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Perceber como é que a automatização muda o trabalho, tarefa a tarefa, com a prova à vista e a incerteza assumida.

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Profissões›Agente de polícia›Em que nos baseamos

Agente de polícia — em que nos baseamos

A página em si dá os juízos. Esta dá aquilo em que assentam: que tecnologias incidem no trabalho, como a estimativa se moveu desde que os modelos de linguagem chegaram ao público, e o método por detrás de ambas as coisas.

Avaliado
2026-09-23
Com prova
2/6
Factos verificados
2

Que tecnologias é que importam aqui#

Quatro sinais separados. Deliberadamente não se somam: um trabalho exposto a duas tecnologias não está exposto ao dobro.

Condução e mobilidade
Patrulhar e vigiar espaços públicos
Automatização física
Patrulhar e vigiar espaços públicosResponder a ocorrências e efetuar detenções
Automatização cognitiva
Receber queixas do públicoInvestigar um casoProcessar infrações de trânsito a partir de vídeoResponder a ocorrências e efetuar detençõesTrabalhar com a comunidade
Processos e autosserviço
Processar infrações de trânsito a partir de vídeo

Como é que se chegou aqui#

O índice não é um número fixo. Isto é onde ele teria estado em cada marco de capacidade desde o ChatGPT: reconstruído, e etiquetado como tal.

Reconstruído · inferência da plataformaEstimado hoje para cada marco passado, não medido na altura. 18 → 30.
1007550250
A polícia de Singapura começou patrulhas com drones a partir de oito estações e instalou um assistente de IA para apresentação de queixas nas sedes de divisão e nos postos de bairroO Segundo Ministro dos Assuntos Internos de Singapura disse que a polícia não consegue resolver a falta de pessoal contratando mais e descreveu a IA implantada a partir da apresentação de queixas123456789por avaliar
2022 S22024 S2Agora

—— este troço contém um facto verificado- - - sem factos neste troço — apenas reconstrução0 = nenhuma tarefa exposta, 100 = todas expostas

● 2 factos verificados desta profissão, desenhados na data em que aconteceu: os troços da linha perto de uma marca estão ancorados a algo verificável.

Começa em 18 porque as redes de câmaras e os sistemas de gestão de processos já faziam parte do policiamento antes do início deste gráfico, e sobe em pequenos passos à medida que chegam duas coisas diferentes: modelos de linguagem capazes de orientar uma queixa ou redigir um resumo, e drones e robôs que assumem a patrulha de rotina. Sobe devagar porque ambos são adotados força a força, por via de aquisições e pilotos, e fica bem abaixo das profissões de escritório porque o núcleo do trabalho — responder, usar a força de forma legal e efetuar detenções — é um poder legal atribuído aos agentes, não uma tarefa que se possa atribuir a um sistema.

12022 S218A geração de texto de uso geral chega ao público. Antes deste ponto, a exposição vinha de automatização já implementada: reconhecimento ótico, RPA, visão artificial, caixas de autosserviço, algoritmos de distribuição. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
22023 S119Um modelo geral que passa exames profissionais. A qualidade do primeiro rascunho atravessa o limiar a partir do qual o trabalho qualificado começa a usá-lo. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32023 S221Entrada de imagem, contexto longo e chamada de ferramentas. Os modelos podem ser apontados a documentos e ligados a sistemas, que é o que mexe com o trabalho de processo e não com o de escrever. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
42024 S122A mesma capacidade fica muito mais barata e mais rápida. Nada de novo se torna possível; muita coisa se torna acessível em grande volume, que é quando as decisões de implementação mudam.
52024 S224Modelos de raciocínio que trabalham problemas de vários passos, e os primeiros modelos que operam um computador olhando para o ecrã. O segundo é o que chega aos trabalhos que consistem em operar software. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
62025 S125Os agentes começam a operar software real de ponta a ponta, em vez de produzirem texto para uma pessoa colar. É também quando aparecem os primeiros recuos públicos: organizações que automatizaram e desfizeram parte disso. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72025 S227O contexto longo e o uso de ferramentas passam a ser o normal, e não uma funcionalidade à parte. Os ganhos de capacidade continuam; a restrição visível desloca-se do que os modelos conseguem fazer para a responsabilidade legal, a compra e o custo. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
82026 S129Os agentes de horizonte longo aterram dentro de fluxos de trabalho de setores concretos. A adoção passa a ser setorial e não geral. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Agora30A avaliação atual: este ponto é o índice de impacto publicado na página da profissão, portanto a curva fica ancorada a um número que o sítio já sustenta. Para as curvas planas vale a pena anotar uma coisa: nessas mesmas semanas foi aberta a laboratórios de investigação e a fabricantes uma pré-visualização de investigação de uma especificação partilhada para agentes de IA operarem dispositivos físicos. É a primeira classe de capacidade apontada às profissões físicas cujas linhas aqui quase não se mexem. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Uma linha plana não é uma previsão de segurança. Diz a que tarefas a automatização chegou até agora: as profissões que menos se mexeram aqui são aquelas em que a restrição é física ou regulamentar, e ambas podem mudar.

Método e fontes#

Data da avaliação
2026-09-23
Base dos juízos de tarefa
2 com prova · 4 inferência da plataforma · 0 sem prova suficiente
Factos verificados
2

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