Evolução tecnológica: Valorização do talento e capacitação através da IA entre as principais tendências

A 15.ª edição do estudo Tech Trends 2024 da Deloitte, que analisa as principais evoluções tecnológicas, identifica as tendências que irão ter maior impacto nas organizações nos próximos um a dois anos.

Seis tendências que irão impactar o sector tecnológico em 2024:

• Computação espacial e o metaverso empresarial. À medida que o metaverso se transforma em ferramenta empresarial – seguindo a tendência de transformação de uma novidade tecnológica numa ferramenta amplamente utilizada, descrita na edição do ano passado deste estudo – as tecnologias espaciais estão a ganhar força sobretudo nas aplicações industriais.

Num contexto em que se prevê que as receitas geradas pelo metaverso industrial atinjam quase 100 mil milhões de dólares até 2030, as empresas estão a concentrar-se em gémeos digitais, simulação espacial, instruções de trabalho aumentadas e espaços digitais colaborativos que tornam as fábricas e empresas em ambientes de trabalho mais seguros e eficientes.

Isto pode ser atingido através do uso de dados espaciais e da inteligência artificial para apresentar visualizações imersivas que reproduzem exactamente os processos da vida real, quer com recurso a dispositivos tão conhecidos e difundidos como os tablets, quer através de outros mais recém-criados, como os óculos inteligentes, que permitem ao utilizador beneficiar da interacção imersiva em 3D.

• Inteligência artificial generativa como um catalisador de crescimento. Quanto à dúvida sobre como a inteligência artificial generativa pode impactar milhões de postos de trabalho, a previsão apontada pelo estudo é a de que as empresas e organizações destinem as aplicações de IA generativa não a substituir pessoas, mas a dotar os colaboradores de ferramentas que os ajudem a melhorar a sua produtividade, conhecimentos e criatividade, o que, por sua vez, ajudará a impulsionar a inovação e a eficiência e reduzir custos na empresa como um todo.

Questões a ter em conta são, por exemplo, a construção de bases de dados de acesso fácil, centralizado e seguro, combinando informação de várias fontes dentro do contexto empresarial (regulamentares, de mercado, Recursos Humanos, etc.); a implementação de uma estratégia concertada de governação no que toca à IA generativa que defina a visão da empresa, identifique potenciais riscos e lacunas nas capacidades e valide o desempenho; e uma atenção permanente a potenciais conflitos de copyright que possam surgir.

• Redes cada vez mais complexas a nível computacional. Com o crescente avanço e evolução tecnológicos, é cada vez mais importante a optimização e a eficiência das bases de código utilizadas nas empresas. É possível que as empresas vejam melhorias substanciais no desempenho, bem como a aceleração dos processos, através de um código mais simples, mesmo que o hardware que executa esse código permaneça o mesmo. Neste sentido, uma tendência é as GPU (unidades de processamento gráfico) tornarem-se o recurso de eleição para a formação de modelos de IA, uma tecnologia que irá impulsionar grandes avanços na eficiência operacional e na inovação empresarial.

• Valorização do talento na área das tecnologias. A população global de programadores está a crescer exponencialmente, a par da elevada procura das empresas e organizações neste sector. Mas apesar do crescimento, a produtividade dos programadores não é optimizada em grande parte das organizações. O tempo gasto pelos programadores na configuração, na integração de ferramentas e na correcção de falhas retira tempo ao desenvolvimento de novas funcionalidades e aplicações que podem aumentar as receitas – que corresponde apenas a 30% a 40% do tempo de trabalho dos programadores.

Os analistas da Deloitte defendem que, neste campo, é fundamental que as organizações adoptem novas estruturas que, melhorando a experiência dos programadores, se traduzam no desempenho do produto e na experiência do cliente.

Isto pode ser conseguido, por exemplo, através da maximização de plataformas e ferramentas de medição e capacitação; da adaptação dos fluxos de trabalho e coordenação das actividades a fim de aumentar a organização e a eficiência; e da promoção do valor acrescentado da experiência do talento através da aprendizagem contínua e da progressão e desenvolvimento da carreira.

• Equilibrar inovação com segurança. A crescente sofisticação da IA generativa abriu a porta a conteúdo gerado artificialmente com a intenção ou potencialidade de gerar desinformação, com o risco de afectar pessoas e empresas, explorando vulnerabilidades e assumindo a personificação de fontes de confiança. Alguns dados apontam para que 90% dos conteúdos online em 2025 sejam gerados artificialmente, pelo que nunca foi tão importante para as empresas identificarem a veracidade do conteúdo.

Quando se trata tanto de criar como de identificar conteúdo artificial, a escala, a diversidade e a actualidade dos dados de formação são fundamentais. Uma tendência crescente é a de as organizações treinarem as suas próprias plataformas de detecção de conteúdos gerados artificialmente numa base de dados à escala de petabytes de texto, imagens e áudio, alguns dos quais criados artificialmente.

Estas bases de dados alargadas permitem identificar sinais subtis – como deformações específicas de pixelizações em imagens ou um nível de previsibilidade no texto – que podem não ser óbvios a olho nu, mas um modelo de IA treinado com dados suficientes pode aprender a identificá-los de forma fiável. Sistemas como o quantum machine learning já demonstraram o seu potencial para gerar modelos predictivos mais exactos com base em menos dados de treino.

• Uma perspectiva integrada para fazer face à “dívida técnica”. As empresas que querem liderar no futuro precisam de abandonar as abordagens fragmentadas à dívida técnica a favor de um novo quadro holístico do bem-estar tecnológico de toda a organização. Nesta visão, a atenção é colocada nos cuidados preventivos – neste caso, utilizando técnicas melhoradas de rastreio, medição e previsão para resolver pequenas falhas antes de se tornarem problemas maiores para a empresa.

Um enquadramento de bem-estar e de acção preventiva pode ajudar as organizações a identificar problemas antecipadamente e resolvê-los com investimentos adequados e focados no risco operacional e na preparação para a inovação. Um exemplo de um recurso a utilizar são os sistemas e matérias-primas auto regeneradoras, como os géis iónicos, que usam propriedades de coagulação para consertar autonomamente peças de robôs danificadas, quando este detecta um problema de funcionamento. Da mesma forma, quando um circuito eléctrico é danificado, uma cápsula de metal líquido pode ser libertada automaticamente no circuito para reparar a ligação eléctrica.