Gen AI: IA generativa e seu impacto econômico
Generative AI (Gen AI) é um tipo de inteligência artificial projetada para gerar conteúdo sem intervenção humana, incluindo texto, imagens e até música. Essa tecnologia usa algoritmos complexos e modelos de aprendizado de máquina para memorizar padrões e regras de dados existentes. Ela gera novos conteúdos semelhantes em estilo e estrutura.
Gerar conteúdo com base em entrada de dados cumulativos torna a Gen AI valiosa em muitos setores. A velocidade com que essa tecnologia pode criar conteúdo pode ajudar os funcionários a desenvolver mais conteúdo em menos tempo e trabalhar com mais eficiência. Isso pode reduzir a necessidade de trabalho humano, levantando preocupações sobre deslocamento de empregos e desigualdade de renda.
O impacto da Gen AI nos padrões de consumo tornou mais fácil para as empresas personalizarem seus esforços de marketing e publicidade. Isso levou a uma abordagem mais direcionada à publicidade que pode ser benéfica, mas também problemática de uma perspectiva de privacidade.
Aplicações da IA Generativa
A IA de geração aumentou a precisão e a produtividade e reduziu custos em vários setores.
Assistência médica
Gen AI é usada para analisar imagens médicas e auxiliar médicos a fazer diagnósticos no setor de saúde. Até 50% de todos os erros médicos em cuidados primários são erros administrativos, de acordo com um relatório da Organização Mundial da Saúde (OMS).
A Gen AI tem o potencial de aumentar a precisão, mas a tecnologia também vem com vulnerabilidades. Sua confiabilidade depende muito da qualidade dos conjuntos de dados de treinamento, de acordo com o Fórum Econômico Mundial.
Financiar
Algoritmos de IA detectam fraudes e identificam oportunidades de investimento no setor financeiro . A IA generativa demonstrou o potencial de automatizar tarefas de rotina, aprimorar a mitigação de riscos e otimizar operações financeiras.
Espera-se que o uso de Gen AI em finanças aumente o produto interno bruto (PIB) global em 7% ou quase US$ 7 trilhões. Deve impulsionar o crescimento da produtividade em 1,5%, de acordo com a Goldman Sachs Research.
A IA de geração se encaixa bem com finanças porque seu ponto forte é lidar com grandes quantidades de dados, e é exatamente disso que as finanças dependem para funcionar.
Transporte
Veículos autônomos são movidos por IA generativa, permitindo que naveguem em estradas e tomem decisões em tempo real. As aplicações da Gen AI no transporte incluem muito mais do que isso, no entanto.
A inteligência artificial pode resolver muitos problemas que os humanos não conseguem, como congestionamento de trânsito, escassez de estacionamento e longos deslocamentos. Espera-se que a Gen AI desempenhe um papel na melhoria da qualidade, segurança, eficiência e sustentabilidade de futuros sistemas de transporte que ainda não existem.
Stefanini Group. “ Transporte de IA: eficiência, segurança e o futuro .”
Fabricação
A Gen AI tem o potencial de revolucionar a manufatura com sua capacidade de alavancar grandes quantidades de dados e prever resultados. A IA pode melhorar significativamente a tomada de decisões. Ela pode otimizar a produção, melhorar a qualidade do produto e reduzir o desperdício.
A IA generativa está melhorando as operações e garantindo que os funcionários estejam seguindo as etapas adequadas. Ela também pode aprimorar a visibilidade do desempenho em todas as unidades de negócios ao integrar fontes de dados distintas.
Entretenimento
A Gen AI cria recomendações personalizadas para filmes, programas de TV e música com base em preferências individuais na indústria do entretenimento. Essa tecnologia pode promover a mesma eficiência e precisão que ela faz em outras indústrias, tornando-a uma potencial economia de custos para empresas de mídia.
LeewayHertz. “ IA em mídia e entretenimento: casos de uso, benefícios e soluções .”
