A colaboração sinérgica entre pessoas e máquinas está evoluindo e levando a um futuro em que o potencial não será mais limitado por tempo, tarefas ou conhecimento. Esse conceito-chave foi identificado como “agentes humanos aprimorados” no Technology Foresight 2025 da NTT DATA - um relatório anual que serve exatamente como guia para as últimas tendências tecnológicas analisadas e pesquisadas pela NTT DATA.
As capacidades humanas podem ser aprimoradas com o uso de tecnologias como IA, machine learning e automação para aumentar a produtividade das pessoas, melhorar a qualidade de seus resultados e fornecer ferramentas para enfrentar desafios mais complexos e valiosos.
Cinco tecnologias transformadoras
De acordo com o relatório, cinco tecnologias particularmente relevantes estão tornando a incorporação da IA no trabalho diário uma realidade.
- Modelos de linguagem em grande escala (LLMs): Modelos como GPT-4, Gemini (Google) e Nemotron-3 (NVIDIA) continuam sendo aperfeiçoados para tarefas que vão desde o processamento em tempo real até a implantação no dispositivo, especialmente úteis em setores como educação e suporte ao cliente.
- GPT-4o: A mais recente evolução do modelo da OpenAI interpreta comandos multimodais, interage em tempo real, aprende por meio da memória contextual e incorpora recursos avançados de tradução e detecção emocional.
- Modelo o1 da OpenAI: Esse modelo é mais lento e com custo mais elevado, mas é excelente em raciocínios complexos. Foi treinado para “pensar antes de responder”, portanto, gera extensas cadeias internas de raciocínio.
- Geração aumentada por recuperação (RAG): Essa técnica melhora o desempenho do LLM ao integrar informações externas relevantes. Melhora a precisão e o contexto, mas apresenta desafios relacionados à qualidade dos dados e a questões éticas.
- Avatares digitais orientados por IA: Cada vez mais realistas e interativos, são capazes de interpretar expressões faciais e detectar emoções em tempo real. Os avatares exercem impacto em setores como atendimento médico, entretenimento e atendimento ao cliente.
O caminho para uma adoção bem-sucedida
O relatório também propõe quatro estratégias principais para uma integração harmoniosa entre pessoas e tecnologia.
- Fortalecer a segurança e a conformidade. Ferramentas como privacidade diferencial (permite que os dados sejam analisados e compartilhados, protegendo a privacidade dos indivíduos), aprendizagem federada e sistemas de detecção de vieses oferecem proteção sem comprometer a funcionalidade. Ao mesmo tempo, abordagens como as explicações aditivas de Shapley (SHAP), uma maneira de explicar os resultados dos modelos de machine learning, e as explicações locais interpretáveis independentes de modelo (LIME), que se aproximam dos modelos de machine learning "black-box" para explicar previsões individuais, aumentam a transparência das decisões e protegem contra ciberataques.
- Promover uma cultura organizacional capacitada para IA. A IA não otimiza apenas os processos, mas também transforma as pessoas, as estruturas e as formas de pensar. Sua adoção estratégica gera vantagens competitivas importantes, quando acompanhada de uma gestão de mudanças adequada e de um programa de treinamento contínuo.
- ncorporar os assistentes de IA no trabalho cotidiano. Com sua capacidade de entender a linguagem natural, os assistentes ajudam a analisar dados, resumir informações e gerar conteúdo, facilitando assim as tarefas diárias, como a organização de reuniões ou a priorização de tarefas. Isso melhora a eficiência e aumenta a confiança interna na interface homem-máquina.
- Integrar a IA no desenvolvimento de software. Isso acelera a criação de software, otimiza os processos de DevOps e fortalece a segurança do código. Os modelos assistidos podem sugerir linhas de código em tempo real e melhorar os resultados por meio de técnicas como transferência e aprendizagem por reforço.
Desafios e incertezas
Como qualquer tecnologia transformadora, a IA apresenta desafios e incertezas.
Por exemplo, em termos de atrasos relacionados à regulamentação. O progresso da IA pode superar os marcos regulatórios, levantando questões sobre seu uso ético e seguro. Setores altamente regulamentados, como o financeiro ou o de saúde, podem liderar o caminho da padronização, mas outros podem ficar sem a supervisão adequada.
Outro alerta que deve ser levado em consideração está relacionado ao fato de que a adoção da IA pode aumentar as diferenças sociais se não forem promovidos programas de treinamento inclusivos. A democratização do conhecimento será fundamental para evitar que apenas algumas pessoas capitalizem os benefícios.
Além disso, o surgimento da economia colaborativa impulsionada pela IA redefine o conceito de emprego. Ao mesmo tempo em que permite maior flexibilidade, a economia colaborativa também desafia a segurança tradicional do emprego, exigindo novas estruturas que ofereçam um equilíbrio entre autonomia e estabilidade.
A discussão sobre a propriedade dos modelos e a distribuição do valor gerado também deverá definir a agenda tecnológica para os próximos anos.
De olho no futuro: os próximos passos
Com um ecossistema de IA em rápida evolução, as organizações devem ser ágeis, adotar novas ferramentas e cumprir os requisitos regulatórios cada vez mais exigentes. Mesmo com as máquinas aprimorando nossas capacidades, o pensamento crítico, o julgamento humano e a ética continuarão sendo indispensáveis.