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Capacidade x produtividade: O desenvolvedor na era (acelerada) da IA
*Jonatas Leandro
Não existe mais negócios sem a tecnologia. Eis um mantra que trabalho com meus times de desenvolvedores e programadores, sobretudo em um ano no qual todas as tendências e demandas atenderam por um único tema: a Inteligência Artificial (IA). Há um hype justificado pelas oportunidades múltiplas que se abrem, porém é preciso ter atenção se você é parte da cadeia que atua com essa ou outras ferramentas tecnológicas relacionadas.
Um estudo recente apontou que pelo menos 45% de executivos em posições de liderança em companhias globais estão testando a IA Generativa em seus negócios. Outros 10% já implementaram a tecnologia em seus processos de produção. Em comum, a busca por resultados de impacto em todo o processo virtuoso de cada negócio, com impacto em custos e lucros, por consequência.
Ao mesmo tempo, foi publicada uma reportagem na qual desenvolvedores relatam estar tendo dificuldades em arrumar trabalho, mesmo com uma ampla gama de oportunidades estarem disponíveis em sites e plataformas laborais. Ou seja, diante da “fome” de CEOs por desenvolver a IA, deveríamos ter a falta de desenvolvedores e programadores, e não ao contrário. Certo? Não exatamente.
Como de costume no mundo da tecnologia, há sempre algo novo que possa aprimorar as capacidades de desenvolvimento de empresas e negócios, seja para ampliar a robustez de sistemas ou a produtividade. A demanda por inovação está sempre em alta, tanto que um evento como a pandemia, entre 2020 e 2021, expôs uma falta de profissionais no mercado de trabalho que poderia oscilar entre 400 mil e um 1 milhão no mundo.
O que a IA, sobretudo a Generativa, nos traz em 2023 e adiante é a capacidade de podermos acelerar elementos de produtividade dentro do mundo do desenvolvimento. Não falamos apenas de um crescente acréscimo produtivo, com revisões, testes e on boardings mais rápidos, mais de um ciclo completo mais virtuoso e otimizado. Se trazemos para a área de software, estamos tratando de um processo de construção que prima pela excelência e pela repetição.
Entretanto, a criatividade ainda não está (e talvez nunca esteja) no escopo da IA. Aqui temos o papel do desenvolvedor que, ao prover o lado humano que cria algoritmos e sistemas de linguagem, e se beneficia ao construir com a ajuda da tecnologia diversas soluções, sempre buscando eficiência com velocidade e o menor custo possível. O capital intelectual, assim, não é algo meramente repetitivo, ou então já teríamos processos 100% automatizados na maioria das cadeias de negócios.
A IA introduz hoje múltiplas ferramentas que ajudam os processos que, em via de regra, prometem aumentar a produtividade geral. Além disso, há uma busca pelo aumento do que chamo de crescimento da funcionalidade, que deriva para ciclos de desenvolvimento de softwares especiais, estes caros, complexos ou especializados. E, aqui, precisamos de profissionais com muito conhecimento. E é aí encontramos algumas dificuldades.
Nos anos de pandemia, o medo a curto prazo em torno do distanciamento social e os seus impactos na economia e nos negócios provocou uma corrida por soluções tecnológicas, a fim de permitir o funcionamento de muitas empresas. Foi essa movimentação que impactou o mercado de desenvolvedores e, em alguns casos, vagas permaneciam abertas por falta de profissionais. Passado esse período, vivemos um momento diferente, as contratações seguem parâmetros mais criteriosos, sobretudo porque, para trabalhar com IA, é preciso estar qualificado de acordo.
Essa análise pessoal não significa dizer que a IA Generativa, mais especificamente, não esteja democratizando funcionalidades não tão complexas, como o auxílio na correção de vulnerabilidades de códigos. Isto pede desenvolvedores antenados e preparados para lidar com essa tecnologia e a possibilidade de prevenção que a IA apresenta, sobretudo com a sua capacidade de aprendizado a partir do enriquecimento constante dos dados. Ou seja, a capacitação e o aprendizado constante têm tanto valor quanto saber o que perguntar aos algoritmos.
Além disso, a cibersegurança, sabemos, segue e continuará aparecendo como prioridade para executivos, pois tem impacto direto nos negócios. Com essa tecnologia, um time enxuto pode fazer o trabalho de correção de vulnerabilidade que, antes, seria preciso um verdadeiro batalhão de desenvolvedores. A automatização de processos de desenvolvimento também ficará mais e mais complexa, tão logo plataformas e equipamentos relacionados à IA – como os chips – ganharem versões mais potentes e com mais possibilidades.