No entanto, a capacidade da IA generativa de substituir parte do trabalho feito por escritores, artistas, fotógrafos e outros profissionais criativos humanos foi parte do motivo da greve do Writers Guild of America (WGA), que começou em maio de 2023.
Varejo
Otimizar o gerenciamento de estoque e recomendar produtos aos clientes com base em seu histórico de compras e comportamento de navegação é apenas parte do valor da Gen AI no setor de varejo. A Generative AI também pode ajudar os varejistas a aumentar as vendas e otimizar as operações.
A IA generativa pode ajudar os varejistas com o gerenciamento de estoque e o atendimento ao cliente, que são preocupações de custo para os donos de lojas. Ela também pode ajudar os varejistas a inovar, reduzir gastos e focar no desenvolvimento de novos produtos e sistemas.
Estudos de caso e relatórios sobre IA
Vários estudos de caso e relatórios apontaram o impacto da IA em vários setores, na economia e na força de trabalho.
Accenture
Um estudo da Accenture descobriu que a inteligência artificial poderia adicionar US$ 14 trilhões à economia global até 2035, com os ganhos mais significativos na China e na América do Norte. O estudo também previu que a IA poderia aumentar a produtividade do trabalho em até 40% em algumas indústrias.
Sistema de Medicina Johns Hopkins
Um teste realizado em cinco unidades de saúde afiliadas ao Johns Hopkins Medicine System descobriu que o uso de algoritmos de IA para analisar imagens médicas levou a uma redução de 20% nas mortes por sepse em hospitais.
A sepse ocorre quando a resposta a uma infecção sai do controle. Ela é responsável por uma em cada três mortes em hospitais nos Estados Unidos. Cerca de 1,7 milhão de adultos nos EUA desenvolvem sepse a cada ano e cerca de 350.000 deles morrem, de acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças.
McKinsey & Companhia
Um relatório da McKinsey & Company descobriu que a IA poderia automatizar até 45% das tarefas realizadas por trabalhadores de varejo, hospitalidade e saúde. Isso poderia levar ao deslocamento de empregos, mas o relatório também observou que isso não significa necessariamente que a IA automatizará um trabalho só porque pode. Custo, regulamentações e aceitação social também podem ser fatores limitantes.
McKinsey & Company. “ Onde as máquinas poderiam substituir os humanos — e onde elas não podem (ainda) .”
Fórum Econômico Mundial
Um estudo do Fórum Econômico Mundial descobriu que a adoção da IA poderia levar a um aumento líquido de empregos em algumas indústrias , particularmente aquelas que exigem níveis mais altos de educação e habilidades. O relatório também alertou que os benefícios da IA poderiam ser distribuídos de forma desigual, no entanto, com alguns trabalhadores e regiões experimentando um deslocamento de empregos mais significativo do que outros.
Vantagens e desvantagens da IA generativa
Nem sempre está claro se os benefícios da IA generativa superam as desvantagens. A consideração de ambos os resultados é imperativa.
Aumento da produtividade vs. Conhecimento técnico necessário
Prós: Máquinas e robôs com tecnologia de IA podem executar tarefas repetitivas com maior precisão e velocidade, aumentando a produtividade e a eficiência em vários setores. Isso pode levar a menores custos gerais de fabricação e, eventualmente, menor inflação .
Contra: O desenvolvimento e a implementação de algoritmos de IA generativos exigem expertise técnica significativa que pode ser desafiadora de encontrar ou pagar para algumas empresas. Recuperar e manter-se atualizado pode se tornar um verdadeiro desafio para aqueles que ficam para trás.
Economia de custos de implementação vs. custos de investimento
Prós: A Gen AI pode economizar custos de negócios reduzindo a necessidade de mão de obra humana em certas áreas. A necessidade de contratar menos trabalhadores pagos e a capacidade de substituí-los por máquinas não pagas pode reduzir custos significativamente.
Contra: A adoção da Gen AI exige um investimento significativo em tecnologia e infraestrutura, o que pode ser proibitivamente caro para algumas empresas.
