Um estudo do BCG Henderson Institute, em parceria com o BCG X e a Universidade de Boston, demonstrou que o uso da A IA generativa (GenAI) pode ajudar os trabalhadores a resolverem problemas complexos, superando suas limitações.
Sua adoção está transformando o ambiente de trabalho, criando um novo perfil de trabalhador capaz de codificar e resumir documentos de maneira mais eficiente. Além de aumentar a produtividade, a GenAI expande as capacidades dos profissionais ao permitir que eles realizem tarefas que vão além de suas habilidades atuais.
O estudo envolveu 480 consultores do BCG que realizaram tarefas como programação em Python e criação de modelos preditivos, desafiadoras até para cientistas de dados experientes. Os consultores que utilizaram a GenAI se destacaram por concluir as atividades com mais eficiência, embora a ferramenta não pudesse automatizar todo o processo. A comparação dos resultados com 44 cientistas de dados mostrou que a colaboração entre os consultores e a GenAI permitiu a exploração de novas técnicas e soluções inovadoras.
Os participantes da pesquisa que usaram a GenAI apresentaram uma grande expansão de suas habilidades, especialmente na codificação. Mesmo sem experiência prévia, conseguiram escrever código e aplicar modelos de aprendizado de máquina com resultados impressionantes. Em média, os consultores que utilizaram a ferramenta atingiram 86% do desempenho dos cientistas de dados, superando em 49 pontos percentuais aqueles que não tiveram o auxílio da GenAI, e realizaram as tarefas 10% mais rápido.
Mas, a GenAI também apresenta desafios. Na análise preditiva, por exemplo, os consultores tiveram dificuldades, pois a ferramenta ainda depende de tentativa e erro em prompts complexos. Apesar disso, a GenAI auxiliou no processo de brainstorming, permitindo que os usuários identificassem métodos adequados de aprendizado de máquina e aumentassem suas chances de sucesso em áreas além de sua expertise original.
Apesar da capacidade de realizar tarefas avançadas com a GenAI, o estudo revelou que “fazer” com a tecnologia não significa necessariamente “aprender a fazer”. Os participantes não demonstraram ganho de conhecimento significativo, mesmo após completar tarefas de ciência de dados. Contudo, aqueles com experiência moderada em codificação tiveram um desempenho consistentemente superior em todas as áreas testadas, aproximando-se do nível dos cientistas de dados em duas das três tarefas.
Dan Sack, coautor do estudo, destacou a importância de desenvolver uma mentalidade de engenharia através da aprendizagem de codificação, mesmo em um futuro em que a GenAI desempenha um papel central. Segundo ele, “a capacidade de dividir problemas complexos em partes gerenciáveis continua a ser um diferencial crucial no mercado de trabalho”.
Fonte: InforChannel
Por Karen Kornilovicz
Agência Softex
