Tecnologia oferece diversas possibilidades, melhorando a eficiência, produtividade e qualidade das atividades relacionadas aos dados

A Inteligência Artificial tem feito parte de grandes discussões e sido tema de notícias nos últimos meses, mas o que tem chamado muito a atenção é um tipo de IA (Inteligência Artificial) específica, a IA Generativa. A IA Generativa tem a capacidade de identificar e aprender o padrão de construção de grandes conjuntos de dados preexistentes, passando a gerar novas informações a partir deles.

A IA Generativa pode ter um impacto significativo no dia a dia de trabalho das pessoas que atuam na área de dados. De acordo com o estudo da Cornell University, a expectativa para os próximos anos nos Estados Unidos é de que 80% da força de trabalho experimente pelo menos 10% de soluções de LLM (Large Language Models). As soluções de LLM são as grandes responsáveis pelo aprendizado de máquinas dentro do contexto da IA Generativa.

Segundo o artigo “Future of Jobs Report 2023“, à medida que a IA se torna mais difundida no local de trabalho, espera-se que quase metade das habilidades básicas que utilizamos no trabalho se altere nos próximos cinco anos (figura 1).

Figura 1

Em um futuro próximo, a maioria dos softwares que usamos incluirá habilidades de IA e isso se refletirá no mercado de trabalho, com a IA Generativa ganhando um protagonismo muito grande (figura 2).

Figura 2

Por isso, é crucial se preparar para usar essas ferramentas de maneira eficaz. Essa tecnologia pode oferecer diversas vantagens e possibilidades, melhorando a eficiência, produtividade e qualidade das atividades relacionadas aos dados.

Abaixo estão algumas das formas pelas quais a IA Generativa pode impactar o trabalho na área de dados:

1. Geração de dados sintéticos: A IA Generativa pode ser usada para criar dados sintéticos realistas, úteis para preencher lacunas em conjuntos de dados incompletos ou para ampliar conjuntos de treinamento em algoritmos de Machine Learning. Isso pode ajudar a evitar problemas de privacidade, por exemplo, eliminando a necessidade de compartilhamento de dados reais, além de permitir um desenvolvimento mais rápido desses algoritmos.
2. Análise de dados avançada: A IA Generativa pode ser empregada para realizar análises exploratórias mais sofisticadas dos dados, como a geração de gráficos e de visualizações interativas, o que pode facilitar a compreensão de padrões e insights ocultos nos dados.
3. Processamento de linguagem natural (PLN): A IA Generativa pode melhorar as capacidades de processamento de linguagem natural, tornando mais fácil, para quem trabalha com dados, analisar grandes volumes de texto, realizar resumos automáticos e extrair informações importantes de documentos.
4. Geração de relatórios e redação automática: Com a IA Generativa, é possível automatizar a redação de relatórios baseados em dados, economizando tempo de quem realiza as análises e tornando a comunicação dos resultados mais acessível para os stakeholders.
5. Otimização de processos: A IA Generativa pode ser aplicada em tarefas de otimização de processos, ajudando a encontrar soluções mais eficientes e melhorando a gestão de recursos.
6. Descoberta de novos insights: Por meio da geração de amostras adicionais e exploração de diferentes cenários, a IA Generativa pode auxiliar na descoberta de insights que podem ter sido negligenciados em análises tradicionais.
7. Personalização de serviços e produtos: A IA Generativa pode ser utilizada para personalizar serviços e produtos com base nos dados dos clientes, gerando recomendações mais precisas e alinhadas com as preferências individuais.
8. Detecção de anomalias: Algoritmos generativos podem ser empregados para detectar anomalias em conjuntos de dados, o que é especialmente útil em aplicações de detecção de fraudes e monitoramento de sistemas.
9. Previsão e simulação: A IA Generativa pode ser aplicada para realizar simulações e previsões, ajudando a antecipar cenários futuros e tomar decisões mais embasadas.
10. Automatização de tarefas repetitivas: Por meio da IA Generativa, algumas tarefas repetitivas e de baixo nível na área de dados podem ser automatizadas, permitindo que quem trabalha com dados concentre-se em atividades mais estratégicas e criativas.

Utilizando os recursos da IA Generativa no ambiente de trabalho

Como colaboradora na Databricks, uma empresa que tem como missão criar soluções de Dados e IA e foco em democratizar e simplificar o acesso das informações, tenho o privilégio de acompanhar de perto o surgimento de novas tendências para o time de dados, não só sob o ponto de vista profissional, com a ótica de como as novas soluções podem ser aplicadas, mas também como usuária dessas soluções. E, considerando o segundo ponto de vista, tenho me beneficiado do uso da IA Generativa principalmente para reescrita e otimização de códigos e scripts relacionados a processos de Engenharia de Dados.

Vale mencionar que, em 24 de março de 2023, a Databricks lançou a Dolly que é um Large Language Model (LLM) da mesma forma que o ChatGPT, com a característica de ser um código totalmente aberto, o que traz o benefício e flexibilidade de criação do próprio modelo de sequência de instruções.

Pontos de atenção relacionados ao uso de IA Generativa

É importante ressaltar que, apesar de todas as vantagens, a IA Generativa também pode trazer desafios e preocupações, como a ética na geração de dados sintéticos e a garantia da qualidade dos resultados gerados pela IA. Portanto, é fundamental que as pessoas da área de dados entendam e estejam preparadas para lidar com essas questões conforme a tecnologia avança.

É crucial considerar a confiabilidade e a precisão dos modelos de IA. Um aspecto significativo a ser discutido a esse respeito é o fenômeno da alucinação em LLMs. Alucinação refere-se à geração de resultados dos modelos que podem parecer plausíveis, mas que, na verdade, são imprecisos ou sem sentido devido às limitações de compreensão. Embora inicialmente possa parecer um risco irrisório, a longo prazo poderá representar um risco significativo à medida que os modelos de IA se tornarem cada vez mais convincentes e as pessoas passarem a confiar cada vez mais neles. Essa dependência de resultados gerados pela IA pode resultar na degradação da qualidade da informação.

Para saber mais / Referências:

1. Ji et al 2022, OpenAI (2023). Disponível em: https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf
2. The Future of Jobs Report 2023. Disponível em: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023/
3. GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). Disponível em : https://arxiv.org/abs/2303.10130

Este conteúdo faz parte da PrograMaria Sprint Dados: ampliando as fronteiras.