A IA poderia tornar a ciência de dados obsoleta?

A inteligência artificial generativa (gen AI) está abrindo caminho para que todos se tornem seus próprios desenvolvedores de software. Mas, ao mesmo tempo, a IA pode tornar desnecessárias muitas competências extraordinárias.

Essa é a palavra de Thomas Davenport, do Babson College, e de Ian Barkin, um capitalista de risco, em seu último livro, All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution. Para começar, eles apontam que com ferramentas de baixo e sem código, automação de processos robóticos e agora IA, as portas do desenvolvimento de software estão abertas a todos.

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“A tecnologia não pertence mais a nenhum departamento funcional”, explicam. “Os dados e suas análises não são mais propriedade apenas dos PhDs e dos analistas de números. De agora em diante, todos os funcionários têm a capacidade de ser designers de sistemas, analistas de dados, codificadores e criadores.”

Davenport e Barkin observam que a IA generativa levará o desenvolvimento dos cidadãos a um nível totalmente novo. “Primeiro é através de interfaces de usuário conversacionais”, escrevem eles. “Praticamente todos os fornecedores de software hoje anunciaram ou irão introduzir em breve uma interface generativa de IA.”

“Agora ou num futuro muito próximo, alguém interessado em programar ou acessar/analisar dados precisa apenas fazer uma solicitação a um sistema de IA em linguagem regular para um programa contendo um conjunto de funções específicas, um fluxo de trabalho de automação com etapas e decisões importantes, ou uma análise de aprendizado de máquina envolvendo variáveis ​​ou recursos específicos.”

Como mencionam os autores, parte desse futuro – ainda não totalmente formado – são bots especializados projetados para realizar tipos específicos de trabalho. “Existem trabalhadores digitais de fornecedores de RPA e outras start-ups que afirmam realizar um trabalho completo, embora as nossas investigações até agora sugiram que eles realmente executam apenas algumas tarefas e são certamente menos flexíveis do que os trabalhadores humanos”.

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Isso inclui bots de desenvolvimento de software nascentes, que os fornecedores afirmam ser “capazes de escrever programas de software do início ao fim”, afirmam Davenport e Barkin. “Nosso palpite é que, nos próximos anos, esses bots serão capazes de tornar os cidadãos humanos mais produtivos, mas não os substituirão”.

A Gen AI se sentirá como o melhor assistente de pesquisa ou programador, acrescentaram, “porque está gerando código para essa análise. Ele irá extrair o que você deseja, trabalhar muito rapidamente e permitir que você mude de ideia infinitas vezes ao especificar seu aplicativo, automação ou modelo.”

“A geração AI também tornará mais fácil encontrar modelos, recursos ou componentes de software existentes que você pode usar para iniciar seu projeto cidadão”, concluem.

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Olhando além destes inícios iniciais, com o crescimento da IA, RPA e outras ferramentas, “alguns desenvolvedores cidadãos provavelmente não serão mais necessários, e cada cidadão precisará mudar a forma como fazem seu trabalho”, especulam Davenport e Barkin. A Gen AI assumirá grande parte desse trabalho, incluindo a geração de código de aplicativo, automações e análises de ciência de dados.

Dominic Ligot, CEO e CTO da CirroLytix, ecoa as observações de Davenport e Barkin em um artigo recente do HackerNoon, observando como ele permitiu que indivíduos semitécnicos em uma classe aproveitassem ferramentas de ciência de dados:

“Os participantes, principalmente CISOs que normalmente não codificam, consideraram os exercícios, elaborados com a ajuda da IA, intuitivos e práticos. Meu objetivo era envolvê-los no trabalho direto com dados e código. Eles apreciaram especialmente a oportunidade de explore manualmente o que as plataformas modernas de vigilância de ameaças cibernéticas e SIEM normalmente automatizam, obtendo insights sobre os processos que acontecem ‘nos bastidores’.”

Ao mesmo tempo, Ligot também sugere que os desenvolvedores cidadãos e os cientistas de dados podem não precisar necessariamente de habilidades técnicas, já que a IA assume grande parte desse trabalho. “Minha principal conclusão da aula foi surpreendentemente contraintuitiva: a ciência de dados, como a conhecemos, acabará sendo substituída pela IA”, disse ele.

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“O surgimento de ferramentas baseadas em IA, capazes de lidar com análise de dados, modelagem e geração de insights, pode forçar uma mudança na forma como vemos o papel e o futuro da própria ciência de dados”, disse Ligot. “Tarefas como preparação de dados, limpeza e até mesmo análise qualitativa básica – atividades que consomem muito do tempo de um cientista de dados – agora são facilmente automatizadas por sistemas de IA.”

“O que é pior (ou melhor, dependendo de onde você está) é que a IA é mais rápida, mais precisa e menos propensa a erros humanos ou fadiga.”

Ainda assim, chegar ao ponto em que o desenvolvimento e a ciência de dados sejam entregues perfeitamente por meio de IA levará tempo, esclarecem Davenport e Barkin. “Parece provável que no futuro a IA genérica e a IA conversacional em geral serão o front-end para todas as aplicações cidadãs”, dizem eles. “Isso é possível hoje com muitas ferramentas, mas é preciso pelo menos um pouco de sofisticação para criar prompts que lhe darão o primeiro corte em um aplicativo, uma análise de dados ou um fluxo de trabalho de automação que você deseja. Isso também se aplica às gerações de código, e é uma das razões pelas quais programadores experientes tendem a ter mais sorte do que os inexperientes.”

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No entanto, continuaram, “dentro de um ou dois anos, será possível ter uma discussão iterativa com uma interface de geração de IA sobre uma análise de aprendizado de máquina”.