A inteligência synthetic (IA) cresceu tremendamente nos últimos anos, o que criou entusiasmo e levantou preocupações sobre o futuro do emprego. Os modelos de linguagem grande (LLMs) são o exemplo mais recente disso. Esses poderosos subconjuntos de IA são treinados em grandes quantidades de dados de texto para compreender e gerar uma linguagem semelhante à humana.
De acordo com um relatório do LinkedIn, 55% dos seus membros globais podem experimentar algum grau de mudança nos seus empregos devido à ascensão da IA.
Saber como a IA e os LLMs irão perturbar o mercado de trabalho é elementary para que as empresas e os funcionários se adaptem à mudança e permaneçam competitivos no ambiente tecnológico em rápido crescimento.
Este artigo explora o impacto da IA nos empregos e como a automação na força de trabalho irá perturbar o emprego.
Grandes Modelos Linguísticos: Catalisadores para a Disrupção do Mercado de Trabalho
De acordo com a Goldman Sachs, a IA generativa e os LLMs podem potencialmente perturbar 300 milhões de empregos em breve. Previram também que 50% da força de trabalho corre o risco de perder empregos devido à integração da IA nos fluxos de trabalho empresariais.
Os LLMs estão cada vez mais automatizando tarefas anteriormente consideradas domínio exclusivo dos trabalhadores humanos. Por exemplo, os LLMs, treinados em vastos repositórios de interações anteriores, podem agora responder a perguntas sobre produtos, gerando respostas precisas e informativas.
Isso reduz a carga de trabalho da equipe humana e permite um atendimento ao cliente mais rápido, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Além disso, os LLMs evoluem constantemente, indo muito além do atendimento ao cliente e sendo utilizados em diversas aplicações, como desenvolvimento de conteúdo, tradução, pesquisa jurídica, desenvolvimento de software program, and many others.
Grandes modelos de linguagem e IA generativa: automação
Os LLMs e a IA generativa estão a tornar-se cada vez mais predominantes, o que poderá levar à automatização parcial e à potencial deslocação de alguns trabalhadores, ao mesmo tempo que cria oportunidades para outros.
1. Remodelando tarefas rotineiras
AI e LLMs são excelentes no tratamento de tarefas repetitivas com regras definidas, como entrada de dados, agendamento de compromissos e geração de relatórios básicos.
Esta automatização permite que os trabalhadores humanos se concentrem em tarefas mais complexas, mas levanta preocupações sobre a deslocação do trabalho. À medida que a IA e os LLM se tornam mais capazes de automatizar tarefas rotineiras, a procura de contributos humanos diminui, provocando, consequentemente, a deslocação do trabalho. No entanto, os empregos que exigem um elevado grau de supervisão e contribuição humana serão os menos afetados.
2. Indústrias em risco de automação
Setores com alto quantity de tarefas rotineiras, como manufatura e administração, são mais suscetíveis à automação de IA e LLM. Devido à sua capacidade de agilizar operações como entrada de dados e programação de linhas de produção, os LLMs são um risco para empregos nestes setores.
Fonte
De acordo com o relatório da Goldman Sachs, a automação da IA transformará a força de trabalho com eficiência e produtividade, ao mesmo tempo que colocará em alto risco milhões de trabalhos rotineiros e manuais.
3. Potencial perda de empregos pouco qualificados
Prevê-se que o impacto da IA na mão-de-obra pouco qualificada aumente no futuro. A natureza tendenciosa da automação baseada em IA tornou mais difícil para aqueles com menos conhecimento técnico crescer em seu emprego. Isto acontece porque a automatização aumenta o fosso entre trabalhadores altamente e pouco qualificados.
Os trabalhadores pouco qualificados só podem manter os seus empregos através de programas de educação, formação e requalificação de elevada qualidade. Podem também enfrentar dificuldades na transição para empregos mais novos, com salários mais elevados e altamente qualificados que utilizem tecnologias de IA.
