Emprego, Inteligência Artificial e Contabilidade

Com as previsões de um abalo no mercado de trabalho por conta a Inteligência Artificial, talvez olhar para o passado seja interessante. Em um texto, a Insider usa o exemplo da planilha Excel: 

Vamos pegar as planilhas eletrônicas como exemplo. Elas surgiram pela primeira vez no final dos anos 70, e sua adoção acelerou com a introdução do Microsoft Excel no final dos anos 80.

Aqui está o que o Morgan Stanley diz:

"À medida que a adoção dessa tecnologia cresceu rapidamente ao longo da década de 1980, especialmente após a introdução do Microsoft Excel em 1987, vimos uma redução no número de americanos trabalhando como escriturários de contabilidade (de cerca de 2 milhões em 1987 para um pouco mais de 1,5 milhão em 2000) - mas também vimos um aumento significativo no número de americanos empregados como contadores/auditores (subindo de cerca de 1,3 milhão em 1987 para cerca de 1,5 milhão em 2000) e analistas de gestão e gerentes financeiros (de cerca de 0,6 milhão em 1987 para cerca de 1,5 milhão em 2000)."

Ou seja, qualquer declínio em um tipo de emprego foi mais do que compensado pela criação de novos empregos relacionados.

Algo semelhante aconteceu com a introdução do caixa eletrônico, que previa o fim do trabalho do caixa de banco. Em vez disso, os caixas eletrônicos tornaram mais barata a operação de uma agência bancária, enquanto a demanda por agências bancárias aumentou, criando ainda mais empregos para os caixas do que antes.

Vamos fazer um salto no texto e ir para seu final, novamente citando a Morgan Stanley:

Disrupções no mercado de trabalho geradas pela GenAI (inteligência artificial generalizada) podem prenunciar uma demanda sem precedentes por reciclagem profissional. Embora parcerias público-privadas possam atenuar a perturbação da GenAI, acreditamos que a extensão das perturbações no mercado de trabalho provavelmente exigirá um aumento significativo na capacidade de reciclar um grande número de trabalhadores nos Estados Unidos.

Contabilidade de Trump

Da Forbes: 

Contabilidade ruim ou algo mais? Os números de lucro de Trump não fecham

O Deutsche Bank acreditava que os lucros de uma propriedade eram quase três vezes o valor listado em um demonstrativo de rendimentos. Essa discrepância reflete inconsistências contábeis ou outra coisa?

Dan Alexander, Forbes USA - 26 de outubro de 2023

O ex-presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, está enfrentando um julgamento em Nova York sob a acusação de ter fornecido informações financeiras enganosas a instituições financeiras durante vários anos, especialmente sobre a quantidade de dinheiro que ele possuía. No entanto, as suspeitas podem envolver muito mais do que isso.

Um grande volume de documentos veio a público como parte do processo, incluindo um relatório de crédito do banco alemão Deutsche Bank. Este relatório levanta questões sobre se a Trump Organization pode ter enganado seus credores sobre a lucratividade de seu resort de golfe em Miami e de seu hotel em Washington, D.C.

Documentos de autoridades fiscais e do Deutsche Bank mostram números de receita e lucro líquido que variam de ano para ano. Por exemplo, em 2015, os números indicam US$ 92 milhões em receita e cerca de US$ 12 milhões em lucro operacional líquido. Em 2017 houve uma queda acentuada na receita. Mesmo assim, os números do banco mostram que o lucro operacional líquido aumentou, o que é desconcertante.

Alan Garten, diretor jurídico-chefe da organização de Trump, afirma que os dois conjuntos de números de lucro são calculados de maneiras diferentes, embora cubram os mesmos períodos e usem os mesmos termos financeiros. Ele sugere que os números fiscais incluem certos custos que são excluídos nos cálculos do Deutsche Bank. No entanto, ele não explicou por que os números eram relativamente consistentes em 2015 e 2016, mas divergiram drasticamente em 2017.

