 |
| Segundo estudo, IA deve criar 170 milhões de novas funções nos próximos anos. Foto: Ilustração/IA(gemini) |
A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar o motor de um novo modelo profissional focado em projetos, especialização técnica e flexibilidade. Segundo dados recentes do Fórum Econômico Mundial (WEF), embora exista o temor pela obsolescência de cargos tradicionais, a tecnologia deve gerar 170 milhões de novas funções, resultando em um saldo positivo de 78 milhões de empregos até 2030.
Nesse cenário, emergem plataformas como a Vetto AI, que conecta especialistas a projetos de alta complexidade. Na empresa, profissionais atuam no pós-treinamento e na avaliação crítica de modelos, realizando testes adversariais e refinamento de prompts. A remuneração reflete a alta demanda por precisão: especialistas chegam a receber R$ 600 por hora, dependendo do desafio técnico.
Para que a inteligência artificial alcance altos níveis de precisão, a curadoria humana permanece como um pilar indispensável no desenvolvimento tecnológico. Segundo o especialista em IA e Machine Learning, Diego Nogare, o refinamento desses sistemas depende de técnicas específicas que utilizam a cognição humana para "educar" os algoritmos, garantindo que as máquinas compreendam nuances que vão além do processamento de dados puro.
Entre as metodologias destacadas pelo especialista está o Ground Truth, ou "Verdade de Campo", processo no qual profissionais atuam rotulando informações estruturadas — como a identificação de patologias em radiografias ou a classificação de cláusulas em contratos jurídicos — para alimentar o aprendizado supervisionado. Conforme explica Nogare, a função desses especialistas é analisar e rotular o que veem, eliminando ambiguidades culturais e contextos específicos que o algoritmo ainda não domina com exatidão.
Complementando esse cenário, a técnica de Crowd Sourcing surge como um mecanismo de processamento distribuído e orquestrado. Nesta modalidade, as tarefas de anotação de dados são fragmentadas e enviadas a diversas pessoas ao redor do mundo de forma simultânea. Esse modelo funciona como uma salvaguarda estatística contra vieses geográficos, uma vez que a "verdade" dos dados só é validada pelo sistema se houver um consenso entre os diferentes rotuladores, neutralizando percepções individuais isoladas em favor de uma resposta coletiva e precisa.
Um dos conceitos que ganhou força com a IA Generativa é o Human-in-the-Loop (Humano no Ciclo). Diferente da rotulagem simples, aqui o profissional atua como um curador em tempo real, validando ou corrigindo as saídas do algoritmo.
"A inteligência humana coletiva funciona como um mecanismo de regularização de viés, onde perspectivas globais convergem para uma verdade única utilizada pelo sistema", afirma Diego Nogare.
Essa integração transforma a incerteza estatística das máquinas em conhecimento supervisionado, consolidando uma nova era onde a tecnologia não substitui o homem, mas depende criticamente de sua capacidade analítica e subjetiva.
Fonte: www.cnnbrasil.com.br