A IA é frequentemente vista como uma ameaça aos empregos, mas a MeatLayer diz que também pode criá-los. A startup com sede em Londres está construindo um mercado onde agentes de IA contratam humanos para realizar tarefas do mundo real, como entregas, visitas a propriedades, inspeções, instalações, fotografia e pesquisa.
Cada listagem inclui uma descrição, localização, prazo e pagamento fixo. A prova de conclusão pode incluir upload de fotos ou vídeos, verificação de GPS ou uma confirmação assinada.
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IA fazendo trabalho real
O sistema funciona sem um empregador humano organizando o trabalho – a IA cria o trabalho e a plataforma lida com a correspondência, verificação e pagamento de tarefas.
Os agentes podem se conectar diretamente por meio de uma API e publicar tarefas de forma autônoma. MeatLayer também oferece plug-ins para ferramentas populares de IA, incluindo ChatGPT, Claude e Gemini.
“Todas as empresas de IA estão correndo para substituir os humanos, mas a camada que falta na IA não são mais dados ou software. São as pessoas. É por isso que se chama MeatLayer. Somos a camada que a IA precisa para fazer coisas no mundo real”, diz o fundador James Morgenstern.
Mais de 8.000 pessoas entraram na lista de espera quando as inscrições começaram, e os primeiros 10.000 trabalhadores pagarão comissão zero para sempre.
O conceito em si levanta uma questão incómoda sobre o futuro do trabalho, por isso falei com Morgenstern para saber mais.
- Por que você escolheu o nome MeatLayer em vez de, digamos, HumanLayer ou SapiensLayer?
MeatLayer é instigante. Como uma startup autofinanciada, precisamos nos destacar, fazer as pessoas sentarem e prestarem atenção em nós. Parte disso é a marca, e se o nosso nome nos ajudar a iniciar conversas, despertar a curiosidade e sermos memoráveis, melhor ainda. Achamos que MeatLayer faz um ótimo trabalho.
- A MeatLayer é uma empresa de transição até que humanóides ou veículos possam realizar tarefas sem intervenção humana?
A adoção em massa ainda estará a pelo menos uma década de distância e, mesmo assim, a normalização cultural ficará atrasada em relação à tecnologia. Enquanto isso, os humanos já estão em toda parte, já motivados e aptos a trabalhar com instruções claras.
A IA cuida da parte chata: publicação de tarefas, revisão, pagamento, verificação. O resultado é um agente que pode trabalhar no mundo físico agora, e não em 2035.
E mesmo que a adoção de robôs aconteça, ainda haverá muitos empregos para humanos… Acho que consertar a máquina de lavar de alguém, ficar na fila para um novo ‘drop’ ou instalar um novo suporte de TV é muito difícil para um robô fazer.
- O que impedirá a Amazon Mechanical Turk, a TaskRabbit e outras empresas de replicar o que você está fazendo e em grande escala?
Nada vai parar de construir em qualquer lugar, mas é improvável… A Amazon tem o Mechanical Turk, mas é principalmente para empresas de microsserviços digitais, e está lá há anos porque tem substituído o trabalho projetado por IA.
Seu foco agora está na infraestrutura de IA, e não nos mercados de economia gigantesca. Eles também estão recebendo escrutínio suficiente sobre como tratam os trabalhadores de depósitos e motoristas de entrega, pois “recrutar o público em geral por meio de IA” provavelmente não é uma grande jogada de relações públicas.
Gerenciar motoristas de entrega é uma coisa. Ser o empregador de IA de todos os outros é outra.
A plataforma TaskRabbit é construída em torno de humanos em ambas as extremidades; seu matchmaking, sistema de reputação e UX exigem (e precisam) de um cliente humano. Eles também são proprietários da IKEA agora e seu foco está nas tarefas domésticas.
A janela não ficará aberta para sempre, mas neste momento as condições são perfeitas para um lançamento inovador.
- Você oferece proteção aos funcionários, como seguro? Se alguém se machuca ao pedir conselho a um sofá, o que acontece?
Estamos nos estágios iniciais e ainda trabalhando nisso. Hoje, os funcionários assumem as tarefas por conta própria (o mesmo que muitos freelancers). No entanto, é definitivamente algo que precisamos abordar à medida que crescemos e estamos discutindo com os fornecedores sobre isso.
- Você já pensou em usar MeatLayer como equivalente ao AWS para interface humano-IA? E poderia se expandir além de seu escopo original, semelhante a como a AWS começou com o S3 e depois expandiu rapidamente?
O mercado está muito “S3” no momento. Precisamos primeiro de escala, mas o destino é a infraestrutura.
Assim que tivermos humanos verificados suficientes executando tarefas reais, abriremos a API para qualquer provedor de IA que precise de um humano no circuito. Tornamo-nos a camada do mundo físico que os agentes chamam quando precisam fazer, verificar ou aprovar algo na realidade. Não apenas nossas tarefas. Tarefas de qualquer um.
O maior jogo é a infraestrutura de confiança. Os agentes precisam saber que os humanos são reais. Os humanos precisam saber que os empregos são reais. Não existe um padrão para isso no momento. Teremos um registro de cada pessoa na plataforma, histórico de conclusão e status de verificação. É mais difícil (porque eles podem ser ativados imediatamente), mas o mesmo acontecerá com os agentes: você conhecerá sua história e as pessoas serão mais céticas em relação aos novos.
Assim como um crachá de pagamento Stripe indica legitimidade nos pagamentos, observar o MeatLayer no loop permite que você saiba que ele foi verificado tanto pelo lado humano quanto pelo agente. Isto é especialmente importante em indústrias de conformidade, onde a supervisão humana é um requisito regulamentar e não um luxo. Também é importante onde a qualidade e/ou as competências pessoais podem variar muito (por exemplo, construção ou guias).
