O Novo Profissional na Era da Inteligência Artificial: As Habilidades-Chave para se Manter Relevante

Historicamente a informação era escassa, era privilégio de poucos e quem detinha o conhecimento detinha também vantagens na sociedade de sua época. Isso ainda é verdade nas sociedades atuais, o que mudou porém, é que estamos na era da abundância de informação. Mas ainda assim, mesmo na modernidade, com buscadores infinitos de informações como o Google e conteúdos amplamente compartilhados na internet, ou até mesmo agora com o surgimento e a difusão da Inteligência Artificial, a informação ainda é uma moeda que proporciona vantagens para àqueles que sabem como utilizá-la.

Se antes o problema era a escassez da informação, agora vivemos em um mundo no qual praticamente tudo o que é feito gera dados.Vivemos em um momento ímpar na sociedade, no qual o desafio não é mais a dificuldade de acessar o conhecimento, mas justamente o oposto, como filtrar, reter e aprender com tanta informação, ou melhor, como transformar a informação em planejamento, execução e resultado. 

Estamos hiperconectados, no qual basta perguntar para obter a resposta. A recompensa é imediata, o esforço é mínimo e o custo? Tende à zero. Agora nós temos uma superinteligência que faz o trabalho por nós. As horas de estudo e pesquisa são delegáveis e terceirizáveis para máquinas, com agentes de inteligência artificial que trabalham quase que de forma infinita a um custo que a cada mês cai pela metade. Isso é inédito e ao mesmo tempo assustador. Como as empresas devem agir nesse cenário? Será que ficar de fora da Inteligência Artificial, significa mesmo desaparecer da existência? E os colaboradores, vão mesmo ser substituídos? Até mesmo os líderes dentro das organizações estão perdidos. São muitas perguntas e a verdade é que ninguém possui as respostas.

No meio de dúvidas e incertezas, acredito que um fator se torna ainda mais determinante para o sucesso: a aprendizagem validada. Tomei esse conceito emprestado do Eric Ries, escritor de “A Startup Enxuta”, pois acredito que na era da tecnologia, de mudanças cada vez mais rápidas e brutais, o que vai manter empresas, colaboradores e líderes no prumo é a capacidade com que testam, aprendem e se adaptam.

Dito isso, separei 5 conceitos que na minha visão estão contidos dentro da mentalidade de aprendizagem validada e que vão ser o “chão sob o qual pisamos” para tomar decisões daqui em diante, seja você líder de empresa, seja colaborador. Mas antes, um aviso, não tente evitar o inevitável, esse hype todo não é como o do metaverso, que assistimos falhar miseravelmente meses atrás, ele é assustadoramente real, e por isso, tem vantagem quem adota cedo, quem explora. E aos que ignoram, saibam que ela está já acontecendo.

Aprender a aprender

Certa vez vi uma frase que dizia o seguinte: “evite fazer perguntas que o Google pode responder”. Lembro de achar uma provocação interessante na época, porque de fato, há maneiras de você utilizar a informação disponível amplamente na internet ao seu favor, como por exemplo, antes de uma reunião com um cliente importante, você pode literalmente varrer a internet procurando por informações sobre ele e sobre sua empresa e isso pode ser uma vantagem pra você, te ajudando a se conectar mais por meio de técnicas como rapport, ou até mesmo influenciando a tomada de decisão e fazendo com que o cliente feche a venda com você.

Outro característica importante do “aprender a aprender” é ter bem clara a ideia de que o conhecimento não é algo fixo, pelo contrário, ele é móvel e infinito. Você nunca saberá absolutamente tudo sobre determinado assunto, mas poderá saber superficialmente sobre inúmeros outros assuntos e isso faz com que você amplie seu repertório. Gosto de falar que repertório é a envergadura do conhecimento, seu conhecimento alcança determinadas áreas, e você se “estica” para alcançar aquilo que ainda não está muito próximo à medida que precisa resolver determinado problema.

Resolver problemas reais e buscar o conhecimento conforme a necessidade é a melhor maneira de aprender, pois o nível de motivação é alto e os resultados possuem recompensa prática. 

No mundo da Inteligência Artificial, cujo conhecimento é infinito, disponível e a uma pergunta de distância, aprender a aprender se torna uma habilidade extremamente valiosa e eu suspeito que as empresas estão percebendo isso. Porém, não adianta tentar aprender se você não souber o que ou como perguntar, o que nos leva ao segundo conceito.

Aprender a perguntar

Aprender a perguntar se assemelha bastante com aquela ideia de que “se você não sabe para onde ir, qualquer lugar serve”. E isso pode ser um grande problema porque se você não entender o real problema que quer solucionar, ficará com opções limitadas ao tentar desenvolver um “caso de uso” com Inteligência Artificial.