Por todo o exposto aqui, não acho exagerado imaginar que teremos processos inimagináveis hoje fazendo parte do dia a dia de profissionais de TI, considerando que as grandes cadeias de linguagem que alimentam plataformas como o ChatGPT, por exemplo, devem aprender mais e mais, e com uma velocidade maior a cada nova atualização.
Antes de chegarmos ao que ainda não sabemos, temos dois pontos já assegurados no que tange a IA Generativa: a proteção dos negócios trabalhados pela segurança dos códigos; e o aumento da produtividade geral, com janelas de oportunidades específicas que, não por acaso, já permitem que marcas se unam para desenvolver um produto ou serviço, com foco primordial no cliente em potencial.
É claro que, como esperado, nem tudo é apenas positivo. Estamos falando de uma tecnologia que demanda investimentos de porte e algum espaço de trabalho (entenda-se: tempo) para gerar resultados palpáveis. Estruturar times, quando falamos em um projeto tecnológico, pode ser desafiador quando apresentamos a executivos que pedem resultados imediatos. Aqui se põe outro desafio, que é encaixar as demandas da TI ao aumento da produtividade pedida pelos negócios.
O pós-pandemia nos trouxe esse embate entre um stock enorme de funcionalidade, de amplos processos digitalizados, e uma necessidade de enxugamento de custos na qual a IA pode e deve ser embarcada, principalmente porque pode acelerar desenvolvimentos e resultados. Para o desenvolvedor, é preciso compreender este momento do mercado. As empresas querem tirar proveito do que já investiram em suas cadeias tecnológicas, e novos investimentos estarão vinculado a reunir o tech com criatividade e inovação. Para estes profissionais, sempre haverá espaço no fluído ambiente de oportunidades.
*Jonatas Leandro – VP de Inovação da GFT Technologies no Brasil
*Francisco Larraín
O quarto trimestre do ano (Q4) é, indiscutivelmente, uma temporada mais intensa e decisiva para o varejo. Entre a euforia da Black Friday, a corrida pelas compras de fim de ano e o lançamento de novos produtos, poucas semanas se transformam em uma verdadeira maratona estratégica, onde cada decisão pode definir o sucesso ou o fracasso. Tradicionalmente, os profissionais de marketing apostam no modelo clássico de compra direta de anúncios, o conhecido direct buy, como base dessa jornada.
Entretanto, este é um modelo obsoleto e ultrapassado que gera desperdício de verba diante de um mercado cada vez mais dinâmico. O principal problema é a rigidez, que impõe prazos apertados, estabelece uma flexibilidade limitada e gera pouca visibilidade sobre a performance após a implementação. Em um trimestre onde o cenário pode mudar em poucas horas – seja por uma reação da concorrência, uma nova tendência de consumo ou uma mudança de algoritmo –, ficar preso a um plano imutável é o mesmo que dirigir olhando apenas pelo retrovisor: arriscado e pouco eficaz.
O modelo tradicional aplicado pelo direct buy trata o anúncio como um custo fixo. Em um ambiente volátil, a falta de dados em tempo real sobre o retorno do investimento (ROI) impede a otimização e pode resultar em um desperdício significativo de verba nas semanas mais caras do ano. A ausência de controle transforma o investimento em uma “caixa preta” de execução.
O contexto é desafiador, mas é também um convite irrecusável à uma virada estratégica. Uma mudança inteligente e criativa de rota, que nos leva por um caminho em que não se trata mais de investir. Trata-se de aplicar recursos em uma estratégia mais efetiva e inovadora. Essa quebra de paradigma exige apostas mais assertivas em plataformas que ofereçam controle total e a capacidade de otimização em tempo real. E é aí que o foco recai sobre soluções como as Redes de Mídia para o Varejo, ou o Retail Media Networks, que tomam as rédeas da situação entregando visibilidade imediata, operações dinâmicas e agilidade competitiva. Um combo perfeito para dominar a maratona do Q4.
Com essa tríade, as empresas e marcas acompanham o desempenho de cada centavo investido no momento exato em que ele é aplicado, o que permite ajustes em minutos, caso a campanha não esteja performando.
Além disso, elas têm ainda a liberdade de otimizar custos, realocando o orçamento rapidamente em campanhas que estão gerando receita – transformando o orçamento publicitário em uma alavanca de performance, e não em um compromisso fixo. Não podemos deixar de mencionar a capacidade de ajustar a estratégia sob demanda se torna o elemento-chave. Ou seja, com Retail Media Networks o planejamento do Q4 deixa de ser um mero documento e se torna um sistema vivo, capaz de reagir e capitalizar instantaneamente sobre a demanda gerada pela maratona de fim de ano. Aos líderes do varejo, esta sensação de controle e liberdade de ação é o imperativo competitivo que distingue quem apenas participa do Q4 de quem o domina.
