Domínio de IA: diferencial competitivo ou requisito básico para profissionais do futuro?

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser tema de filmes futuristas ou de ficção científica para se tornar parte do cotidiano de profissionais de diferentes áreas e setores. 

Hoje, para muitas empresas, o domínio de ferramentas e a capacidade de manipular prompts de IA deixou de ser um diferencial e, em muitos casos, é um requisito básico, principalmente em organizações que desejam se manter relevantes no mercado.

Podemos dizer que os profissionais do futuro serão, obrigatoriamente, grandes conhecedores dessa tecnologia? Vem com a gente descobrir!

O que é IA?

A Inteligência Artificial é um ramo tecnológico que permite que máquinas aprendam com as experiências a que são expostas, ajustem-se a novas informações e realizem tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos. 

Isso é possível graças a técnicas como machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural, que permitem aos computadores processar grandes volumes de dados, reconhecer padrões e tomar decisões de forma autônoma.

Por que é importante conhecer as ferramentas de IA?

Com a crescente presença da IA em praticamente todos os setores, entender seu funcionamento e suas aplicações é essencial para o bom desempenho profissional.

Pessoas que dominam IA conseguem analisar dados de forma mais eficiente, automatizar tarefas repetitivas, tomar decisões mais assertivas e inovar em seus campos de atuação. Além de otimizarem tempo deixando demandas operacionais para as inteligências artificiais enquanto se dedicam a tarefas mais complexas e estratégicas.

Diplomas e certificações em IA também são outro aspecto relacionado à tecnologia cada vez mais valorizado, abrindo portas em um mercado de trabalho altamente competitivo.

Quais são os tipos de IA?

A Inteligência Artificial pode ser classificada em três categorias principais, de acordo com suas capacidades e nível de autonomia:

IA Estreita (ANI – Artificial Narrow Intelligence)

Também chamada de Weak AI (IA fraca), é projetada para realizar tarefas mais operacionais e específicas com alta eficiência, mas sem consciência ou entendimento real. Como:

• Assistentes virtuais (Siri, Alexa, Google Assistant);
• Sistemas de recomendação (Netflix, Spotify, Amazon);
• Carros autônomos (Tesla, Waymo);
• Reconhecimento facial (sistemas de segurança, desbloqueio de smartphones);
• Chatbots (atendimento ao cliente, ChatGPT para respostas textuais).

IA Geral (AGI – Artificial General Intelligence)

Também conhecida como Strong AI (IA forte), seria a Inteligência Artificial capaz de raciocinar, aprender e realizar qualquer tarefa intelectual, como um ser humano.

Ainda não existe na prática, mas é um dos focos de pesquisas e desenvolvedores de IA.

Exemplo teórico: um robô que pudesse substituir um humano em qualquer trabalho, adaptando-se a novas situações sem reprogramação.

SuperInteligência Artificial (ASI – Artificial Superintelligence)

Mais um tipo de IA que ainda está no campo da pesquisa e das ideias seria aquela que supera a inteligência humana em todos os aspectos, incluindo criatividade, resolução de problemas e tomada de decisões.

É um conceito hipotético, muitas vezes associado a cenários futuristas ou distópicos.

Exemplo fictício: Skynet (de O Exterminador do Futuro) ou IA autoaperfeiçoável que não precisa de controle humano.

Técnicas de IA mais utilizadas atualmente

Além dessas categorias, as IAs também podem ser diferenciadas por suas técnicas de funcionamento, como:

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Permite aos computadores aprenderem padrões a partir de dados, melhorando automaticamente com a experiência, sem serem programados explicitamente para cada tarefa.

Funciona assim: você alimenta o sistema com exemplos, ele analisa, identifica padrões e toma decisões ou faz previsões sozinho. Dentre os tipos de aprendizado de máquina, temos;

• Aprendizado supervisionado: modelos treinados com dados rotulados (ex.: filtro de spam de e-mail).
• Aprendizado não supervisionado: identifica padrões em dados não rotulados (ex.: segmentação de clientes).
• Aprendizado por reforço: aprende por tentativa e erro (ex.: IA que joga xadrez ou videogames).

Deep Learning (Aprendizado Profundo):

É um tipo avançado de Machine Learning que usa redes neurais artificiais inspiradas no cérebro humano para aprender padrões complexos a partir de informações brutas, como imagens, sons ou textos.

