Vivemos na era da informação. Hoje, em um único dia, é gerada mais informação do que todo o conhecimento produzido pela humanidade desde a invenção da escrita, há milhares de anos. Além disso, desde a invenção do computador pessoal e, posteriormente, da internet, a participação dos trabalhadores do conhecimento na geração de valor econômico nunca foi tão alta. Nossas sociedades modernas são definidas pelo trabalho com a mente, não com as mãos.
Nos últimos vinte anos, o mundo digital passou a sustentar a forma como aprendemos, trabalhamos, nos comunicamos e até nos relacionamos com outras pessoas. Tecnologias como mecanismos de busca e smartphones tornaram disponível uma quantidade quase infinita de informação para qualquer pessoa disposta a procurá-la. Melhor ainda: em tempo real e praticamente sem custo. No entanto, se nunca foi tão fácil acessar informação, processá-la e gerar conhecimento a partir dela continua sendo uma atividade humana. Pode-se dizer que extrair conhecimento relevante em meio a tanto conteúdo se tornou ainda mais desafiador: separar sinais de ruído exige conhecimento de domínio, geralmente construído ao longo de anos de educação formal, experiências de vida e interações sociais que definem o que normalmente consideramos um “especialista”.
Criar conhecimento é complexo e é onde reside o valor. Tecnologias que ajudam a coletar e consolidar informação na forma de dados estruturados ou não estruturados têm alcance limitado. Apesar dos aparentes ganhos de produtividade trazidos pelo computador pessoal, pela internet ou, mais recentemente, pelo Big Data, a quantidade de profissionais necessária para processar toda essa informação aumentou. Em termos econômicos, trilhões de dólares são gastos anualmente com milhões de profissionais de escritório, gestores, consultores e analistas que transformam informação em conhecimento.
É por isso que a Inteligência Artificial Generativa é transformadora. Agora temos uma tecnologia que não apenas recupera informação, como faz um mecanismo de busca, mas gera algo que se assemelha ao conhecimento especializado. E tudo em linguagem natural, que qualquer pessoa alfabetizada pode utilizar imediatamente.
Mas por que a IA Generativa é tão eficiente? Ela é realmente inteligente? Vai substituir humanos em poucos anos, como muitos influenciadores de IA afirmam nas redes sociais? Ou é apenas exagero? Como costuma acontecer, a realidade está em algum ponto intermediário.
Limites do aprendizado da IA
Modelos de Linguagem de Grande Escala baseados na arquitetura Transformer (base das ferramentas mais avançadas de IA Generativa) são uma evolução de técnicas de aprendizado de máquina treinadas com volumes imensos de dados. Estimativas indicam que o treinamento desses modelos pode utilizar praticamente todo o conteúdo público disponível na internet entre 2026 e 2034.
Como métodos estatísticos, esses modelos não pensam como humanos. Funcionam ao prever o próximo token (ou seja, a próxima palavra) com base no contexto anterior e nas relações entre palavras aprendidas durante o treinamento. Isso torna a IA Generativa especialmente propensa a “alucinações” e previsões imprecisas, já que os modelos não “compreendem” de fato os processos ou conceitos subjacentes representados pelas palavras.
IA vs. Computador Pessoal vs. Internet
Mais cedo ou mais tarde, todo trabalho baseado em conhecimento será impactado pela IA. Diferentemente de inovações transformadoras anteriores, como o computador pessoal ou a internet, empresas e instituições não conseguirão contê-la ou controlá-la totalmente. As ferramentas de IA Generativa são simples de usar (linguagem natural), acessíveis (os modelos mais avançados custam algumas centenas de dólares por mês) e os benefícios potenciais são elevados (é possível acelerar, ou até automatizar, dezenas ou centenas de tarefas do dia a dia).
No entanto, não podemos analisar os ganhos potenciais da IA Generativa apenas de forma estática. À medida que sua adoção cresce e os processos são redesenhados, muitas atividades perderão valor ou simplesmente deixarão de existir. Se for possível automatizar, com um único comando, um relatório que antes levava uma semana para ser produzido, qual será o valor marginal desse processo?
Benefícios de curto prazo vs. riscos de longo prazo
Devido ao uso generalizado de ferramentas em nuvem e interfaces de programação simples, a adoção de IA será muito mais rápida do que a do computador pessoal ou da internet. Estamos falando de 3 a 5 anos para alcançar níveis semelhantes de uso no ambiente corporativo, contra uma ou duas décadas nas transformações anteriores.
Os casos de uso mais bem-sucedidos nas empresas tendem a ser internos e exigem validação humana. Ainda há risco elevado em automatizar processos críticos de ponta a ponta com IA, devido ao caráter não determinístico dos modelos de linguagem. E é possível que isso continue assim por algum tempo. Mesmo assim, os benefícios agregados são expressivos: empresas já relatam ganhos de produtividade de até 40% em experimentos de pequena escala. Embora substituir funcionários individualmente possa não ser a melhor estratégia, o impacto sobre a força de trabalho é evidente.
Entretanto, ganhos de produtividade em pequena escala não são equivalentes a uma transformação organizacional completa. No curto prazo, é razoável afirmar que a adoção de IA pelos colaboradores será mais rápida do que a mudança estrutural das organizações. Ao aplicar IA em processos tradicionais, trabalhadores podem obter vantagens individuais antes que a empresa como um todo se adapte. Para capturar valor real, as organizações precisam redesenhar o trabalho e a capacitação profissional. O uso disseminado de IA também traz riscos relevantes de segurança e governança.
