[IA] Estamos correndo atrás do futuro ou fugindo da irrelevância?

Descubra o impacto da IA nos empregos!

A Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado cada vez mais presente em diversas áreas da sociedade, prometendo avanços e contribuições positivas para o futuro próximo.

Segundo o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, durante o evento "Computex 2023", realizado no Taiwan, a IA tem o poder de transformar a maneira como interagimos com a tecnologia, tornando todas as pessoas programadoras em potencial.

Essa perspectiva é reforçada pela valorização de mercado da empresa de Huang, que está próxima de atingir a marca de US$ 1 trilhão, demonstrando o potencial e a confiança que a IA desperta no mercado.

A adesão à IA é vista como crucial para a manutenção da relevância e competitividade no cenário atual. Aqueles que não abraçarem a novidade correm o risco de ficarem para trás. A tecnologia está em constante evolução e a capacidade de compreender e utilizar os recursos oferecidos pela IA se torna fundamental para impulsionar o progresso em diversas áreas.

Embora haja discussões sobre o impacto dessa tecnologia no mercado de trabalho e a possibilidade de tornar os seres humanos "inúteis", é importante destacar que ela não substitui o papel humano, mas sim aprimora suas capacidades. Podendo desempenhar um papel fundamental no auxílio à tomada de decisões, na análise de grandes volumes de dados e no desenvolvimento de soluções mais eficientes em diversos setores, desde a medicina até a indústria.

É evidente que a IA traz consigo um grande potencial para moldar o futuro, proporcionando avanços e contribuindo com a sociedade.

Por isso, hoje vamos trazer 4 profissões que estão em alta para setores emergentes dentro de tecnologia, focando em Inteligência Artificial. Confira:

1. Cientista e Analista de Dados

Embora a automação possa substituir tarefas específicas, é importante entender que ela também tem o potencial de transformar e criar novas oportunidades de trabalho. Aumentando a eficiência e a produtividade, ela permite que os profissionais se concentrem em tarefas mais complexas e estratégicas.

Com a quantidade crescente de dados disponíveis, a demanda por cientistas e especialistas em análise de dados têm aumentado. Tanto a IA quanto a Ciência e Análise de Dados requerem precisão para a obtenção de resultados confiáveis, pois um conjunto de dados de má qualidade pode levar a uma leitura inadequada de um cenário. Portanto, a coleta e tratamento apropriados dos dados são essenciais em ambas as disciplinas.

Sendo uma extensão a área de dados que já conhecemos, com a Inteligência Artificial se torna possível que uma grande quantidade de informações seja processada e analisada de uma só vez e em uma velocidade muito maior.

Além disso, em vez de temer a perda de emprego, os profissionais podem se adaptar e desenvolver habilidades complementares à Inteligência Artificial para aproveitar as oportunidades emergentes. Inclusive, um bom caminho para se diferenciar no mercado de trabalho não é apenas através de habilidades técnicas, mas também de habilidades comportamentais.

Adaptabilidade, pensamento crítico e inteligência emocional, são algumas das habilidades comportamentais chave no contexto da Revolução 4.0.

É curioso pensarmos que pesquisas em IA existem há décadas, mas a popularidade do tema se tornou altíssima após o lançamento do ChatGPT, ferramenta de adoção mais rápida que temos notícia.

Por fim, tanto a IA quanto a Ciência e Análise de Dados enfrentam desafios semelhantes, como o viés nos dados, a privacidade e a ética.

É necessário garantir que os algoritmos sejam imparciais e que os dados sejam protegidos adequadamente, a fim de evitar discriminação e violações de privacidade.

2. Engenheiro(a) de Machine Learning

Esse cargo envolve o desenvolvimento e a implementação de algoritmos e modelos de Machine Learning para treinar sistemas computacionais a reconhecer padrões, aprender com os dados e tomar decisões inteligentes.

Os engenheiros de Machine Learning trabalham com técnicas como redes neurais artificiais, algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, e processamento de linguagem natural (como veremos mais abaixo na parte onde falamos sobre oportunidades em NLP).

Sendo ainda uma área de atuação emergente, poucos são os profissionais de TI com experiência específica e direta em Machine Learning. No entanto, profissionais da área geralmente têm background em programação, ciência de dados ou áreas similares.

Em geral, esse profissional possui background em alguma linguagem de programação como Python, R ou Java. Raciocínio tendendo mais ao lógico e ao analítico também são habilidades comuns a esse profissional.

As responsabilidades do engenheiro especializado em Aprendizado de Máquina podem variar consideravelmente, dependendo do setor e do escopo do projeto em que estão envolvidos.

Inicialmente, é crucial para o engenheiro de Aprendizado de Máquina compreender a situação e os desafios do negócio, bem como identificar como a Inteligência Artificial pode contribuir para resolvê-los. Isso pode abranger desde problemas específicos até a organização e análise de dados para obter uma visão mais clara das operações.

A partir dessa compreensão, são iniciadas as etapas de desenvolvimento dos modelos, que vão desde a pesquisa ao estudo preliminar, até a criação, manutenção e treinamento dos sistemas.

Quando concluídas essas etapas, o profissional precisa analisar os resultados gerados pelos modelos e estabelecer métricas, avaliando as soluções que podem ser aplicadas ao contexto do negócio. O processo é contínuo e requer avaliação constante.

