Os últimos avanços tecnológicos incessantes e inovadores são liderados por domínios como inteligência artificial (IA), robótica, blockchain e biologia programável. Essas tecnologias estão revolucionando varejo, automóveis, finanças, manufatura e muitos outros setores nos níveis macro e micro.
A IA, em particular a IA generativa, está transformando o estilo de vida e as tarefas diárias de trabalhadores do conhecimento – indivíduos que são especialistas no assunto com educação e treinamento formal. Bastante evidente em profissões como programação, design, engenharia e redação, a IA generativa aumentou a produtividade dos trabalhadores do conhecimento.
Mas o que é exatamente a IA generativa e o que a torna crítica para os trabalhadores do conhecimento? Vamos explorar mais essa ideia!
O que é generativo IA?
A IA generativa cria novos conteúdos como texto, vídeo, áudio e imagem automaticamente usando algoritmos de IA, com base em prompts escritos por humanos.
Algumas das ferramentas e produtos de geração de IA mais proeminentes incluem:
ChatGPT – Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é um chatbot de IA inteligente capaz de fornecer respostas extremamente detalhadas e personalizadas com base nas solicitações do usuário.DALL-E 2 , Difusão estável e Midjourney – Estas são ferramentas de geração de imagem com tecnologia AI.Meta – Esta é uma ferramenta de geração de vídeo com inteligência artificial que permite aos usuários gerar vídeos a partir de prompts de texto.Codex – Ele permite que os programadores gerem código em várias linguagens de programação em poucos segundos.
Agora, vamos ver como a IA generativa afeta os trabalhadores do conhecimento!
Entendendo como a IA generativa Aumenta a produtividade dos trabalhadores do conhecimento de diferentes domínios
De acordo com o relatório ARK’s Big Ideas 2023 , espera-se que a IA aumente a produtividade dos trabalhadores do conhecimento em mais de 4 vezes até 2030. O relatório também sugere que, com 100% de adoção, a IA poderia gerar cerca de US$ 200 trilhões em termos de produtividade do trabalho após um gasto geral de IA de US$ 31 trilhões. Se os fornecedores puderem extrair apenas 10% do valor criado por seus produtos baseados em IA, eles poderão arrecadar quase US$ 14 trilhões em receita e US$ 90 trilhões em valor empresarial em 2030.
IA previsão de mercado para 2030. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023
Vamos ver em detalhes como As ferramentas geradoras de IA contribuem para aumentar a produtividade de redatores, desenvolvedores e artistas de conteúdo.
1. Trabalhadores do conhecimento: redatores e editores de conteúdo
As empresas modernas precisam de conteúdo bem pesquisado e habilmente elaborado para atrair o público. É aqui que a IA generativa facilita o trabalho dos redatores e editores de conteúdo.
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 , a inferência por consulta do ChatGPT custa cerca de US$ 0,01 em 2022. Para um bilhão de consultas , o custo total de inferência se torna US$ 10.000.000. Até 2030, espera-se que esse custo diminua para apenas US$ 650, com base na Lei de Wright.
Um declínio de custo dessa magnitude permitiria a adoção em massa de ferramentas de conteúdo de IA. Por exemplo, até 2030, espera-se que os aplicativos do estilo ChatGPT correspondam à escala da Pesquisa Google e processem 8,5 bilhões de pesquisas diariamente. Portanto, será mais fácil para os trabalhadores do conhecimento no domínio do conteúdo aproveitar a IA generativa nas tarefas diárias.
2. Trabalhadores do conhecimento: engenheiros e desenvolvedores de software
Dados os complexos e longos ciclos de desenvolvimento de software, gerenciar e implantar software requer uma equipe de desenvolvedores e programadores qualificados e dedicados. Ferramentas de codificação de IA generativa, como Codex e Copilot, estão tornando o desenvolvimento de software mais fácil e mais produtivo para profissionais do conhecimento.
Na verdade, o relatório ARK’s Big Ideas 2023 afirma que os assistentes de codificação de IA reduzem o tempo para completar uma tarefa de codificação pela metade. Até 2030, os assistentes de codificação de IA poderiam aumentar a produção de engenheiros de software em 10 vezes.
Tempo para concluir as tarefas de codificação. Fonte: Grandes ideias da ARK 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 generativa. Suas tarefas geralmente incluem a criação de conceitos visuais, gráficos, ilustrações e UIs criativas usando ferramentas de design como Adobe Photoshop, Illustrator e Canva para oferecer experiências de usuário ricas.
Com modelos de imagem generativos inovadores como DALL-E2, Stable Diffusion e Midjourney, a produtividade dos designers aumentou imensamente. Por exemplo, designs gráficos feitos por humanos em 5 horas e custando US$ 150 agora podem ser feitos sem esforço em menos de um minuto por 8 centavos usando modelos de imagens generativas.
