O presidente do JPMorgan Chase, Daniel Pinto, disse que o banco vê até US$ 2 bilhões em valor em casos de uso de IA. Isto é superior à estimativa de maio de US$ 1,5 bilhão. Também falando na Conferência Global de Serviços Financeiros do Barclays, em setembro, Pinto disse que a IA generativa terá um grande impacto na melhoria dos processos e na eficiência. A empresa já introduziu um assistente generativo de IA e também pretende aproveitar a IA e o LLM para otimizar todos os seus processos.
“Estamos fazendo duas coisas”, diz ele. “Uma delas é identificar todas as áreas-chave nas quais prestamos serviços operacionais e considerar todos os processos que podem ser otimizados usando inteligência artificial e modelos de linguagem em larga escala. “Neste momento, estamos implementando isso para 140.000 funcionários e ajudando. eles fazem seu trabalho.”
Ele afirma que a eficiência operacional será o maior impacto da IA generativa no curto e médio prazo.
Ele não está sozinho em suas opiniões otimistas sobre a IA generativa. De acordo com um novo relatório da IDC, 98% dos líderes empresariais consideram a IA uma prioridade para as suas empresas, e a empresa de investigação prevê que a IA acrescentará 20 biliões de dólares à economia global até 2030. Também em agosto, a OpenAI anunciou que seu ChatGPT agora tem mais de 200 milhões de usuários semanais. Isto é o dobro do número registado em Novembro passado, com 92% das empresas Fortune 500 a utilizarem os produtos da empresa. O uso da API também dobrou desde o lançamento do ChatGPT-4o mini em julho.
Um estudo da Coleman Parks Research encomendado pela Riverbed e divulgado este mês descobriu que 59% dos tomadores de decisão em grandes empresas disseram que seus projetos de IA atenderam às suas expectativas, e 18% disseram que seus projetos superaram as suas expectativas.
Ian Beston, diretor da Coleman Parkes Research, disse: “A IA está se afastando do departamento de TI e se espalhando por toda a organização. Em geral, há otimismo e visão de futuro quando se aborda a IA”, diz ele. No entanto, 23% dos entrevistados disseram que a sua IA ficou aquém das expectativas, seja porque o modelo não se mostrou confiável ou porque o projeto não conseguiu ser ampliado. Embora os benefícios da eficiência sejam elogiados, a IA geracional não reduz necessariamente a carga de trabalho. Questões legais e de conformidade, alucinações e outras questões podem, na verdade, criar mais trabalho do que economizar.
Quanto mais tempo você economiza, mais tempo você perde.
Quando a IA generativa acelera o trabalho dos colaboradores, as empresas acreditam que podem libertar tempo para atividades de maior valor. Mas esse não é necessariamente o caso, diz Christina Janzer, vice-presidente sênior de pesquisa e análise do Slack. Em vez disso, os funcionários gastam 37% mais tempo em tarefas administrativas de rotina, de acordo com a última pesquisa global da empresa sobre trabalhadores administrativos. “Mas há muitas possibilidades”, disse Janzer. “Ainda é cedo e ainda estamos tentando entender isso, mas estamos vendo ótimos resultados em termos de aumento de produtividade, equilíbrio entre vida pessoal e profissional e paixão pelo trabalho.
O problema, diz ela, é que as pessoas são programadas para preencher o seu tempo com tarefas específicas, por isso, mesmo quando a IA liberta tempo, as pessoas acabam por preenchê-lo com mais papelada. “Há uma lista interminável de tarefas”, diz ela.
A solução é as empresas repensarem a forma como incentivam os funcionários. “Os gestores tendem a incentivar métricas de atividade e medir entradas e saídas”, acrescenta ela. Em vez de se concentrar no valor que os funcionários trazem para a empresa, eles se concentram no número de e-mails que enviam ou no número de horas que passam na empresa.
Caixa de entrada fora de controle
Janser ressalta que esse aumento do desperdício de trabalho força outros funcionários a trabalhar ainda mais. Se a IA generativa puder ajudar os funcionários a redigir e-mails 10 vezes mais rápido, os funcionários responderão 10 vezes mais e-mails do que antes. E alguém tem que ler esses e-mails e, em alguns casos, respondê-los.
Ou, em vez de escrever um artigo na base de conhecimento da sua empresa sobre o tópico que é mais importante para você, você pode postar uma dúzia de artigos sobre tópicos menos importantes. Os funcionários que precisam enviar relatórios aos seus supervisores podem concluir seus relatórios mais rapidamente e aumentar o número e a extensão de seus relatórios.
“Essas tecnologias podem gerar mais conteúdo que todos precisam consumir e conhecer”, diz Anita Woolley, professora da Carnegie Mellon University. Os resultados da pesquisa já estão inundados com conteúdo de IA de baixa qualidade, o que pode ser prejudicial para os funcionários que procuram informações tanto na web pública como em repositórios de conhecimento corporativo. Encontrar resultados que realmente funcionem é como encontrar uma agulha num palheiro. “O aumento do volume de informações é definitivamente uma área onde a produtividade diminui”, diz Woolley.
