As recentes aplicações de modelos de linguagem de grande escala (LLM) e da inteligência artificial (IA) generativa voltaram os olhos do mundo para esse campo da ciência da computação que desenvolve sistemas e tecnologias que emulam a inteligência humana.
Um exemplo disso é o crescimento da base de usuários da OpenAI, companhia que desenvolveu o ChatGPT. No início de 2023, com apenas dois meses de lançamento da ferramenta, a companhia atingiu a marca histórica de 100 milhões de usuários.
Com esse movimento, é crescente, na mesma medida, a observação sobre os efeitos que tal inovação gera. A tecnologia tem gerado inúmeras mudanças para empresas, profissionais e a forma como as pessoas interagem.
Confira a seguir o panorama sobre os principais impactos da inteligência artificial e como ela tem transformado os negócios.
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Inteligência artificial: do passado aos dias atuais
Não é de hoje que os seres humanos tentam emular a inteligência humana. Acredita-se que tal desejo é antigo, datado dos povos fenícios.
Séculos depois, em 1950, Alan Turing publicou o artigo Computing Machinery and Intelligence, na revista Mind, da Universidade de Oxford, em que fez o seguinte questionamento: "as máquinas podem pensar?”. A publicação é considerada um marco em termos de debate científico sobre a possibilidade de as máquinas emularem ou reproduzirem capacidades antes inerentes ao cérebro humano.
A IA, sobretudo a do tipo generativa, está revolucionando a forma como as sociedades trabalham e se organizam. (Fonte: Pexels/Reprodução)
Cinco anos depois, em 1955, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon publicaram um estudo dando continuidade à temática iniciada por Turing no Dartmouth College, em New Hampshire, EUA. Na ocasião, propuseram que “todos os aspectos da aprendizagem [...] podem, em princípio, ser descritos com tanta precisão que uma máquina pode ser feita para simulá-la”.
Assim, surge o conceito de inteligência artificial (IA), que se tornou realidade nas últimas décadas a partir de três vetores:
- Criação de algoritmos de machine learning
- “Explosão” do volume de dados disponíveis
- Capacidade computacional
Rápida evolução da IA culmina em democratização da tecnologia
Nos últimos 5 anos, a disponibilidade e desenvolvimento acelerado desses três recursos gerou um boom no avanço da IA, especialmente a generativa.
Uma prova disso é a quantidade de parâmetros utilizada para treinar os modelos: o ChatGPT 2 contou com cerca de 1,5 bilhões de parâmetros; já a terceira versão, por sua vez, foi treinada com 175 bilhões de parâmetros.
A acessibilidade para o público geral também foi um fator importante para essa disrupção. Até então, a IA era um recurso de uso escasso, praticamente restrito a organizações e grandes laboratórios. Agora, as ferramentas estão disponíveis para o usuário “final”, gerando uma democratização da tecnologia.
Os modelos passaram a ser incorporados no dia a dia das pessoas, sendo utilizados para os mais diversos fins, na lógica de copilot, por exemplo.
Eles também têm gerado grande impacto para as empresas, apoiando a análise de grandes volumes de dados e fornecendo insights a respeito deles, por exemplo.
Os modelos de linguagem têm tido performances cada vez mais precisas com o aumento do número de parâmetros em seu treinamento. (Fonte: Pexels/Reprodução)
Aplicações da IA generativa nos negócios
O estudo da Accenture Work, workforce, workers Reinvented in the age of generative AI, divulgado em janeiro de 2024, destaca que:
- 81% das organizações veem na IA generativa uma ferramenta que impulsiona o negócio para sua reinvenção.
- 95% dos trabalhadores consultados avaliam que a IA generativa agrega valor às suas rotinas laborais.
- 82% dos trabalhadores já conhecem e usam ferramentas com a tecnologia.
- Entre as companhias consideradas líderes em seus segmentos — chamadas no levantamento de “reinventores” —, uma em cada quatro delas têm duas vezes mais chances de aumentar sua produtividade em 20% ou mais nos próximos três anos a partir do uso da IA generativa.
A principal aplicação trazida pelas companhias é na realização de tarefas repetitivas, que ajuda a liberar horas de profissionais para atividades que envolvem maiores níveis de complexidade.
Entre as áreas com maior potencial de uso da ferramenta estão a de serviços financeiros, em busca de produtividade; a educação, que tem mudado o processo de aprendizagem para acompanhar as novas gerações e sua forma de pensar; e a jurídica, com exemplos como a Lexter.ai, empresa que otimiza o processo de análise de documentos.
Avanço da IA impulsiona capacitação profissional
Com a evolução da IA, novas funções serão criadas, mas as pessoas estarão prontas para isso? A resposta é upskilling. Os profissionais devem buscar desenvolver habilidades para lidar com a tecnologia para esse período de transição e os próximos anos de avanço.
É o mesmo processo pelo qual o setor de tecnologia passou nos últimos anos em busca de profissionais de desenvolvimento. Enquanto havia uma grande quantidade de postos de trabalho, a de profissionais capacitados não acompanhava a oferta.
Em 2023, um levantamento da Google apontou que o Brasil passará por um déficit de 530 mil profissionais de tecnologia até 2025. E a tendência é que a mesma situação ocorra em relação a capacitação para usar a IA.
A IA está gerando demanda por desenvolvimento de skills para ampliar as possibilidades e qualidade de uso por profissionais. (Fonte: Pexels/Reprodução)
Impactos para os profissionais
Nesse contexto de avanço tecnológico, com a IA ajudando a resolver tarefas de baixa complexidade, as soft skills ganham ainda mais destaque.
Isso porque os profissionais devem entender a tecnologia como um copiloto, que pode aconselhá-los e mostrar caminhos, mas a tomada de decisões deve continuar sendo humana.
Habilidades humanas, como a intuição e a inteligência emocional, são fatores que a IA ainda não consegue entregar de forma eficiente, e as escolhas também devem considerar esses aspectos que vão além da lógica racional.
Principais desafios e implicações da IA na sociedade
Existem seis principais desafios relacionados a IA que devem ser avaliados pelas sociedades e organizações. São eles:
1. Propriedade intelectual
As organizações precisam garantir direitos intelectuais, evitando que a tecnologia se aproprie e cometa violações inadvertidas.
2. Privacidade e segurança de dados
O uso da IA também deve estar em conformidade com direitos de privacidade e legislações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
3. Responsabilidade sobre o produto
No caso das companhias, antes de apresentar ao mercado um produto ou serviço desenvolvido com IA, é importante realizar vários testes, uma vez que a habilidade será do usuário.
4. Credibilidade sobre resultados
No caso da IA generativa, ainda se discute sobre a transparência em relação às fontes usadas para dar base ao resultado entregue ao usuário.
5. Identidade por voz e por imagem
O deepfake, técnica que faz uso de aplicações para alterar rostos e vozes, é outra questão latente. A utilização indevida da IA para criar conteúdos falsos demanda, na mesma medida, tecnologias para identificar esse tipo de uso e reconhecer identidades por voz e imagem.
A inteligência artificial está transformando a atuação de empresas e setores, contribuindo diretamente com o aumento da produtividade ao mesmo tempo em que também desenha novos cenários para profissionais.
Diante dessas mudanças, é essencial que tanto as organizações quanto os indivíduos se adaptem e se preparem para um futuro moldado pela colaboração entre humanos e máquinas.
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Referências:
Reuters, UMBC, Google DeepMind, Life Architect, Exploding Topics, Accenture, Época Negócios, Jornal da USP, O Globo.
