Bem, sim... devem ter dito "porque é que este artigo começa com esse título?", e não vos censuro, eu estaria a pensar a mesma coisa, que título inventei... mas ei... parem aí! parem aí mesmo, podem continuar a ler (não há aqui nenhum terminador), em primeiro lugar escolhi esse título porque, de certa forma, é assim que todos nós nos sentimos ("ele vai pôr-nos no desemprego, car**o!!!"), e em segundo lugar, adivinharam, era para vocês entrarem, lerem e agora que estão aqui.... continue a ler, só lhe tomará alguns minutos e espero, durante esse tempo, dar-lhe algumas pinceladas sobre tudo isto e uma nova opinião sobre o que se passa com este androide predador à solta (sabe-se lá de que canto escuro nos persegue), quero dizer... esta nova raça de Inteligência Artificial que parece perseguir os nossos empregos (os grandes modelos de linguagem ou LLM's).
Chega de andróides assassinos, vamos falar a sério. Em primeiro lugar, para esta breve análise, considerei os relatórios da OpenAI, da GatesNotes, do Fórum Económico Mundial e, claro, a minha experiência, conhecimento e boa fé para esclarecer alguns pontos e nuances que podem estar a criar dissonâncias e tensões desnecessárias.
Ao contrário de uma abordagem inicial com pouca informação, a inteligência artificial (de acordo com os relatórios da OpenAI e de Bill Gates) parece afetar sobretudo empregos de escritório e informatizados mas que paradoxalmente têm uma grande parte de pensamento lateral ou analítico, como advogados, assistentes administrativos, designers gráficos, criadores de conteúdos, e entre outras profissões, há uma que é ainda mais paradoxal e que tem a ver com o responsável pela sua criação, a programação.
Os trabalhos manuais, como electricistas, canalizadores, pedreiros, entre outros, são menos afectados. Isto faz sentido, tendo em conta que os grandes modelos de linguagem operam ao nível do software e não estão, atualmente, diretamente ligados ao hardware e à robótica necessários para executar trabalhos manuais que têm uma grande variedade de nuances. É importante ter em conta que os GPT-4 são treinados com informação da Web, pelo que ligar esta informação a hardware específico exigiria ter em conta as situações reais em que estes profissionais trabalham, muitos dados de treino, muito tempo de teste e dinheiro (embora este último nunca seja um problema para as empresas que estão de olho neste tipo de tecnologia, como sabemos, acho que foi demasiado), digamos que o trabalho, quanto mais semelhante for a uma receita, mais substituível será.. é por isso que quanto mais matizado, mais inovador e quanto menos dados forem recolhidos sobre a tarefa, mais valor tem o trabalho humano e menos valor têm os grandes modelos de linguagem.
Já agora, com o que foi dito acima, tenho em mente que desde 2023, várias propostas de carros autónomos, robôs que cozinham, entre outros, têm vindo a chegar ao mercado. e embora de vez em quando ouçamos algumas notícias aterradoras, em geral funcionam muito bem e continuam a ser aperfeiçoados, mas como eu disse, embora um carro sobre rodas seja mais perigoso do que um robô eletricista, a realidade que compila a quantidade de nuances e variáveis contextuais que este último trabalho pode ter e a quantidade de diferentes tarefas tão diferentes tornam difícil a sua implementação de uma forma viável e conveniente a curto prazo, Pense em como detectaria os diferentes padrões, como esse robô passaria pelas condutas de cabos, quanto custaria reparar uma tomada ou, ainda mais bizarro, qual seria o tamanho de um robô assim e quanto custaria?.
