O impacto da IA ​​nos empregos de dados mudará a indústria


Lenda do xadrez, Gary Kasparov, que foi o primeiro grande mestre do xadrez a perder para inteligência synthetic (IA), tem falado abertamente sobre o valor do que ele chama de “centauros”: essas são parcerias entre humanos e máquinas, que ele acredita serem superiores, não apenas aos humanos, mas às equipes puramente de máquinas. Kasparov diz que, “Intelecto e criatividade humanos, combinados com ferramentas poderosas, são a combinação vencedora. Sempre foi”. A promessa de IA hoje é que os centauros podem se tornar uma parte produtiva de dados empregos, aumentando a eficiência, a produtividade e liberando novas tarefas e produtos. A questão é: qual é o impacto de IAespecificamente, generativo IA (genAI) em dados empregos. Já estamos vendo uma adoção generalizada. Relatórios da Gartner mostra que dados e as funções de análise (D&A) já estão usando, em sua maioria, genAI ou há planos para que o façam, com apenas 7% dos entrevistados não tendo tais planos:

O impacto da IA ​​nos empregos de dados mudará a indústria

Fonte: Gartner

Os usos do GenAI

No ano passado, Marc Zao-Sanders e sua empresa, filtered.com, estudaram os usos da IA ​​generativae produziram o gráfico que você encontrará no closing deste ensaio. Resumidamente, eles descobriram que os usos de IA foram divididos em seis categorias, com quotas de utilização associadas:

Os usos do GenAI
Criação e edição de conteúdo

23%

Assistência Técnica e Solução de Problemas

21%

Suporte Pessoal e Profissional

17%

Aprendizagem e Educação

15%

Criatividade e Recreação

13%

Pesquisar, Análise & Tomando uma decisão

10%

Fonte: Harvard Revisão de negócios

Em termos de dados empregos, de acordo com Recrutamento de Dados Gravitasos maiores usos parecem ser para solução de problemas, fórmulas do Excel, melhoria de código, correção de bugs em código, geração de código, pato de borracha depuração, dados entrada, dados manipulação, tradução de código, sugestão de bibliotecas de código, amostragem dadose detectar anomalias.

Uma pessoa entrevistada sobre este tópico disse: “Tenho que escrever muitas fórmulas .vb e Excel para conciliar dados de pessoas menos técnicas. O ChatGPT ajuda tarefas de 45 minutos a levarem de três a cinco minutos.” Esta é a promessa do genAI: pegar tarefas complexas que de outra forma levariam muito tempo para serem feitas e fazê-las rapidamente. Há também a promessa de remover o que o antropólogo David Graeber chamou de “empregos de merda”: empregos que parecem não agregar valor, e são cansativos, chatos e repetitivos. Repetitivo dados entrada, por exemplo, é algo que IA pode fazer agora. Idealmente, isso significa que dados os empregos, no futuro, envolverão mais exercício da criatividade humana, melhor planejamento e pensamento estratégico, e serão menos tediosos.

Em geral, a coisa mais interessante sobre genAI é que esse único e maior caso de uso é para geração de ideias. Isso é surpreendente, dado que genAI é mecanicista e “meramente” encontra a próxima sequência mais provável de palavras, ou imagens, ou sons, como o matemático, Stephen Wolfram explicou em um artigo no ChatGPT. Este é um movimento muito claro em direção à ideia de centauros de Kasparov: as pessoas não estão apenas usando a genAI para produzir coisas, elas estão usando-a como uma parceira.

Em análise de dadosBernard Marr em uma peça para Forbesexplicou que IA está “transformando papéis tradicionais ao automatizar o processamento rotineiro de grandes conjuntos de dados”, o que está tendo o efeito de mudar o foco de “processos básicos dados lidar com uma tomada de decisão mais estratégica”. O que isso está fazendo é permitir que as equipes sejam mais ambiciosas e façam perguntas que podem ter sido muito desafiadoras de serem feitas antes.

Gartner interrogou especificamente dados especialistas sobre o uso do genAI e descobriram que o maior caso de uso foi para dados exploração, que está em sintonia com o trabalho de Zao-Sanders:

Fonte: Gartner

Os limites do GenAI

O ciclo de hype é claro: generativo IA transformará a natureza do trabalho. No entanto, pesquisa do Goldman Sachs descobriu que, apesar dos enormes investimentos em tecnologias generativas IAhá pouco a mostrar. Em seu relatório, Daron Acemoglu, professor do Instituto no MIT, argumenta que só será rentável automatizar apenas 25% de IA-tarefas expostas na próxima década, com um impacto no mundo actual de apenas 5% de todas as tarefas. Embora muitos argumentem que IA os custos diminuirão, ele é cético de que isso ocorrerá rapidamente ou tão abruptamente quanto as invenções anteriores. Ele também argumenta que não é uma “lei da natureza” que as tecnologias levem a novas tarefas e produtos. O chefe de pesquisa de ações globais do Goldman Sachs, Jim Covell, acredita que IA ainda não é capaz de resolver problemas complexos, e que tecnologias anteriores forneciam soluções de baixo custo, interrompendo soluções de alto custo. Dados os desafios na construção de insumos como chips de GPU, proteção de energia e outras coisas, pode nunca haver competição suficiente para reduzir preços.

Talvez a maior crítica ao genAI de uma perspectiva de produção tenha sido feita pelos pesquisadores Michael Townsen Hicks, James Humphries e Jay Slater, cujos papel viral argumenta que a saída do ChatGPT é “besteira”. Besteira aqui é um termo técnico, acredite ou não, que eles acreditam ser mais preciso do que “alucinações”:

“As aplicações destes sistemas têm sido atormentadas por imprecisões persistentes nos seus resultados; estas são frequentemente chamadas de “IA alucinações”. Argumentamos que essas falsidades e a atividade geral de grandes modelos de linguagem são melhor compreendidas como besteira no sentido explorado por Frankfurt (On Bullshit, Princeton, 2005): os modelos são, de uma forma importante, indiferentes à verdade dos seus resultados.”

Como o genAI é indiferente à verdade, não se pode confiar que ele a diga. Este é um problema que é amplamente limitado com dados empregos, porque a genAI é muito boa em tarefas altamente estruturadas e, portanto, não é surpreendente que a pesquisa descubra que dados empregos foram os maiores beneficiários do genAI.

Apêndice:

Fonte: Harvard Revisão de negócios

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