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Impactos da Inteligência Artificial (IA) nas empresas

Com o crescente movimento de adoção em massa do uso da inteligência artificial (IA) nas aplicações, é importante realizar uma reflexão: estamos preparados para as novas possibilidades?


Desde o lançamento do GPT3 da Open IA em novembro/2022 e o lançamento do GPT-4, muitas angústias têm surgido sobre o que esses avanços na IA significam para o futuro do trabalho. Mas o impacto da IA não se limita ao do GPT, melhor dizendo, nas gerações de textos e possíveis consequências para o trabalho de jornalistas/escritores.

Incluem-se também o impacto do DALL-E-2 na geração de imagens, do CODEX na codificação e do MegaMoIBART na descoberta de medicamentos, dentre tantos outros.

Três elementos principais sustentam as capacidades de IA´s como as citadas:

  • Memória massiva e reconhecimento de padrões, com capacidade de conectar conceitos ou ideias espalhadas, sem conexões aparentemente e fazer várias inferências

  • Pouca ou nenhuma codificação, analisando o desenvolvimento de softwares, reduzindo significativamente a intervenção ou precisando de desenvolvedores com habilidades mais elaboradas, pois o código básico já estará pronto.

  • Ausência de uma lógica mapeada uma vez que as previsões são baseadas em grandes quantidades de dados e aprendizado de máquina, com diversos cenários que trazem informações significativos para que as aplicações funcionem.

Com a falta de profissionais especialistas no mercado e com a globalização, ou seja, com o trabalho sendo feito home office para todo o mundo, muitos CEO´s têm planejado aumentar o uso de IA para auxiliar nas automações e codificações. Além disso, uma grande parte dos C-Levels está ampliando para atividades mais específicas, reduzindo a dependência das pessoas ou em atividades envolvam grandes riscos para ambos: colaborações e instituições.


No Estudo Global de Tendências de Talentos de 2022 da Mercer, funcionários acreditam que a automação mudará significativamente a forma de como seu trabalho é feito. Esse percentual saltou de 44% para 71% nos últimos dois anos.

O trabalho em inúmeras profissões, incluindo a de autores, pesquisadores, advogados e muitos outros, terá grandes oportunidades de aprendizados, inclusive para concentrarem esforços em situações que a IA não consegue resolver.




Por exemplo, a IA pode resumir um documento legal em segundos com incrível precisão, enquanto um colaborador pode gastar horas na mesma tarefa. Ele, inclusive, pode fazer uma parte mais complexa, o que aumenta a sua capacidade de trabalho; ao invés de trazer a preocupação que ele não seja mais necessário e que será substituído. Pode sim, substituir o trabalho altamente repetitivo e baseado em processos preexistentes, mas acredito que possa aumentar a criatividade humana, o pensamento crítico e a empatia, inclusive para criar oportunidades de novas possibilidades de trabalho, por exemplo: design de IA ou IA copywriter.


As principais aplicações de IA encontradas nas organizações visam:


  • Eliminação de erros – utilizadas onde consequências das falhas são altamente negativas e qualquer desvio ou fatalidade traz grandes impactos para as organizações. Incluem evitar problemas maiores, rastrear produtos, segurança, etc.

  • Melhorar a produtividade – aplicações na indústria, por exemplo – onde uma melhoria no desempenho produz alto potencial de entrega para organização.

  • Alcançar avanços direcionados – utilização em ciência de dados, aprendizado de máquina, experiência do cliente, marketing, vendas – onde uma pequena melhoria no desempenho traz um impacto exponencialmente grande no valor agregado.



A IA tem sido utilizada principalmente para aumentar o trabalho analítico, onde a melhoria da produtividade e mais precisão são os objetivos.



Uma das soluções da GIGO, a Medme, por exemplo, utiliza a IA com visão computacional para auxiliar pacientes na fisioterapia. Se o paciente estiver apto a fazer seus exercícios em casa (a IA consegue detectar isso...), ele pode receber os movimentos, executá-los, enviar o vídeo para o fisioterapeuta e ainda realizar os exercícios em qualquer lugar que tenha internet. Uma segunda fase do projeto, já em desenvolvimento, a IA irá corrigir os movimentos enquanto o paciente estiver fazendo os exercícios.




Assim, o fisioterapeuta, além de ter todo o acompanhamento do paciente na ferramenta, terá o histórico do que funcionou e não funcionou com relação ao tratamento. No futuro, o aprendizado de máquina poderá auxiliá-lo com as sugestões de tratamento que mais deram certo para determinado diagnóstico.

Incrível, não?


O que precisamos estar atentos é que, todo trabalho com IA em estágios iniciais, pode estar propensa a erros, dada a sua falta de subsídios e dados suficientes.

Esta questão é agravada pelo fato de que, dependendo do projeto a ser aplicado, a tolerância ao risco pode ser baixa. E na dúvida, já está na essência do ser humano, somos mais tolerantes ao erro humano do que as falhas da máquina.

Por isso, é essencial que os líderes entendam quando confiar – e quando não confiar – nessas tecnologias, e principalmente em qual estágio da evolução se encontra, onde humanos terão sempre papéis específicos de supervisionar os trabalhos das IA´s.

Avançar domínios onde há uma alta tolerância ao risco e a segurança não é tão importante, pode ter um melhor aproveitamento das máquinas sem a supervisão de humanos.

Mas se a tolerância é baixa, o risco precisa ser calculado, e mesmo assim, não se deve eliminar a supervisão. Em algumas aplicações nem é permitido pela legislação.


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