Nunca se falou tanto sobre a substituição do trabalho humano por máquinas, principalmente desde que nos foi apresentada a IA generativa, capaz de aprender padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados e reproduzir conteúdos, interagindo de forma muito similar à humana. Particularmente, não acredito que essa substituição possa ocorrer. Não como muitos estão imaginando. Inclusive, pesquisas recentes já reforçam o suporte que esse tipo de tecnologia pode dar às diversas atividades humanas e profissionais. Um estudo da Microsoft – que realizou experimentos com usuários de sua ferramenta de IA no ambiente de trabalho – apontou que os ganhos de produtividade são reais, com 73% deles afirmando que conseguiam concluir tarefas mais rapidamente e 70% concluindo que podiam ser mais produtivos com o uso da tecnologia.
Quando surgiram as primeiras versões comerciais de soluções de IA generativa, lá em 2022, a OpenAI disponibilizou sua ferramenta ao grande público, com uma base treinada até 2021, e logo se viu um potencial muito grande de adoção dessa nova tecnologia.
A diferença entre as soluções que haviam aparecido anteriormente é que, até então, todas as iniciativas nesse sentido eram muito falhas. Agora, conseguiram evoluir de tal forma que o que vemos é uma tecnologia (esta e outras que surgiram depois) com capacidade para estabelecer uma conversa natural e de alto nível com o interlocutor humano. Isso criou um mar de possibilidades, permitindo o uso da IA para criar sequências de trabalhos nas empresas, assim como já é feito com equipes humanas.
Essas novas ferramentas proporcionaram a capacidade de reagir e ter uma conversação contínua de forma muito eficiente. Claro que ainda existem falhas nesse processo e muita coisa para ser aprimorada, mas o que vemos hoje está muito mais próximo de uma aplicação de uso prático efetivamente, quando comparada às aplicações que usam IA lançadas há quatro ou cinco anos – a exemplo do Watson, a plataforma da IBM de computação cognitiva para negócios, com a qual, à época de seu surgimento, era preciso gastar fortunas e muito tempo para ensiná-la sobre determinado tema. Além de uma carga maior de conhecimento inserida, o que se destaca nas ferramentas mais novas é mesmo a capacidade de interação.
A IA generativa é um subcampo da Inteligência Artificial que atua na criação de novos conteúdos, dados e informações, a partir de um conjunto de dados e entradas já existentes. Seu funcionamento consiste, basicamente, na aprendizagem de seus algoritmos com os dados fornecidos que, então, são capazes de gerar entregas semelhantes, de acordo com o conhecimento adquirido durante o treinamento. Os modelos generativos podem ser aplicados em diversos segmentos para criação de artes gráficas, áudios, músicas, textos, vídeos e, até mesmo, de softwares. E é aí que vemos os impactos não apenas na área de Tecnologia de Informação, mas entre os próprios profissionais atuantes em seus segmentos.
As mudanças no perfil do profissional de tecnologia
No que diz respeito às soluções de software, uma das funções do desenvolvedor ou do arquiteto de TI envolvidos em um projeto é transcrever e gerar códigos de programação, baseados em padrões específicos, muitas vezes lançando mão de modelos e trechos que já foram criados para outras aplicações anteriores ou, até mesmo, escritos por outras pessoas na construção de uma nova solução. Agora, com a possibilidade de otimizar códigos já existentes usando essas novas soluções generativas, esse profissional será menos operacional e poderá fazer entregas mais rápidas, tendo mais tempo para se dedicar a ações mais estratégicas, com foco na experiência do usuário, por exemplo.
Na prática, as empresas podem introduzir um sistema de linguagem como o LLM (Large Language Model – em PT, modelo de linguagem amplo), estabelecer uma sequência de diálogos e, então, encadear tudo isso para que seu atendimento seja totalmente digital e mais produtivo. A IA, capaz de interpretar falas e pedidos, sabe exatamente onde as soluções e informações estão armazenadas e pode integrá-las, dispensando a atuação de um desenvolvedor para programar tal função, permitindo que ele apenas valide o que foi gerado. Não é incrível? E isso é público, está na base de dados ou mesmo na internet global.