Modificar os números, como o lucro operacional líquido, é um grande problema. O Deutsche Bank, que tinha uma dívida de US$ 125 milhões relacionada ao resort de golfe de Trump em Miami, estava particularmente preocupado com algo chamado “índice de cobertura do serviço da dívida”. Esse índice avalia quanto dinheiro uma propriedade gera em relação às despesas da dívida. Esse indicador era tão relevante para o banco alemão que em um resumo do empréstimo no relatório de crédito, a instituição especificou uma única obrigação financeira: “O mutuário deve manter um índice de cobertura do serviço da dívida igual ou superior a 1,65”.

Se o lucro operacional líquido em 2017 fosse de US$ 13 milhões, como o Deutsche Bank acreditava, Trump facilmente atingiria o índice de 1,65. No entanto, se o verdadeiro lucro operacional líquido fosse de US$ 4,3 milhões, conforme indicado nos documentos fiscais, o índice teria caído para cerca de 1,13, o que quebraria o acordo financeiro. Uma nota separada no relatório indica que tal queda também teria acionado uma situação de inadimplência.

Também surgem dúvidas sobre a rentabilidade da organização de Trump em relação ao hotel de Washington, D.C. O relatório de crédito do Deutsche Bank afirma que o lucro líquido em 2017 foi de US$ 7,6 milhões, as declarações contábeis parecem indicar lucros muito menores, quase zero, para os anos fiscais que terminaram em agosto de 2017 e 2018.

É difícil fazer uma comparação direta porque as demonstrações contábeis cobrem anos fiscais, enquanto os documentos do Deutsche Bank usam o ano calendário. No entanto, é improvável que o hotel tenha tido um desempenho tão ruim durante os dois anos fiscais, apenas para apresentar lucros muito maiores em 2017.

Fonte: aqui

Importância de Marx na ciência

A alta estatura acadêmica de Karl Marx fora da economia diverge acentuadamente de sua influência periférica dentro da disciplina, particularmente depois que os desenvolvimentos do século XIX tornaram obsoleta a teoria do valor do trabalho. Supomos que a Revolução Russa de 1917 seja responsável por elevar Marx ao mainstream acadêmico. Usando o método de controle sintético, construímos um contrafactual para os padrões de citação de Marx nos dados do Google Ngram. Isso nos permite prever com que frequência Marx teria sido citado se a Revolução Russa não tivesse acontecido. Encontramos um efeito significativo no tratamento, o que significa que a estatura acadêmica de Marx hoje deve uma dívida substancial com a ocorrência política.

Via aqui. Foto: Lian Begett

No mês passado criamos na UnB um clube do livro para leitura da obra Free Market, de Jacob Soll. Marx aparece lá em um parágrafo, bem residual mesmo. Para quem não é da área, isso seria uma surpresa. Entretanto, o resumo acima, mostra que a herança de Marx cresceu em razão de um fato político, no caso, a revolução russa. 

Neutralidade do Empurrão

Em 2008 o livro Nudge, de Richard Thaler e Cass Sunstein, popularizou o conceito de empurrão, que seria uma tradução do título do livro para língua portuguesa. O empurrão é uma mudança na maneira que a escolha é apresentada para as pessoas que altera o seu comportamento de maneira previsível, mas que continua a oferecer as mesmas opções anteriores. A origem está na ideia de que a forma como você oferece uma decisão para a outra pessoa pode afetar sua escolha. 

Baseado nisso, os autores propõe usar a empurrão para fazer com que as pessoas pudessem tomar boas decisões. Um exemplo seria um país que implementa uma lei em que as pessoas só podem se tornar doadoras de órgãos após a morte se tiverem dado autorização expressa antecipadamente. Em contraste, outro país poderia adotar uma lei em que todos são considerados potenciais doadores, a menos que tenham expressamente recusado a doação de seus órgãos após a morte. A segunda política seria um caso de um empurrão para aumentar o número de doações de órgãos após a morte.

O livro fez sucesso e comoveu os governos. Em 2010, o governo britânico estabeleceu a "Unidade Nudge". Essas unidades empregam especialistas para promover comportamentos desejáveis, como a redução da obesidade e das emissões de carbono.

Nos EUA, sistemas de saúde também utilizaram unidades de empurrão. Durante a pandemia de COVID-19, as mensagens de saúde pública se tornaram mais intensas, e as estratégias de empurrão foram usadas para influenciar o comportamento das pessoas, mesmo quando as orientações não faziam sentido lógico.