Isto torna-se mais evidente à medida que o último relatório da McKinsey prevê que os trabalhadores com baixos salários têm 14 vezes mais probabilidades de necessitar de uma mudança de emprego. Sem a melhoria das competências ou a transição para novas funções compatíveis com a IA, correm o risco de ficar para trás num mercado de trabalho em rápida evolução.
4. Papel da IA e LLMs na simplificação de processos
Uma mudança significativa ocorre no cenário empresarial devido à crescente adoção de IA e LLMs. Um relatório recente da Workato revela uma estatística convincente: as equipes de operações automatizaram notáveis 28% de seus processos em 2023.
AI e LLMs são revolucionários, reduzindo custos operacionais, agilizando tarefas por meio da automação e melhorando a qualidade do serviço.
O futuro do trabalho na period da IA
Embora a IA seja inevitável, com recursos e formação suficientes, os funcionários podem usar IA e LLMs para aumentar a produtividade nas suas tarefas diárias.
Por exemplo, o Nationwide Bureau of Financial Analysis (NBER) afirma que os agentes de apoio ao cliente que utilizam uma ferramenta generativa de IA (GPT) aumentaram a sua produtividade em cerca de 14%. Isso mostra o potencial de colaboração entre humanos e máquinas.
Embora a IA mude sem dúvida o mercado de trabalho, a sua integração deve ser vista como uma oportunidade e não como uma ameaça. O verdadeiro potencial reside na colaboração entre a intuição humana, a criatividade e a empatia combinadas com a capacidade analítica da IA.
Requalificação para LLMs e IA generativa
Embora o GPT pudesse gerar textos e imagens, seus sucessores, como o GPT-4o, processam e geram conteúdo perfeitamente em formatos de texto, áudio, imagens e vídeo.
Isto mostra que os novos LLMs multimodais e as tecnologias de IA estão a evoluir rapidamente. A requalificação torna-se essencial para a sobrevivência das organizações modernas e dos trabalhadores devido ao impacto da inteligência synthetic no futuro dos empregos. Algumas das habilidades importantes incluem:
- Solicita Engenharia: Os LLMs contam com prompts para orientar seus resultados. Aprender como criar avisos claros e concisos será um fator chave para atingir seu verdadeiro potencial.
- Fluência de dados: A capacidade de trabalhar e compreender dados é essencial. Isso abrange a coleta, análise e interpretação de dados, influenciando sua interação com LLMs.
- Alfabetização em IA: O conhecimento básico sobre IA, incluindo as suas capacidades e limitações, será essencial para uma colaboração e comunicação eficazes com estas ferramentas poderosas.
- Pensamento crítico e avaliação: Embora os LLMs possam ser impressionantes, avaliar os seus resultados é importante. Avaliar, atualizar e analisar o trabalho do LLM é essencial.
Implicações éticas da IA no native de trabalho
A presença da IA no native de trabalho tem seus prós e contras, que devem ser considerados cuidadosamente. O primeiro, é claro, aumenta a produtividade e reduz custos. No entanto, se adotada de forma prejudicial também pode ter efeitos adversos.
Aqui estão algumas considerações éticas que precisam fazer parte da narrativa mais ampla:
- Viés algorítmico e justiça: Os algoritmos de IA têm o potencial de reforçar os preconceitos encontrados nos dados em que são treinados, o que pode resultar em decisões de recrutamento injustas.
- Privacidade do funcionário: A IA depende de grandes quantidades de dados de funcionários, levantando preocupações sobre o potencial uso indevido dessas informações, o que poderia levar ao desemprego.
- Desigualdade: O aumento do uso da IA em fluxos de trabalho apresenta desafios como desigualdade ou inacessibilidade. Iniciativas como programas de qualificação e requalificação podem ajudar a reduzir os impactos negativos da IA sobre os funcionários em todas as organizações.
Os paradigmas do native de trabalho estão mudando como resultado da integração de IA e LLMs. Isso terá um grande impacto no futuro do trabalho e das carreiras.
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