Por outro lado, se deixarmos Bill Gates e os engenheiros da Open-Ai trabalharem e olharmos para o que o Fórum Económico Mundial propõe e tivermos em conta as informações sobre as competências mais procuradas e as actuais lacunas do GPT-4 (contexto de cerca de 4500 palavras, dificuldade em compreender entradas demasiado longas e falta de experiência subjectiva e matizada), espera-se que as competências técnicas no domínio dos grandes dados sejam mais procuradas até 2027, como a inteligência artificial e o tratamento de grandes dados, principalmente em áreas que exigem mais competências transversais, como o pensamento crítico e analítico, a liderança, a influência, a aprendizagem contínua, a automatização, a resiliência, a adaptabilidade e a curiosidade para se adaptarem a estas mudanças. Mais uma vez, isto pode parecer contraditório: não serão necessárias profissões como a matemática, o software, a gestão, entre outras, ao mesmo tempo que será necessário o pensamento crítico e analítico? Pois bem, como referi nos parágrafos anteriores, embora o GPT-4 já consiga realizar muitas tarefas que seguem padrões estabelecidos e para as quais existe informação disponível, como a análise de dados e o design gráfico, ou sim... um post como este (caso estivesse a pensar nisso), espera-se que durante muito tempo seja apenas numa percentagem das tarefas (sim, aquela coisa de que falámos há pouco sobre o contexto e as nuances), e serão necessárias pessoas com pensamento estratégico, analítico e sistemático, para a adaptação das diferentes peças ao sistema específico. Espera-se que se desenvolva uma espécie de versão 2.0 alimentada por IA nas disciplinas e carreiras acima mencionadas, como o Laboratório de Inovação e Inteligência Artificial da UBA (Universidade de Buenos Aires) tem vindo a antecipar há anos. Para além disso, serão criados novos postos de trabalho, como aconteceu notoriamente com a "engenharia de prompts", e em áreas de inovação ou criação, como a investigação, será mais do que nunca necessário talento com fortes competências matemáticas, apesar do que possamos pensar ao ler os relatórios da OpenAI ou da Note Gates.
Depois de ler este pequeno artigo de opinião, já sabe quais são as profissões com maior futuro e tem uma ideia do que fazer, mas talvez ainda tenha duas perguntas... Como é que eu me adapto à mudança? Que profissões ou especializações posso adotar para manter a minha carreira competente? Embora tenha mencionado uma nova profissão emergente, a engenharia de prontidão, da próxima vez irei investigar sobre as diferentes profissões emergentes e as formações que pretendem articular-se com as profissões actuais, como faz o Laboratório de Inovação e Inteligência Artificial da UBA.
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Bibliografia:
Clarín - Para Bill Gates, estes são os empregos mais ameaçados pelo ChatGPT e pela inteligência artificial: https://www.clarin.com/internacional/bill-gates-trabajos-amenazados-chatgpt-inteligencia-artificial_0_hL123JE5IC.html
El Confidencial - Os 10 empregos que a inteligência artificial vai eliminar primeiro - e os que estão a salvo: https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2023-03-24/chatgpt4-openai-trabajo_3599085/
GatesNotes - A era da IA já começou: https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun#ALChapter3
GatesNotes - Os riscos da IA são reais mas controláveis: https://www.gatesnotes.com/The-risks-of-AI-are-real-but-manageable
arxiv - GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models: https://arxiv.org/abs/2303.10130
Fórum Económico Mundial - O futuro dos empregos em 2023: estas são as competências mais procuradas agora - e mais além: https://www.notion.so/Recording-from-22-1-2024-12-26-05-d11c8d26e6554adaa4622190e0f4f017?pvs=4
Codemotion: Devin - uma nova ferramenta de programação de inteligência artificial de ponta a ponta: https://www.codemotion.com/magazine/es/inteligencia-artificial/devin-una-nueva-herramienta-de-programacion-de-ia-de-extremo-a-extremo/
Wikipedia - Tesla Autopilot: https://es.wikipedia.org/wiki/Tesla_Autopilot
YouTube, canal - "Vodafone's Future Is Exciting": https://www.youtube.com/watch?v=7PR5-3xZXsM&ab_channel=ElFuturoEsApasionantedeVodafone
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