Você sabe o que é deep learning e qual o impacto dessa tecnologia no mercado? O que isso pode acarretar para o futuro de nossas carreiras?

Mesmo que nunca tenha ouvido falar sobre deep learning, são grandes as chances de você já ter usado esse tipo de tecnologia mesmo sem saber. Se você já teve a experiência de ser atendido por um chatbot para resolver um problema ou se já usou algum assistente virtual como a Alexa da Amazon ou a Siri da Apple, que permitem, inclusive, reconhecimento de voz, então o deep learning já faz parte da sua vida.

Na maioria dos casos, a tecnologia está integrada a produtos e serviços que utilizamos sem conhecer o processamento de dados que está acontecendo em segundo plano. Pensando nisso, o Challenge traz para você tudo o que precisa saber sobre deep learning e quais as perspectivas para o futuro do mercado com essa nova forma de inteligência artificial.

O que é Deep Learning?

Chamamos de deep learning o tipo de inteligência artificial (IA) que simula o comportamento do cérebro humano. Embora ainda longe de corresponder às habilidades do nosso cérebro, esse tipo de tecnologia permite que a IA trabalhe com uma grande quantidade de dados, muito superior ao costumeiro machine learning.

Enquanto redes com uma única camada (o machine learning clássico) podem fazer previsões aproximadas, redes neurais com camadas adicionais (como o deep learning) ajudam a otimizar o processamento de dados e a aumentar a precisão das informações finais.

O deep learning impulsiona aplicativos e serviços de inteligência artificial que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. Essa tecnologia é responsável por produtos e serviços do nosso cotidiano como assistentes digitais, controles remotos de TV por voz e detecção de fraude com cartão de crédito, assim como tecnologias mais avançadas, como carros autodirigidos.

O grande diferencial do deep learning é o fato de eliminar parte do pré-processamento de dados que normalmente está envolvido com o processo de machine learning. Estes algoritmos podem receber e processar dados não estruturados, como texto e imagens, e automatizar a extração de características, removendo parte da dependência de especialistas humanos.

O impacto do Deep Learning na sociedade

Apesar de já convivermos com a inteligência artificial sem perceber, a tendência é de que, em um futuro próximo, nossa vida seja cada vez mais impactada pelo deep learning. Mesmo em uma visão otimista, as mudanças trazidas pelo avanço da inteligência artificial trarão muitos desafios.

Uma previsão segura é de que a inteligência artificial fará com que a força de trabalho evolua. Dados apresentados no Fórum Econômico Mundial de 2020 estimam que 85 milhões de empregos poderão ser deslocados pela automação até 2025. Apesar de parecer alarmante, essa perspectiva não significa o fim do trabalho humano. Ao contrário, novas vagas de trabalho exclusivamente humano irão surgir ao longo da década, algumas delas para profissões que ainda não foram inventadas.

O mesmo relatório apresentado ao Fórum estima que 97 milhões de novos papéis devem surgir no mercado de trabalho. A diferença é que esses novos papéis dependerão de um conjunto de habilidades e capacidades humanas (soft skills) distintas daquelas habilidades que costumavam ser priorizadas no passado (hard skills).

Nessa perspectiva de futuro, caberá aos empregadores encontrar o equilíbrio entre humanos e máquinas no ambiente de trabalho. Ou seja, garantir que o trabalho dado aos humanos seja o mais adequado às suas capacidades humanas, e o mesmo com o trabalho destinado às máquinas.

O verdadeiro desafio do profissional de nossa década será encontrar um novo ramo de atuação em que possa conciliar seus interesses com suas habilidades exclusivamente humanas. Isso levará à tendência que já está lentamente se afirmando: humanos e inteligência artificial trabalharão em conjunto na maioria das profissões para otimizar o trabalho.

Humanos e inteligência artificial no local de trabalho

Tudo começa a partir da compreensão do quanto as máquinas podem fazer. Antes de tomar qualquer decisão de nível empresarial, executivos e líderes empresariais precisam compreender a alta gama de tarefas que a inteligência artificial já consegue cumprir. Este conhecimento pode ser a chave para encontrar o equilíbrio entre humanos e máquinas no ambiente de trabalho.

Através do deep learning, inteligências artificiais já são capazes de ler, escrever, captar e interpretar imagens e sons, falar e até mesmo compreender emoções. Apesar de parecer assustadoramente com o comportamento humano, esses softwares seguem funcionando como máquina, funcionando através de um sistema de entrada e saída de dados.

Após a entrada de dados visuais ou escritos, os programas geram um resultado x, previamente programado. Funções automatizadas como moderação de conteúdo on-line, respostas a perguntas de clientes, manutenção de registros contábeis e até mesmo a varredura de vídeos de segurança em busca de comportamento suspeito são programadas através desse modelo de entrada e saída de dados.

Isso significa que competências humanas que configuram algum tipo de cenário de input-to-output (entrada e saída de dados) são passíveis de serem automatizados no futuro. Enquanto as máquinas assumirão o trabalho facilmente automatizado, caberá aos profissionais as habilidades intrinsecamente humanas (as soft skills), que se tornarão cada vez mais valiosas no mercado. Empatia, criatividade, pensamento crítico, inteligência emocional, comunicação e tomada de decisões serão as habilidades essenciais para o sucesso no século 21.

Habilidades essenciais para o sucesso

Tudo que nos faz humano nos diferencia da inteligência artificial. Nossa empatia, criatividade e inteligência emocional fazem parte de um aprendizado que só pode ocorrer de pessoa para pessoa.

Esse novo tempo de máquinas inteligentes ressalta a importância de um ensino humanizado. Aprenda inglês com quem há mais de trinta anos forma profissionais para o mercado e a vida, ensinando não apenas inglês, mas as habilidades de que o mercado precisa.

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