A polêmica sobre o assunto é que não existem empurrões neutros. A possibilidade de mudar o comportamento das pessoas pode ser atrativa para a burocracia e os governos, mesmo os democráticos. Portanto, é essencial que as pessoas avaliem criticamente as informações que recebem e escolham a quais mensagens dar atenção. Não podemos escapar dos empurrões, mas podemos controlar a nossa resposta a eles.

Mais um detalhe: 

Sunstein, co-autor do livro, é casado com Samantha Power, atualmente com um cargo no governo federal dos Estados Unidos, de administradora da Agência dos EUA para o Desenvolvimento Internacional de Biden. Ela foi embaixadora de Obama na ONU. Foi considerada pela Forbes a 63a mulher mais poderosa do mundo em 2014. 

Rir é o melhor remédio

 

A Secretaria de Esportes do DF não sabe a diferença de um caiaque e um remo olímpico. 

Inteligência Artificial em Contabilidade: um vídeo

Jason Blumer e Jason Staats, fundador do Realize e apresentador de podcast do Jason Daily, discutem o  aumento da IA no setor de contabilidade. Jason fala sobre deslocamento de empregos e o papel em evolução dos empreendedores. Jason Staats compartilha sua experiência em contabilidade e lança luz sobre o impacto da IA em tarefas especializadas. O vídeo é um pouco longo. 

Via aqui

Sabedoria do sorteio

De um texto de Tim Harford: 

Há um pouco mais de uma década, os cristãos coptas do Egito escolheram seu novo papa. Os nomes de três candidatos favoritos foram colocados em uma tigela de vidro e um menino vendado escolheu aleatoriamente um deles. Pessoas religiosas podem apelar para a ideia de que o resultado não foi realmente aleatório; Deus mesmo decidiu por Tawadros II. No entanto, essa parece ser uma maneira aparentemente perturbadora de lidar com uma decisão séria.

Em ambientes seculares, a aleatoriedade geralmente é reservada para jogos e jogos de azar. As palavras "loteria de CEP" não são pronunciadas com celebração. Com a notável exceção do serviço no júri, geralmente não tiramos à sorte para distribuir tarefas, empregos ou privilégios.

Talvez isso seja um erro. Por que não - me acompanhe aqui - alocar financiamento acadêmico por sorteio? Tradicionalmente, um doador de subsídios teria um fundo, convidaria candidaturas, classificaria todas elas e concederia subsídios aos melhores. Mas uma alternativa é usar um critério simples: cada candidatura que pareça credível o suficiente para ser levada a sério entra no sorteio e os subsídios são distribuídos aleatoriamente.

Há dez anos, o Conselho de Pesquisa em Saúde da Nova Zelândia começou a conceder financiamentos dessa maneira. Vários outros financiadores de subsídios seguiram o exemplo, incluindo a British Academy, que agora concede cerca de 500 subsídios por ano por meio de um sorteio.

Um benefício desse enfoque é a eficiência. Os subsídios da British Academy não são grandes, no máximo 10.000 libras, e uma avaliação completa pode custar quase tanto quanto o próprio subsídio.

Outra vantagem é a diversidade. Hetan Shah, diretor executivo da British Academy, ficou satisfeito em ver mais subsídios concedidos a pesquisadores de minorias étnicas e a pesquisadores de instituições que anteriormente não haviam recebido financiamento. Isso ocorre em parte porque esses pesquisadores estiveram mais dispostos a se candidatar sob o processo randomizado.

Também me lembrei do sorteio da data para definir quem seria recrutado para Guerra do Vietnã. O sorteio, transmitido para o país, escolhia uma data. As pessoas nascidas na data escolhida eram então convocadas, independente de cor ou situação social. Parece justo. 

Eu tenho usado este método para escolher o próximo livro que irei ler. Geralmente tenho uns 20 livros que comprei recentemente, mas definir qual seria minha próxima leitura é angustiante. Faço um sorteio aleatório e a escolha está feita.

Foto: Alejandro Garay