IA Generativa traz novos desafios para o mercado de trabalho

Cientista afirma que tecnologia ainda é muito suscetível a erros e precisa de regulamentações

Um dos assuntos mais comentados do momento é a Inteligência Artificial Generativa (IAG), tecnologia por trás do Chat GPT, que atingiu cem milhões de usuários em apenas dois meses. O recorde anterior pertencia ao Tik Tok, que demorou nove meses para alcançar a mesma quantidade de usuários.

O chat baseado no modelo de linguagem GPT – Generative Pre-trained Transformer, ou em português, Transformadores Pré-treinados Generativos – pertence ao OpenAI, laboratório estadunidense de pesquisa de inteligência artificial e tem como um dos maiores investidores a Microsoft. A sua capacidade de criar e traduzir textos, responder perguntas de forma coerente e gerar conteúdo novo sem intervenção humana chamou atenção das pessoas e gerou curiosidade sobre o conceito de IAG e a diferença para Inteligência Artificial que já era conhecida e utilizada.

John Paul Lima, diretor dos cursos de graduação on-line do Centro Universitário FIAP, explica que as Inteligências Artificiais Generativas são uma classe de algoritmos e modelos que permitem com que as IAs criem conteúdos novos e criativos, seja em formato de áudio, vídeo, texto ou imagens. “Capacidades como a criatividade,  a autoconsciência e a empatia ganharam uma nova dimensão com o surgimento das IAs generativas, pois agora, esses sistemas que foram treinados com bilhões de outros exemplos, conseguem gerar resultados únicos e diversificados”, afirma o especialista.

O surgimento de uma nova tecnologia promissora também gera preocupação sobre o impacto no mercado de trabalho ou uma suposta substituição dos humanos. John Paul Lima explica que quando essas ferramentas aparecem pela primeira vez é normal perceber um certo inconformismo e questionamento nas pessoas, mas depois elas encontram seu lugar avançando a humanidade. “Assim foi com a calculadora, com os telefones celulares, com as máquinas fotográficas digitais, com as plataformas de streaming, aplicativos de transporte, entre tantas outras invenções que começam incomodando, mas as pessoas se adaptam”, adiciona.

Dentre os possíveis usos das IAGs, está a sua utilidade para a área de saúde, gerando modelos de previsão de testes clínicos ou identificando padrões em exames médicos para auxiliar no diagnóstico de doenças. Nas empresas, podem ser utilizadas para análise de dados ou automatizar tarefas repetitivas. Além disso, é possível observar oportunidades nos setores de publicidade, design, entretenimento e outros, onde essa ferramenta auxiliará na criação de textos, imagens e conteúdos.

“Se um sistema de IAG pode ser criativo, veremos uma forte transformação do mercado de trabalho, pois muitas das nossas atividades são relacionadas à criação. O profissional que não souber utilizar esses sistemas sofrerá muito com a falta de eficiência no seu dia a dia, pois se bem coordenados e comandados, geram resultados muito bons”, reforça John Paul.

Apesar da Inteligência Artificial Generativa estar atribuída a vantagens como rapidez, facilidade e eficiência, existem desafios técnicos e científicos que incluem melhorar a compreensão de alguns contextos complexos e lidar com viés e preconceitos nos dados de treinamento. Outro problema é a falta de transparência desses sistemas, que são treinados com diversos dados públicos, fazendo questionar-se o direito autoral dos conteúdos gerados pelas IAGs.

O diretor acadêmico da FIAP reitera que essa tecnologia é muito suscetível a erros e se um profissional não fizer a curadoria do conteúdo adequadamente está sujeito a apresentar resultados duvidosos. “Ao usar o Chat GPT, por exemplo, ele fornece a resposta que você demandar, porém, ele é suscetível a superficialidade. Assim, um profissional que conhece do assunto, consegue extrair informações e checar a qualidade daquela informação, aumentando a eficiência do seu trabalho”

Para trabalhar com os sistemas de IAG, o profissional deve conhecer as ferramentas e suas limitações, ter conhecimentos em ciência de dados, aprendizado de máquina e programação. Outras skills associadas a esse campo são habilidades criativas, capacidade de resolução de problemas e compreensão ética.

Sobre a formação acadêmica, John Paul afirma que existem cursos de curta duração que ensinam a usar as IAGs, mas o melhor caminho para entender profundamente esses sistemas e treiná-los e adaptá-los melhor seriam graduações em Inteligência Artificial ou Ciência de Dados.

O importante é que tanto essa como as futuras tecnologias que surgirem sejam usadas para proporcionar uma melhor qualidade de vida para os humanos e  construir uma sociedade mais justa. “Precisamos ter regras, regulamentações, transparência e acessibilidade. A responsabilidade também deve fazer parte de tudo isso. É muito fácil gerar fake news com essas ferramentas e também é fácil os desenvolvedores se eximirem da responsabilidade. Mas as ferramentas devem ser pautadas em regulamentações adequadas, não limitantes, mas que gerem responsabilidade para todos”, conclui o diretor.

Por: Giulia Andrade