Estas são as maiores preocupações dos líderes de tecnologia sobre o uso de IA no trabalho
Principais preocupações dos líderes de tecnologia em relação ao uso da IA no ambiente de trabalho
A IA generativa pode ser uma incrível ferramenta de produtividade, mas tanto os usuários de TI quanto os usuários de negócios precisam estar cientes de que ela também está complicando a vida profissional e os processos empresariais. Essa é a advertência dos autores de um novo estudo da IEEE, que alerta que “usar IA não é tão fácil quanto parece.”
Os resultados da pesquisa, realizada com 350 líderes executivos de tecnologia global em setembro, afirmam que embora quase todas as empresas queiram aproveitar o potencial da IA, é necessário educação e preparação organizacional ao longo do caminho.
Mesmo com obstáculos, há um movimento massivo em direção à IA. Setenta por cento dos entrevistados indicaram que haviam introduzido ou planejavam introduzir ferramentas que usavam processamento de linguagem natural no próximo ano, em comparação com 67% na pesquisa do ano anterior. Os principais casos de uso para IA no próximo ano incluem segurança cibernética em tempo real, aumento da eficiência da cadeia de suprimentos, auxílio e aceleração do desenvolvimento de software, automação do atendimento ao cliente e agilização da triagem de candidatos a emprego.
No entanto, a transição para a IA não acontecerá da noite para o dia. “Integrar IA ao trabalho existente não é tão simples quanto apertar um interruptor”, apontam os autores do estudo. Pense em muitas tecnologias consideradas anteriormente fáceis de implementar – desde computação em nuvem até dispositivos IoT – que “muitas vezes tiveram sucesso misto”. Seja como for, iniciativas de transformação digital “têm taxas de falha surpreendentemente altas, o que significa que elas não atenderam às expectativas, ultrapassaram os custos, extrapolaram os prazos ou, em alguns casos, foram abandonadas.”
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Esse também é um potencial futuro não tão glamoroso para a IA – se é que podemos dizer assim – “introduzir tecnologia avançada como a IA pode ser mais difícil”, sugerem os pesquisadores.
Cerca de seis em cada dez executivos, 59%, temem se tornar muito dependentes da IA para decisões e processos importantes, citando “excesso de confiança na IA e potenciais imprecisões” como uma das principais preocupações em relação ao uso de IA em suas organizações.
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A próxima preocupação mais citada, por 50%, são as dificuldades em compartilhar conhecimento e treinar funcionários. Os executivos disseram estar preocupados com a capacidade de suas empresas de aproveitar o “conhecimento institucional dos profissionais atuais para treinar novos colaboradores”. Cerca de metade, 47%, disse que a dificuldade de integrar a IA aos fluxos de trabalho existentes é uma das principais preocupações ao usar IA generativa no próximo ano.
A qualidade dos dados de treinamento é outro problema que vem surgindo à medida que o uso da IA se acelera, afirmam os autores do relatório da IEEE. “Os sistemas de IA precisam ser treinados usando dados. Mas os conjuntos de dados frequentemente são criados por pessoas que podem ter preconceitos ou imprecisões. Como resultado, os sistemas de IA podem perpetuar vieses.” Verificar os dados de treinamento é difícil “porque a procedência não está disponível e o volume dos dados de treinamento é enorme”, segundo Paul Nikolich, membro vitalício da IEEE.
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A IA generativa ainda é relativamente nova, com poucas pessoas com a expertise necessária. Os executivos foram solicitados a listar as principais habilidades que procuravam nos candidatos a cargos relacionados à IA. Uma variedade de habilidades técnicas compunha a lista, mas várias habilidades interpessoais também foram classificadas como importantes.
“Engenharia rápida, pensamento criativo e habilidade para verificar as entregas da IA – essas são as três habilidades que você precisa para gerar resultados significativos com a ajuda da IA generativa”, disse Yu Yuan, membro sênior do IEEE, citado no relatório. Ironicamente, mais IA é necessária para construir IA. “Um dos maiores gargalos em tecnologia é a disponibilidade de recursos humanos para codificação”, de acordo com Carmelo José Albanez Bastos Filho, um membro sênior da IEEE. “Em muitos casos, há trabalho intelectual com alto valor agregado, mas muitas das atividades de desenvolvimento de software são relativamente simples e deveriam ser automatizadas em breve.”
