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Os gerentes de prompt estão chegando: entenda como a inteligência artificial vai mudar o futuro do trabalho – Money Times

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Quem assistiu ao filme “Interestellar”, teve a oportunidade de entender mais claramente o conceito de dobrar o tempo. Na minha visão, o cinema tem a função de criar imagens na cabeça das pessoas: prepara-nos para o que está surgindo, causa esse “surgimento” ou simplesmente comunica o que já existe, mas que a gente ainda não sabe.
O tempo não é tão linear, apesar do que pensamos. Ele é como uma seda jogada em cima de uma cadeira, que fica com ondulações sobrepostas, cheia de dobras. Se fôssemos um pequeno ser (o que, de fato, somos diante do universo) caminhando sobre a seda, conseguiríamos enxergar o futuro brilhante através de uma dessas ondulações mais perto de nós, mesmo estando no presente.
Como líder executivo da minha empresa, uma das habilidades necessárias é a de resumir reuniões e criar atas, com pontos importantes, aprendizados, tarefas e responsáveis. Uma capacidade praticamente invisível, mas necessária, e até pouco tempo, exclusivamente humana.
Nos últimos meses, surgiram diversos aplicativos com inteligência artificial embarcada, capazes de participar das reuniões, criar o resumo e a listagem de tarefas tão bem quanto eu fazia. Após testar muitos, estou saindo dessa atribuição e delegando à IA. Agora, a IA passou a ser quem cria e edita o resumo, e não mais eu.
Se eu estou usando a IA dessa forma hoje, há uma boa chance de que esse comportamento – delegar o resumo à IA – se torne comum no futuro. Isso pode ter um impacto significativo na economia que conhecemos.
Tem a ver com o que eu quero dizer sobre ver o futuro brilhante no presente e na não-linearidade do tempo. Se extrapolarmos essa minha experiência com o aplicativos de IA, poderemos supor como serão os próximos meses e anos de nossa vida profissional.
As últimas décadas foram pautadas pela economia do conhecimento. Para você, o que valia economicamente era conhecer e utilizar o conhecimento no momento certo. Isso foi impulsionado principalmente pela criação dos computadores pessoais e da internet, começando na década de 1970 e acelerando até hoje.
Mas o que acontece quando essa mesma habilidade se torna algo que os computadores podem fazer mais rapidamente e, às vezes, tão bem quanto nós?
Provavelmente, passaremos de executores a gerentes, desde a execução do trabalho até o aprendizado de como alocar recursos – escolhendo qual trabalho será feito, decidindo se o trabalho é bom o suficiente e editando-o quando não for.
Isso me parece significar o início de uma transição de uma economia do conhecimento para uma economia de alocação dos recursos. Nós não seremos mais avaliados por quanto sabemos (pois está tudo disponível a um prompt), mas pela forma como conseguimos alocar, gerenciar os recursos para realizar o trabalho e gerar melhores resultados (sabendo criar os melhores prompts).
Existe uma classe de profissionais que se dedica diariamente a esse tipo de trabalho: os gerentes. Eles precisam saber avaliar talentos, gerenciar sem fazer microgestão e estimar quanto tempo levará um projeto, por exemplo. Os colaboradores – as pessoas do resto da economia, que fazem o verdadeiro trabalho – não precisam tanto dessas competências hoje.
Mas o que me parece, neste novo modelo que parece estar surgindo, é que isso deve acontecer. Suponho que mesmo os colaboradores novatos utilizarão a IA, o que os forçará a assumir um certo papel de gerente – gerente de prompt. Em vez de gerenciar pessoas, eles alocarão trabalho para modelos de IA e garantirão que o trabalho seja bem executado. Eles precisarão de muitas das mesmas habilidades que os gerentes de hoje, embora de forma ligeiramente modificada.
Abaixo estão algumas qualidades que os gerentes de hoje precisam e que os colaboradores de amanhã – gerentes de prompt – necessitarão como parte desta nova economia de alocação.
Os gerentes de hoje precisam ter uma visão clara do trabalho que desejam e precisam realizar. Os gerentes de seres humanos devem elaborar uma visão que seja articulada, específica, concisa e enraizada num propósito claro. Os gerentes de prompt necessitarão da mesma habilidade.
Quanto mais bem articulada for a visão, maior será a probabilidade de o prompt executá-la de maneira adequada e o resultado chegar mais próximo ao desejado. À medida que os prompts se tornam mais específicos e concisos, o trabalho realizado melhorará. Os modelos de linguagem podem não precisar, por si só, de um propósito claro, mas os gerentes de prompt provavelmente vão ter de identificar um propósito claro para seu próprio bem e se engajar melhor com o trabalho.
Articular uma visão concisa, específica e coerente é difícil. É uma habilidade adquirida ao longo de anos de trabalho. Mas, felizmente, esse me parece um lugar onde os modelos de linguagem também podem ajudar.
Os melhores gerentes sabem o que querem e como falar sobre isso. Os piores gerentes são aqueles que dizem “isso não está certo”, mas, quando questionados “por quê?”, não conseguem expressar o problema. Ou, mesmo, falam algo sem ter convicção.
É como um bom apreciador de vinho que consegue elaborar as características e expressá-las em palavras depois de experimentar um rótulo, ao invés de um desacostumado que sabe apenas dizer que é bom ou ruim (mesmo que não seja).
Os gerentes de prompt enfrentarão o mesmo problema. Quanto mais refinado seu paladar, mais os modelos de linguagem serão capazes de criar algo coerente para eles. Felizmente, os modelos de linguagem são muito bons em ajudar os humanos a articular e refinar seu paladar. Portanto, é uma habilidade que provavelmente será necessária de forma significativamente ampla no futuro.