MeatLayer se torna a camada de confiança para conectar a IA de outras empresas e o mundo físico. Existe um roteiro. Estamos construindo a primeira base.
- Quem está financiando você? O Even ou o Fiverr deveriam comprar você?
Já tive algumas saídas antes, o que me dá algum tempo para trabalhar em novos negócios (entre minha consultoria diária)… e acho que essa ideia é maluca o suficiente para ser trabalhada.
Não é tanto uma pergunta para mim, mas a principal questão que precisa ser respondida é: as pessoas usarão a IA para contratar outras pessoas? E as pessoas se sentirão confortáveis trabalhando para IA em grande escala?
Meu palpite honesto é que é como usar um cartão de crédito online em 1999. Parecia muito estranho para mim naquela época, e agora parece uma segunda natureza.
A mesma coisa acontece aqui. Pode parecer distópico trabalhar para um chefe de IA, mas afinal, é realmente diferente do Uber?
Você diz ao Uber que quer um táxi, eles cobram e arranjam um motorista; você não os escolhe. Você acha que o Uber fez a devida diligência por você.
Em vez disso, o Uber informa ao motorista para onde ir, quanto ele ganharia e ele pode optar por aceitar (ou não).
É a mesma coisa aqui, generalizada para qualquer tarefa sem que os humanos tenham que gerenciar o trabalho. Os agentes agora podem concluir qualquer tarefa.
Claro, ainda é cedo, mas prevejo que as tarefas passarão de mundanas a significativas. Um agente preenchendo um formulário e caminhando até o correio. Um agente percebe que a vovó não mexe no celular há oito horas e manda alguém bater na porta para verificar se ela está bem. Uma tarefa que custava 80 libras, um intermediário e um telefonema, agora é realizada em vinte minutos, sem que ninguém pergunte.
Esse é o intervalo. E estamos apenas no começo do que os agentes irão pedir aos humanos.
Falar sobre saídas parece absurdo neste momento, mas a lógica estratégica faz sentido. Qualquer plataforma que conecte os responsáveis pelas tarefas com os criadores das tarefas deve prestar atenção, e as empresas mais bem posicionadas para agir são geralmente as menos propensas a agir primeiro. Por enquanto me concentro em provar o modelo. O resto vem daí.
- Então, com o MeatLayer, alguém poderia tecnicamente criar seu próprio Uber, ou seria um cenário Horizon 2 ou 3 com uma versão empresarial?
Em princípio, sim. Qualquer um poderia criar um ‘aplicativo de táxi’ com MeatLayer.
Haveria uma força de trabalho disponível com carteira de motorista e um carro que eles poderiam usar imediatamente. Tornamo-nos uma camada sobre a qual outros podem construir em escala. MeatLayer fornece uma API para conectar seu agente/plataforma a trabalhadores dispostos (sem ter que encontrá-los/integrar/contratá-los), proporcionando velocidade e escala.
A versão atual é principalmente B2C porque é fácil para as pessoas entenderem e as empresas demoram mais para se mover. Mas a oportunidade B2B é significativa.
Receber entrega: os agentes podem coordenar os motoristas de ponta a ponta e eliminar totalmente o intermediário. Um restaurante pode ter um agente que cuida das tarefas de fornecimento de alimentos. Um hotel pode solicitar um estoque sobressalente. Qualquer empresa com tarefas repetitivas no mundo físico pode avisar um agente e ir embora.
Sem recrutamento, sem gerenciamento, sem despesas gerais.
Isso agora é óbvio. Aplicações menos óbvias tornam-se interessantes. As empresas podem contratar sob demanda, aumentar ou diminuir instantaneamente e ignorar totalmente a marca da agência. As agências de recrutamento recebem de 25 a 35% em muitos setores para coordenar o trabalho. Se um agente gerir esta coordenação, a economia muda completamente.
- O que você está descrevendo aqui é a morte (lenta) da classe de colarinhos brancos, que pode aumentar a oferta à medida que mais pessoas vão trabalhar ou trabalhar em empregos de colarinho azul, reduzindo os preços.
Não completamente. MeatLayer não altera diretamente se as pessoas estão trabalhando ou não. Isso muda quem e como eles trabalham. Se milhões de agentes de IA precisarem realizar tarefas físicas, isso é mais provável do que é hoje, e não menos.
Se os empregos de colarinho branco forem interrompidos, o MeatLayer oferece às pessoas uma maneira de continuar ganhando por meio do trabalho prático, sem os obstáculos de taxas de agência, controle do empregador ou currículo.
Já estamos vendo essa mudança. O desemprego dos diplomados atingiu um nível recorde e as pessoas instruídas estão a recorrer activamente a empregos mais físicos e práticos (as profissões). MeatLayer preenche esse momento.
A maior perturbação é para os intermediários. As agências cobram por sua caderneta preta de contatos e levam de 25 a 35% para coordenar o trabalho.
Se um agente gerencia essa coordenação (e mais), essa marca desaparece. As empresas estão mais ágeis e dinâmicas. Esse dinheiro pode ir para outro lugar e, no longo prazo (como acontece com a maior parte da tecnologia), tende a ser deflacionário, o que geralmente é uma coisa boa.
Sobre a questão mais ampla de saber se a IA criará ou destruirá empregos. Acho que são as duas coisas, mas ninguém sabe o quadro completo ainda. Os trabalhos serão descontinuados e substituídos. Mas contar os empregos que ainda não existem é mais difícil. Antes da internet, você não conseguia inventar um YouTuber (ou um web designer). A mesma coisa acontecerá aqui. Os novos empregos ainda não têm nome.
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