Inteligência artificial
Como a IA Geradora Aumenta a Produtividade dos Trabalhadores do Conhecimento
As últimas e inovadoras avanços tecnológicos 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 ambos os níveis, macro e micro.
A IA, em particular IA geradora, está transformando os estilos de vida e tarefas diárias dos trabalhadores do conhecimento – indivíduos que são especialistas em matéria com educação e treinamento formal. Bastante evidente em profissões como programação, design, engenharia e escrita, a IA geradora melhorou a produtividade dos trabalhadores do conhecimento.
Mas o que é exatamente IA geradora e o que a torna crítica para os trabalhadores do conhecimento? Vamos explorar essa ideia mais!
O que é IA Geradora?
A IA 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 – Esses são ferramentas de geração de imagem de IA.
- Meta – Essa é uma ferramenta de geração de vídeo de 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 IA geradora afeta os trabalhadores do conhecimento!
Entendendo como a IA Geradora Aumenta a Produtividade dos Trabalhadores do Conhecimento de Diferentes Domínios
De acordo com o relatório ARK’s Big Ideas 2023, a IA deve 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 detalhe 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 IA 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 deve diminuir para apenas $650, com base na Lei de Wright.
Uma redução de custos dessa magnitude permitiria a adoção em massa de ferramentas de conteúdo de IA. Por exemplo, até 2030, aplicações do estilo ChatGPT devem atingir a escala da Pesquisa do Google e processar 8,5 bilhões de buscas diárias. Portanto, será mais fácil para os trabalhadores do conhecimento no domínio do conteúdo aproveitar a IA geradora nas tarefas diárias.
2. Trabalhadores do Conhecimento: Engenheiros de Software e Desenvolvedores
Dada a complexidade e o longo ciclo de desenvolvimento de software, gerenciar e implantar software requer uma equipe de desenvolvedores e programadores dedicados e habilidosos. As 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 IA 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 os modelos de imagem geradora inovadores, como o DALL-E2, Stable Diffusion e Midjourney, a produtividade dos designers aumentou imensamente. Por exemplo, designs gráficos feitos por humanos em 5 horas e custando $150 agora podem ser feitos em menos de um minuto por 8 centavos usando modelos de imagem geradora.
4. Trabalhadores do Conhecimento: Músicos e Engenheiros de Som
A IA geradora torna a composição e mistura de uma faixa musical muito mais fácil. Por exemplo, o AudioLM do Google é um modelo de áudio gerador que cria música de piano realista e completa tons acústicos incompletos. O 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 havia lançado um modelo GPT-2-based MuseNet que pode gerar composições musicais de 4 minutos usando 10 instrumentos.
Embora os modelos de áudio geradora estejam em sua fase inicial, o espaço para aumentar a produtividade dos músicos e engenheiros de som só crescerá a cada ano com ferramentas de IA geradora de música melhores.
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.
As 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 marketers de vídeo e especialistas em 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 cliques de vídeo de alta qualidade com base em prompts textuais. 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 IA Geradora para Trabalhadores do Conhecimento
Vamos olhar os vários benefícios e desvantagens que a IA geradora apresenta para os trabalhadores do conhecimento.
Prós da IA Geradora para Trabalhadores do Conhecimento
- Geração de Dados Sintéticos: O treinamento de modelos de IA inovadores requer grandes quantidades de conjuntos de dados e a IA geradora pode resolver esse problema. Relatadamente, a IA 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 terão que enfrentar os desafios relacionados à coleta de dados.
- 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 IA Geradora para Trabalhadores do Conhecimento
- Deteção de Conteúdo Sintético: Embora a IA 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.
- Desemprego: Os desenvolvedores podem enfrentar desemprego se a IA geradora se tornar “muito” inteligente. A Gartner prevê que, até 2025, 20% dos profissionais de código procedural terão que adquirir novas habilidades porque a IA geradora assumirá seu conjunto de habilidades principais.
O Custo de Construir Modelos de IA Geradora
A IA geradora é, de longe, o ramo mais inovador da IA. Atualmente, o custo de treinar um modelo de IA geradora é alto, mas está diminuindo gradualmente. Por exemplo, o estimado custo de treinamento do 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, os 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 devido à diminuição dos custos para treinar modelos de IA. A Lei de Wright sugere que os custos de produção de unidades de computação relativa (RCU) e software devem diminuir 57% e 47% em taxas anuais, resultando em uma diminuição de 70% nos custos de treinamento anualmente até 2030.
Custo de hardware de treinamento de IA. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023.
Mantenha-se atualizado com todas as tecnologias de IA disruptivas em unite.ai.
