Treinar equipes para usar IA no trabalho me deu um lugar na primeira fila para um novo tipo de divisão profissional.
Algumas pessoas entregam tudo para a máquina e param de pensar. Outros nem tocarão nisso.
Mas há um terceiro grupo. Eles aprendem a trabalhar criticamente com IA e a tratá-la como um estagiário brilhante e entusiasmado que precisa ser gerenciado e apoiado para fazer seu melhor trabalho.
A diferença? É uma habilidade técnica rara. É curiosidade. Disposição para experimentar, errar e descobrir no que a IA é realmente boa.
Aqui está o que aprendi até agora.
A maioria das pessoas falha com a IA porque não entende o que ela realmente é
As pessoas com quem trabalhei tendem a oscilar entre extremos: tratar a IA como um oráculo onisciente ou descartá-la totalmente após um erro.
A IA atual tem tanto em comum com o cérebro humano quanto um pássaro tem com um A380. Ambos podem voar, mas é aí que termina a semelhança. Os modelos de linguagem grande simplesmente preveem palavras com base em padrões em seus dados de treinamento. É por isso que eles podem produzir prosa fluente sobre tópicos bem abordados, mas inventarão coisas com segurança quando estiverem em terreno desconhecido.
Depois que os usuários entendem isso, sua abordagem muda para fornecer objetivos claros e contexto adequado. Quando alguém me diz que tudo o que obtém da IA é lixo, quase sempre acontece que está recebendo respostas genéricas a solicitações genéricas.
As pessoas que obtêm os melhores resultados tratam a IA como uma habilidade, não como um atalho
O maior preditor de sucesso não é a habilidade técnica. É se alguém trata a IA como uma habilidade a ser aprendida, em vez de uma caixa mágica que funciona ou não. As pessoas que melhor o utilizam são aquelas que experimentam diariamente e refletem sobre como obter melhores resultados na próxima vez. O objetivo é fazer com que as máquinas trabalhem para nós, e não que pensem por nós – isso significa usá-las de forma proativa, crítica e engajada.
A IA precisa de orientação, feedback e correção – assim como as pessoas
As habilidades necessárias para usar IA são aquelas que muitas pessoas já possuem: comunicação e delegação. Assim como aconteceu com aquele estagiário, você não entregaria um projeto a eles e desapareceria. Você analisaria tudo, verificaria regularmente e corrigiria o curso conforme necessário. O mesmo se aplica à IA.
E, assim como acontece com um estagiário, como gerente, você é o responsável final pelo que ele produz. Isso é o que realmente significa ‘humano no circuito’: é seu trabalho manter a IA no caminho certo e garantir que o resultado esteja em dia.
Você não deve terceirizar seu julgamento para a IA – ou fornecer dados confidenciais
Há alguns meses, um gerente de uma pequena rede de varejo mostrou-me orgulhosamente o painel de RH que ele havia codificado usando IA. Infelizmente, ele também importou informações confidenciais sem pensar no que aconteceria se esses dados vazassem ou em quaisquer políticas que ele precisasse seguir. Mandei-o direto para a TI.
Mas os riscos vão além da segurança. Os sistemas de IA são treinados com base em dados criados por humanos e refletem os nossos preconceitos coletivos. Você deve evitar pedir à IA que faça julgamentos subjetivos de alto nível, como “devemos colocar este candidato para entrevista”, que podem ser propensos a preconceitos. Em vez disso, concentre-se em avaliações reais, por exemplo “este candidato tem o número certo de anos de experiência”.
Ignorar a IA não irá impedir o seu impacto
O impacto ambiental, ético e social da IA é significativo e crescente. Numa sessão recente para uma instituição de caridade ambiental, um diretor ficou dividido entre a capacidade de fazer mais como organização e os custos morais de fazê-lo, como o impacto carbónico da gestão de sistemas de IA. Mas a IA não vai desaparecer. É muito melhor ter cidadãos alfabetizados em IA, capazes de exigir que esta seja construída de forma responsável e democrática. A IA não é um trem esperando nosso embarque; já estamos no meio da jornada. A única questão é quem vai dirigir.
O ritmo da evolução da IA não deixa espaço para decisões lentas
A versão atual da IA é a pior que alguma vez será e está a melhorar mais rapidamente do que a maioria das pessoas imagina. Tarefas que eram impossíveis há um ano agora são rotina. Onde antes eu passava longas noites debruçado sobre um teclado tentando descobrir por que meu código não funcionava como deveria, agora crio aplicativos inteiros em questão de horas com nada mais do que alguns prompts. Muitos desenvolvedores riram no ano passado, quando o CEO da Anthropic disse que 90% do código em breve seria escrito por IA. Hoje muitos admitem que ele não estava longe.
Ao contrário das revoluções tecnológicas do passado, esta está a avançar mais rapidamente do que a nossa capacidade de adaptação. Demorou um século desde a máquina a vapor até a locomotiva e cinquenta anos para que a indução de Faraday se tornasse a usina de energia de Edison. Hoje, a diferença entre os avanços e a adoção global é de alguns meses. Não podemos nos dar ao luxo de um debate que dure uma década; temos de construir a nossa resposta social e democrática tão rapidamente como a tecnologia, ou corremos o risco de sermos governados por ferramentas que ainda não compreendemos.
As pessoas que moldarão a forma como a IA mudará o mundo não precisam ser os tecnólogos que constroem esses sistemas. Podem ser aqueles que estão dispostos a experimentar, a levar a sério tanto as capacidades como os riscos. Todos temos a responsabilidade não apenas de compreender a IA, mas também de pressionar os nossos empregadores, comunidades e governos a utilizá-la de forma a garantir que ninguém fique para trás.
Tom Hewitson é o fundador e diretor de IA da General Purpose, uma empresa de treinamento em IA com sede em Londres
