Conhecimento em IA: fechando a lacuna de habilidades da inteligência artificial

Equipes de manutenção utilizam drones para monitorar as condições das pontes na Dinamarca. Trabalhadores de utilidades usam software de inteligência artificial (IA) para enviar equipes de campo para limpar as tampas de bueiro na Austrália. E os funcionários da produção automotiva utilizam Computer Vision para detectar defeitos de fabricação nas plantas de montagem da Ford.¹

Cada um desses exemplos é um estudo de caso de como a IA pode aumentar o trabalho humano em um setor ou especialidade. No entanto, o uso eficaz da IA nos negócios e nos setores envolve mais do que a integração da IA nos sistemas de computação das empresas.

Também é necessário que os funcionários, desde executivos até trabalhadores de campo, possam utilizar as ferramentas de IA com sucesso.

Isso não é uma tarefa simples: quase metade dos executivos recentemente entrevistados pela IBM afirma que suas equipes não têm as habilidades e o conhecimento necessários para implementar e expandir as tecnologias de IA.

Felizmente, há uma solução para essa lacuna de habilidades: promover o conhecimento em IA.

Uma definição de alfabetização em IA é a capacidade de compreender vários aspectos da inteligência artificial, incluindo seus recursos, limitações e considerações éticas, e usá-la para fins práticos. Isso pode envolver os aprendizes exercitando o pensamento crítico em sua compreensão das tecnologias de IA e suas aplicações.

Ser alfabetizado em IA “requer não apenas aprender, mas aprender a aprender fazendo as perguntas certas para compreender como os sistemas de IA funcionam”, escreve Ignacio Cruz, especialista em comunicações e tecnologias emergentes.

Cruz acrescenta que os objetivos de alfabetização em IA “podem cobrir um espectro”, indo desde uma compreensão básica dos conceitos de IA até habilidades mais sofisticadas, como a capacidade de avaliar os riscos da IA na tomada de decisões automatizadas.²

O conhecimento tradicional atual mostra que as habilidades de conhecimento em IA são essenciais não só para os funcionários, mas também para as pessoas, à medida que vivenciam o impacto real da IA.

Afinal, a vida diária de muitas pessoas agora inclui uma série de atividades relacionadas à IA, como ler manchetes de notícias selecionadas por IA, interagir com chatbot para atendimento ao cliente, andar em veículos guiados por IA e usar aplicativos de IA generativa (gen IA), como o ChatGPT.

“[Q]uando as pessoas sabem sobre inteligência artificial, elas conseguem tomar melhores decisões para si mesmas e para suas comunidades”, disse Charlotte Dungan, COO do The AI Education Project, em uma entrevista para a Harvard Ed. Magazine. “Eles não precisam ser programadores para se beneficiar do aprendizado sobre IA e acho que todos merecem acesso a essa informação.”³

Embora a compreensão do que constitui o conhecimento em IA evolua com a própria evolução da IA, existem vários princípios fundamentais estabelecidos por pesquisadores e educadores de IA nos últimos anos.

Uma força orientadora tem sido um grupo de educadores e tecnólogos conhecido como o grupo de trabalho “AI for K12”. O grupo, que é um projeto conjunto da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial e da Computer Science Teachers Association (CSTA), criou um conjunto de 5 “grandes ideias” para guiar os padrões educacionais do conhecimento em IA:

• “Os computadores percebem o mundo usando sensores.”
  
  
• “Agentes de [IA] mantêm modelos/representações do mundo e os utilizam para raciocínio.”
  
  
• “Os computadores podem aprender com os dados.”
  
  
• “Fazer com que os agentes interajam confortavelmente com humanos é um grande desafio para os desenvolvedores de IA.”
  
  
• "As aplicações de IA podem impactar a sociedade tanto de forma positiva quanto negativa."

Com base nesses princípios, os pesquisadores Duri Long e Brian Magerko, do Georgia Institute of Technology, desenvolveram um framework de conhecimento em IA com um conjunto de mais de uma dúzia de competências.

Os pesquisadores basearam suas descobertas em uma revisão bibliográfica de 150 artigos sobre IA, como artigos de periódicos e trabalhos de conferências. As competências que eles identificaram incluem:

• Distinção entre tecnologias que usam e que não usam inteligência artificial.
  
  
• Identificar as várias tecnologias que utilizam IA, incluindo tecnologias que incorporam aprendizado de máquina (ML) e robótica.
  
  
• Identificar os tipos de resolução de problemas nos quais a IA se destaca e os tipos de problemas mais desafiadores, usando essas informações para decidir quando aplicar IA e quando usar habilidades humanas.
  
  
• Reconhecer o papel que os humanos desempenham na programação, escolher modelos de IA e ajustar os sistemas de IA.
  
  
• Compreender conceitos de conhecimento de dados, incluindo reconhecer quando dados pessoais são usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina.
  
  
• Compreender que alguns sistemas de IA são capazes de agir fisicamente no mundo real.
  
  
• Identificar as principais questões éticas de IA, como privacidade de dados , explicabilidade, informações falsas, viés, transparência e responsabilidade.

Os pesquisadores também observaram que a alfabetização digital é pré-requisito para o conhecimento em IA, pois “os indivíduos precisam entender como usar computadores para compreender a IA.”⁴

Com o aumento da prevalência de aplicações e ferramentas baseados em IA generativa, alguns especialistas têm dado ênfase especial à alfabetização em inteligência artificial generativa.

