da academia saíram ou pediram licenças de suas cátedras na Universidade de Stanford. Na Universidade de Washington, seis dos 20 professores de inteligência artificial agora estão de licença total ou parcial e trabalham para empresas privadas.

“Há uma imensa atração dos acadêmicos para a indústria”, afirma Oren Etzioni, que está afastado de sua posição como professor na Universidade de Washington para supervisionar o Instituto Allen de Inteligência Artificial, uma organização sem fins lucrativos.

Alguns professores estão descobrindo uma maneira de se comprometer. Luke Zettlemoyer, da Universidade de Washington, não aceitou um cargo no laboratório de Seattle administrado pelo Google que segundo ele pagaria mais de três vezes seu salário atual (cerca de US$ 180 mil segundo registros públicos). Em vez disso, optou por um cargo no Instituto Allen que permite que continue a dar aulas.

“Existem vários professores que fazem isso, dividindo seu tempo de diversas maneiras entre a indústria e a academia. Os salários são tão maiores na indústria que essas pessoas só fazem isso porque realmente se importam muito com o fato de serem da academia”, diz Zettlemoyer.

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