A inteligência artificial chegou com a promessa de transformar o ambiente de escritório, eliminando tarefas burocráticas e elevando a produtividade a níveis nunca vistos anteriormente.
Contudo, a prática revela um cenário diferente, com executivos e funcionários relatando que os ganhos de eficiência ainda são tímidos ou quase inexistentes no dia a dia das corporações mundiais.
Essa desconexão entre a expectativa e a realidade ocorre porque a tecnologia criou um novo tipo de demanda, a necessidade constante de supervisão humana, conforme divulgado pelo Estadão.
O desafio da eficiência real com a inteligência artificial
Pesquisas recentes mostram que, embora cerca de 69% das empresas utilizem IA ativamente, o impacto no emprego ou na produtividade geral é nulo para 90% dos executivos consultados em diversos setores.
Especialistas apontam que o retorno da tecnologia em termos de produtividade permanece mais como uma previsão futura do que como uma constatação atual, frustrando as expectativas de quem esperava resultados imediatos.
Uma das principais razões para esse fenômeno é o tempo necessário para adaptação. No entanto, o surgimento de novas obrigações geradas pela própria ferramenta parece ser o verdadeiro obstáculo para o crescimento acelerado.
O surgimento da taxa de verificação
O que muitos chamam agora de taxa de verificação é a tarefa árdua de garantir que o resultado da máquina seja preciso e seguro. Esse processo está criando um gargalo humano significativo na automação.
Dados da plataforma Workday revelam que funcionários gastam, em média, 37% do tempo que economizariam com a tecnologia apenas para corrigir, esclarecer ou reescrever resultados de baixa qualidade gerados por algoritmos.
Como afirmou Christian Catalini, pesquisador do MIT Sloan, em seu trabalho recente, a única IA útil é aquela que é verificada, reforçando que a inteligência não é mais a restrição, mas sim a capacidade humana de conferência.
Gargalos no desenvolvimento de software e ciência
No Google, cientistas economizam cerca de sete horas por semana com a ferramenta, mas quase a metade deles gasta mais de um quarto desse tempo verificando se os dados e hipóteses gerados são realmente válidos.
No campo do software, ferramentas de codificação com IA aumentaram a atividade de desenvolvedores, mas os ganhos diminuem quando o trabalho passa da escrita para a entrega, onde humanos precisam testar e integrar o código.
A restrição à produção de tecnologia mudou da escrita para as etapas que a máquina ainda não domina, como revisão e lançamento, o que mantém a carga de trabalho humana elevada mesmo com o uso de bots.
Por que a IA ainda não verifica a si mesma?
Muitos se questionam por que não utilizar um sistema para verificar outro. Especialistas explicam que, para conhecimentos especializados, os pontos cegos das ferramentas costumam estar correlacionados, mantendo o erro oculto.
O setor bancário é um exemplo onde o trabalho aumentou, pois clientes agora esperam mais agilidade e novos produtos, forçando banqueiros a verificarem um volume muito maior de informações geradas pelos novos sistemas.
O consenso atual é que a tecnologia tornará as empresas mais ágeis no futuro, mas o custo inicial de implementação e supervisão impede que o ganho de eficiência seja percebido de forma imediata e simples.
A fonte original desta notícia é o Estadão | As Últimas Notícias do Brasil e do Mundo, disponível em: Estadão.
