Não é sempre que alguém consegue falar sobre genAI de uma forma "pragmática e realista", mas esses são exatamente os elogios concedidos ao Diretor de Gerenciamento de Produtos da AWS, Massimo Re Ferrè, após sua recente palestra sobre IA generativa (genAI).
Não é difícil encontrar sentimentos opostos. Continuamos a acumular montanhas de hype sobre o genAI enquanto a economia do treinamento de modelos de linguagem grande (LLMs) é insana. "O capex no treinamento do modelo de fundação é o 'ativo de depreciação mais rápida da história'", diz Michael Eisenberg. Para realmente atingir seu ritmo, o genAI vai levar tempo.
Mas esse é um problema de outra pessoa para resolver. Para você, a questão é como usar (ou ignorar) o genAI no seu trabalho agora. Para isso, Re Ferrè apresenta uma estrutura útil para pensar sobre como e quando adotar o genAI. Como ele diz, você pode alugar um carro e usá-lo para bater em uma parede ou chegar à praia, assim como você pode usar o genAI para gerar alucinações terríveis ou para impulsionar a produtividade real como desenvolvedor. É realmente uma escolha.
O Momento Uau
De vez em quando, Re Ferrè disse em sua palestra, você encontra uma tecnologia tão disruptiva que cria um "momento uau" quando "você percebe que algo está realmente mudando na indústria e… é assim que as coisas vão funcionar a longo prazo". Outros "momentos uau" foram coisas como máquinas virtuais, nuvem e, ele argumenta, genAI.
Em seu nível mais básico, o genAI "prediz estatisticamente o que você quer" a partir de um corpus de dados. Os LLMs vasculham os dados para encontrar padrões e, então, os revelam de maneiras interessantes.
As alternativas são que você tenta saber tudo sozinho e cria ativos (como uma função de ponta na codificação ou uma postagem de blog de um escritor), ou você pode pesquisar informações on-line para orientá-lo na criação desse ativo. Em cada um desses casos, o ônus é seu para criar o ativo. O GenAI oferece uma terceira abordagem: você usa a linguagem natural para solicitar que um LLM crie o ativo para você.
O problema com esse terceiro método é a confiança. Como você confia que o genAI retornará resultados consistentes e confiáveis? Essa é a coisa mais difícil sobre o genAI, e é onde Re Ferrè oferece algumas orientações muito úteis.
Entrando na Zona Certa
Como parte de sua palestra (seguida por uma postagem detalhada no blog), Re Ferrè profere uma verdade inconveniente sobre tecnologia: tudo falha. Por mais que os fornecedores queiram lançar seu software ou hardware como ferramentas infalíveis para lidar com os problemas mais difíceis de uma empresa, a realidade é que a maioria da tecnologia pode ser útil — dentro de proteções adequadas. Como tudo, incluindo genAI, falha, "é apenas uma questão de como você aborda essa falha, como você atenua essa falha, [e como você está] ciente do risco associado à falha potencial", ele sugere.
A chave, ele diz, é descobrir como obter valor dos assistentes genAI apesar de suas falhas, mantendo o controle apropriado. Ele enquadra isso como estar na "zona de impulso" ou na "zona de aprendizado".
A zona de reforço é "onde você pode alavancar o assistente para tarefas que estão próximas de seus níveis de habilidade e onde você ainda pode estar em controle total", ele enfatiza. Em outras palavras, você é capaz de fazer todo o trabalho sozinho, mas você escolhe ter um assistente genAI complementando esse trabalho (por exemplo, você escreve funções, mas então tem um assistente documentando o que cada função faz com uma descrição de três linhas). Como você pode fazer o trabalho sozinho, é fácil para você verificar se o bot genAI está fazendo bem. Isso economiza seu tempo, mas você ainda está no controle.
A zona de aprendizado te empurra um pouco para fora da sua zona de conforto. É aqui que você "aproveita o assistente para te ajudar em um nível de complexidade com o qual você não está totalmente familiarizado", diz Re Ferrè, embora não esteja tão longe do seu conhecimento que você esteja em um território totalmente desconhecido. Talvez você saiba como escrever uma função em Java, mas precisa dela em Rust, então você pede ao assistente para te dizer como seria. Como ele sugere, isso equivale aproximadamente à "versão de 2024 de pesquisar na Internet por algo que você não sabe".
Onde você não quer estar, ele postula, é na "zona de perigo" onde você está pedindo ao assistente para, digamos, escrever um sistema de CRM quando você não sabe nada sobre sistemas de CRM. Na zona de perigo, você não tem uma boa maneira de verificar se a saída é um "sim!" ou um "não!" O lugar ideal para estar, ele escreve, é "em algum lugar ao redor da zona de impulso (melhorando assim sua produtividade de uma maneira muito controlada), mas você também quer esticar sua zona de conforto para explorar como fazer coisas com as quais você não está familiarizado (sem correr muito risco)."
Então, em resumo, a chave para usar o genAI de forma pragmática e realista é encontrar o equilíbrio certo entre o que você pode fazer sozinho e o que você pode delegar ao assistente, mantendo sempre o controle apropriado. Não se deixe levar pelo hype, mas também não ignore completamente essa tecnologia disruptiva. Encontre sua própria "zona de impulso" e "zona de aprendizado" e use o genAI para impulsionar sua produtividade de maneira responsável.
