IA no trabalho e no estudo: por que é inaceitável desligar o cérebro

As tecnologias modernas tornaram-se intimamente integradas às nossas vidas, e nossa dependência delas só aumenta a cada ano. Nos últimos anos, a influência da inteligência artificial tem se tornado cada vez mais sentida: as redes neurais assumem a rotina, simplificam a criatividade e auxiliam no aprendizado. Mas, ao mesmo tempo, não devemos esquecer que a IA precisa ser verificada, a proteção de dados precisa ser abordada de uma nova maneira e não deve ser abusada.

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No ambiente de trabalho, a IA já está assumindo a preparação de rascunhos de cartas, relatórios e apresentações, auxiliando na redação de todos os tipos de textos, na análise de conjuntos de dados, na geração de código e na execução de muitas outras tarefas. Isso não é “mágica”, mas uma redistribuição de tempo: uma pessoa realiza menos tarefas monótonas e chatas, mas, ao mesmo tempo, exige mais esforço para definir tarefas e verificar os resultados.

Novas posições já surgiram no mundo dos negócios: curador de IA, designer de prompts, integrador de modelos em produtos. O valor de habilidades transversais, como expertise no assunto, capacidade de formular solicitações, capacidade de verificar conclusões e compreender as limitações do modelo, também está aumentando. Com a ajuda da IA, um profissional de marketing ou analista pode reduzir significativamente a preparação de um relatório semanal, mas as revisões, verificações e responsabilidades finais permanecem com ele.

Na esfera educacional, a situação com o uso da IA é bastante ambígua. Por um lado, a inteligência artificial pode atuar como assistente e tutora, ajudando a compreender materiais complexos, explicando tópicos de maneiras alternativas ou oferecendo diversas tarefas com explicação instantânea de erros e soluções.

Por outro lado, existe um alto risco de abuso quando a IA é designada para fazer a lição de casa de um aluno, escrever redações ou composições, preparar trabalhos acadêmicos e até mesmo escrever dissertações. Além disso, a IA moderna pode fazer isso em uma linguagem tão natural que uma pessoa não será capaz de identificar claramente o texto criado pela inteligência artificial.

Felizmente, a IA evoluiu junto com as ferramentas para sua detecção, os chamados detectores de IA. Esses sistemas de detecção ajudam a manter a integridade acadêmica e a verificar a autenticidade do conteúdo, separando o conteúdo criado por humanos da criatividade das redes neurais generativas. Especialmente no campo da educação e da publicação, onde o problema do plágio, da falsificação e da reprodução do trabalho de outras pessoas como se fosse seu é particularmente grave.

É claro que os riscos associados à disseminação da IA não param por aí. Não podemos deixar de mencionar problemas como alucinações, viés e “erros de confiança” — a IA frequentemente comete erros, mas se recusa a admitir que está errada, às vezes chegando ao ponto do absurdo. Portanto, uma verificação completa do que as redes neurais produzem é crucial — é improvável que seja possível prescindir de uma pessoa aqui.

Há também riscos organizacionais — privacidade e segurança de dados. Não se pode carregar dados sensíveis em modelos públicos sem pensar, pois eles podem se tornar de conhecimento público — não é preciso procurar muito para encontrar exemplos. Portanto, são necessárias regulamentações rigorosas em relação ao trabalho com informações sensíveis, por exemplo, formas de proteger segredos comerciais e regras para armazenar registros de correspondência com bots.

A área jurídica também é complexa: autoria, licenças de conjuntos de dados, conformidade com as regras de trabalho com dados pessoais — tudo isso exige desenvolvimento e controle cuidadosos. Por fim, existe o risco de “automação excessiva”, quando as habilidades básicas dos funcionários se atrofiam e a lacuna digital aumenta entre as equipes que têm acesso a ferramentas de alta qualidade e as que não têm.

Portanto, a IA já está mudando o trabalho e a educação cotidianos, mas é importante lembrar a abordagem correta para o uso da tecnologia. Por exemplo, definir claramente o que automatizamos, como verificamos e quem é responsável pelo resultado. Os vencedores serão os trabalhadores e estudantes que combinarem a velocidade das máquinas com a expertise humana e uma abordagem criteriosa. É essa combinação que nos permitirá acelerar sem perder qualidade.