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Um novo estudo realizado pela Pearson, principal empresa de aprendizado do mundo, mostra o enorme potencial da Inteligência Artificial (IA) Generativa no incremento da produtividade em diferentes atividades laborais. Analisando as horas gastas em tarefas e projetando para um cenário até 2026, à medida que essa tecnologia será gradualmente adotada pelas empresas, os trabalhadores do Brasil poderiam economizar até 6 milhões de horas semanalmente utilizando a IA Generativa para desenvolver atividades repetitivas e rotineiras, como apresentação de pesquisas, manutenção de registros e coleta de dados.
A mais recente edição da série Skills Outlook da Pearson, "Reclaim the Clock: How Generative AI Can Power People at Work" (em português “Recupere o relógio: como a IA generativa pode capacitar as pessoas no trabalho”) – identifica as 10 principais tarefas de trabalho que mais economizarão tempo com a adoção da IA Generativa em cinco países (Austrália, Brasil, Índia, Reino Unido e EUA) até 2026. O estudo mostra o potencial para os empregadores e seus funcionários ao alocar milhões de horas de trabalho em tarefas humanas mais valiosas para o negócio, usando IA generativa para ajudá-los no trabalho mais operacional e menos estratégico.
Oliver Latham, VP de Estratégia e Crescimento da Pearson Workforce Skills, afirma: “Em quase todos os locais de trabalho, as pessoas passam o dia em tarefas comuns e demoradas que consomem a produtividade ou seu equilíbrio entre vida pessoal e profissional. Se essas tarefas puderem ser executadas com IA Generativa, empregadores e trabalhadores poderiam realocar o seu tempo para coisas que precisam de um toque mais humano e que significam mais para seus clientes. Os empregadores devem considerar como incorporar essa nova tecnologia em suas equipes e redesenhar funções para liberar as pessoas para se dedicarem a tarefas mais valiosas. Eles também devem considerar a necessidade de treinamento e suporte para os funcionários, para que possam usá-la de forma eficaz e responsável”.
No Brasil, considerando o setor de educação, a pesquisa estima que a IA Generativa poderia economizar quase 339 mil horas semanais ajudando educadores a desenvolver programas ou planos educacionais. Para professores, o tempo que economizam no desenvolvimento de planos de aula ou programas de estudos poderia ser dedicado ao ensino em sala de aula, tutoria ou outro trabalho prático e individualizado com os alunos – tarefas que não podem ser substituídas pela tecnologia.
Já no segmento de Tecnologia da Informação (TI), 271 mil horas semanais poderiam ser economizadas para manter funcionários atualizados em conhecimentos de uma área específica. Para um profissional da área, isso significa que a IA Generativa pode ajudá-lo a procurar os vídeos de treinamento ou programas de software certos para terem mais tempo para resolver um problema de um cliente.
No setor de manufatura, a tecnologia teria o potencial de economizar até 233 mil horas semanais ajudando a desenvolver políticas e aprimorar procedimentos de segurança, também numa avaliação do cenário brasileiro. Numa fábrica, em vez de escrever tais procedimentos, um supervisor poderia passar mais tempo ofertando treinamento de segurança ou conduzindo inspeções. Isso traria ganhos substanciais para as empresas e seus funcionários.
Considerando dados levantados nos 5 países estudados, a nova Skills Outlook aponta para 10 tarefas de trabalho que mais economizarão tempo com a adoção da IA Generativa:
Metodologia
Para este estudo, a Pearson usou censos e outros conjuntos de dados da força de trabalho para criar uma visão única da força de trabalho atual nos EUA, Reino Unido, Austrália, Índia e Brasil. Usando a ontologia de ocupações proprietária da Pearson, que abrange 5.600 empregos e 76.000 tarefas, cada ocupação pode ser vista como uma coleção de tarefas. Isso permite com que os algoritmos de aprendizado de máquina calculem o impacto futuro da tecnologia em nível de cada tarefa.
A Pearson analisou as horas atualmente gastas em tarefas de trabalho por semana em cada país, e depois calculou como isso seria em três anos, conforme a tecnologia de IA Generativa fosse gradualmente adotada no local de trabalho. Em seguida, identificou as funções que teriam a maior redução de horas pela tecnologia.