O funcionamento do Deep Learning é um pouco mais complexo, ele tem camadas de “neurônios” artificiais processam os dados em etapas, cada camada extrai características mais profundas, desde bordas em uma foto até conceitos abstratos, sem necessidade de programação manual. Dentre os exemplos dessa categoria, estão:

• Sistemas de reconhecimento facial: desbloqueio de celulares, tags em fotos do Facebook;
• Assistentes de voz: como a Siri e a Alexa, que processam e entendem a fala e, a partir disso, conseguem desempenhar uma determinada função;
• Tradução automática: como o Google Tradutor ou ferramentas de tradução simultânea de vídeos, capaz de analisar o contexto das frases e seu significado em diferentes idiomas;
• Carros autônomos:  que identificam pedestres, placas e obstáculos a partir de sensores, câmeras e radares que trabalham em conjunto com o software de Inteligência Artificial;
• Diagnóstico médico: feito com o auxílio de dados como exames, histórico e outras informações relacionadas à saúde, detecta tumores em radiografias, microfraturas de ossos, etc;
• Recomendações inteligentes: como as utilizadas por streamings como Netflix e Spotify para sugerir novos conteúdos para o usuário, demonstrando um entendimento mais profundo sobre gostos e preferências a partir da interação com a plataforma;
• Chatbots avançados: softwares que geram textos quase humanos e aprendem detalhes como estilo de escrita, tom de voz, coerência e normas gramaticais.

Diferente do Machine Learning tradicional, o Deep Learning:

• Trabalha melhor com dados não estruturados (fotos, áudio);
• Descobre padrões invisíveis aos olhos humanos;
• Requer muita potência computacional e muitos dados.

Sistemas Baseados em Regras

Também conhecidos como Rule-Based Systems são um tipo de IA que toma decisões seguindo regras pré-programadas, sem capacidade de aprender sozinho.

Para que eles possam operar, especialistas humanos criam manualmente todas as regras no formato “SE-ENTÃO”, que devem ser seguidas, e o sistema apenas as aplica. Alguns exemplos dessa tecnologia são:

• Chatbots simples: “SE o usuário perguntar sobre saldo, ENTÃO mostre o extrato”;
• Ferramenta para auxiliar o diagnóstico médico: “SE o paciente tem tosse + febre + fadiga, ENTÃO sugira teste para amigdalite”.
• Sistemas de aprovação de empréstimos: “SE score de crédito > 700 E renda > R$5k, ENTÃO libere o empréstimo”

Limitações desse tipo de tecnologia:

➔ Não aprendem com novos dados;
➔ Dão erro quando surgem situações não previstas nas regras;
➔ São úteis apenas para problemas muito bem definidos.

Hoje, são usados principalmente em sistemas legados ou combinados com Machine Learning para maior flexibilidade!

Qual o impacto da IA no mercado de trabalho?

A Inteligência Artificial está promovendo uma verdadeira revolução no mercado de trabalho, impulsionando a produtividade, criando novas oportunidades profissionais e exigindo o desenvolvimento de habilidades inéditas. 

A IA vem ampliando o espaço para atividades estratégicas, criativas e analíticas, permitindo que profissionais se concentrem em tarefas de maior valor agregado, terceirizando para a tecnologia tarefas mais operacionais ou relacionadas a análise massiva de informações.

Segundo o Barômetro Global de Empregos em IA da PwC, setores que adotaram a IA registraram um aumento de produtividade de até 4,8 vezes em relação à taxa anterior. No setor de Recursos Humanos, por exemplo, a automação de processos pode gerar até 30% de aumento de produtividade em toda a jornada atendida pelo RH. 

Além disso, profissionais especializados em IA podem receber salários até 25% superiores, e a demanda por esses cargos cresce 3,5 vezes mais rápido do que a média do mercado.

A ascensão da IA também está criando novas profissões, como engenheiro de machine learning, designer de prompts, cientista de dados e especialista em ética de IA, além de impulsionar áreas como marketing digital, ciência de dados e assistência virtual. 

Por isso, as empresas buscam cada vez mais profissionais capazes de operar, analisar e desenvolver soluções baseadas em IA, tornando essas competências essenciais para quem deseja se destacar.

E no dia a dia das empresas?

Nas empresas, a IA traz diversos benefícios, como:

• Mais assertividade na tomada de decisões, ao analisar grandes volumes de dados rapidamente e prever cenários futuros;
• Otimização de processos, automatizando tarefas repetitivas e liberando equipes para atividades mais estratégicas;
• Personalização do atendimento ao cliente, com recomendações e respostas sob medida;
• Redução de riscos, ao identificar padrões e prevenir fraudes;
• Aumento da produtividade e diminuição de custos operacionais;
• Criação de novas oportunidades de negócios, a partir da análise de tendências e comportamentos do mercado.

Em quais áreas a IA já está sendo amplamente utilizada no Brasil e quais são as perspectivas para os próximos anos?

Conversamos com o especialista em tech e CEO da Base39, Bruno Nunes sobre o assunto para entender um pouco melhor sobre o cenário da IA no Brasil.