3. Especialista em Processamento de Linguagem Natural (NLP)

O processamento de linguagem natural é uma área que mescla computação, IA e linguística, cujas aplicações fazem parte do nosso dia a dia em um mundo cada vez mais cheios possibilidades e com potencial de transformar o modo como usamos a tecnologia aqui e agora.

Através do NLP, uma IA é capaz de entender, interpretar e gerar linguagem humana, seja ela falada ou escrita. Através da aplicação de técnicas de análise de sentimento, tradução e resumo de texto, essa técnica possibilita a interação efetiva entre ser humano e máquina.

Existem diversos tipos de modelos de aprendizado de máquina que são comumente utilizados no Processamento de Linguagem Natural (NLP). São eles:

• Modelos Baseados em Regras: Esses sistemas são os mais antigos no campo do NLP e dependem de regras manuais para interpretar o texto. Embora não sejam estritamente considerados modelos de aprendizado de máquina, ainda são empregados em algumas aplicações de NLP.

• Modelos de Aprendizado Supervisionado: Esses são os modelos mais prevalentes de aprendizado de máquina no NLP. Incluem-se modelos lineares como regressão logística e SVM, além de modelos baseados em árvores como florestas aleatórias e gradient boosting. Esses modelos requerem um conjunto de dados rotulados para treinamento.

• Modelos de Aprendizado Não Supervisionado: Esses modelos, como algoritmos de agrupamento e modelos de tópicos, são utilizados quando não há rótulos disponíveis. São frequentemente aplicados em tarefas como agrupamento de documentos ou detecção de tópicos.

• Modelos de Aprendizado Profundo: Nos últimos anos, os modelos de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes (RNNs), redes neurais convolucionais (CNNs) e Transformers, têm ganhado popularidade no campo do NLP. Esses modelos são capazes de aprender representações complexas de texto e têm demonstrado desempenho de ponta em uma ampla variedade de tarefas no NLP.

Um campo de atuação a se observar, falando dessa tecnologia que começou a se difundir em 1950 com Alan Turing, são os chatbots, usados para capturar palavras-chaves como endereços ou números de telefone, e também para analisar sentimentos para regular o tipo de abordagem que dará para cada pessoa que está interagindo com a máquina e também assistentes virtuais como Siri e Alexa.

4. Especialista em Visão Computacional

Os profissionais especialistas em visão computacional trabalham no desenvolvimento de algoritmos e sistemas capazes de analisar e interpretar imagens e vídeos. Identificar objetos, reconhecer rostos, realizar rastreamento de movimento, detecção de anomalias e outras tarefas são relacionadas à visão por computador.

Inclusive, programas que enxergam já são uma realidade. Através desses programas podemos ser vistos pelos computadores ou smartphones. Mas antes de nos assustarmos com essa inovação, vamos entender nas linhas abaixo quais são as contribuições da área ao nosso cotidiano!

Sobre a visão computacional, é possível afirmar que a capacidade de detectar e extrair informação, assim, poderia ser comparada com a capacidade humana de enxergar, ou seja, ver interpretando e não apenas vendo. A partir disso, conseguiríamos automatizar atividades repetitivas que realizamos, prevenir acidentes, detectar sentimentos ou até mesmo diferenciar objetos inanimados de seres vivos.

Mas, falando em mercado de trabalho dentro da área de visão computacional em termos de Brasil, ainda são escassas as ofertas de emprego, e principalmente boas ofertas. No entanto, na opção remota, é bem variada. Em empresas europeias, americanas e canadenses, as oportunidades existem e em diversos segmentos.

Se tratando de números mágicos para tomarmos nota para os próximos momentos de mercado mundial, até 2025, a área promete crescimento de 190 bilhões de dólares e, até 2026, os principais aplicativos de IA vinculados principalmente à saúde poderão gerar 150 bilhões de dólares em economia anual para os EUA.

Por outro lado, a China vai reunir o maior benefício econômico em IA até 2030 através de estratégias definidas de destaque a oportunidades usando dados. Controle de processos, detecção de pessoas, reconhecimento facial, análises preditivas e de comportamento são tendências esperadas.

E bem, essas são apenas algumas das muitas áreas onde a IA está criando oportunidades.

À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, e isso vem acontecendo bastante rápido, novas possibilidades surgirão, e a demanda por profissionais qualificados em IA e suas aplicações continuará a crescer.

É bom lembrar que, quaisquer que sejam as inovações propostas, quem deve estar no comando somos nós. As IAs serão nossas ajudantes mais maçantes e nós os decisores estratégicos dos rumos da evolução.

Inclusive, nesse processo evolutivo das tecnologias, as restrições ao uso de programas de IA generativa também estão acontecendo devido a atuais casos de vazamento de dados de bancos. Então a questão ética se desenvolve lado a lado às novas descobertas e aplicações.

Para Paulo Bonucci, vice-presidente e gerente geral da Red Hat, maior empresa de soluções empresariais open source do mundo, “não adianta você chegar com inteligência artificial assustando a todos, dizendo que vai faltar emprego". Segundo ele, a transformação que a inteligência artificial promoverá nas empresas passa também por uma renovação cultural nos profissionais. "A atenção principal enquanto se desenvolvem os códigos e as tecnologias de inteligência artificial são as pessoas", completa.