Atenção dividida
Outro potencial impacto negativo da IA generativa na produtividade dos funcionários é a atenção dividida, disse Woolley, da CMU. “A IA participa de reuniões e faz anotações para você, para que você possa estar em quatro lugares ao mesmo tempo”, diz ela. “E algumas pessoas tentam fazer isso, mas há limites para os projetos para os quais podemos contribuir de forma significativa e para as conversas das quais podemos participar.”
Usar a IA para realizar mais tarefas apenas aumenta a sensação de que há “mais trabalho a fazer”, diz ela. “E corremos o risco de nos esgotarmos.
Além disso, embora a Gene AI possa ajudar-nos a gerir o nosso tempo e fluxo de trabalho, também pode destacar mais questões que requerem atenção urgente. “Você pode ser alertado e ter que parar o que está fazendo e se concentrar em outra coisa”, diz ela.
A atenção demasiado dividida pode levar as pessoas a tomarem decisões erradas, acrescenta ela. “Está além do nosso controle. Algumas empresas limitam o número de projetos nos quais um funcionário pode estar envolvido ao mesmo tempo. “Todos estão preocupados com sua carreira e tentando fazer mais”, diz ela. “Ninguém sabe realmente o que realmente determina a sua reputação. É por isso que as pessoas tentam fazer mais.”
A solução, diz ela, é que as empresas estabeleçam metas e métricas de desempenho claras e evitem uma proliferação de projetos, iniciativas e equipes que criam mais trabalho do que valor. “Eliminar reuniões apenas para garantir que o trabalho seja realizado é mais importante do que nunca, especialmente em um ambiente distribuído”, diz Woolley.
O custo do FOMO (medo de perder)
Novas ferramentas de IA aparecem toda semana, cada uma prometendo revolucionar uma área específica de trabalho. Por exemplo, em setembro, a OpenAI anunciou um novo modelo que afirma ter capacidades de raciocínio sem precedentes em matemática e ciências. Também foram anunciados novos produtos relacionados à geração de vídeos e imagens usando IA. Workday anuncia novo agente de IA para transformar processos de RH e finanças,
O Google anunciou mais ferramentas de publicidade e marketing baseadas em IA.
Existem muitas ferramentas, cada uma com uma curva de aprendizado e um período de tempo antes de realmente agregarem valor. Se você tiver muitas ferramentas, sempre ficará para trás.
Woolley recomenda que as empresas se concentrem no número mínimo de ferramentas necessárias para realizar as tarefas e tenham um processo sandbox para testar e avaliar novas ferramentas sem interferir nas operações do mundo real. No entanto, também é desejável que os funcionários tenham discrição pessoal.
“Se existe uma ferramenta que é testada e segura e não apresenta riscos de segurança e você pode testá-la a seu próprio critério e ela ajuda você a fazer melhor seu trabalho, ótimo”, disse Woolley. “Mas você tem que pensar com antecedência quais serão as consequências.”
Alucinação e imprecisão
De acordo com a pesquisa do Slack, apenas 7% dos trabalhadores administrativos dizem que podem confiar completamente nos resultados da IA para tarefas relacionadas ao trabalho, e 35% dizem que podem confiar apenas ligeiramente ou nada nos resultados da IA. Outros estudos também produziram resultados que apoiam esta descoberta. Por exemplo, um artigo recente realizado por investigadores da Universidade Cornell, da Universidade de Washington, da Universidade de Waterloo e do instituto de investigação sem fins lucrativos AI2 descobriu que mesmo os modelos com melhor desempenho foram capazes de fornecer respostas perfeitamente precisas em apenas um terço. dos casos. Foi apenas 1 hora.
Isso significa que os resultados da IA requerem supervisão, revisão, edição, modificação ou retrabalho adicionais. Caso o primeiro funcionário não perceba o problema, a tarefa de limpar a bagunça recai sobre os demais funcionários. Além disso, permitir que a IA execute tarefas de forma autônoma, como chatbots de atendimento ao cliente respondendo a perguntas no site de uma empresa, pode levar a sérios problemas no futuro, como o surgimento de conselhos incorretos.
Steve Ross, diretor de segurança cibernética para as Américas da S-RM Intelligence and Risk Consulting, diz que a IA generativa pode reduzir o valor de um dia de investigações em uma hora, mas há armadilhas.
“Ele informa as seis principais empresas de petróleo e gás em uma determinada área metropolitana, o CEO, o CFO, o CTO de cada empresa e suas experiências. A IA pode ir mais fundo do que uma pesquisa no Google”, diz ele. No entanto, quando inseriram essas informações no Salesforce, um dos resultados foi que os nomes e credenciais de todos foram completamente falsificados. “Agora temos que voltar e auditar tudo”, diz ele.
Felizmente, esse problema foi detectado precocemente. “Tudo se resume a adotar uma abordagem cuidadosa e estratégica para implantar essas coisas”, diz ele.
