Como a Inteligência Artificial Geradora Aumenta a Produtividade dos Trabalhadores do Conhecimento

Os últimos avanços tecnológicos incessantes e inovadores são liderados por domínios como inteligência artificial (IA), robótica, blockchain e biologia programável. Essas tecnologias estão revolucionando o varejo, automóvel, finanças, manufatura e muitas outras indústrias em níveis macro e micro.

A IA, em particular a inteligência artificial geradora, está transformando os estilos de vida e tarefas diárias dos trabalhadores do conhecimento – indivíduos que são especialistas em matéria com educação formal e treinamento. Isso é evidente em profissões como programação, design, engenharia e escrita, onde a inteligência artificial geradora melhorou a produtividade dos trabalhadores do conhecimento.

Mas o que é exatamente a inteligência artificial geradora e o que a torna crítica para os trabalhadores do conhecimento? Vamos explorar essa ideia mais!

O que é Inteligência Artificial Geradora?

A inteligência artificial geradora cria novo conteúdo, como texto, vídeo, áudio e imagem, automaticamente usando algoritmos de IA, com base em prompts escritos por humanos.

Alguns dos principais ferramentas e produtos de geração de IA incluem:

• ChatGPT – Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é um chatbot de IA inteligente capaz de fornecer respostas extremamente detalhadas e personalizadas com base em prompts do usuário.
• DALL-E 2, Stable Diffusion, & Midjourney – Essas são ferramentas de geração de imagens impulsionadas por IA.
• Meta – Essa é uma ferramenta de geração de vídeo impulsionada por IA que permite aos usuários gerar vídeos a partir de prompts textuais.
• Codex – Ele permite que os programadores gerem código em várias linguagens de programação em poucos segundos.

Agora, vamos ver como a inteligência artificial geradora afeta os trabalhadores do conhecimento!

Entendendo como a Inteligência Artificial Geradora Aumenta a Produtividade dos Trabalhadores do Conhecimento de Diferentes Domínios

De acordo com o relatório ARK’s Big Ideas 2023, a IA é esperada para aumentar a produtividade dos trabalhadores do conhecimento mais de 4 vezes até 2030. O relatório também sugere que, com 100% de adoção, a IA poderia trazer cerca de $200 trilhões em termos de produtividade do trabalho após um gasto total de IA de $31 trilhões. Se os fornecedores conseguirem extrair apenas 10% do valor criado por seus produtos baseados em IA, eles poderão coletar cerca de $14 trilhões em receita e $90 trilhões em valor de empresa em 2030.

Previsão de mercado de IA para 2030. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

Vamos ver em detalhes como as ferramentas de geração de IA contribuem para aumentar a produtividade dos escritores de conteúdo, desenvolvedores e artistas.

1. Trabalhadores do Conhecimento: Escritores de Conteúdo e Editores

As empresas modernas precisam de conteúdo bem pesquisado e habilmente criado para atrair audiências. É aqui que a inteligência artificial geradora torna o trabalho dos escritores de conteúdo e editores mais fácil.

Com o surgimento de chatbots inteligentes como o ChatGPT, a criação de conteúdo está se tornando cada vez mais fácil e econômica. De acordo com o relatório ARK’s Big Ideas 2023, o custo de inferência por consulta do ChatGPT é de cerca de $0,01 em 2022. Para um bilhão de consultas, o custo total de inferência se torna $10.000.000. Até 2030, esse custo é esperado para diminuir para apenas $650, com base na Lei de Wright.

Uma redução de custo dessa magnitude permitiria a adoção em massa de ferramentas de conteúdo de IA. Por exemplo, até 2030, aplicações do estilo ChatGPT são esperadas para atingir a escala da Pesquisa do Google (GOOGL ) e processar 8,5 bilhões de buscas diariamente. Portanto, será mais fácil para os trabalhadores do conhecimento no domínio do conteúdo aproveitar a inteligência artificial geradora em tarefas diárias.

2. Trabalhadores do Conhecimento: Engenheiros de Software e Desenvolvedores

Dada a complexidade e a longa duração dos ciclos de desenvolvimento de software, gerenciar e implantar software requer uma equipe de desenvolvedores e programadores dedicados e habilidosos. Ferramentas de codificação de IA geradora, como o Codex e o Copilot, estão tornando o desenvolvimento de software mais fácil e mais produtivo para os trabalhadores do conhecimento.

De fato, o relatório ARK’s Big Ideas 2023 afirma que os assistentes de codificação de IA reduzem o tempo para concluir uma tarefa de codificação pela metade. Até 2030, os assistentes de codificação de IA poderiam aumentar a produtividade dos engenheiros de software em 10 vezes.

Tempo para concluir tarefas de codificação. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

3. Trabalhadores do Conhecimento: Artistas Visuais e Designers

Outro grupo de trabalhadores do conhecimento categorizados como artistas e designers também é influenciado pela inteligência artificial geradora. Suas tarefas geralmente incluem criar conceitos visuais, gráficos, ilustrações e UIs criativas usando ferramentas de design como Adobe Photoshop, Illustrator e Canva para entregar experiências de usuário ricas.

