Para que o uso da tecnologia traga valor agregado, as empresas devem dar oportunidade aos funcionários de se desenvolverem mais em habilidades de IA
Soluções de Inteligência Artificial (IA) generativas como o ChatGPT mudarão a maneira como desenvolvedores, profissionais de TI e especialistas em dados trabalham, de forma mais produtiva e reduzindo níveis de estresse.
O uso de IA também pode render frutos para as próprias empresas: em uma análise de junho de 2023, a consultoria McKinsey estima que o uso de soluções generativas de IA por si só pode trazer valor agregado econômico de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões por ano. Para que isso funcione, no entanto, as empresas devem dar oportunidade aos funcionários de se desenvolverem ainda mais em habilidades de IA.
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Processos e aplicativos baseados em IA podem ajudar a automatizar fluxos de trabalho e aliviar a carga sobre as equipes de desenvolvimento, ou seja, quem cria os códigos e codifica programas. Isso é particularmente interessante para desenvolvedores de software e “leigos” tecnicamente interessados, os chamados desenvolvedores cidadãos. Estes são os profissionais que sabem o que querem do ponto de vista de negócios, mas não sabem codificar.
A IA generativa é a possibilidade de você interagir com a máquina em linguagem natural, dizendo para a máquina o que você precisa, ao invés de digitar códigos complexos. Então, vincular soluções generativas como ChatGPT, Google Bard, GitHub Copilot e Alphacode com ferramentas low-code e no-code – que permitem que os usuários arrastem e soltem controles e exigem pouco ou nenhum conhecimento de programação – também abre a possibilidade para desenvolvedores cidadãos criarem aplicativos de forma rápida e precisa, automatizando fluxos.
Ao pensar na resolução de um problema e solicitar “um programa que permita levantar todas as ordens de vendas da minha empresa”, a IA generativa interpreta esta demanda e vai executar a ação de forma rápida e eficiente, com base em muitos terabytes de dados, varrendo bilhões de padrões imputados, e sugerindo a resposta que mais se aproxima ao comando que foi dado.
Além de desenvolver aplicativos mais inteligentes, a IA também aumenta a produtividade do desenvolvedor. Segundo outro estudo da McKinsey, o uso de tais soluções compensa especialmente para atividades menos complexas. Por exemplo, o tempo necessário para criar a documentação do código é reduzido em até 50% e a geração de código é de 35% a 45% mais rápida. As ferramentas de IA generativa, portanto, dão aos especialistas em software mais liberdade para tarefas mais exigentes e criativas.
A IA generativa vai simplificar a forma de interação do profissional de tecnologia com a programação, com as ferramentas tecnológicas e com as linguagens, sobretudo a parte mais operacional e repetitiva do trabalho. Mas ainda há uma grande necessidade de profissionais capacitados para as decisões estratégias e complexas. Pensar o problema e achar sua solução ainda é encargo da capacidade humana.
E, segundo o estudo, atividades mais complexas, tais como verificar o código do programa em busca de erros e bugs, economizaram menos de dez por cento do tempo. Um alto nível de complexidade também é dado se, por exemplo, for necessário um conhecimento especial da tarefa ou se os usuários tiverem requisitos especiais. Estes podem estar relacionados com fatores como segurança, conformidade e proteção de dados, mas também com o desempenho das aplicações. As ferramentas de IA generativa também atingem seus limites quando estruturas com lógica de código diferente são usadas.
Desenvolvedores, funcionários dos departamentos especializados, mas também CIOs e tomadores de decisão de negócios devem aprender a avaliar corretamente o potencial da IA generativa. No entanto, isso requer novas habilidades em vários níveis. Ao cruzar a barreira da análise para a ação, abrem-se oportunidades e possibilidades infinitas para os profissionais de tecnologia, tornando-os mais qualificados e demandados por tarefas mais estratégicas, sofisticadas, complexas e não operacionais.
Isso deve dar a todos os funcionários, não apenas desenvolvedores, a oportunidade de se familiarizar com soluções de IA generativas. Isso pode ser feito com a ajuda de ambientes de aprendizagem seguros, por exemplo, “sandboxes” para seus funcionários. Eles permitem que os usuários experimentem a tecnologia e descubram como podem usar soluções de forma benéfica em seu campo de atividade.
A IA generativa ainda pode ser muito utilizada em treinamentos, no onboarding de novos funcionários, que obtêm ajuda de um assistente para scripts de como fazer tarefas corriqueiras na nova empresa. Sem falar no uso para a construção de descritivos de vagas e publicação de posição no portal da empresa.
No entanto, para que os profissionais possam fazer a melhor avaliação do uso adequado destes recursos, eles precisam de conhecimentos básicos de desenvolvimento de software e IA. Isso também se aplica a áreas especializadas e desenvolvedores cidadãos. Por exemplo, conhecimento de quais aplicativos e dados estão hospedados em uma nuvem e quais medidas de segurança e conformidade precisam ser levadas em consideração. Também é importante que os funcionários possam lidar com os conceitos básicos de inteligência artificial.
Isso requer um treinamento sofisticado que se integre perfeitamente ao trabalho diário dos funcionários. Funcionários de todos os setores devem ser capazes de identificar campos úteis de aplicação para IA generativa em sua organização e desenvolver soluções inovadoras baseadas nessa tecnologia em suas equipes.
O Large Language Model (LLM), ou modelos de linguagem longa (como o chatGPT e outros já lançados), foi o grande divisor de águas para a inteligência artificial. Agora que já cruzamos a fronteira da comunicação, estamos na fase da execução das tarefas, disparando comandos para a máquina e mudando a vida dos profissionais.
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Vice-presidente de SAP Business Technology Platform da SAP Brasil.
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