Desde que o ChatGPT, o chatbot de IA generativa desenvolvido pela OpenAI, se tornou assunto na mídia global o hype em torno da tecnologia vagueia entre o extremo sobre suas possibilidades de transformação radical do mundo dos negócios e as previsões sobre seus riscos potenciais. Afinal, qual a suposição correta?
Como sempre, em tais pontos de ruptura, a resposta é nenhuma das duas. O ChatGPT representa uma nova e poderosa aplicação de tecnologia avançada, porém, parece que seu impacto no mundo dos negócios será gradual, uma vez que o ChatGPT não é uma inovação de espécie única como, às vezes, parece. E não irá reinventar instantaneamente uma centena de ocupações.
É verdade que a fluidez e a naturalidade do texto que o ChatGPT cria são superiores às versões anteriores da IA generativa, mas é uma diferença de grau e não de tipo. A OpenAI considera o ChatGPT-3 comum em uma série de lançamentos iterativos, ficando surpresa com sua surpreendente recepção cultural. Na verdade, ela lançou recentemente o GPT-4 como um sucessor novo e aprimorado.
Isso deve nos dizer algo importante. Os eventos dos meses anteriores são, em última análise, uma parada em uma jornada de longo prazo rumo à integração da IA na vida cotidiana. Podemos ter chegado a um momento significativo em termos de interesse público em IA, no entanto, a própria tecnologia de IA generativa tem muito mais a avançar antes de se tornar fundamentalmente disruptiva para setores como finanças, mídia, educação e assim por diante.
Dito isso, existem nichos da indústria onde o ChatGPT começará a ter um impacto imediato. Os profissionais há muito tempo usam a tecnologia de IA para verificação ortográfica e revisão gramatical de seus e-mails. Por este motivo, é fácil imaginar que o ChatGPT se tornará rapidamente uma ferramenta para redigir e-mails a partir de uma série de informações básicas. Nesse sentido, o recente lançamento de produtos da Grammarly é provavelmente apenas o primeiro de muitos nos próximos meses.
Nos bastidores, é provável que o ChatGPT seja integrado às ferramentas de fluxo de trabalho, como os prontuários eletrônicos (PEP) usados pelos hospitais. Os médicos precisam assimilar rapidamente uma grande quantidade de informações dos PEPs sobre seus pacientes, incluindo seu histórico médico, comorbidades, genética e muito mais ao diagnosticá-los. À medida que o volume de pacientes aumenta, a necessidade de fazer isso também cresce rapidamente em importância.
Da mesma forma que as ferramentas de voz para texto baseadas em IA, como a Nuance, ajudaram a transformar a maneira como os médicos escrevem as anotações dos pacientes, o ChatGPT provavelmente transformará a maneira como eles absorvem informações dos PEPs.
E há lugares no cenário de mídia onde o ChatGPT provavelmente começará a causar um impacto imediato e possivelmente oculto. Com o volume de artigos publicados na internet sempre aumentando e o número de escritores e jornalistas profissionais empregados por jornais, revistas e outras publicações sempre encolhendo, não precisa de muita imaginação para visualizar como algumas organizações midiáticas procurarão fazer o impossível.
Mas as ramificações mais profundas do ChatGPT ocorrerão em um período de anos, não meses, à medida que indústrias maduras transformam ideias em experimentos, experimentos em produtos e produtos em mercados. As empresas de software de assistência médica, como a minha, encontrarão maneiras de acelerar significativamente seu impacto nos resultados dos pacientes e na educação clínica por meio de IA generativa, mas o farão de maneira metódica e cuidadosa, porque entendem que as informações e soluções que fornecem, abordam questões de qualidade de vida e até a sobrevivência de pacientes em todo o mundo.
À medida que essa dinâmica se desenrola — ao passo que o potencial da IA generativa é filtrado pelo rigor estrutural e pelo foco profundo no cliente de empresas com décadas de experiência e reputação em vários mercados profissionais — estou confiante de que descobriremos que seu impacto líquido é bastante positivo.
Não é que os pessimistas não tenham preocupações viáveis. Claro, se os alunos começarem a usar IA para escrever suas redações, eles não aprenderão de fato. Se os livros de medicina forem escritos com IA, eles estarão repletos de erros que ameaçarão a vida. Se os artigos de notícias forem escritos apenas por IA, a escala de desinformação no mundo se expandirá exponencialmente. Não queremos nenhuma dessas coisas.
Mas acredito que as estruturas que sustentam a maioria das indústrias são robustas o suficiente para colocar as proteções necessárias no lugar. As instituições de ensino superior já estão experimentando elaborar redações em sala de aula, em vez de levá-las para casa, a fim de eliminar o papel do ChatGPT, ou estão considerando uma maneira de redesenhar currículos para colocar menos ênfase em redações e mais em diálogo e argumentação. Editores de livros médicos estão trabalhando com tecnologias estabelecidas para desenvolver ferramentas que identificam com precisão quando o texto é originário de IA e não de uma pessoa.
A desinformação é, infelizmente, uma questão difícil de solucionar, mas as empresas tradicionais, através das quais a maioria das pessoas obtém as suas notícias, irão aplicar normas editoriais rigorosas ao seu trabalho – porque a sua marca depende disso – e é de se esperar que as empresas de redes sociais, sob pressão da sociedade e do governo, passem a dar mais importância à confiança do que à escala. De modo geral, os cenários apocalípticos são exagerados.
O que vale mais a pena pensar são as formas surpreendentes de “efeito borboleta” através das quais a IA generativa pode espalhar os seus benefícios pelas indústrias. Um exemplo, muito próximo de mim, é a pesquisa médica.
Hoje, médicos de todos os países do mundo enviam trabalhos de pesquisa potencialmente significativos sobre tópicos médicos que vão desde obstetrícia, a oncologia e revistas de prestígio, mas a realidade é que a maioria dos trabalhos publicados ainda vem dos EUA, Europa e China. Por que tão poucos artigos publicados fora dessas regiões? Existem causas estruturais, é claro, mas uma parte surpreendentemente grande do motivo é a qualidade do inglês em muitos artigos de fora dos países tradicionais de pesquisa.
O que há de errado nisso é que, em alguns periódicos, 50% a 70% dos trabalhos de pesquisa enviados são rejeitados pelos editores imediatamente, independentemente da qualidade da pesquisa em si, por causa do estilo pobre de redação dos artigos em inglês — e o inglês é o padrão língua internacional de comunicação médica.
Afinal, a IA generativa poderia ajudar pesquisadores de países subdesenvolvidos a transformar pesquisas viáveis em artigos de qualidade profissional que teriam mais chances de serem aceitos em periódicos de prestígio?
Acho que a resposta é claramente sim — um estudo recente indicou que 20% dos pesquisadores já acessam a geração anterior de ferramentas de aprimoramento de linguagem habilitadas por IA para melhorar a clareza de sua produção de pesquisa — e o resultado seria uma melhoria material não apenas na abrangência global do intercâmbio de pesquisas médicas, mas também nos desfechos de pacientes em todo o mundo, porque insights clínicos inovadores não se limitam a um punhado de países.
Este é um exemplo potencialmente emocionante do meu próprio setor; especialistas em outros segmentos certamente terão seus próprios cenários comparáveis. Quando a fumaça se dissipar, acho que descobriremos que o ChatGPT é, contraintuitivamente, mais significativo do que seu hype.
*Vikram Savkar é o vice-presidente sênior e diretor geral do segmento de medicina de aprendizagem, pesquisa e prática de negócios da Wolters Kluwer.
