O engenheiro ágil está deslocando o cientista de dados como o emprego mais sexy do século 21?
O engenheiro ágil está superando o cientista de dados como o emprego mais cobiçado do século 21?
Há mais de uma década, em um artigo da Harvard Business Review, Thomas Davenport declarou cientista de dados como o “emprego mais sexy do século 21”. Hoje, em uma era de inteligência artificial generativa, será que “engenheiro de prompt” está prestes a assumir esse título?
O que já é certo é que essa é uma das profissões mais quentes do momento. A engenharia de prompt envolve obter as melhores e mais relevantes respostas das ferramentas de IA generativa, e é tanto conversacional, “mas também programática com prompts incorporados no código,” explica David Gerwitz, colaborador do ENBLE.
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As taxas salariais profissionais para engenheiros de prompt de IA estão chegando a $175.000, mas podem ser bem acima de $300.000 por ano, observa Gerwitz, acrescentando que “ser um bom engenheiro de prompt de IA envolve mais do que ser capaz de fazer perguntas persuasivas. Você precisa combinar as disciplinas de IA, programação, linguagem, resolução de problemas e até mesmo arte para ter sucesso nessa carreira.”
Com o mundo agitado sobre IA generativa, os engenheiros de prompt estão em alta demanda. O problema é encontrar habilidades de engenharia de prompt é um desafio difícil. Recrutar engenheiros de prompt não é para os fracos. “Eu acho que a maioria das pessoas que estão recrutando estão roubando,” brinca Greg Beltzer, chefe de tecnologia da RBC Wealth Management.
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Tive a oportunidade de conversar com Beltzer na recente conferência da Salesforce em Nova York, onde ele falou sobre os desafios de se qualificar na era da IA. “Um bom engenheiro de prompt é mais caro do que um cientista de dados atualmente,” observa ele. “É extremamente difícil encontrar alguém que tenha experiência. Você não vai encontrar alguém que tenha mais de cinco anos de experiência. No máximo, você pode conseguir dois ou três anos, mas é difícil encontrar.”
Beltzer continua: “Há uma necessidade dramática de capacitar as pessoas na engenharia de prompt. Mas será que isso é uma ciência? É uma arte? Vamos construir mais ferramentas?” A boa notícia é que, uma vez que as ferramentas estejam disponíveis, pode ser mais fácil treinar modelos de IA com prompts conduzidos “de forma sistemática e programática”, diz ele.
No entanto, até que ferramentas robustas e úteis estejam disponíveis, a engenharia de prompt continuará sendo um desafio. Mesmo com ferramentas, Beltzer ressalta que esse conjunto de habilidades vai além do conhecimento técnico. Além disso, ainda é cedo para identificar exatamente os requisitos e a formação mais adequada para um engenheiro de prompt.
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Por exemplo, Beltzer não acha que faria sentido treinar um cientista de dados ou outro profissional adjacente para adotar habilidades de engenharia de prompt: “Muito disso precisa ser contextualizado para o negócio. Você precisa pensar como o usuário para ajudar com a engenharia de prompt — não é apenas código. Não é apenas desenvolvimento. É um conjunto de habilidades técnico de negócios que é também criativo.”
Algumas das pessoas que estão ingressando no campo, ele observa, não são necessariamente técnicas: “São escritores”, ele observa. “Eles apenas sabem escrever. E isso faz parte.”
O RBC mantém um olhar atento em seu talento interno, com foco em conhecimento combinado de negócios e técnico, diz Beltzer: “Estamos realmente procurando aqueles que provavelmente estão do lado dos negócios e têm um inclinação técnica. Pessoalmente, não quero apostar até que a ferramenta esteja um pouco mais avançada.”
O nível de investimento em IA e empreendimentos geradores de IA durante o último ano “também irá moldar que tipo de talento teremos”, diz Beltzer. “Até lá, o mercado de talentos vai estar muito escasso. Se você olhar para a rotatividade dessas empresas de destaque, elas podem definir seu preço.”
No RBC, que era uma empresa altamente conservadora, a mudança se tornou a regra – começando com sua crescente adoção de capacidades e serviços baseados na nuvem, como o Salesforce. “Depois que nos mudamos para a nuvem, lançamos 25 atualizações por ano”, diz Beltzer. “O que é loucura para serviços financeiros – a média do setor era uma atualização por ano. Temos uma ótima equipe que une negócios e TI, e podemos iterar na plataforma muito, muito rapidamente.”
Ao mesmo tempo, Beltzer não vê sua organização investindo totalmente em IA tão cedo. Embora a IA possa ajudar desenvolvedores e estrategistas de negócios em 80% de suas tarefas, os 20% restantes requerem envolvimento humano, ele diz: “Acho que a IA é real. Mas acho que ainda temos algum trabalho a fazer para a viabilidade comercial na minha indústria.”
Por exemplo, o RBC utiliza IA generativa para auxiliar em engajamentos em centros de contato. “Temos alguns casos de uso bem interessantes – mas é mitigação de custos, não geração de receita real”, diz Beltzer. “Mas é um bom começo.”
Em um nível mais geral, a IA talvez nunca substitua os humanos completamente no setor de gestão de patrimônios, acrescenta ele. “O que vimos em mercados em queda é que as pessoas não querem falar com uma máquina dizendo a elas: ‘Vai ficar tudo bem’. As pessoas querem ouvir: ‘Construímos uma carteira com esse modelo para esse tipo de cenário. Você ainda está no caminho certo – você não vai se aposentar por mais 20 anos, tem muito tempo no mercado, continue investindo, vai dar tudo certo’. Mas você não pode simplesmente ter um robô dizendo isso.”
As capacidades de IA são úteis, porém, para auxiliar os funcionários enquanto eles falam diretamente com os clientes. “Cada vez mais pessoas estão usando a gestão de patrimônios do que nunca, porque temos mais ativos”, diz Beltzer. “Então, eles poderão atender seus clientes com mais tecnologia – garantindo que essa caixa esteja marcada ou que aquela papelada seja feita por eles. É aí que precisamos expandir. Assim, os consultores podem se concentrar no relacionamento com o cliente e garantir que o que eles investiram atenda aos seus objetivos de longo prazo.”
Como gerente de TI, “nosso desafio é tornar os sistemas mais escaláveis e eficientes”, diz Beltzer. “Preciso fazer com que os humanos possam fazer mais do que amam e eliminar as atividades básicas que não agregam mais valor.”