Criação de novos empregos vs. Deslocamento de empregos
Prós: A IA de geração pode substituir alguns empregos, mas novos empregos podem ser criados em áreas como análise de dados e desenvolvimento de software.
Contra: Alguns trabalhadores podem ficar sem trabalho ou em posições de menor remuneração, já que a Gen AI automatiza tarefas específicas. Isso pode levar a maiores dificuldades econômicas e agitação social.
Melhor tomada de decisão vs. dados ruins e preconceitos
Prós: Algoritmos Gen AI podem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões e insights que humanos podem perder. Isso pode levar a uma melhor tomada de decisão em vários setores.
Contra: Os algoritmos de IA de geração dependem de grandes quantidades de dados para aprender e melhorar, mas podem levar a resultados imprecisos ou injustos se esses dados forem tendenciosos ou incompletos.
Personalização vs. Considerações éticas
Prós: O marketing e a publicidade com tecnologia de IA de última geração podem levar a mensagens e ofertas de produtos mais personalizadas, melhorando a satisfação e a fidelidade do cliente.
Contra: A IA de geração levanta questões éticas críticas sobre privacidade , preconceito e responsabilidade, e elas devem ser cuidadosamente consideradas e abordadas.
Segurança aprimorada versus considerações regulatórias e legais
Prós: Máquinas e robôs com tecnologia de IA de última geração podem executar tarefas perigosas ou arriscadas em setores como transporte e manufatura, melhorando a segurança dos trabalhadores.
Contra: Pode haver necessidade de novas regulamentações e estruturas legais para garantir que ela seja usada de forma responsável e ética, à medida que a IA de geração se torna mais difundida em vários setores.
Os prós e contras da IA generativa devem ser comparados para determinar se o uso da IA Gen é benéfico.
| Prós e contras da IA generativa | ||
|---|---|---|
| Prós | Contras | |
| Aumento da produtividade | contra | Conhecimento técnico necessário |
| Economia de custos | contra | Custo de desenvolvimento |
| Criação de emprego | contra | Deslocamento de emprego |
| Melhoria na tomada de decisões | contra | Impacto de dados ruins |
| Personalização | contra | Preocupações éticas |
| Segurança aprimorada | contra | Considerações legais |
Impacto econômico da IA de geração: uma opinião de especialista
Anton Korinek , Ph.D., é professor de economia na Darden School of Business da University of Virginia em Charlottesville e membro não residente da The Brookings Institution, um think tank econômico . Korinek vê o crescimento da produtividade como o principal impacto da Gen AI na economia geral .
“Isso inclui aumentar o nível de produtividade por meio de ganhos diretos de eficiência, bem como acelerar a taxa de inovação e o crescimento futuro da produtividade”, diz Korinek.
“O efeito no mercado de trabalho será mais incerto”, ele acrescenta. “Em alguns setores, quase certamente haverá perdas de empregos e pressões salariais descendentes, pois a Gen AI automatiza certas tarefas. No entanto, se os efeitos de produtividade em toda a economia forem fortes o suficiente, isso pode estimular a demanda geral de mão de obra. Os impactos distribucionais dependerão se a Gen AI substitui ou complementa principalmente diferentes tipos de trabalhadores.”
Quanto às possíveis soluções para a questão trabalhista, Korinek diz: “ Os formuladores de políticas econômicas precisarão se concentrar em facilitar a implementação e adoção da Gen AI em toda a economia para maximizar os benefícios de produtividade. Eles também devem atualizar as políticas em torno de treinamento profissional, bem-estar social e impostos para ajudar os trabalhadores a se ajustarem às interrupções do mercado de trabalho.”
Korinek também sugere planejamento de longo prazo. “Os formuladores de políticas econômicas devem testar as instituições existentes em relação a uma série de cenários de IA que podem ocorrer nas próximas décadas, incluindo a possibilidade de inteligência artificial geral”, ele diz. “Com isso, quero dizer IA que pode executar todas as tarefas intelectuais em níveis humanos. Não podemos mais descartar tal cenário e devemos preparar nossas instituições e sistemas de seguro social para garantir que os benefícios do progresso contínuo da IA sejam amplamente compartilhados.”
