Vagner Campos leva tese sobre IA e trabalho ao AI Brasil 2026

O pesquisador Vagner Campos apresentará em 29 de outubro de 2026, às 16h, no Distrito Anhembi, em São Paulo, sua tese sobre como a inteligência artificial pode reorganizar o trabalho e a economia. A palestra integra o AI Brasil Experience 2026 e antecipa ideias do livro A Divisão da Cognição, em pré-lançamento pela Editora Siberia.

Fundador do Siberia Institute, Campos defende que o impacto da inteligência artificial vai além da automação de tarefas. Inspirada em A Riqueza das Nações, de Adam Smith, a proposta compara a divisão do trabalho, que transformou a economia há 250 anos, a uma possível divisão da cognição entre pessoas e máquinas.

Segundo o pesquisador, as máquinas podem processar informações, enquanto as pessoas mantêm funções como definir prioridades, atribuir sentido aos dados e assumir responsabilidade pelas decisões. A tese questiona o uso da IA apenas para redigir textos, produzir relatórios ou acelerar atividades já existentes.

Fatores citados para a prosperidade econômica

Na visão de Campos, cinco fatores devem determinar a prosperidade econômica nesse cenário: energia, pessoas preparadas, infraestrutura, acesso à inteligência artificial e novas formas de produção de riqueza. Ele afirma que o acesso à tecnologia, isoladamente, não garante vantagem competitiva; o diferencial estaria no uso com conhecimento e pensamento crítico.

O AI Brasil Experience 2026 reúne executivos, pesquisadores e especialistas para discutir os impactos da inteligência artificial. A programação divulgada inclui Guilherme Horn, do WhatsApp, Alex Szapiro, do SoftBank, a empresária e investidora Cris Arcangeli e Clóvis de Barros Filho. A agenda do encontro está disponível na programação do AI Brasil Experience 2026.

Campos tem 26 anos de experiência em liderança, gestão e tecnologia, segundo sua apresentação. Ele é capitão de Artilharia formado pela Academia Militar das Agulhas Negras e doutorando em Business Administration, com foco em inteligência artificial e machine learning, pela Walsh College, nos Estados Unidos.