Um novo papel surge para líderes de software Supervisionar a IA generativa
New role for software leaders overseeing generative AI
Líderes da indústria concordam que a IA generativa não é apenas uma ferramenta de produtividade para desenvolvedores, mas também representa oportunidades de negócios que os líderes de software precisam entender e promover.
A IA generativa será uma parte comum do trabalho de software em um futuro próximo, e não apenas para geração de código. Uma maioria de líderes de software em breve estará incorporando a IA generativa em seu trabalho diário, prevê recente análise da Gartner.
Até 2025, mais da metade de todas as descrições de cargos de liderança em engenharia de software exigirão explicitamente supervisão de IA generativa, estima a consultoria. Isso traz uma urgência para estender o escopo da liderança de software muito além dos limites do desenvolvimento e manutenção de aplicativos.
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Gestão de equipe, gestão de talentos, desenvolvimento de negócios e aplicação de ética serão parte da supervisão da IA generativa, de acordo com a analista da Gartner, Haritha Khandabattu. Embora a IA generativa não substitua os desenvolvedores, ela tem a capacidade de automatizar certos aspectos da engenharia de software”, acrescenta. Embora não “possa replicar a criatividade, o pensamento crítico e as habilidades de resolução de problemas que os humanos possuem”, ela serve como um multiplicador de forças.
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Líderes da indústria concordam que a IA generativa não é apenas uma ferramenta de produtividade para desenvolvedores, mas também representa oportunidades de negócios que os líderes de software precisam entender e promover. “Projetos de IA não são apenas projetos de tecnologia”, diz John Roese, diretor de tecnologia global da Dell Technologies. “Os bons projetos estão alinhados aos resultados de negócios. Os projetos de IA inevitavelmente interrompem as estruturas organizacionais e essas não são decisões técnicas. Cada investimento e mudança para automação faz com que empregos legados desapareçam e cria novos empregos responsáveis por fazer essa automação funcionar”.
Espera-se uma expansão das equipes nas quais os líderes de software participam ou lideram. “As inovações em IA têm dado origem a um novo nível de expertise técnica, como especialistas em IA e engenheiros de aprendizado de máquina que desenvolvem e implementam algoritmos e redes neurais de IA”, diz Bryan Madden, diretor global de marketing de IA da AMD. “A IA e sua implementação estão evoluindo em um ritmo acelerado. Os projetos de IA precisam de uma abordagem abrangente para garantir que não apenas fatores práticos e tecnológicos sejam considerados, mas também governança, política e ética estejam em conformidade”.
Embora a maioria dos esforços de IA seja geralmente liderada pelo CEO, CIO ou chefe de engenharia, “funcionários de vários departamentos devem colaborar juntos, construindo casos de uso internos para acelerar as capacidades do produto para os clientes”, diz Naveen Zutshi, CIO da Databricks. “Equipes do lado comercial da organização podem trabalhar com engenheiros, aqueles sob o CIO e a TI, para construir grandes modelos de linguagem internos que melhorem os processos de negócios em todos os departamentos”.
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Consequentemente, o sucesso da IA “dependerá de parcerias abertas e colaboração entre tecnologia, negócios e sociedade”, diz Madden. “À medida que a IA se torna mais ubíqua em setores como saúde, finanças e educação, haverá a necessidade de especialistas em domínio fornecerem contexto e insights para desenvolvedores de aplicativos de IA. Esses insights ajudarão a comunidade de tecnologia a aprimorar sua aplicação de IA da melhor maneira para o melhor retorno para sua base de clientes. Surgirão funções que trarão especialistas em políticas para o campo do desenvolvimento de aplicativos”.
Também há uma ênfase crescente em engenharia ágil ou aprendizado em contexto, diz Zutshi. “Essa é uma habilidade mais recente para desenvolvedores otimizarem prompts para grandes modelos de linguagem e desenvolverem novas capacidades para os clientes, expandindo ainda mais o alcance e a capacidade das ferramentas de IA”.
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Outra área em que os líderes de software precisam assumir a liderança é a ética da IA. Líderes de engenharia de software “devem trabalhar com, ou formar, um comitê de ética de IA para criar diretrizes de política que ajudem as equipes a usar as ferramentas de IA generativa de forma responsável para design e desenvolvimento”, relata Khandabattu em sua análise. Eles precisarão identificar e ajudar “a mitigar os riscos éticos de quaisquer produtos de IA generativa desenvolvidos internamente ou adquiridos de fornecedores terceirizados”.
A contratação, desenvolvimento e gerenciamento de talentos também receberão um impulso da IA generativa, acrescenta Khandabattu. Aplicações de IA generativa podem acelerar tarefas de recrutamento e contratação, como realizar análise de cargos e transcrever resumos de entrevistas. Por exemplo, líderes de software “podem inserir um prompt solicitando palavras-chave ou frases-chave relacionadas a habilidades ou experiência para engenharia de plataforma”. Além do recrutamento, a IA generativa apoia a gestão e desenvolvimento de habilidades. “Isso ajudará os líderes de engenharia de software a repensar os cargos, identificando habilidades que podem ser combinadas para criar novas posições e eliminar redundâncias”.
