Quais empregos tecnológicos a IA poderia substituir? Uma visão realista e pragmática

Embora imperfeitas, ferramentas generativas de IA como ChatGPT e Gemini do Google estão melhorando mais rápido do que muitos de nós conseguimos acompanhar. No entanto, este progresso ameaça ameaçar alguns dos empregos mais qualificados existentes, incluindo muitas funções adjacentes à indústria tecnológica. Alguns argumentariam que esta transição já começou, dadas as persistentes rodadas de demissões que repercutiram ao longo de 2023 e 2024. Portanto, com essa nota sombria, vamos dar uma olhada clara nos empregos específicos de tecnologia com maior probabilidade de serem interrompidos pela IA, e quais habilidades serão essenciais neste cenário em evolução.

A IA substituirá os empregos tecnológicos e quais estão em risco?

Ao contrário da crença popular, a inteligência artificial não substituirá todos nós ou nossos empregos da noite para o dia. A história provou que a automação tende a criar novas oportunidades em vez de causar desemprego em massa. Mais importante ainda, porém, a IA de hoje muitas vezes requer intervenção humana para corrigir erros óbvios. Tudo isto sugere que a IA generativa tem mais probabilidades de aumentar os empregos existentes do que de os substituir completamente.

Se você já olhou os bastidores do desenvolvimento de um site ou aplicativo, sabe que grande parte do processo envolve tarefas repetitivas. Os desenvolvedores precisam escrever dezenas de linhas de código clichê, examinar documentação mal escrita e testar seus produtos sob diversas condições. Cada uma dessas tarefas pode se tornar mais simples com a IA, embora ainda exija intervenção ou supervisão humana. Da mesma forma, muitas funções tecnológicas exigem competências em avaliação de riscos, pensamento crítico e tomada de decisões – áreas onde as atuais capacidades de IA generativa são lamentavelmente insuficientes.

Então, com isso em mente, aqui está uma lista de empregos tecnológicos que a IA poderia derrubar, e potencialmente substituir, nos próximos anos.

A IA representa uma ameaça significativa às funções de entrada e análise de dados, em quase todos os níveis de habilidade. Caso em questão: mesmo os trabalhos de entrada de dados mais difíceis e manuais, que envolvem a transferência de informações do papel para um banco de dados digital, agora podem ser realizados usando uma combinação de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (PNL). Embora nenhuma dessas tecnologias seja nova, adicionar IA generativa ao mix poderia ajudar as máquinas a classificar dados não organizados com a mesma precisão que um ser humano, em uma fração do tempo.

O mesmo se aplica à análise de dados, pois o maior ponto forte da IA ​​é encontrar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados. Já vimos como o chatbot Gemini do Google pode exportar tabelas diretamente para o Planilhas Google, por exemplo, o que torna a geração de relatórios básicos mais fácil do que nunca. O lado bom é que a IA não assumirá o controle dos cientistas de dados e das análises complexas, portanto, a trajetória de carreira de um iniciante simplesmente mudará, em vez de desaparecer da noite para o dia.

2. Teste de software e garantia de qualidade (QA)

Os desenvolvedores que trabalham em aplicativos, jogos e sites geralmente testam suas criações em condições do mundo real e simulam comportamento humano. O mercado mundial de testes de software representa um enorme US$ 45 bilhões hoje, mas muitas facetas permanecem manuais e dependentes do ser humano até hoje.

A IA poderia gerar automaticamente casos de teste com base no público-alvo de um produto e executá-los várias vezes mais rápido que os humanos. Isso permitirá que os desenvolvedores na cadeia recebam feedback muito mais cedo e acelerem o processo geral de garantia de qualidade. Ainda precisaremos de testadores humanos em vários estágios de testes de produtos, mas não tantos como fazemos hoje.

Com a arte gerada pela IA causando ondas, é apenas uma questão de tempo até que ela permeie várias formas de mídia. Na verdade, alguns argumentariam que a IA já penetrou na indústria do entretenimento. No final de 2023, o videogame de sucesso The Finals gerou polêmica por empregar IA generativa para produzir diálogos. Embora a empresa empregasse dubladores, ela também usava conversão de texto em fala para “ações contextuais no jogo”.

O design gráfico é mais uma área que atravessa um momento de crise por causa da IA. Midjourney é capaz de converter texto simples em inglês em belas obras de arte. Isso permite que um grupo menor de designers crie e modifique recursos usados ​​em tudo, desde filmes de grande sucesso até videogames. Também sabemos que a OpenAI está trabalhando ativamente em um gerador de texto para vídeo chamado Sora.

Por fim, embora hoje os fotógrafos profissionais possam ganhar a vida vendendo imagens e vídeos na Internet, isso também pode mudar. A Meta treinou seu gerador de imagens Imagine em fotos públicas do Facebook e Instagram. Com a grande variedade de imagens do mundo real disponíveis nas plataformas de mídia social, não é de surpreender que a IA da Meta possa gerar imagens fotorrealistas em segundos.

A maioria de nós já encontrou um bot de suporte técnico em algum momento, mas comunicar-se com ele quase sempre parece um exercício de frustração. Esses chatbots já foram inovadores, mas agora parecem estranhos em comparação com a IA moderna como o ChatGPT. À medida que a implantação de modelos de linguagem se tornar mais barata nos próximos anos, provavelmente veremos o lançamento de chatbots de suporte aprimorados que podem lidar com praticamente qualquer dúvida ou solicitação. E esse avanço pode ser suficiente para reduzir o número de funcionários em muitos help desks e call centers em todo o mundo.

Os chatbots generativos baseados em IA podem compreender a linguagem natural e o contexto extremamente bem, permitindo-lhes fornecer conselhos úteis em segundos. O único lado bom é que os humanos provavelmente ainda lidarão com interações mais complexas. Afinal, reprogramar um voo e reter clientes precisa de mais do que um grande modelo de linguagem, para que o mercado de trabalho não desapareça da noite para o dia.

As equipes de publicidade e vendas de gigantes da tecnologia como o Google testemunharam extensas demissões no ano passado. Simultaneamente, essas empresas introduziram novos recursos que usam IA generativa para ajudar os anunciantes na criação de recursos de texto e arte. Por exemplo, o Google anteriormente empregava humanos para ajudar os clientes a redigir anúncios, escolher o layout certo e otimizar seus orçamentos, mas agora automatizou a maior parte do processo por meio de um novo sistema baseado em IA. Desempenho máximo produtos.

Da mesma forma, a IA simplificou os aspectos de coleta e análise de dados da pesquisa de mercado. Você deve ter notado que a Amazon agora usa um grande modelo de linguagem para resumir as avaliações e ajudar seus usuários a avaliar rapidamente a qualidade do produto. Essa mesma abordagem também pode ser aplicada em outros lugares, permitindo que as empresas coletem insights de grandes quantidades de dados não estruturados em segundos. Assim, tal como muitos dos trabalhos descritos acima, existe um risco muito tangível de que a IA possa substituir alguns trabalhos de investigação de mercado, especialmente aqueles que envolvem tarefas repetitivas e com muitos dados.