Com modelos de imagem geradora inovadores como o DALL-E2, o Stable Diffusion e o Midjourney, a produtividade dos designers aumentou imensamente. Por exemplo, designs gráficos feitos por humanos em 5 horas e que custam $150 agora podem ser feitos facilmente em menos de um minuto por 8 centavos usando modelos de imagem geradora.

4. Trabalhadores do Conhecimento: Músicos e Engenheiros de Som

A inteligência artificial geradora torna a composição e mistura de uma faixa musical muito mais fácil. Por exemplo, o AudioLM da Google é um modelo de áudio gerador que cria música de piano realista e completa tons acústicos incompletos. A Google também desenvolveu um modelo de geração de música chamado MusicLM que pode gerar melodias bonitas com base em descrições textuais.

Em 2020, a Open AI introduziu uma ferramenta de geração de música semelhante chamada Jukebox que gera uma nova amostra de música com base no gênero, artista e letras como entrada. Anteriormente, a Open AI também lançou um modelo GPT-2-based MuseNet que pode gerar composições musicais de 4 minutos usando 10 instrumentos.

Embora os modelos de áudio gerador estejam em sua fase inicial, o espaço para aumentar a produtividade dos músicos e engenheiros de som só crescerá a cada ano com melhores ferramentas de música de IA geradora.

5. Trabalhadores do Conhecimento: Youtubers e Criadores de Conteúdo de Vídeo

O conteúdo de vídeo está em alta. Havia cerca de 51 milhões de canais do YouTube em 2022. A produção de conteúdo de vídeo passa por várias etapas, incluindo gravação, edição, adição de ilustrações e sons, e pré e pós-produção.

Plataformas de vídeo de IA geradora estão facilitando a geração de conteúdo de vídeo para os trabalhadores do conhecimento. Ferramentas como Synthesia.io e Pictory estão tornando a geração de vídeo mais fácil para os especialistas em marketing de vídeo e branding. Essas plataformas de IA de ponta permitem que os criadores de conteúdo façam vídeos a partir de scripts. Eles podem adicionar um narrador e um fundo de vídeo para criar vídeos profissionais com base nesses scripts.

Em setembro de 2022, a Meta AI lançou a plataforma Make-A-Video que pode gerar clipes de vídeo de alta qualidade com base em prompts textuais. Ela foi treinada em conjuntos de dados públicos para aprender padrões de vídeo. Ela pode criar vídeos únicos cheios de cores, personagens e paisagens.

Criar mais conteúdo de qualidade em curtos períodos de tempo aumentará a produtividade dos youtubers e criadores de conteúdo de vídeo no futuro.

Prós e Contras da Inteligência Artificial Geradora para os Trabalhadores do Conhecimento

Vamos olhar para os vários benefícios e desvantagens que a inteligência artificial geradora apresenta para os trabalhadores do conhecimento.

Prós da Inteligência Artificial Geradora para os Trabalhadores do Conhecimento

1. Geração de Dados Sintéticos: O treinamento de modelos de IA inovadores requer grandes quantidades de conjuntos de dados e a inteligência artificial geradora pode resolver esse problema. Relatadamente, a inteligência artificial geradora deve responder por 10% de todos os dados produzidos em 2025, em comparação com 1% em 2023. Portanto, os cientistas de dados e especialistas em IA não precisarão enfrentar os desafios relacionados à coleta de dados.
2. Custos Baixos: A Gartner prevê que cerca de 50% das plataformas de desenvolvimento de baixo código/sem código fornecerão funcionalidade de “texto para código” até 2024. Para os desenvolvedores, isso significa mais recursos com o menor esforço e custo.

Contras da Inteligência Artificial Geradora para os Trabalhadores do Conhecimento

1. Deteção de Conteúdo Sintético: Embora a inteligência artificial geradora aumente a produtividade, o problema de detectar o conteúdo de IA geradora e distingui-lo se tornará uma preocupação séria na pesquisa e academia. Até 2024, a União Europeia passará uma legislação para exigir a “marca d’água” de artefatos gerados por IA.
2. Desemprego: Os desenvolvedores podem enfrentar desemprego se a inteligência artificial geradora se tornar “muito” inteligente. A Gartner prevê que até 2025, 20% dos profissionais de código procedural precisarão adquirir novas habilidades porque a inteligência artificial geradora assumirá seu conjunto de habilidades principais.

O Custo de Construir Modelos de Inteligência Artificial Geradora

A inteligência artificial geradora é, de longe, o ramo mais inovador da IA. Atualmente, o custo de treinar um modelo de inteligência artificial geradora é alto, mas está diminuindo gradualmente. Por exemplo, o custo estimado de treinar o GPT-3 foi de $4,6 milhões em 2020. Em 2022, ele diminuiu para $450.000.

Custo para treinar o GPT-3. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023

O relatório ARK’s Big Ideas 2023 prevê que, até 2030, modelos de IA com 57 vezes mais parâmetros do que o GPT-3 (175 B parâmetros) poderiam ser treinados por apenas $600.000. Isso será possível principalmente devido aos custos decrescentes para treinar modelos de IA. A Lei de Wright sugere que os custos de produção de unidades de computação relativa de IA (RCU) e software devem diminuir 57% e 47% em taxas anuais, resultando em uma queda de 70% nos custos de treinamento anualmente até 2030.

Custo de hardware de treinamento de IA. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023.

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