Estamos às vésperas dessa alta temporada e a hora de repensar a estratégia de publicidade do Q4 é agora! Confiar em métodos ultrapassados é aceitar um teto baixo para o potencial de receita. Assegurar um Retorno sobre o Investimento (ROI) superior e consolidar uma posição de liderança, é a chave que abre as portas de um planejamento de mídia que é data-driven, flexível e centrado na otimização contínua.
A revolução do Q4 está em andamento. Aqueles que adotarem o controle em tempo real não apenas sobreviverão à maratona, mas a vencerão com uma margem clara!
*Francisco Larraín – Cofundador e CTO da Topsort, uma plataforma de retail media que está redefinindo a forma como os marketplaces do mundo monetizam por meio de publicidade baseada em leilão.
*Por Anselmo Albuquerque
Recentemente, mergulhei no projeto AI-2027 (https://ai-2027.com), uma simulação detalhada do futuro da inteligência artificial nos próximos meses. O estudo foi elaborado por Daniel Kokotajlo, pesquisador da Open Philanthropy especializado em cenários de longo prazo e riscos existenciais ligados à IA, e conta com uma introdução escrita por Scott Alexander, autor do blog Astral Codex Ten e uma das vozes mais influentes na análise crítica de tendências tecnológicas e filosóficas contemporâneas, não é um exercício de ficção. É um alerta racional e estratégico.
Trata-se de uma narrativa construída mês a mês, com projeções realistas sobre como a IA pode evoluir, colidir com estruturas sociais e impactar decisões políticas, econômicas e até existenciais. Mas o ponto que mais me chamou atenção não foi o “quando”. Foi o “como”.
Três sinais que merecem nossa atenção agora
1. IA criando IA: o gatilho da aceleração cognitiva
Quando uma IA for capaz de desenvolver ou melhorar outras IAs, entraremos num novo ciclo evolutivo, onde a velocidade do avanço tecnológico deixará qualquer modelo de planejamento humano obsoleto. Esse é o ponto de virada. O que era linear se torna exponencial.
2. Cibersegurança como novo campo de batalha
As primeiras aplicações geopolíticas da superinteligência podem surgir no subsolo invisível dos ataques cibernéticos. Países, empresas e organizações estarão vulneráveis não a tanques, mas a códigos. Quem não entender isso, vai continuar investindo em estratégias do século XX para enfrentar desafios do XXI.
3. Linguagem opaca entre máquinas: o risco do neuralese*
Imagine duas IAs conversando em uma linguagem que nem os engenheiros que as criaram conseguem entender. Sem transparência, perdemos o alinhamento. E sem alinhamento, entregamos poder a uma caixa-preta que decide por nós sem sabermos como ou por quê.
2027 pode parecer longe. Mas em termos de desenvolvimento de IA, é quase amanhã. Só para você ter uma ideia, a OpenAI já realizou mais de 20 atualizações significativas no ChatGPT desde 2022. Isso inclui novos modelos (como GPT-4 e GPT-4-turbo), capacidades multimodais (voz, visão, código), uma loja de GPTs personalizados e interfaces mais integradas ao cotidiano das empresas e pessoas.
E aqui vem o ponto-chave: diferente de outras “transformações digitais” pelas quais empresas passaram nos últimos anos, muitas das quais sequer mudaram o chip da alta liderança, a IA exige uma mudança estrutural de visão, de linguagem e de prioridade.
Estamos falando de algo muito mais estratégico do que trocar um sistema de ERP. Quantas empresas passaram anos decidindo qual ERP implantar, levaram outros tantos para implementar, e hoje usam menos de 10 por cento da sua capacidade? Com a IA, essa abordagem incremental simplesmente não vai funcionar.
A pergunta real é: você está na prática compreendendo que isso vai muito além de um ChatGPT? Você já colocou esse tema entre as 3 prioridades estratégicas da sua empresa para os próximos 24 meses?
Se você é líder, empreendedor ou profissional de marketing ou comunicação, este é o momento de pensar e agir com uma velocidade e profundidade que talvez você nunca tenha considerado antes. Pensar como arquiteto do futuro, com os pés no presente, mas os olhos firmes na linha de colisão entre humanos e inteligências artificiais.
Referências:
AI 2027: https://ai-2027.com
OpenAI ChatGPT Updates: https://openai.com/blog/
chatgpt-updates
*Neuralese é um termo usado no cenário AI-2027 para descrever uma linguagem interna que IAs podem desenvolver ao se comunicarem entre si, potencialmente indecifrável para humanos. Essa opacidade pode dificultar a supervisão e o alinhamento com valores humanos, tornando a IA uma caixa-preta.
*Anselmo Albuquerque – CEO da Lean Agency, publicitário com mais de 20 anos de experiência no mercado de comunicação. Reconhecido como referência no tema de Inteligência Artificial.
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