Imagine um futuro onde o potencial do colaborador não é limitado por tempo, tarefas ou conhecimento. Esta é a era dos “enhanced humans”, um conceito chave identificado no relatório Technology Foresight 2025 da NTT DATA. Publicado anualmente, o relatório representa uma bússola, que sinaliza as últimas tendências tecnológicas identificadas e analisadas pela NTT DATA.
O conceito refere-se à ampliação das capacidades humanas através da colaboração sinérgica entre pessoas e máquinas, utilizando tecnologias como a IA, machine learning e a automação.
Em vez de substituir as pessoas, a integração de tecnologias “humanas” permite aumentar a produtividade dos colaboradores, melhorar a qualidade dos resultados e dotar as pessoas das competências necessárias para realizar tarefas mais complexas e criadoras de valor.
Tecnologias a considerar
Uma ampla variedade de tecnologias está a permitir a integração de IA no trabalho diário. De acordo com o NTT DATA Technology Foresight, as principais a ter em conta incluem:
- Os principais modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), como o GPT-4, o Gemini da Google e o Nemotron-3 da NVIDIA, estão a ser cada vez mais aperfeiçoados para diferentes aplicações, incluindo o processamento em tempo real e a utilização da solução em setores como a educação e o serviço de apoio ao cliente.
- O GPT-4o, a versão mais recente do Generative Pre-Trained Transformer (GPT) da OpenAI, suporta entradas multimodais, conversas em tempo real e aprendizagens de memória. Também inclui capacidades avançadas de tradução e deteção de emoções.
- O modelo o1 da OpenAI destaca-se no raciocínio avançado para tarefas complexas, mas funciona mais lentamente e com custos mais elevados em comparação com o GPT-4o. Ao contrário dos modelos GPT, os modelos o1 são treinados através de técnicas de aprendizagem por reforço para “pensar antes de responder” e produzem longas cadeias internas de pensamento.
- A retrieval-augmented generation (RAG) melhora os LLM recuperando informações externas relevantes e integrando-as nas respostas para melhorar a exatidão, a contextualização e a relação custo-eficácia. No entanto, a RAG apresenta desafios como a qualidade da recuperação e considerações éticas.
- Os seres digitais (também chamados de avatares de IA) estão a tornar-se mais realistas e interactivos, com aplicações no serviço ao cliente, no entretenimento e nos cuidados de saúde, graças a capacidades em tempo real como a deteção de expressões faciais e emoções.
4 estratégias para o sucesso
À medida que a GenAI é introduzida na vida quotidiana, o equilíbrio entre responsabilidade e inovação está a tornar-se uma necessidade moral e estratégica. O relatório identifica quatro estratégias fundamentais para uma cooperação bem sucedida entre as pessoas e a tecnologia no ambiente de trabalho e para a adoção contínua desta tendência.
- Criar barreiras de proteção e de conformidade
A segurança e a conformidade da IA no que diz respeito à força de trabalho tecnológica vão ser factores decisivos de sucesso se as empresas quiserem expandir a utilização da IA. Os sistemas têm de ser eficientes, justos e compatíveis com a evolução das leis globais de proteção de dados, como o General Data Protection Regulation da União Europeia.
Medidas técnicas como a privacidade diferencial (que permite às organizações analisar e partilhar dados, protegendo simultaneamente a privacidade dos indivíduos que integram o conjunto de dados), a aprendizagem federada e as ferramentas de deteção de enviesamentos podem ajudar a minimizar estes riscos. Do mesmo modo, abordagens como SHapley Additive exPlanations (SHAP) - uma forma de explicar os resultados dos modelos de machine learning - e local interpretable model-agnostic explanations (LIME), que aproximam os modelos de machine learning da “caixa negra” para explicar previsões individuais, podem tornar as decisões mais transparentes e, ao mesmo tempo, proteger contra ciberataques.
- Dar prioridade à capacitação organizacional para a adoção da IA
A capacitação organizacional através da IA refere-se à utilização direcionada da IA para transformar a cultura, as pessoas e os processos de forma a melhorar a eficiência e inspirar a inovação. Cada vez mais, veremos organizações a integrar a IA em áreas como os recursos humanos, a cadeia de abastecimento, o planeamento financeiro e os processos de tomada de decisão para criar vantagens competitivas.
As pessoas e as máquinas precisam de cooperar e colaborar para explorar todo o potencial da IA, mas isso também vai depender de uma gestão eficaz da mudança e da formação. Os colaboradores têm de se sentir confortáveis e confiantes a trabalhar com sistemas de IA.