Segundo ele, por aqui, a Inteligência Artificial Generativa já está sendo amplamente utilizada em diversos setores, transformando a maneira como as empresas criam, se comunicam e operam. 

No marketing e nas vendas, por exemplo, a IA é usada para produzir conteúdos personalizados, melhorar o relacionamento com os clientes e automatizar campanhas publicitárias. 

No varejo e no e-commerce, chatbots baseados em IA generativa oferecem atendimentos personalizados, recomendam produtos e resolvem dúvidas, tudo de forma automatizada e eficiente. 

No setor de serviços financeiros, a IA é aplicada no atendimento ao cliente via assistentes virtuais, na personalização de ofertas financeiras, na automação de análises de crédito e até na detecção de fraudes, tornando os processos mais ágeis e seguros. 

Na saúde, começa a ser aplicada para ajudar médicos com diagnósticos, gerar relatórios e otimizar processos administrativos. 

Até mesmo nas indústrias criativas, como design, publicidade e entretenimento, a IA generativa está se consolidando como uma aliada na criação de textos, imagens e músicas, ampliando o potencial criativo das equipes.

Segundo ele, “as perspectivas para os próximos anos são muito promissoras. O uso da Inteligência Artificial Generativa tende a se expandir ainda mais, com empresas de todos os setores integrando essa tecnologia aos seus processos, produtos e serviços”. 

Bruno ainda explica que, dificilmente uma empresa conseguirá se manter competitiva sem o uso estratégico dessa tecnologia, especialmente diante da necessidade crescente de eficiência, personalização e inovação. 

“Além de potencializar a produtividade e reduzir custos, a IA vai possibilitar soluções cada vez mais sofisticadas e adaptadas às necessidades do mercado. É esperado que ela desempenhe um papel central na transformação digital de diversas áreas, desde a agricultura até os serviços públicos, sempre com o desafio de garantir uma aplicação ética e responsável.

Quem não souber operar IAs ficará para trás?

Com a popularização e avanço acelerado da IA, o desconhecimento dessas ferramentas tende a ser um fator limitante tanto para os profissionais quanto para as empresas. 

Quem não domina o básico da IA pode perder competitividade, já que tarefas antes consideradas diferenciais passam a ser automatizadas. 

Hoje, domínio de IA está se tornando tão essencial quanto foi, no passado, o domínio da informática básica, quando os computadores e a internet se popularizaram e passaram a ser acessíveis e essenciais para as empresas e, segundo o especialista em tech:

“Para quem quer se destacar no mercado impulsionado pela Inteligência Artificial Generativa, existem algumas habilidades essenciais. Do ponto de vista técnico, uma das mais importantes hoje é saber interagir com ferramentas de IA de forma estratégica, o que envolve a chamada “engenharia de prompt” (habilidade de escrever comandos que gerem boas respostas da IA). Também é importante ter noções básicas sobre como a IA funciona, entender suas possibilidades e limitações, além de ser capaz de avaliar criticamente os conteúdos gerados.”

Mas, além das competências técnicas, habilidades comportamentais também são cada vez mais valorizadas. A capacidade de adaptação e o aprendizado contínuo são fundamentais, já que as ferramentas evoluem rapidamente e exigem atualização constante, explica Bruno Nunes. 

“A criatividade permanece como uma qualidade exclusivamente humana, essencial para usar a IA como uma aliada na geração de ideias e soluções inovadoras. E, claro, habilidades interpessoais como comunicação, colaboração e empatia continuam indispensáveis, pois, mesmo com a automação de diversas tarefas, o fator humano segue sendo o diferencial para interpretar dados, tomar decisões estratégicas e construir relações de confiança.”

Como aprender sobre o tema

Mesmo que você esteja começando agora, há cursos gratuitos que podem te ajudar a entender o básico. É possível explorar diversas plataformas de ensino, como cursos online, certificações de grandes empresas, comunidades práticas e até participar de eventos como hackathons e meetups de IA. 

Empresas como DeepLearning.AI, fast.ai e até mesmo universidades (como MIT e Stanford) disponibilizam materiais gratuitos e especializados, desde introdução até aplicações avançadas em setores como saúde, finanças e marketing. 

Para quem busca orientação personalizada, mentorias e bootcamps oferecem treinamentos imersivos com foco em casos reais do mercado. Além disso, é possível acessar materiais gratuitos sobre o tema, como:

• Curso do Google de introdução a IA generativa;
• Curso do Google com fundamentos e noções básicas de IA;
• Cursos oferecidos pelo governo.

O conhecimento em IA já não é mais apenas um diferencial, mas um requisito básico para quem deseja crescer profissionalmente e contribuir para o sucesso das empresas. Investir em aprendizado contínuo e na aplicação prática dessas tecnologias é o caminho para se manter relevante em um mercado cada vez mais digital e automatizado.

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