Uma nova pesquisa da Pearson revela que o verdadeiro potencial econômico da inteligência artificial (IA) só será alcançado se os empregadores combinarem o investimento em tecnologia com o aprendizado contínuo. O relatório, intitulado "Atenção à Lacuna de Aprendizado: O Elo Perdido na Promessa de Produtividade da IA", divulgado na segunda-feira (19), no Fórum Econômico Mundial, constata que aprimorar empregos com IA — em vez de simplesmente substituir trabalhadores — e garantir que os funcionários tenham as habilidades necessárias para trabalhar efetivamente com IA, poderia adicionar entre US$ 4,8 trilhões e US$ 6,6 trilhões à economia dos EUA até 2034. Isso representa cerca de 15% do Produto Interno Bruto (PIB) atual dos EUA, na estimativa mais baixa.
Empresas do mundo todo estão investindo bilhões em infraestrutura e modelos de IA, mas existem poucos exemplos concretos de ganhos de produtividade ao nível empresarial, além da programação, que realmente beneficiem os trabalhadores e impulsionem o retorno sobre o investimento (ROI). O retorno do investimento em IA para as empresas hoje em dia muitas vezes se concentra na substituição de trabalhadores, o que gera ainda mais incerteza e preocupação no ambiente de trabalho. Embora muitos funcionários relatem "economia de tempo" proporcionada pela IA, o impacto econômico mais amplo permanece ilusório. A pesquisa da Pearson revela que uma lacuna crítica de aprendizado é o elo perdido que impede tanto os empregadores quanto seus funcionários de aproveitarem totalmente o potencial da IA.
"A IA impulsionará mudanças profundas e de longo prazo nos negócios e na indústria. Mas os líderes estão sob pressão para adotar rapidamente a IA e demonstrar o retorno desse investimento, ao mesmo tempo que precisam lidar com essa transformação radical envolvendo funcionários preocupados. Todo cenário positivo para esse futuro impulsionado pela IA se baseia no desenvolvimento humano", afirma Omar Abbosh, CEO da Pearson. "Como empresa de aprendizagem, percebemos que o maior obstáculo à adoção da IA é a falta de habilidades humanas para trabalhar em conjunto com essas tecnologias. Resolver essa questão apoiará os trabalhadores, aumentará sua confiança com as novas tecnologias e impulsionará os resultados de ROI que as empresas desejam", complementa.
O novo roteiro da Pearson para o aprendizado na era da IA
Com base em sua longa experiência em ciência da aprendizagem, o relatório da Pearson propõe uma nova abordagem para o aprendizado no ambiente de trabalho, que inverte o modelo tradicional de "implantar a tecnologia e depois fazer com que as pessoas se adaptem ao sistema". O relatório observa que os ganhos de produtividade mais significativos ocorrem quando a implantação da tecnologia e o desenvolvimento de habilidades acontecem simultaneamente e fornece à alta administração quatro etapas práticas para isso, denominadas Estrutura de Aprendizagem DEEP:
- Diagnosticar e definir um plano de aumento de desempenho em nível de tarefa;
- Integrar a aprendizagem de forma fluida no fluxo de trabalho;
- Avaliar e mensurar o progresso das habilidades em direção a uma força de trabalho aumentada por IA; e
- Priorizar o aprendizado como um investimento estratégico fundamental.
O relatório enfatiza que os empregadores correm o risco de perder a oportunidade de aumentar a produtividade se focarem apenas na implementação da tecnologia, negligenciando o lado humano da adoção da IA. A IA alcançou mais de um bilhão de usuários em apenas três anos, mas o aprendizado não está acompanhando esse ritmo. Isso está gerando um crescente impacto emocional e econômico, já que os trabalhadores correm o risco de perder seus empregos e sua vantagem competitiva. De acordo com o Fórum Econômico Mundial, 59% da força de trabalho global precisará de requalificação até 2030, o que ressalta a urgência de solucionar a lacuna de aprendizado.
O relatório completo e suas conclusões baseiam-se em uma análise quantitativa que combina os dados do Faethm da Pearson com uma revisão abrangente da literatura acadêmica e da indústria, além de entrevistas com especialistas, permitindo modelar tanto o impacto econômico do trabalho aprimorado por IA quanto as práticas organizacionais necessárias para reduzir a lacuna de aprendizado.
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