Investimento excessivo em ciência de dados com baixo retorno
Existem tantos clientes que desejam apenas implementar IA, qualquer IA, sem pensar cuidadosamente no caso de uso. Como resultado, embora a IA possa economizar algumas horas de trabalho dos trabalhadores, ainda é difícil coletar e preparar dados de treinamento, criar e testar modelos, integrá-los aos fluxos de trabalho empresariais e garantir que a IA continue a funcionar corretamente. trabalhe para que a equipe de cientistas de dados faça coisas como monitorar o desempenho para ter certeza de que estão fazendo a coisa certa.
De acordo com ZipRecruiter, o salário inicial médio de um cientista de dados nos EUA era de US$ 165.000 por ano em outubro. “Espere um minuto”, diz Ross. “Não contrate um cientista de dados apenas para escrever e-mails. Primeiro, seja claro sobre seu caso de uso.” Sem um caso de uso claro, o Gartner afirma que é improvável que um projeto de IA ultrapasse o estágio de prova de conceito.
De acordo com a empresa de investigação, pelo menos 30% das empresas de genéricos perderão os seus empregos até ao final de 2025 devido ao valor comercial incerto, à má qualidade dos dados, à gestão inadequada dos riscos e ao aumento dos custos. Personalizar um modelo de IA pode custar mais de US$ 5 milhões, e construir um modelo personalizado do zero pode custar às empresas até US$ 20 milhões.
Expectativas de resultados imediatos
Para muitas empresas, mesmo que a IA generativa crie mais trabalho, a dor vale a pena. É apenas parte do processo de aprendizagem.
No Champlain College, a IA generativa ajuda designers instrucionais e profissionais a criar cursos on-line, mas embora a IA tenha reduzido pela metade o tempo geral de criação de cursos, nem sempre foi um processo tranquilo.
“Como os alunos e professores verão o conteúdo gerado, incluindo imagens assustadoras?”, perguntou Krista Montagnino, vice-presidente de operações online da universidade. “Você precisa de pessoas treinadas para olhar para isso. Elas precisam ler o conteúdo, entendê-lo e adicionar um elemento humano a ele.
Na verdade, diz ela, a IA não economizou tempo no início. Não só tive que aprender como modificar a saída da IA, mas também tive que aprender como projetar prompts que tornassem essa saída melhor em primeiro lugar.
“Tivemos que descobrir isso e treinar nossa equipe, e eles ficaram bons nisso e isso aconteceu naturalmente. Mas demorou meses ou até anos para aprender como usá-lo. “Algumas pessoas precisam disso”, diz ela.
O Champlain College começou a pesquisar Gene AI em meados de 2023 e levou 15 semanas para criar o curso antes de implementar a IA. Mesmo após a introdução da IA, foram necessárias 15 semanas para criar o curso. Mas foram observadas melhorias, embora tenha demorado um ano para que o processo fosse reduzido para sete semanas.
“Algumas pessoas chegaram lá mais rápido do que outras”, acrescentou ela.
Da mesma forma, a Education Dynamics, uma empresa de marketing para o ensino superior, está a utilizar a Gene AI para impulsionar as suas campanhas de marketing. Sarah Russell, vice-presidente de marketing da empresa, disse que algumas tarefas não apresentam ganhos significativos de produtividade.
“Do ponto de vista criativo de edição e revisão, conseguimos economizar tempo desde a criação inicial e liberá-lo para edição e revisão”, diz ela. “Queremos evitar resultados gerados por IA que pareçam impessoais ou artificiais. Para nós, trata-se menos de economizar tempo e mais de onde você gasta seu tempo.
Mas a adoção da tecnologia está ajudando a empresa a avançar, disse ela.
“Estamos empenhados em ser líderes do setor em um campo altamente dinâmico. “Provavelmente estamos apenas no ponto de partida”, diz ela.
Quando se trata de IA generativa, existe uma lacuna entre o que os executivos esperam e o que os funcionários realmente vivenciam, diz Ashok Krish, chefe de consultoria e consultoria em IA da Tata Consultancy Services. Afinal, as atuais ferramentas generativas de IA são de uso geral e estão ainda em sua infância.
“O que está disponível hoje é apenas o começo de como a IA generativa transformará o trabalho do conhecimento no futuro próximo”, diz ele. “Este é um estágio necessário de adoção pelo qual todos devem passar. É como nos primeiros dias da Internet, quando apenas uma minoria de engenheiros e geeks de tecnologia sabiam como extrair valor dela.”
Assim, a curto prazo, os funcionários terão de se habituar a tecnologias novas e limitadas e as empresas terão de lidar com um ROI incerto. “Se não o fizermos, ficaremos para trás, pois a IA certamente mudará todos os tipos de empregos nos próximos anos”, diz ele.
Ainda assim, há coisas que as empresas podem fazer para acelerar as coisas.
“Sabemos que os ganhos de produtividade e o ROI da IA generativa provêm de aplicações muito direcionadas e específicas do setor”, diz ele. Também seria útil para as empresas envolver mais funcionários e dar-lhes acesso a ferramentas de IA para que possam desenvolver formas de transformar o seu próprio trabalho, acrescenta.