Se você tem clareza de visão e paladar refinado, a próxima coisa que você precisa fazer é avaliar quem (ou o que) é capaz de executá-lo.
Todo bom gerente sabe que contratar bem, é tudo. Se os funcionários estiverem fazendo o trabalho, a qualidade do resultado será um reflexo direto de suas competências e habilidades.
Ser capaz de julgar adequadamente as habilidades dos funcionários e delegar tarefas a pessoas que possam realizá-las é uma parte significativa do que torna um bom gerente.
Os gerentes de prompt de amanhã deverão aprender as mesmas coisas. Eles precisarão saber quais modelos de IA usar para quais tarefas. Eles necessitarão ser capazes de avaliar rapidamente novos modelos que nunca usaram antes para determinar se são bons o suficiente. Eles terão de saber dividir tarefas complexas entre diferentes modelos adequados para produzir um trabalho da mais alta qualidade.
A avaliação de modelos será uma habilidade por si só. Mas há razões para acreditar que será mais fácil avaliar modelos do que humanos, porque os primeiros são mais fáceis de testar. Um modelo é acessível dia ou noite, geralmente é barato e tende a ficar ainda mais, nunca fica entediado ou reclama e retorna resultados instantaneamente.
Assim, os gerentes de prompt de amanhã terão uma vantagem na aprendizagem dessas competências, porque as habilidades de gestão atuais são protegidas pelo custo relativo de dar a um gerente um time de pessoas com quem trabalhar.
Depois de reunirem os recursos necessários já para realizar o trabalho, eles enfrentarão o próximo desafio: garantir que o trabalho seja bom.
Os melhores gerentes sabem quando e como entrar em detalhes. Gerentes inexperientes cometem um de dois erros. Alguns microgerenciam tarefas a ponto de fazer o trabalho para seus funcionários, o que não é escalável (eu já passei por isso). Outros delegam tarefas a tal ponto que elas não são bem executadas ou não são realizadas de forma alinhada com os objetivos da organização (eu também já passei por isso).
Bons gerentes sabem quando entrar em detalhes e quando deixar que seus subordinados tomem a bola e sigam em frente. Eles sabem quais perguntas fazer, quando fazer o check-in e quando deixar as coisas como estão. Eles entendem que só porque algo não é feito como eles fariam, isso não significa que não tenha sido bem feito.
Esses não são problemas com os quais os colaboradores na economia do conhecimento tenham de lidar. Mas são exatamente o tipo de problemas que os gerentes de prompt na economia de alocação irão enfrentar.
Saber quando e como entrar em detalhes é uma habilidade que pode ser aprendida – e, felizmente, os modelos de linguagem serão construídos para fazer check-in de forma inteligente durante períodos cruciais, onde a supervisão é necessária. Portanto, não caberá inteiramente aos gerentes de prompt fazer isso.
A grande questão é: será que este é um bom caminho?
Eu acredito que uma transição da economia do conhecimento para uma economia de alocação não deve acontecer do dia para a noite. Quando falo sobre fazer “gerenciamento de prompt”, isso parece substituir micro-habilidades – como resumir reuniões em e-mails – ao invés de tarefas inteiras de ponta a ponta. Isso não deve acontecer ainda, pelo menos por um tempo.
Mesmo que exista capacidade para substituir tarefas completas, há muitas partes da economia que não conseguirão superar o atraso durante muito tempo, ou nunca.
Dias atrás, precisei fazer uma compra de emergência numa ferragem de bairro. E, ao passar no caixa, pedi para pagar com cartão de crédito, e a moça do caixa apontou o dedo para um papel colado na parede em que estava escrito “apenas dinheiro ou débito”.
Acho que isso é uma coisa boa. Quando se trata de mudança, a dose faz o veneno. A economia é grande e complexa, e penso que teremos tempo para nos adaptarmos a essas mudanças. E a lenta transferência do pensamento humano para o pensamento mecânico não é nova. Os modelos generativos de IA fazem parte de um processo de longa duração.
As pessoas que estiverem mais bem habilitadas para utilizar modelos linguísticos na sua vida quotidiana terão uma vantagem significativa na economia. Haverá tremendas recompensas por saber como alocar com inteligência.
Hoje, a gestão é uma habilidade que apenas alguns poucos conhecem, porque é caro treinar gerentes: é preciso dar-lhes um time de pessoas para praticar. Mas a IA é suficientemente barata para que amanhã todos tenham a oportunidade de ser gerentes. E isso aumentará significativamente o potencial criativo de cada ser humano.
Cabe a nós, como sociedade, garantir que, com as novas e incríveis ferramentas à nossa disposição, possamos superar os desafios que vivemos hoje — e os que estão emergindo cada vez mais rápido.
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Marcelo Faria - Redação Kriahtiva

Marcelo Faria, aos 27 anos, é a mente criativa por trás da produção de textos da Kriahtiva. Com uma paixão inigualável pelo universo online, seus textos são faróis de inspiração, navegando pelos mares do marketing digital com inovação e expertise. Em cada artigo, ele transforma conceitos complexos em leituras envolventes, guiando os leitores por uma jornada única de descobertas no vasto mundo do marketing.

Sobre o autor

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Marcelo Faria, aos 27 anos, é a mente criativa por trás da produção de textos da Kriahtiva. Com uma paixão inigualável pelo universo online, seus textos são faróis de inspiração, navegando pelos mares do marketing digital com inovação e expertise. Em cada artigo, ele transforma conceitos complexos em leituras envolventes, guiando os leitores por uma jornada única de descobertas no vasto mundo do marketing.

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