Discussões recentes sobre inteligência artificial (IA) têm se concentrado nas profissões que podem ser eliminadas à medida que essa tecnologia avança nas operações corporativas. No entanto, há uma perspectiva que sugere que muitas funções podem evoluir, em vez de desaparecer. A crescente preocupação com os custos de processamento tem gerado questionamentos sobre a viabilidade de substituir trabalhadores humanos por sistemas de IA. O Gartner, por exemplo, prevê que até 2028, o custo do desenvolvimento de software com IA deverá ultrapassar o salário médio de um desenvolvedor, em razão do aumento do consumo de tokens.
As mudanças nas profissões são inegáveis, especialmente nas funções relacionadas aos departamentos de TI, que estão entre as primeiras a serem impactadas. Para os líderes de tecnologia, a forma como se prepararem, tanto em termos técnicos quanto culturais, será crucial para determinar as consequências dessas transformações a médio prazo.
Uma transformação significativa já ocorre no processo de desenvolvimento de software. O grupo que será afetado a seguir, com uma configuração bastante diferente em três anos, é o de infraestrutura e operações (I&O). Atualmente, estas equipes são responsáveis por manter os ambientes operacionais, atender a solicitações de serviço, provisionar recursos, aplicar atualizações, monitorar sistemas e solucionar incidentes. Essas atividades, em grande parte, seguem processos previsíveis e baseados em regras, características que se alinham com a funcionalidade dos agentes de IA.
Nos próximos três anos, um número considerável dessas tarefas poderá ser realizado por sistemas autônomos, capazes de atender a solicitações rotineiras e de detectar, diagnosticar e corrigir problemas de maneira independente. Essa mudança não diminui a importância das equipes, mas altera a natureza de suas funções. Em vez de gerenciar diretamente a infraestrutura, os profissionais passarão a supervisionar os agentes que a operam.
Essa nova realidade exigirá que os responsáveis pela supervisão desenvolvam um entendimento mais profundo do comportamento desses agentes e adaptem suas práticas para identificar quais evidências são relevantes em investigações que envolvam IA. Além disso, as equipes encarregadas de testes de estresse e validação de sistemas precisarão adquirir novas habilidades, pois a identificação de vulnerabilidades em aplicações difere substancialmente da avaliação da resposta de um agente a instruções e tentativas de indução a comportamentos inadequados.
A verdadeira transformação reside na valorização dos profissionais que supervisionam e avaliam os sistemas autônomos. O desenvolvimento dessas capacidades desde já será um diferencial competitivo para as empresas, especialmente à medida que a IA autônoma se torna mais influente nas operações e aumenta a responsabilidade na gestão desses sistemas.