- Começar a integrar os assistentes de IA na vida quotidiana
Uma excelente forma de começar a integrar IA nos ambientes de trabalho é com os assistentes de GenAI que trabalham com os colaboradores para analisar grandes conjuntos de dados, resumir informação complexa e gerar conteúdo personalizado. Através da interação em linguagem natural, as empresas podem ajudar os seus colaboradores a aceder aos dados de que necessitam e apoiar a colaboração e a produtividade - por exemplo, gerando automaticamente resumos de reuniões e oferecendo sugestões sobre a priorização de tarefas.
Estas tecnologias são uma excelente forma de começar a criar confiança em torno da integração entre pessoas e máquinas nas organizações.
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Acolher a IA como um parceiro no desenvolvimento de software
As empresas devem incentivar os seus programadores a experimentar a GenAI quando estão a criar código, desenhos e aplicações. Os modelos emergentes podem ajudá-los a desenvolver software mais rapidamente e de forma mais económica, enquanto os ambientes de desenvolvimento integrado (IDE) assistidos por IA podem oferecer sugestões de código em tempo real.
Técnicas como a aprendizagem por transferência e a aprendizagem por reforço podem melhorar a qualidade dos componentes de software gerados. A GenAI também pode automatizar os processos DevOps e melhorar a segurança através da análise de código orientada por IA e de verificações de segurança.
Em conjunto, estas capacidades vão ajudar os programadores a começar a trabalhar de uma forma mais ágil e inovadora.
Navegar pelos riscos e “ângulos mortos”
Como quase todos os avanços tecnológicos, a integração entre pessoas e tecnologia comporta riscos potenciais. Vamos explorar alguns deles:
Atrasos regulamentares e supervisão
E se a regulamentação não conseguir acompanhar o ritmo de desenvolvimento da IA?
À medida que a IA alimenta a integração da tecnologia nas tarefas do dia-a-dia de trabalho, está a criar um ambiente propício à inovação. No entanto, os quadros regulamentares que regem a sua utilização responsável podem estar a ficar para trás. Existe o risco de os avanços na evolução das capacidades humanas poderem continuar sem controlo até que a regulamentação acabe por oferecer as proteções necessárias.
Tendo em conta os níveis mais elevados de atenção regulamentar nos setores financeiro e da saúde, é provável que estes liderem a integração segura da IA e estabeleçam novas normas para as tecnologias que aumentam as capacidades humanas. No entanto, como outros setores não terão inicialmente o mesmo nível de supervisão, isso pode levar a uma aplicação desigual da IA.
Clivagem de competências e instabilidade no mercado de trabalho
E se a corrida para melhorar as competências com IA criar campeões e retardatários na sociedade?
À medida que as indústrias integram a IA, o fosso entre os que têm a oportunidade de melhorar as suas competências e os que não têm pode acentuar-se, afectando a equidade social. Este facto realça a necessidade de programas de formação abrangentes e acessíveis, através dos quais todos possam beneficiar destes desenvolvimentos, e não apenas aqueles que já estão em vantagem.
Segurança no trabalho
Embora o crescimento da economia gig através da IA introduza oportunidades de maior flexibilidade e diversidade, que apoiam o crescimento pessoal e profissional, a IA pode também introduzir desafios na segurança do trabalho. As empresas vão ter de repensar o seu modelo de emprego tradicional e criar estruturas de trabalho que equilibrem flexibilidade e estabilidade para uma série de colaboradores.
Qual é o próximo passo?
Dado o ritmo acelerado dos avanços da IA, permanecer à frente vai exigir uma adaptação constante e a integração das ferramentas e técnicas mais recentes. À medida que aumentam as preocupações com a ética e a parcialidade da IA, é necessário implementar sistemas de IA transparentes e explicativos e cumprir as novas leis que regem a utilização destes sistemas.
Como as tecnologias de IA não vão substituir as pessoas, mas sim aumentar as suas capacidades, o pensamento crítico e a capacidade de colocar as questões certas continuam a ser essenciais. Outras preocupações fundamentais são a propriedade dos modelos de IA e a distribuição do valor gerado pelos serviços de IA.
Conclusões finais
Para enfrentar os potenciais desafios da integração de IA no ambiente de trabalho, a utilização de personas ou avatares alimentados por GenAI para analisar diferentes cenários sobre o futuro das organizações tem provado ser uma abordagem poderosa.
Estas personas - que são criadas com tecnologias como a renderização de imagens geradas por computador, o processamento de linguagem natural e a IA emocional - vão facilitar formas mais imersivas e interativas de simular ambientes empresariais, ajudando as organizações a mitigar o risco através do planeamento baseado em cenários.
Embora permaneça alguma incerteza, a exploração destes cenários vai permitir reduzir o risco de ângulos mortos no futuro.
O que fazer a seguir?
Leia o relatório NTT DATA Technology Foresight 2025 para descobrir mais estratégias para navegar na próxima onda de mudanças tecnológicas.