O surgimento do estagiário habilitado para IA

No papel, a inteligência artificial é o estagiário perfeito — ela está ansiosa para agradar, feliz em fazer qualquer coisa que apareça em seu caminho e realiza as tarefas de forma muito eficiente. Ela também é propensa a cometer erros. E, como um estagiário humano, as ferramentas de IA precisam de treinamento e monitoramento em vez de serem catapultadas diretamente para posições seniores — ela é extremamente adequada para as tarefas repetitivas e previsíveis que frequentemente pedimos para funcionários juniores lidarem.

Ao contrário das pessoas, a IA trabalha 24 horas por dia, 7 dias por semana, nunca se estressa — ela pode concluir um vasto número de tarefas em um curto período de tempo. Isso a torna ideal para os trabalhos mundanos que as pessoas tendem a achar chatos e demorados. Considere uma função como análise de dados do razão de IVA, que pode conter milhões de linhas de dados — para um humano analisar corretamente cada linha não só levaria uma eternidade, mas também seria terrivelmente chato. Em contraste, a IA pode examiná-la em segundos — pense nela como um “estagiário infinito”.

Tarefas de rotina, como entrada de dados, processamento de números e detecção de anomalias, são igualmente simples para a IA, que pode concluí-las de forma rápida e consistente. Essa consistência é um ponto forte; diferentemente de seus equivalentes humanos que podem estar cansados, entediados ou trazendo seus próprios vieses cognitivos para a tarefa, a IA trabalha de acordo com algoritmos, aplicando-os da mesma forma vez após vez.

Isso permite que a IA extraia insights úteis de grandes quantidades de dados díspares que levariam semanas para humanos compilarem, analisarem e interpretarem. A análise preditiva alimentada por IA pode então modelar tendências e prever resultados com base em cenários complicados construídos sobre os dados brutos.

A IA é, portanto, claramente uma ótima candidata para trabalho braçal de rotina e análise de dados em massa como um mero ponto de partida, com o potencial de assumir tarefas mais complexas com supervisão adequada. No entanto, como com qualquer coisa, as ferramentas de IA são tão boas quanto o treinamento que recebem e os dados que são alimentados.

Supervisão adequada

O princípio de lixo que entra, lixo que sai se aplica ao software em geral, e certamente se aplica à IA. Se os dados alimentados a um algoritmo não forem precisos, isso afetará a saída negativamente. É quando os erros acontecem e onde os preconceitos humanos podem se infiltrar, tornando os resultados enganosos ou totalmente errados. Ao mesmo tempo, a IA não tem a capacidade de entender o contexto de forma diferenciada e pode perder detalhes que os humanos detectam sem esforço. Isso às vezes leva a IA a alucinar: inventar respostas com base em dados mal interpretados. Somente um treinamento rigoroso e constante pode ajudar a erradicar tais instâncias.

Isso significa ter o monitoramento, a avaliação e o treinamento corretos, com um supervisor humano dedicado, encarregado de verificar a integridade dos resultados e resolver quaisquer problemas.

Trabalhando 24 horas por dia

A capacidade individual dos funcionários de executar com eficiência e tomar decisões inteligentes pode variar amplamente dependendo de uma série de fatores, incluindo estresse, carga de trabalho, cansaço e até fome. Até mesmo a hora do dia pode ter um efeito notável em quão bem trabalhamos, de acordo com um estudo recente. Ele mostra que os funcionários são menos produtivos e mais propensos a erros nas tardes e sextas-feiras; a IA, por outro lado, não sofre dessas fraquezas e pode trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, com total consistência.

O futuro dos estagiários

Neste ponto, os estagiários, particularmente aqueles que trabalham em setores famintos por dados, como finanças ou impostos, podem estar ficando preocupados. No entanto, ao usar a IA para fazer todas as tarefas repetitivas e chatas como o estagiário definitivo, ela dará suporte aos graduados e assistentes em vez de substituí-los. Em vez de passar uma parte significativa de sua carreira inicial focada em trabalho mundano, mas necessário, os estagiários humanos atuarão como guardiões — verificando e aprovando a saída já processada pela IA.

Isso significa que eles podem passar mais tempo aprimorando suas habilidades de alto valor e, assim, acelerar seu desenvolvimento de carreira. Em vez de percorrer planilhas intermináveis, os estagiários humanos agora podem desenvolver sua resolução de problemas, tomada de decisão de valor agregado e planejamento estratégico para causar um impacto muito maior no negócio e em seus clientes.

Não há dúvidas de que a IA generativa continuará a evoluir e melhorar, talvez até o ponto em que possa lidar com tarefas mais complexas. No entanto, por enquanto, ela está longe de ser capaz de imitar as habilidades de um tomador de decisões sênior. No entanto, ela traz imensa eficiência ao processamento de dados e pode ajudar a atrair jovens profissionais ambiciosos que entendam como ela irá turbinar suas próprias carreiras.

Russell Gammon é CSO naSistemas tributários.