No presente momento no qual escreve este artigo um novo conceito está se popularizando nas comunidades de Inteligência Artificial, chama-se Context Engineering e significa “a prática de projetar e otimizar a entrada (contexto) fornecida a grandes modelos de linguagem (LLMs) para melhorar seu desempenho e permitir que eles concluam tarefas de forma eficaz”. E se isso aqui já começou a te deixar confuso, vou tentar melhorar: quanto melhor você é em fornecer o contexto geral para o modelo de Inteligência Artificial, melhor tende a ser a resposta e a resolução de problemas proposto para sua situação específica.

Isso já era verdade antes mesmo da Inteligência Artificial como citado no livro “Apaixone-se pelo problema, não pela solução” de Uri Levine que nos provoca sobre a importância de entender profundamente o problema antes de propor soluções precoces que vão funcionar apenas como medidas paliativas, não resolvendo de fato a raiz do problema.

Na prática, converse com as pessoas acerca do problema, entreviste os responsáveis diretos, entenda como os processos já são feitos atualmente, colete o máximo de informações que puder e documente, então forneça isso como contexto para o modelo de inteligência artificial e você vai ver a qualidade das respostas (output) melhorar drasticamente.

No meio dessa jornada, é provável comum e normal que você se depare com problemas dos quais você possui pouco ou nenhum conhecimento sobre o assunto e aqui o tiro pode sair pela culatra. Para isso, o terceiro conceito serve como alerta.

Senso crítico

Mente de verdade que eu acredito de mentira. Não sei se é o seu caso, mas já me deparei algumas dezenas de vezes com os modelos de inteligência artificial fornecendo respostas excelentes à primeira vista mas completamente erradas para a situação em questão. Respostas muito bem estruturadas, com exemplos e até mesmo quando você questiona parte da resposta, os modelos podem insistir no erro e o principal prejudicado é você.

Por isso, tenha sempre em mente que em algum momento o modelo pode e provavelmente vai falhar e te contar alguma mentira, chamamos isso de “alucinação” e o problema é que quando você está lidando com assuntos que não têm muita experiência, você pode facilmente ser enganado. Aqui é fundamental exercer seu senso crítico e se certificar das respostas. Pode pedir para o modelo explicar o passo a passo de como ele chegou à determinada conclusão, recorrer a algum profissional humano da área para buscar validação se for algo realmente importante e que pode ter impactos em outras tarefas ou áreas da empresa e por fim, no pior dos casos, você verá na prática o erro, e para isso tenha uma mentalidade de experimentação científica.

Testar, Medir, Otimizar

Sean Ellis apresenta em seu livro “Hacking Growth” a mentalidade de crescimento inspirado na experimentação científica que basicamente trabalha a validação de hipóteses através das análises e conclusões obtidas através de testes. Assim também deve pensar e agir o profissional de Inteligência Artificial.

Com a dinâmica dos mercados, a velocidade e volatilidade com que novas tecnologias surgem e impactam os processos dentro das empresas e o comportamento dos consumidores não há mais espaço para achismos, opiniões vazias ou hierárquicas.

Os líderes e liderados precisam internalizar de uma vez por todas em seu modus operandi a criação de hipóteses, a realização de testes para gerar dados reais e então, a análise desses testes a fim de encontrar a aprendizagem validada. Assim é possível progredir mesmo com inúmeras variáveis que não podemos controlar.

Em um mundo no qual a única certeza que temos é a mudança, a melhor arma que temos é o aprendizado validado através de testes práticos, validando ou refutando hipóteses e nos permitindo tomar decisões fundamentadas na realidade, assim é possível recalcular a rota e adaptar-se frente às mudanças. Eis o spoiler do nosso quinto conceito fundamental para profissionais na era da Inteligência Artificial.

Adaptabilidade

Adaptabilidade é a capacidade de ajustar-se a novas condições, enfrentar mudanças com flexibilidade e aprender continuamente diante de desafios. É a peça final do nosso quebra cabeça. Se profissionais com uma mentalidade fixa já tinham desvantagens quando comparados a profissionais com mentalidade de crescimento antes da inteligência artificial atuar como catalisadora da mudança, avalie agora. 

Minha sugestão sincera é: aproxime-se de comunidades e pessoas que estão explorando e se desafiando assim como você. Pessoas curiosas e com energia de explorar o desconhecido. E na minha avaliação sincera, nesses meus humildes 8 anos atuando desde mercados extremamente tradicionais e não tecnológicos até o mercado de automação e Inteligência Artificial é que se tem algo que eu posso afirmar é que nunca vai faltar oportunidade para o profissional que cultiva diariamente os cinco conceitos apresentados aqui.

Espero ter contribuído e provocado (no bom sentido) um pouco da maneira como você pensa e deixo aberto o convite para me acompanhar nas redes sociais, estou constantemente produzindo conteúdo por lá. E claro, minha frase de efeito de sempre: “O processo nunca é linear”.