A iminente disrupção de produtividade da IA generativa

É surpreendente que, até dezembro, a IA generativa nem mesmo estivesse no meu radar. Agora, é o assunto principal entre aqueles de nós que se concentram em tecnologia.

As coisas estão mudando rapidamente no campo da tecnologia. Tenho visto vários argumentos de que estamos superestimando a IA generativa, mas então me deparei com este vídeo do Ethan Mollick, da Universidade de Wharton (tem cerca de 10 minutos e vale a pena assistir). Ele não apenas mostra o que essas novas ferramentas podem fazer, mas também destaca que as empresas que as utilizam relataram um aumento na produtividade entre 30% e 80% como resultado.

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O vídeo começa com Mollick introduzindo sua palestra, que ele criou inserindo uma imagem estática em uma das ferramentas e pedindo para que ela escrevesse um roteiro. O resultado foi impressionante. Embora ele demonstre várias ferramentas, o que mais chama a atenção não é apenas o quão novas são as ferramentas, mas também o quão capazes elas são. A conclusão bem fundamentada de Mollick é que não estamos apenas superestimando essa tecnologia, mas também estamos subestimando o quão disruptiva ela será.

A IA generativa está prestes a ter um grande impacto na produtividade.

IA generativa e criação de aplicativos

Um dos grandes problemas ao trabalhar com TI ou um contratado para criar um aplicativo é que a comunicação entre as partes tende a ser abaixo do ideal. Isso geralmente ocorre devido a várias coisas. Uma é que as pessoas que solicitam um aplicativo não sabem como estruturar sua solicitação para que seja compreensível para quem faz o trabalho; muitas vezes, a solicitação não inclui todas as dependências que precisam ser abordadas para que o aplicativo seja implementado com sucesso.

Outro problema: as pessoas que fazem o código geralmente não têm ideia do ambiente em que o aplicativo será usado. Eles não conhecem a cultura da empresa e raramente encontram quem vai usar o aplicativo.

Como resultado, a maioria dos aplicativos criados não faz o que os usuários desejam.

Com a IA generativa, as pessoas que precisam de um aplicativo podem gerar o código por si mesmas. E se elas não conseguirem articular o que desejam para outro ser humano, sua capacidade de direcionar uma IA mais rápida e não humana também será inadequada. A ferramenta de IA responderá ao que ela acredita ter sido solicitada e, a menos que possua algum tipo de filtro exclusivo, deverá fornecer um resultado mais rápido. No entanto, provavelmente será pior do que se um humano tivesse realizado o trabalho.

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Uma grande diferença nesse cenário é que o usuário pode iterar o código e fazer com que a ferramenta corrija os problemas criados pelas instruções iniciais inadequadas. A ferramenta de IA não ficará chateada com a iteração, como um humano poderia ficar, e poderá implementar rapidamente as correções necessárias. O aplicativo resultante provavelmente será melhor e criado mais rapidamente do que se o solicitante tivesse procurado um humano desde o início.

De forma mais ampla, para obter benefícios reais de produtividade que estejam mais próximos de 80% do que de 30%, o solicitante precisará ser treinado para entender melhor e articular de forma mais completa o que está pedindo. Com o tempo, isso deverá reduzir drasticamente o número de iterações necessárias para chegar a um resultado satisfatório.

Esse tipo de disrupção se manifestará de maneiras diferentes em diferentes setores, mas está chegando.

Cada vez mais rápido?

Concordo com Mollick de que a IA generativa é um grande avanço, o que é surpreendente, considerando o quanto parece estarmos superestimando-a agora. Essa tecnologia está avançando em um ritmo incrivelmente rápido, em grande parte porque as pessoas que a estão criando também a estão utilizando no processo de criação. E à medida que as ferramentas melhoram, elas impulsionarão ainda mais os esforços de desenvolvimento relacionados, a ponto de não ser difícil imaginar os programadores sendo excluídos do processo e as IA evoluindo autonomamente. Quando isso acontecer, esse processo de desenvolvimento já rápido parecerá lento em comparação.

As pessoas que utilizam essas ferramentas ainda precisam ser capazes de se comunicar efetivamente com elas para obter todos os benefícios. É evidente que aqueles que conseguirem fazer isso estarão em alta demanda, enquanto aqueles que não conseguirem podem se ver sem emprego em mercados onde essas habilidades são cada vez mais necessárias. (Eles serão como aqueles que não conseguiam usar PCs anos atrás.)

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Para resumir, o impacto da IA generativa não se limitará apenas ao número e aos tipos de empregos disponíveis (editores podem não precisar mais de escritores e programadores de nível básico podem se tornar praticamente extintos, por exemplo). Também exigirá que os usuários se familiarizem com a melhor forma de se comunicar com esses sistemas, caso contrário, correrão o risco de se tornarem obsoletos.

A IA generativa acabará impactando a todos. É melhor começar a aprender a se comunicar melhor agora, ou você provavelmente se arrependerá do impacto que ela terá em você.

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