De acordo com o Center for Teaching and Innovation da Universidade Cornell, a alfabetização em IA generativa inclui habilidades para reconhecer quando a IA generativa está sendo usada, avaliar a confiabilidade e validade dos resultados da IA generativa e, assim como no framework do Georgia Institute, identificar questões éticas da IA⁵

O conhecimento em IA é especialmente relevante no campo da educação superior, onde educadores se preocupam com o uso da IA generativa como meio para os alunos “contornarem” experiências de aprendizagem.⁶

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) "podem ajudar um aluno a escrever um trabalho ou relatório, mas não podem ensinar como realizar pesquisa original, sintetizar informações de várias fontes, formular argumentos, expressar opiniões ou citar fontes corretamente,” aconselhou o centro de Cornell. “Portanto, a necessidade de conhecimento em IA é essencial tanto para alunos quanto para docentes.”⁷

Então, o que é preciso para alcançar o conhecimento em IA? Alguns educadores afirmam hoje que a educação sobre alfabetização em IA deve começar desde o ensino fundamental, enquanto faculdades e empresas oferecem cursos de IA e programas de desenvolvimento profissional para atualizar os adultos de hoje.

O MIT fez parceria com uma organização sem fins lucrativos de educação em STEM para desenvolver currículos de conhecimento em IA de curta duração para educadores que ensinam alunos de 5 a 18 anos.

O programa chamado Dia da IA apresenta conceitos e vocabulário sobre IA, incentiva atividades práticas que demonstram como a IA funciona, explora os benefícios e danos potenciais da IA e destaca a necessidade de IA responsável. Os materiais do Dia da IA podem ser baixados, usados e redistribuídos sob uma licença Creative Commons.

Após a implementação dos currículos em várias escolas em 2022 e 2023, os pesquisadores entrevistaram os professores participantes e encontraram resultados promissores.

“Após apenas algumas horas de envolvimento com o conteúdo, os professores relataram que tanto eles quanto seus alunos aprenderam conceitos de IA, como a IA funciona e está sendo utilizada atualmente, e sobre os benefícios e malefícios potenciais para a sociedade,” escreveram Cynthia Breazeal, do MIT, e Fiona Hollands, da organização de pesquisa Ed Researcher, em um artigo documentando a iniciativa. “Aprender mais sobre IA aumentou os níveis de otimismo deles sobre os benefícios potenciais da IA para a sociedade e sobre suas próprias habilidades de contribuir para moldar o futuro da IA.” ⁸

Não é surpresa que a IA tenha se tornado uma área popular de estudo entre os estudantes universitários. Uma pesquisa global de 2024 descobriu que mais de 70% dos estudantes acreditam que as universidades devem oferecer mais cursos sobre conhecimento em IA e treinamento no uso eficaz das ferramentas de IA.⁹

As universidades estão trabalhando para responder à demanda, com algumas indo além de oferecer aulas de IA para conceder diplomas de graduação e pós-graduação focados em IA.¹⁰

Alguns cursos de IA patrocinados por universidades estão disponíveis on-line gratuitamente ao público, incluindo ofertas da Universidade de Harvard, da Universidade da Pensilvânia e do MIT. O MIT, por meio da sua iniciativa Responsible AI for Social Empowerment and Education (RAISE), tem uma parceria colaborativa com o Google para oferecer cursos gratuitos de IA especialmente desenvolvidos para educadores.¹¹

Assim como as universidades, as empresas estão sob crescente pressão para oferecer treinamento em IA. No entanto, essa pressão não vem apenas da demanda dos funcionários, mas de uma realidade gritante: uma iminente escassez de habilidades em IA, especialmente no caso da IA generativa.

“Uma transformação de talento baseada em IA generativa não é algo que as empresas possam simplesmente resolver contratando, pois afeta toda a organização e seus modos de operação,” concluíram os pesquisadores da McKinsey em um relatório de pesquisa de 2024. Os pesquisadores descobriram que os primeiros a adotar a tecnologia de IA generativa se concentram fortemente na qualificação e requalificação.¹²

De acordo com um relatório de 2024 do IBM Institute for Business Value, CEOs afirmam que 35% de sua força de trabalho precisará de reciclagem e requalificação nos próximos três anos em comparação com apenas 6% em 2021.

As empresas não se limitam a oferecer treinamento em IA apenas para os seus próprios funcionários. Empresas como Amazon, Microsoft, Intel e IBM estão oferecendo cursos de IA gratuitos e recursos de aprendizagem on-line.

Por exemplo, a IBM oferece SkillsBuild, um programa de cursos on-line que concede credenciais digitais aos alunos. Os cursos populares incluem "Introdução à inteligência artificial" e "Dominando a arte da escrita de prompts", e a IBM está comprometida em treinar 2 milhões de aprendizes em IA até 2026. 

A IBM também oferece uma série de vídeos chamada AI Academy, com episódios sobre tópicos como a correspondência de modelos de IA a casos de uso, a preparação da IA na nuvem híbrida e um podcast “AI in Action”.

Saiba mais sobre o compromisso da IBM de treinar 2 milhões de alunos em IA

Justina Nixon-Saintil, VP e Chief Impact Officer da IBM Corporate Social Responsibility, prevê que o aprendizado contínuo em IA e outras disciplinas técnicas se tornará o “novo normal.”

“A necessidade imediata é por habilidades em IA, mas logo haverá uma demanda crescente por habilidades em quantum, além de uma demanda contínua por habilidades em cibersegurança,” explicou Nixon-Saintil recentemente. “O aprendizado contínuo é essencial para quem quer permanecer competitivo no mercado de trabalho.”