Embora muitas empresas estejam preocupadas principalmente com vazamento de propriedade intelectual no treinamento de modelos, acreditamos que a maior parte dos riscos virá de sistemas e processos mal projetados que incorporam IA. As recentes aquisições de empresas de segurança em nuvem por grandes provedores globais indicam o tamanho desse risco e o volume de investimentos que será necessário no curto prazo. No longo prazo, esse risco pode aumentar, já que especialistas experientes em segurança poderão se tornar mais escassos.
No longo prazo, os mesmos fatores que tornam a IA valiosa também a tornam arriscada. Ao substituir a geração de conhecimento, há potencial de desqualificação da força de trabalho. A dependência excessiva pode levar à perda gradual de habilidades essenciais, como escrita, programação, análise detalhada e segurança, especialmente se as pessoas deixarem de praticá-las regularmente.
As empresas também correm o risco de perder conhecimento tácito. Percepções sutis adquiridas por meio da experiência prática podem se enfraquecer, deixando a organização vulnerável caso a IA esteja incorreta ou indisponível.
Devemos ainda esperar pressão sobre cargos de entrada e polarização salarial. Tarefas repetitivas ou padronizadas, como redação básica ou programação júnior, tendem à automação. Profissionais que dominarem ferramentas de IA ou oferecerem conhecimento especializado de alto nível poderão obter remunerações superiores, enquanto outros podem enfrentar estagnação ou substituição.
Como as empresas podem se beneficiar?
No curto prazo, algum tipo de assistente de IA será indispensável para qualquer empresa. Contudo, isso será um movimento defensivo. Investimento em tecnologia, por si só, não gerará valor estratégico sustentável, especialmente quando a mesma tecnologia está disponível para qualquer organização com orçamento.
Para gerar valor real, é necessário redesenhar a estrutura organizacional e otimizar processos com IA. Também é fundamental fortalecer aquilo que já diferencia a empresa: marca, cultura e produto. Em vez de investir em IA como objetivo final, é preciso identificar oportunidades que se tornam viáveis graças à IA.
Em vez de apenas substituir profissionais, as empresas devem criar novas funções e investir em requalificação. Embora a demanda por engenheiros de IA, curadores de dados e especialistas em engenharia de comandos esteja crescendo, o maior valor virá da redefinição de funções tradicionais com apoio da IA.
As organizações precisarão ser mais proativas no desenvolvimento de talentos. Experiências de trabalho informais que antes contribuíam para o desenvolvimento de conhecimento tácito e senioridade podem desaparecer e precisarão ser substituídas por programas estruturados de capacitação. À medida que a IA substitui funções iniciais, pode surgir, no longo prazo, uma escassez de talentos que impactará salários e contratações, agravando a falta de profissionais qualificados na área de tecnologia.
A importância de uma plataforma de dados moderna
Para vencer com IA, as empresas precisam redesenhar como contratam, desenvolvem e gerenciam pessoas. Também devem mapear e repensar seus processos para se tornarem organizações orientadas por IA. O verdadeiro diferencial competitivo estará nos dados proprietários. No aprendizado de máquina tradicional, o valor não estava no algoritmo, mas nos dados usados para treiná-lo. Os melhores casos de uso corporativos de modelos de linguagem envolvem ajustar modelos pré-treinados à cultura, aos produtos, ao relacionamento com clientes e a outros dados exclusivos de cada empresa.
Infelizmente, a maioria das plataformas de dados ainda não está preparada. Se modernizar a plataforma de dados já era prioridade para líderes de dados e tecnologia antes da IA Generativa, agora se tornou ainda mais crítico, com o risco adicional de obsolescência do negócio.
Uma plataforma de dados preparada para IA precisa atender aos mesmos requisitos anteriores — processamento de dados estruturados e não estruturados, governança, monitoramento e operações — com a complexidade adicional de desenvolver, implantar e acompanhar sistemas inteligentes autônomos. Isso exige equipes especializadas e processos atualizados.
Como frameworks como o IndiMesh podem ajudar?
Implementar uma plataforma de dados preparada para IA do zero é desafiador. Felizmente, estruturas já desenvolvidas podem reduzir esse esforço de anos para semanas. O framework IndiMesh, por exemplo, inclui aceleradores tecnológicos, processos pré-definidos e papéis necessários para construir uma plataforma corporativa preparada para IA em qualquer grande provedor de dados e inteligência artificial. O IndiMesh descreve com precisão cada processo da plataforma de dados, as tecnologias necessárias, capacitação e até aceleradores de IA pré-configurados. Além disso, é flexível o suficiente para se adaptar aos processos internos e à arquitetura já existente de cada empresa.
Conclusão
A Inteligência Artificial Generativa representa uma mudança transformadora no trabalho do conhecimento, comparável à introdução do computador pessoal e da internet. Oferece benefícios significativos, como aumento de produtividade e geração de conteúdo especializado, mas também traz desafios relevantes. Sua rápida adoção exige que as empresas redesenhem processos, requalifiquem profissionais e enfrentem riscos de segurança e governança. Dados proprietários serão essenciais para diferenciação, exigindo plataformas de dados modernizadas. Estruturas como o IndiMesh podem acelerar a implementação da infraestrutura necessária. Organizações que integrarem a IA Generativa de forma estratégica, mitigando riscos, estarão mais bem posicionadas para prosperar no cenário em evolução da quinta Revolução Industrial.
