A onda crescente de avanço tecnológico é invariavelmente acompanhada por uma onda de expectativa e empolgação, incitando comparações com revoluções tecnológicas históricas, como a mania ferroviária da década de 1840 ou o boom da internet no final dos anos 90.
Na fronteira contemporânea, o principal disruptor é a IA generativa — modelos de linguagem particularmente expansivos como o ChatGPT , que induziu um ar de antecipação semelhante ao das explosões de inovação anteriores.
No entanto, a retórica animada muitas vezes eclipsa o caminho íngreme e irregular que as revoluções tecnológicas devem trilhar para produzir os frutos prometidos de maior produtividade e bem-estar social. Será que o desdobramento da revolução da IA será diferente?
Decodificando o frenesi da IA
O burburinho em torno das tecnologias de IA generativas não é totalmente infundado. O ChatGPT da OpenAI, por exemplo, provou seu poder, apresentando recursos impressionantes, como automatizar tarefas que vão desde redação até geração de código.
Isso estimulou previsões de impactos econômicos maciços. O Goldman Sachs, por exemplo, projeta que a produtividade alimentada por IA pode aumentar o PIB global em 7% ao longo de uma década.
No entanto, toda essa expectativa flutua em um mar de incertezas. Embora a IA seja marcadamente menos intensiva em capital e dependente de infraestrutura em comparação com revoluções tecnológicas anteriores, como eletricidade e ferrovias, ela vem com seu próprio conjunto exclusivo de pré-requisitos e desafios.
Por exemplo, embora milhões possam acessar o ChatGPT com apenas um clique, a operação eficiente de sistemas generativos de IA exige um poder computacional considerável, que não é leve para a carteira.
Além disso, embora a facilidade de uso da IA facilite a adoção, as empresas ainda precisarão de tempo para treinar sua equipe e ajustar seus modelos de acordo.
Equilibrando o poder da IA
A IA generativa traz à tona um conjunto de obstáculos únicos que podem potencialmente retardar sua ascensão. A supervisão regulatória, por exemplo, não pode ser negligenciada. Dado o poder colossal da IA, muitos especialistas em tecnologia já defenderam uma pausa no desenvolvimento de modelos de ponta.
Ao contrário das inovações históricas que suplantaram o trabalho físico, a IA generativa se aprofunda em tarefas cognitivas, realizando atividades como escrita, análise e design.
Isso pode melhorar as habilidades humanas, mas também requer medidas legais e políticas adaptativas para regulá-lo e mitigar os impactos sociais e da força de trabalho.
Além disso, o advento da IA também poderia, paradoxalmente, dent a produtividade. Embora a IA generativa seja projetada para simplificar os processos, se o tempo economizado não for aproveitado de forma eficaz, a produtividade pode não ter um aumento significativo.
Também há preocupações sobre o uso indevido da IA, como manipulação de dados, representação e desonestidade acadêmica.
A tecnologia pode até capacitar trac de produtividade, como e-mails de spam e trac on-line, embora sua capacidade de melhorar a detecção de fraudes possa ajudar a limpar algumas dessas bagunças.
Traçando a trajetória
A trajetória final da IA generativa – quão alto ela pode subir depois de possivelmente sobreviver a uma queda inicial – depende muito de sua utilidade.
Embora a IA tenha um imenso potencial para aumentar a produtividade em empregos baseados em conhecimento, desde acelerar diagnósticos médicos até acelerar a redação de trac legais, nem todos os setores podem se beneficiar igualmente.
Até que ponto pode estimular o progresso tecnológico e os ganhos iterativos de produtividade, acelerando os processos de pesquisa, também está para ser visto.
Assim como as ferrovias melhoraram a eficiência, principalmente porque a indústria e o comércio estavam crescendo simultaneamente, o impacto da IA generativa também dependerá de desenvolvimentos simultâneos.
Por exemplo, se os governos adotarem a IA para tarefas como reduzir a papelada, isso poderá aliviar ainda mais as barreiras de produtividade.
A promessa da IA generativa é inegável. Sua capacidade de aumentar tarefas cognitivas, tradicionalmente difíceis de quantificar, sugere que seu impacto pode ser difícil de medir com precisão.
Como a história tem mostrado, ganhos genuínos de produtividade não são garantidos até que a tecnologia seja efetivamente aproveitada. Portanto, à medida que avançamos nessa revolução da IA, uma abordagem fundamentada é imperativa.
