A maioria dos profissionais compreende a importância de aprendizados fundamentais de IA, como ética relacionada a dados e automação, mas empresas têm dificuldade de atingir inovação consistente
A Alteryx, Inc. (NYSE: AYX), a empresa de automação analítica, revela novas descobertas de sua pesquisa, mostrando que o Brasil está em uma posição única para impulsionar a inovação através de seu setor tecnológico no pós-pandemia. Surpreendentes 58% dos profissionais consultados são capazes de automatizar tarefas demoradas, e 64% são capazes de produzir resultados mais rápidos através do uso de tecnologia analítica, em relação a cinco anos atrás. Em comparação, apenas 16% dos profissionais do Reino Unido e 24% dos alemães, confirmam que são capazes de automatizar tarefas similares. A pesquisa comissionada pela Alteryx e realizada pelo YouGov consultou mais de 500 profissionais brasileiros da área de dados que atuam em grandes empresas.
Com a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial na balança, a pesquisa da Alteryx mostra que o trabalho remoto tem impulsionado iniciativas de aprendizagem e desenvolvimento no setor de tecnologia do Brasil, com profissionais relatando mais apoio dos membros seniores da equipe (53%), um nível mais elevado de troca de conhecimento (56%) e mais acesso a tutoria e qualificação (49%).
Essas descobertas positivas indicam que o setor de tecnologia do Brasil está em uma posição única para ter sucesso em comparação com outros países impulsionadores de IA – especialmente se abordar e corrigir alguns dos gargalos identificados pelos profissionais da pesquisa.
Enquanto os ingredientes brutos estão no lugar para impulsionar uma revolução de IA em todo o Brasil, mais deve ser feito para modificar práticas de trabalho estabelecidas, tais como segmentação de equipes, que ainda impedem o progresso tecnológico. Os novos dados mostram que 39% das organizações oferecem treinamento exclusivamente aos cientistas de dados, deixando os demais colaboradores no escuro, com risco significativo de viés não intencional na inovação da IA. O treinamento essencial não é oferecido igualmente, com menos de um quarto (23%) das empresas brasileiras oferecendo treinamento de dados de facilitação de IA a “qualquer profissional de atue com dados”.
Principais conclusões:
● Apesar disso, o treinamento oficial em análise de dados só está disponível para especialistas, como cientistas de dados (39%).
● Os profissionais que não recebem treinamento oficial estão gravitando em direção à tutoria informal (34%) e grupos informais de usuários (20%), aumentando os riscos de estruturas éticas inconsistentes que levam a vieses.
● Mais de um terço (32%) dos líderes empresariais brasileiros acreditam que a solução deste desafio é de responsabilidade de outra pessoa, o que indica que estes problemas perdurarão por algum tempo ainda.”Enquanto os dados estão se tornando cada vez mais a linguagem comum dos negócios, poucos recebem o treinamento para entregarem benefícios consistentemente, com os demais relegados a trabalhar no escuro”, comenta Alan Jacobson, Chief Data and Analytic Officer da Alteryx. “A falta de habilidades de dados fundamentais continua sendo um obstáculo significativo, com lições deixadas por aprender”. Se não forem abordados, os vieses não intencionais de dados podem levar à perpetuação de práticas discriminatórias, bem como modelos de IA imprecisos e inconsistentes”, acrescenta.
Estratégia de IA em risco por “dados sujos”
“Muitos líderes acreditam que a transformação e os projetos de IA são exclusivamente sobre a tecnologia, mas qualquer tecnologia é apenas uma ferramenta para fornecer engenhosidade humana”, comenta Marta Clark, vice-presidente da LATAM, na Alteryx. “A falta de treinamento consistente, e consequente falta de conhecimento padronizado, é um desafio central para os futuros projetos de tecnologia do Brasil – particularmente as novas estratégias de IA”.
“O trabalho de dados e a automação estão ocorrendo independentemente de haver ou não treinamento disponível. O desafio é a qualidade dos dados e os resultados gerados em todo este espectro de habilidades. Em vez de gastar seu tempo com projetos avançados de IA ou trabalho de geração de valor, os cientistas de dados estão tendo seu tempo esgotado por tarefas básicas de dados que poderiam – e deveriam – ser completadas por outros trabalhadores. É imperativo que os líderes empresariais minimizem os desafios que estão sendo enfrentados, fornecendo uma base essencial de habilidades de dados a todos os trabalhadores e eliminando a pressão das equipes de dados e tecnologia”, completa Marta.