Quais empresas produzem IA generativa?
A lista de empresas que criam tecnologia Gen AI está crescendo. Alguns dos nomes mais conhecidos incluem:
A Alphabet ( GOOGL e GOOG ) desenvolveu vários modelos de IA generativa, incluindo o Bard para processamento de linguagem natural e o Studio Bot para codificação.
A Hugging Face é uma startup especializada na criação de modelos de IA para processamento de linguagem natural, incluindo GPT-2.
A IBM ( IBM) desenvolveu vários modelos de IA, incluindo o Watson para processamento de linguagem natural e o sistema de IA IBM Research para visão computacional.
A Microsoft ( MSFT ) desenvolveu vários modelos de IA, incluindo o Copilot, um assistente de produtividade, e o Azure AI Vision para visão computacional.
A NVIDIA ( NVDA ) é uma empresa de tecnologia especializada na criação de unidades de processamento gráfico (GPUs) que alimentam algoritmos de IA, incluindo modelos generativos de reconhecimento de imagem e fala.
A OpenAI é uma organização de pesquisa que desenvolve tecnologias avançadas de IA, incluindo modelos generativos para processamento de linguagem natural e visão computacional.
A OpenAI lançou o ChatGPT , um dos chatbots mais conhecidos, em novembro de 2022.
Quais empresas estão usando IA generativa?
Os usos inovadores e o potencial de vantagem comercial estão levando muitas empresas a empregar essa tecnologia em ferramentas internas e voltadas para o consumidor. Algumas das empresas mais conhecidas incluem:
A Amazon ( AMZN ) usa IA generativa em seus mecanismos de recomendação e na assistente ativada por voz Alexa.
O Google usa IA generativa em seu mecanismo de busca e produtos de publicidade, bem como em suas ferramentas de reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural.
O uso de IA generativa pela IBM ocorre principalmente em sua plataforma Watson.
A Microsoft usa IA generativa em sua plataforma de computação em nuvem Azure e em seu mecanismo de busca Bing.
A Netflix ( NFLX ) usa IA generativa em seu mecanismo de recomendação que sugere filmes e programas de TV aos usuários com base em seu histórico de exibição e preferências.
A Tesla ( TSLA ) usa IA generativa em seus carros autônomos que usam sensores e algoritmos alimentados por IA para navegar em estradas e tomar decisões em tempo real.
A IA generativa eliminará ou criará empregos?
A IA generativa tem o potencial de automatizar certas tarefas, deslocando alguns trabalhadores, e também pode criar novos empregos e indústrias. O impacto da IA nos empregos é difícil de prever e provavelmente variará dependendo da indústria e das tarefas específicas envolvidas.
A IA generativa é tendenciosa?
A IA generativa pode ser tendenciosa como qualquer outro sistema que depende de dados. Algoritmos de IA aprendem com os dados nos quais são treinados, e os algoritmos podem perpetuar esses vieses em suas saídas se esses dados forem tendenciosos ou incompletos.
O que é IA discriminativa e como ela é diferente da IA de geração?
A IA discriminativa não cria novos dados como a Gen AI faz. Ela trabalha com dados existentes para comparar pools e prever resultados com base neles.
Espera-se que a adoção de IA generativa tenha um impacto significativo em vários setores e mercados de trabalho, incluindo manufatura, saúde, varejo, transporte e finanças. É provável que leve a uma maior eficiência e produtividade, mas também pode levar ao deslocamento de empregos para alguns trabalhadores.
Vários estudos e análises examinaram o impacto da IA generativa na economia. As estimativas variam de US$ 14 trilhões a US$ 15,7 trilhões em contribuição econômica até 2030.
Os potenciais benefícios econômicos da IA generativa incluem aumento de produtividade, economia de custos, criação de novos empregos, melhor tomada de decisão, personalização e segurança aprimorada. Há também questões importantes sobre a distribuição desses benefícios, no entanto, e o impacto potencial sobre os trabalhadores e a sociedade.
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