Consultores que utilizam o modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI experimentam um aumento notável na produtividade e na qualidade dos resultados, de acordo com um estudo abrangente realizado por pesquisadores da Harvard Business School, MIT, Wharton, BCG e Warwick Business School. A pesquisa analisou especificamente os consultores da BCG, comparando o desempenho entre aqueles que usaram o GPT-4 e os que não o fizeram.
Os resultados revelaram que consultores que utilizaram o GPT-4 produziram trabalho com 40% mais qualidade e demonstraram um aumento de 25% na velocidade, além de uma melhoria de 12% nas taxas de conclusão de tarefas. Notavelmente, consultores de todos os níveis de habilidade se beneficiaram da utilização da IA, mas o maior impacto foi observado entre os de desempenho inferior, que tiveram um aumento substancial de 43% na produtividade, em comparação a um crescimento de 17% entre os de alto desempenho.
Embora a qualidade do trabalho tenha melhorado significativamente, o estudo também destacou uma possível desvantagem: os resultados tendiam a se tornar mais homogêneos. Como afirmaram os pesquisadores, “Embora o GPT-4 auxilie na geração de conteúdos superiores, isso pode levar a resultados mais uniformes.” Essas conclusões foram especificamente medidas para tarefas “dentro da fronteira” do GPT-4, indicando que são facilmente executáveis pela IA.
Os pesquisadores também analisaram tarefas consideradas “fora da fronteira”, onde o modelo de IA enfrentou dificuldades. Em um experimento, os consultores foram encarregados de formular estratégias acionáveis para melhorar o desempenho de uma empresa. Isso envolveu a análise do desempenho de canais através de entrevistas e dados financeiros, seguida da apresentação de recomendações estratégicas ao CEO. Nesse contexto, consultores que usaram a IA tinham 19 pontos percentuais menos chances de chegar à estratégia correta. Os autores observaram que “profissionais com baixo desempenho ao usar IA tendiam a adotar seus resultados cegamente, analisando-os menos.”
Isso levanta uma questão crucial: como os profissionais podem aproveitar efetivamente a tecnologia de IA para maximizar os benefícios? O estudo ressalta que, sem uma abordagem estratégica, a dependência da IA para tarefas em que ela falha pode diminuir o desempenho geral dos funcionários. Os autores chamaram essa discrepância de desempenho de “fronteira tecnológica irregular”, indicando a eficácia desigual da IA em diferentes tarefas.
A pesquisa envolveu cerca de 758 consultores, representando quase 7% da força de trabalho da BCG, com uma análise abrindo diversas competências, incluindo criatividade, pensamento analítico, habilidades de escrita e persuasão.
Para categorizar os usuários de IA, o estudo apresentou dois grupos distintos: "Centauros" e "Ciborgues".
1. Centauros: Esta abordagem simboliza a colaboração entre humanos e IA, onde os usuários alternam tarefas, aproveitando as forças de ambas as entidades. Os pesquisadores descrevem os centauros como indivíduos que identificam quais responsabilidades são mais bem gerenciadas por humanos ou pela IA.
2. Ciborgues: Esta categoria refere-se a uma parceria mais integrada entre humanos e IA, na qual os trabalhadores interagem continuamente com a tecnologia. Ciborgues iniciam e colaboram em tarefas com a IA, aprimorando a qualidade de sua produção por meio da integração direta.
A diferenciação entre centauros e ciborgues ilustra as variadas estratégias que podem ser adotadas para uma colaboração eficaz com a IA. Utilizar a abordagem certa, adaptada a tarefas específicas, pode amplificar significativamente as vantagens das tecnologias de IA.
O estudo destaca uma preocupação urgente: à medida que as empresas se baseiam cada vez mais na IA para tarefas em que ela se destaca, há o risco de privar os trabalhadores juniores de oportunidades valiosas para desenvolver suas habilidades. Isso pode levar a déficits de formação a longo prazo, uma vez que a expertise é cultivada por meio de educação formal, treinamento no trabalho e iniciativas de qualificação direcionadas.
É evidente que, embora a IA apresente oportunidades substanciais para um aumento de produtividade e qualidade, sua integração no ambiente de trabalho deve ser realizada com cuidado para garantir que as capacidades humanas continuem a crescer junto com a tecnologia.
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