Gerenciando IA generativa Novos papéis de liderança em software surgem

Gerenciando IA generativa Novos papéis de liderança em software emergem

A maioria dos líderes de software já está ou em breve estará incorporando a IA generativa em suas atividades diárias de trabalho. Até 2025, mais da metade de todas as descrições de cargos de liderança em engenharia de software exigirão explicitamente supervisão de IA generativa, de acordo com uma análise do Gartner.

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Essa mudança de responsabilidades traz uma urgência para ampliar o escopo da liderança em software além dos limites do desenvolvimento e manutenção de aplicativos. O gerenciamento de equipe, o gerenciamento de talentos, o desenvolvimento de negócios e o cumprimento de ética serão parte da supervisão da IA generativa, de acordo com a analista do Gartner Haritha Khandabattu.

Embora a IA generativa não vá substituir os desenvolvedores, “ela tem a capacidade de automatizar certos aspectos da engenharia de software”, acrescenta ela. E enquanto “não pode replicar a criatividade, o pensamento crítico e as habilidades de solução de problemas que os seres humanos possuem”, a IA serve como um multiplicador de força que pode aumentar a eficiência.

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Outros especialistas também reconhecem a importância das posições de liderança em engenharia de software. “O papel dos gerentes na transformação social crescente envolvendo IA não pode ser subestimado”, afirmam Nicholas Berente, da Universidade de Notre Dame, e Bin Gu, da Universidade de Boston, escrevendo no MIS Quarterly.

“São os gerentes que tomam todas as decisões-chave sobre IA. Eles supervisionam o desenvolvimento e a implementação de sistemas baseados em IA, os gerentes os usam em sua tomada de decisão, aproveitam-nos para atingir clientes, monitoram e ajustam as decisões, processos e rotinas que a IA apropriada. Os gerentes alocam recursos, supervisionam projetos de IA e governam as organizações que moldam o futuro.”

Os desafios para os gerentes incluem mapear a IA em relação às estratégias de negócios, promover interfaces homem-IA, além de prestar atenção “em dados, privacidade, segurança, ética, trabalho, direitos humanos e segurança nacional”, ressalta Berente e seus coautores.

O alinhamento com os negócios será uma outra capacidade de liderança fundamental. Os líderes do setor sugerem que a IA em suas formas principais – generativa e operacional – não é apenas uma ferramenta de produtividade para desenvolvedores, mas que essa tecnologia emergente também apresenta oportunidades de negócios que os líderes de software precisam entender e impulsionar. “Os projetos de IA não são apenas projetos de tecnologia”, diz John Roese, diretor de tecnologia global da Dell Technologies.

“Os bons estão alinhados aos resultados dos negócios. Os projetos de IA quase inevitavelmente interferem nas estruturas organizacionais e essas não são decisões técnicas. Todo investimento e mudança para a automação fazem com que empregos antigos desapareçam e criem novos empregos encarregados de tornar a automação operacional.”

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A demanda por novas habilidades de liderança significa que os profissionais de TI devem esperar uma expansão das equipes nas quais os líderes de software participam ou lideram. “As descobertas em IA deram origem a um novo nível de expertise técnica, como especialistas em IA e engenheiros de aprendizado de máquina, que desenvolvem e implantam algoritmos de IA e redes neurais”, diz Bryan Madden, chefe global de marketing de IA na AMD.

“A IA e sua implementação estão evoluindo rapidamente. Os projetos de IA precisam de uma abordagem abrangente para garantir que não apenas fatores práticos e tecnológicos sejam considerados, mas também que governança, política e ética acompanhem o ritmo.”

Também é importante lembrar que a liderança em IA provavelmente será um trabalho em equipe. Embora a maioria dos esforços em IA seja liderada pelo CEO, CIO ou chefe de engenharia, “funcionários de vários departamentos devem colaborar para criar casos de uso internos e 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 área de TI, para construir modelos internos de linguagem que melhorem os processos de negócios em todos os departamentos.”

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Essa demanda por colaboração significa que o sucesso da IA “dependerá de parcerias abertas e colaboração entre tecnologia, negócios e sociedade”, afirma Madden, da AMD.

“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 os desenvolvedores de aplicativos de IA. Esses insights ajudarão a comunidade tecnológica a aprimorar a aplicação de IA da melhor maneira para obter o melhor retorno para sua base de clientes. Surgirão funções que trarão especialistas em políticas para o desenvolvimento de aplicativos.”

Além do conhecimento específico do negócio, o surgimento da IA também significará um foco crescente em engenharia e capacidades de aprendizado em contexto. Zutshi, da Databricks, diz: “Essa é uma habilidade mais recente para os desenvolvedores otimizarem prompts para modelos de linguagem grandes e criar novas capacidades para os clientes, ampliando ainda mais o alcance e as capacidades das ferramentas de IA.”

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Uma outra área na qual os líderes de software precisarão assumir a liderança é a ética em IA. Líderes de engenharia de software “devem trabalhar com, ou formar, um comitê de ética em IA para criar diretrizes de política que ajudem as equipes a usar as ferramentas de IA generativas de maneira responsável para design e desenvolvimento”, relatam o Gartner em sua análise. Os líderes de software também precisarão identificar e ajudar “a mitigar os riscos éticos de quaisquer produtos de IA gerativos desenvolvidos internamente ou adquiridos de fornecedores externos”.

Finalmente, Khandabattu acrescenta que a recrutamento, desenvolvimento e gestão de talentos também receberão um impulso da IA generativa. Aplicações de IA generativa podem acelerar tarefas de contratação, como realizar uma análise de emprego e transcrever resumos de entrevistas. Por exemplo, os líderes de software “podem inserir uma solicitação de palavras-chave ou frases-chave relacionadas a habilidades ou experiência para engenharia de plataforma”. A IA generativa também apoiará a gestão e desenvolvimento de habilidades. Khandabattu diz: “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”.

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