4. Trabalhadores do conhecimento: músicos e engenheiros de som
A IA generativa torna a composição e mixagem de uma trilha musical muito mais fácil. Por exemplo, o AudioLM do Google é um modelo de áudio generativo 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 belas melodias com base em descrições de texto.
Em 2020, a Open AI introduziu uma ferramenta de geração de música semelhante conhecida como Jukebox que gera uma nova amostra de música com base no gênero, artista e letras como entrada. Anteriormente, a Open AI também lançou um baseado em GPT-2 MuseNet que pode gerar composições musicais de 4 minutos usando 10 instrumentos.
Embora os modelos de áudio generativo estejam em sua fase inicial, o espaço para aumentar a produtividade de músicos e engenheiros de som só crescerão a cada ano com melhores ferramentas de música de IA generativa.
5. Trabalhadores do conhecimento: Youtubers e criadores de conteúdo de vídeo
O conteúdo de vídeo está crescendo. Havia cerca de 51 milhões canais do YouTube em 2022. A produção de conteúdo em vídeo passa por várias etapas, incluindo gravação, edição, adição de ilustrações e sons e pré e pós-produção.
Plataformas de vídeo AI geradoras estão facilitando a geração de conteúdo de vídeo para trabalhadores do conhecimento. Ferramentas como Synthesia.io e Pictory estão facilitando a geração de vídeos para profissionais de marketing de vídeo e especialistas em branding. Essas plataformas de IA de última geração permitem que os criadores de conteúdo criem vídeos a partir de scripts. Eles podem adicionar um narrador e um fundo de vídeo para criar vídeos com aparência profissional com base nesses scripts.
Em setembro de 2022, a Meta AI lançou Make-A-Video plataforma que pode gerar videoclipes de alta qualidade com base em prompts de texto. Ele foi treinado em conjuntos de dados disponíveis publicamente para aprender padrões de vídeo. Ele pode criar vídeos exclusivos 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 generativa para trabalhadores do conhecimento
Vejamos os vários benefícios e desvantagens que a IA generativa apresenta aos trabalhadores do conhecimento.
Prós da IA generativa para trabalhadores do conhecimento
h3>Geração de dados sintéticos: o treinamento de modelos inovadores de IA requer grandes quantidades de conjuntos de dados e a IA generativa pode resolver esse problema. Alegadamente, a IA generativa será responsável por 10% de todos os dados produzidos em 2025 em comparação com 1% em 2023. Portanto, cientistas de dados e especialistas em IA não terão que enfrentar os desafios relacionados à coleta de dados. Custos baixos: o Gartner prevê que cerca de 50% das plataformas de desenvolvimento de código baixo/sem código fornecerão funcionalidade “texto para código” até 2024. Para os desenvolvedores, isso significa mais recursos com o menor esforço e custo.
Desvantagens da IA generativa para trabalhadores do conhecimento
Detecção de conteúdo sintético: embora a IA generativa aumente a produtividade, o problema de detectar o conteúdo de IA generativa e distingui-lo se tornaria uma preocupação séria na pesquisa e na academia. Até 2024, a União Europeia aprovará uma legislação para obrigar a”marca d’água”de artefatos gerados por IA. Desemprego: os desenvolvedores podem enfrentar o desemprego se a IA generativa se tornar”muito”inteligente. O Gartner prevê que, até 2025, 20% dos profissionais de código processual terão que adquirir novas habilidades devido à IA generativa assumirá seu conjunto de habilidades básicas.
O custo de construir modelos de IA generativa
A IA generativa é de longe o ramo mais inovador da IA. Atualmente, o custo de treinamento de um modelo de IA generativa é alto, mas está diminuindo gradativamente. Por exemplo, o custo estimado do treinamento GPT-3 foi de US$ 4,6 milhões em 2020. Em 2022, chegou caiu para $ 450.000.
Custo para treinar GPT-3. Fonte: Grandes ideias da ARK 2023
As ARK’s Big Ideas 2023 prevê que, até 2030, modelos de IA com 57 vezes mais parâmetros do que GPT-3 (parâmetros 175 B) poderiam ser treinados por apenas US$ 600.000. Isso será amplamente possível devido à diminuição dos custos de treinamento de modelos de IA. A Lei de Wright sugere que os custos de produção da unidade de computação relativa (RCU) de IA e os custos de software devem diminuir em 57% e 47% em taxas anuais, resultando em uma queda de 70% nos custos de treinamento anualmente até 2030.
Hardware de treinamento de IA custo. Fonte: ARK’s Big Ideas 2023.