O impacto disso será enorme. O próprio desenvolvedor de software terá que passar a se preocupar muito mais com aspectos de arquitetura e cada vez menos com codificação, mudando completamente a abordagem na construção de sistemas. Utilizando esses novos recursos de IA, o desenvolvimento poderá ser muito mais enxuto, com o número de interações em telas reduzido, já que o sistema irá perceber exatamente o que se quer e levará o usuário ao seu destino de forma infinitamente mais ágil. Isso permitirá que melhorias sejam realizadas nas aplicações, tornando-as menores, mais leves e entregando muito mais usabilidade.
Pensemos em uma ação simples, como no caso de um PIX. Atualmente, utilizando um sistema de banco tradicional, são necessárias ao menos 20 interações para realizar a transação – que envolve selecionar o app, inserir a digital, optar pelo formato da transição, incluir a senha etc. Em um sistema de banco digital, normalmente a interação é metade disso. Se a IA pudesse interagir com o usuário nesse caso, por exemplo, a transação aconteceria de forma bem mais simples, já que as novas aplicações em IA diminuem muito a quantidade de telas. Isso significa menos profissionais construindo interfaces de usuários e mais deles estudando sobre comportamento e a forma como as pessoas querem realmente interagir, sendo este um ponto bastante relevante para o desenvolvimento de soluções que atendam precisamente às necessidades do usuário. Como resultado, o usuário é um dos principais beneficiados por essa abordagem, aproveitando ao máximo as vantagens do uso da ferramenta.
De forma geral, o que mais trará impacto às empresas em relação a seu pessoal será o perfil dos profissionais a serem buscados. Não acho que essas novas soluções irão diminuir a oferta de empregos, mas sim aumentar a procura por profissionais com habilidades e competências diferentes. Isso porque, uma vez que tudo o que está sendo feito hoje ficará obsoleto rapidamente, precisaremos de mais pessoas que atuem na substituição por essas novas tecnologias. Os profissionais, de forma geral, terão de se reinventar.
E é nisso que muitas das empresas de tecnologia estão focadas atualmente, nessas mudanças, no treinamento de seu pessoal e na experimentação e aplicação das novas ferramentas. Ao mesmo tempo, estão trazendo pessoas especializadas em implementar esses novos formatos de soluções. Essa é a responsabilidade dos profissionais de TI no momento: treinar e aprimorar modelos de IA generativa, envolvendo conhecimentos em machine learning, big data e uma compreensão mais profunda dos algoritmos subjacentes.
Para se ter uma ideia, por meio de testes e experimentos, temos nos deparado com impactos bastante relevantes e significativos em setores como o de suporte, em que 99,9% dos problemas são recorrentes e o que muda é o modo como cada um aciona a área e a percepção do profissional do setor que recebe o chamado, que também é diversa.
O impacto também se dá na contratação de um novo funcionário e em seu tempo de aprendizado: ainda no exemplo do pessoal de suporte e atendimento, antes esse profissional passava um bom tempo sendo treinado, com acompanhamento etc. Hoje, precisamos apenas avaliar o conhecimento dele em TI, dar as ferramentas e instrumentos adequados para que realize sua função e, então, em cerca de uma semana, ele já estará trabalhando com o apoio de soluções inteligentes.
Em outras palavras, vemos que o uso da IA de forma ainda mais ampla será um divisor de águas na prestação de serviços dessas empresas de tecnologia. Por consequência, a área de TI – que já é propulsora de grandes mudanças e responsável pelos avanços em inovação nas empresas – estará ainda mais acelerada, proporcionando que essa inovação aconteça de forma muito mais ágil, nos mais diversos setores de atuação.
O que é importante reforçar é que a IA está sendo desenvolvida com o objetivo de aprimorar habilidades e impulsionar a inovação, e não substituir o trabalho humano por completo. Haja vista as muitas empresas que já têm testemunhado seu poder em revolucionar a forma de trabalho, acelerando soluções no âmbito global e permitindo respostas mais rápidas às demandas do mercado.
O futuro profissional de TI terá que ser capaz de colaborar eficientemente com os sistemas de IA adotando uma mentalidade de aprendizado contínuo. Ou seja, além das habilidades técnicas, esses profissionais deverão ter uma compreensão sólida dos aspectos de negócios. Isso envolve desde entender as capacidades e as limitações da tecnologia em questão, até saber integrar a ferramenta de forma eficaz nas operações cotidianas das empresas.
*Geraldo Batista é VP de Operações da SysMap Solutions, empresa nacional especializada em apoiar a transformação digital
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