Oportunidade Econômica e Desafios da IA
Uma nova pesquisa da Pearson destaca que a verdadeira capacidade econômica da inteligência artificial (IA) será plenamente realizada quando os empregadores cruzarem a barreira do investimento tecnológico e incorporarem o aprendizado contínuo. O relatório, intitulado “Atenção à Lacuna de Aprendizado: O Elo Perdido na Promessa de Produtividade da IA”, foi divulgado na segunda-feira (19) durante o Fórum Econômico Mundial. A pesquisa sugere que aprimorar funções com IA, ao invés de simplesmente substituir trabalhadores, e garantir que os profissionais estejam capacitados para operar essas tecnologias pode adicionar entre US$ 4,8 trilhões e US$ 6,6 trilhões à economia dos Estados Unidos até 2034. Isso representa aproximadamente 15% do Produto Interno Bruto (PIB) atual do país, considerando a estimativa mais baixa.
Embora empresas ao redor do globo estejam alocando bilhões em infraestrutura e modelos de IA, há poucos relatos concretos de aumento de produtividade em nível corporativo que realmente beneficiem os trabalhadores e, consequentemente, o retorno sobre o investimento (ROI). O atual foco em substituir trabalhadores em vez de integrá-los na utilização da IA gera insegurança e apreensão no ambiente laboral. Mesmo com a percepção de “economia de tempo” devido à IA, o impacto econômico geral permanece arejado de resultados significativos. A pesquisa da Pearson enfatiza que uma lacuna crítica de aprendizado funciona como um obstáculo, impedindo tanto empregadores quanto funcionários de extrair o máximo proveito das tecnologias de IA.
Desenvolvimento Humano como Chave para o Futuro
“A IA provocará mudanças profundas e de longa duração nos negócios e na indústria. Contudo, os líderes enfrentam a pressão para implementar rapidamente a IA e comprovar o retorno desse investimento, enquanto lidam com as preocupações dos funcionários sobre essa transformação. Um cenário positivo para esse futuro moldado pela IA se fundamenta no desenvolvimento humano”, afirma Omar Abbosh, CEO da Pearson. Segundo Abbosh, a maior barreira à adoção da IA é a falta de habilidades humanas necessárias para interagir com essas tecnologias. Superar esse desafio não apenas apoiará os trabalhadores, mas também aumentará sua confiança nas novas ferramentas e promoverá os resultados de ROI que as empresas buscam.
Roteiro da Pearson para Aprendizado na Era da IA
Com base em suas pesquisas na ciência do aprendizado, o relatório da Pearson propõe uma abordagem inovadora para o aprendizado nas empresas, que inverte o modelo tradicional de “implantar a tecnologia e, posteriormente, ensinar os funcionários a se adaptarem ao sistema”. O relatório revela que os maiores ganhos de produtividade são alcançados quando a implementação da tecnologia e o desenvolvimento de habilidades ocorrem simultaneamente, e oferece à alta administração quatro etapas práticas para essa integração, chamadas Estrutura de Aprendizado DEEP:
- Diagnosticar e definir um plano de aumento de desempenho focado nas tarefas;
- Integrar o aprendizado de maneira fluida no fluxo de trabalho;
- Avaliar e mensurar o progresso das habilidades em direção a uma força de trabalho aprimorada pela IA;
- Priorizar o aprendizado como um investimento estratégico essencial.
O relatório ainda ressalta que os empregadores correm o risco de perder a chance de elevar a produtividade caso se concentrem apenas na implementação da tecnologia, ignorando a dimensão humana da adoção da IA. A IA já conquistou mais de um bilhão de usuários em apenas três anos, mas o aprendizado necessário não está acompanhando esse avanço. Essa defasagem gera um impacto emocional e econômico crescente, pois os trabalhadores se veem ameaçados, correndo o risco de perder seus empregos e sua competitividade no mercado de trabalho. Segundo o Fórum Econômico Mundial, 59% da força de trabalho global precisará passar por requalificação até 2030, evidenciando a urgência de abordar a lacuna de aprendizado.
O relatório completo e suas conclusões fundamentam-se em uma análise quantitativa que combina dados do Faethm da Pearson com uma revisão exaustiva da literatura acadêmica e da indústria, além de entrevistas com especialistas. Essa abordagem permite modelar tanto o impacto econômico do trabalho aprimorado pela IA quanto as práticas organizacionais necessárias para mitigar a lacuna de aprendizado.
