A inteligência artificial e a busca por aumento de produtividade
Que a inteligência artificial (IA) é uma ferramenta poderosa, todos já sabemos. Mas existe uma hipervalorização de suas capacidades e promessas que pode nos induzir a seguir um caminho perigoso.
A IA é uma ferramenta que pode ampliar nossas capacidades. Porém, ela não é um substituto do trabalho humano. No entanto, parece que muitos têm se esquecido disso e adotado cegamente as novas tecnologias como um substituto de habilidades que apenas os humanos possuem.
A propaganda estimula as empresas, indivíduos e até pequenos comerciantes a adotarem as novas tecnologias, iludidos pelas promessas de aumento de produtividade e muito lucro como num passe de mágica. Mas os sinais de alerta que andam surgindo sugerem que toda essa promessa de transformação na produtividade causada pela IA não é o que parece.
Um estudo recente realizado por pesquisadores do Stanford Social Media Lab e do BetterUp Labs descobriu que 40% dos funcionários de empresas que estão adotando IA estão tendo que arcar com mais trabalho por causa do que os pesquisadores chamam de workslop.
O que é workslop?
Workslop refere-se a conteúdo de baixa qualidade gerado por IA, mas com aparência de bom trabalho. Esse fenômeno está se tornando cada vez mais prevalente no cenário digital atual, onde as ferramentas baseadas em IA estão amplamente disponíveis para várias tarefas.
Conforme os pesquisadores observaram, os conteúdos gerados por IA são frequentemente incompletos ou sem contexto crucial. A baixa qualidade de conteúdo gerado acaba transferindo mais carga de trabalho para os trabalhadores humanos. Ao invés de se dedicarem às suas atividades tradicionais, eles estão sendo obrigados a interpretar, corrigir e até refazer o trabalho passado para a IA. E o resultado é péssimo para o ambiente de trabalho.
Os funcionários envolvidos na pesquisa dizem que estão gastando uma média de quase duas horas lidando com cada caso de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA. Parte importante desse tempo é gasta apenas para decifrar o que a IA fez. Depois, os funcionários precisam decidir se devem ou não devolver os trabalhos ruins para a IA ou corrigi-los eles mesmos.
Por que o workslop é um problema sério?
O impacto do workslop nas organizações é alarmante. O MIT recentemente concluiu um trabalho mostrando que 95% das empresas que adotam IA não estão tendo retorno de seus investimentos. Os pesquisadores do BetterUp Labs sugerem que grande parte da falta de retorno dos investimentos ocorre devido ao workslop. O conteúdo ruim gerado por IAs gera diversos efeitos negativos:
1. Aumento da carga de trabalho: quando outras pessoas precisam interpretar e corrigir o conteúdo gerado por IA, isso aumenta suas cargas de trabalho já pesadas.
2. Diminuição da produtividade: o tempo gasto para corrigir o workslop pode afetar significativamente a produtividade de um indivíduo ou equipe.
3. Perda de confiança: a exposição repetida a conteúdo de baixa qualidade gerado por IA pode corroer a confiança nas novas ferramentas.
4. Danos à reputação: quando o conteúdo de baixa qualidade gerado por IA não é detectado a tempo, ele pode danificar a imagem da empresa e de seus funcionários.
Como evitar o workslop?
Com a rápida expansão da IA acompanhada pela pressão para produzirmos cada vez mais, é ilusão pensar que o workslop vai impedir as empresas e indivíduos de continuarem a usar as novas ferramentas. Mas o que podemos fazer para evitar que a IA gere conteúdos ruins e prejudique nossa produtividade? Os pesquisadores do BetterUp Labs oferecem alguns conselhos importantes:
1. As empresas e indivíduos devem desenvolver uma compreensão clara de como as ferramentas baseadas em IA podem aumentar a produtividade e a qualidade de suas tarefas. Nem todas as tarefas devem ser delegadas para a IA cegamente.
2. O uso das novas ferramentas deve se apoiar em normas e diretrizes robustas. Elas podem ser desenvolvidas por meio de testes de prompts e outras medidas de verificações que indicam quais tarefas são mais adequadas para serem delegadas à IA e como.
3. As equipes que devem usar IA precisam ser informadas sobre as limitações e possíveis armadilhas de confiar cegamente na geração automatizada de conteúdo.
Com esses cuidados, podemos aumentar as chances de ter a IA como nossa aliada e não como um peso que nos faz trabalhar em dobro e ainda pode manchar nossa reputação.
