O impacto da AI sobre economia de custos, produtividade e empregos

Enquanto as empresas de visão curta podem olhar para a IA para cortar empregos e custos, as empresas inteligentes usarão a IA para aumentar a produtividade e a agilidade. Tal como fizeram com a fonte aberta e a nuvem.

Para empresas que consideram como usar AI para eliminar empregos e cortar custos, posso ser franco? Você está fazendo isso errado.

Recentemente Goldman Sachs lançou um relatório que sugere que até 300 milhões de empregos podem ser cortados na esteira da AI, descobrindo que [R]oughly dois terços dos empregos atuais estão expostos a algum grau de automação de IA, e… AI generativa poderia substituir até um quarto do trabalho atual.” Claro, talvez. É inteiramente possível que Scrooges de visão curta na suíte executiva procure maneiras de cortar empregos para economizar dinheiro.

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Mas o dinheiro inteligente está nas empresas que encontram maneiras de tornar seus funcionários mais produtivos usando AI generativa (GenAI) e outras ferramentas movidas por IA. Estamos vendo isso com o desenvolvimento de software, como Jeremy Duvall do InfoWorld tem detalhado. Mas não são apenas desenvolvedores. Para uma grande variedade de funções, AI já está pronto para aumentar as pessoas que você emprega. Então, em vez de reduzir os custos ao meio, por que não aumentar a produtividade pelo dobro?

Pensando nas pessoas erradas

Não que poupar dinheiro seja mau. É apenas uma maneira muito limitada de pensar sobre tecnologia. Muitas das tendências tecnológicas mais importantes dos últimos 30 anos (fonte aberta, nuvem, etc.) foram inicialmente comercializadas como uma maneira de economizar dinheiro, mas rapidamente evoluiu para se tornar muito mais. Em 2008, dois anos após o lançamento da AWS, por exemplo, o site da empresa se vangloriava de que a AWS era “a maneira mais econômica de entregar sua aplicação aos seus clientes”. Em 2015, no entanto, o CEO da AWS, Andy Jassy, disse que, sim, a nuvem custa menos, “mas o que [clientes] realmente se importa é a agilidade. ”

Esta mensagem de agilidade continua a ser frontal e central, mesmo que muitos questionem a afirmação de que a nuvem é mais barata. Para clientes de nuvem experientes, que a agilidade paga dividendos muito maiores do que embolsar alguns mais dólares.

Entre outras coisas, nuvem, código aberto e agora AI todos prometem remover o atrito da vida dos desenvolvedores. Sim, open source é livre para baixar, mas seu custo unitário não é o ponto. Em vez disso, o fato de que os desenvolvedores podem facilmente acessar e usar o software sem passar por processos de compra complicados importa muito mais. Sim, ajuda que uma fonte de inchaço de software de código aberto é de excepcionalmente alta qualidade, mas isso nem sempre foi o caso. Embora os primeiros adotadores possam ter se importado com a liberdade de software, a maioria convencional comprou em código aberto para alcançar maior agilidade.

Isso importa porque os desenvolvedores importam. O seu tempo importa. Como eu escrevi, “Hardware (ou software) é uma mercadoria – as pessoas são valiosas.” Para as empresas desafiadas a encontrar melhores maneiras de alcançar, engajar e atender clientes (leia: todas as empresas), a produtividade do desenvolvedor é essencial. Nem isso é exclusivo para os desenvolvedores. As pessoas empregadas pela sua empresa são o seu maior trunfo. De marketing para vendas para apoiar o desenvolvimento para finanças, você precisa maximizar o impacto que cada funcionário pode fazer. Sua tarefa, então, não é principalmente encontrar maneiras de reduzir custos, mas sim aumentar a produtividade.

O que nos traz à AI.

A AI é a resposta. Qual é a pergunta?

Desenvolvedores como Simon Willison demonstraram o quão profundamente as ferramentas de codificação GenAI como GitHub Copilot podem estar em melhorar a experiência de desenvolvimento de software. Ao mesmo tempo, essas ferramentas simplesmente não podem substituir desenvolvedores, porque, como Martin Heller escreve, “[Y]ou nunca pode assumir que o código gerado por AI de qualquer tipo é correto ou eficiente, ou mesmo que ele irá compilar e executar.” Como tal, “Você deve sempre tratar o código gerado pela AI como um pull request de um programador desconhecido, o que significa revisá-lo, testá-lo e depurá-lo antes de fazer parte de sua aplicação. ”

Pense assim: As ferramentas GenAI podem cuidar de 80% do trabalho, liberando os desenvolvedores para gastar tempo em 20 por cento.

Em outras disciplinas, é muito o mesmo. Por exemplo, o National Bureau of Economic Research descobriu que os agentes de atendimento ao cliente que utilizam a IA eram 14% mais produtivos do que aqueles que não usavam as ferramentas, pois foram capazes de resolver mais problemas de suporte. Algumas pessoas lendo isso pode estar pensando: “Uau. Agora posso despedir 14% dos meus agentes de atendimento ao cliente!” Mas, mais uma vez, isto perde o ponto. O que não é fazer a mesma quantidade de trabalho com menos pessoas, mas sim permitir que o mesmo número de pessoas faça muito melhor trabalho.

Esse “trabalho melhor” não é apenas sobre churning para fora mais. Eu falei sobre como a fixação em aumentar a velocidade de desenvolvimento pode cegar as empresas para a maior importância de entregar menos, mas projetos de maior impacto. A IA nesta instância pode ajudar a manter um alto nível de saída, garantindo que os desenvolvedores (ou suporte técnico, editores de cópia, etc.) tenham mais tempo para considerar o que devem estar criando. A IA compra-as daquela vez.

Para os empregadores, é claro que a IA é cada vez mais essencial para aumentar a produtividade da força de trabalho. Para os funcionários, é tão claro que, seja qual for o seu trabalho, você precisa descobrir como incorporar AI para que você esteja entregando mais, e melhor, saída. Se você não começou a experimentar com ChatGPT, Stable Diffusion, GitHub Copilot, ou outras ferramentas de AI generativa, não há melhor tempo do que agora.