Durante minhas aulas de inovação com o ilustre Professor Ruy Quadros na Unicamp, uma das frases que levo desde então e muito representam os dias de hoje:
O futuro já está acontecendo, só não está uniformemente distribuído (William Gibson – Neuromancer)
Acende um alerta que, em algum lugar, nesse exato momento, alguém cria algo que pode a qualquer momento surgir de forma avassaladora e transformar nossa sociedade. Alguns exemplos:
- máquinas de tear, que redesenharam todo o processo de produção têxtil.
- colheitadeira mecânica, que repensou a agricultura moderna.
Todas essas inovações da época da revolução industrial geraram protestos e resistências (movimento ludita), mas, no final, desconstruíram processos existentes para reconstruí-los em torno de novos meios de produção e geração de valor.
Correndo o risco de viés da confirmação (procurar evidências que comprovem uma tese), algumas publicações científicas chamam bastante atenção:
- Em estudo científico¹, programadores têm sua produtividade aumentada em 55% com a adoção da ferramenta Github Copilot;
- Um segundo estudo² a respeito da adoção de IA Generativa, com 444 universitários, cita ganhos significativos de produtividade com a adoção do ChatGPT nas atividades de escrita de texto;
Enquanto esses dois primeiros experimentos vão na linha da observação da utilização da IA em contexto específico (Narrow AI), um terceiro estudo³ de pesquisadores da Microsoft vai além e observa sinais de Inteligência Geral Artificial (AGI) no ChatGPT4.
Solicitaram ao ChatGPT4 a criação de um programa de computador para gerar uma imagem aleatória que se assemelhe a uma pintura de Vasily Kandinky.

Da esquerda para direita: Vasily Kandisnky, Chat GPT4, Chat GPT. Fonte: Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4
Esses sinais indicam que estamos passando por um processo de descontinuidade, onde tecnologias em amadurecimento irrompem de uma hora para outra, redesenhando nossa sociedade.
Como nem tudo é tao ruim quanto imaginamos, nem tão bom quanto gostaríamos que fosse, é chegada a hora de encontrar um caminho intermediário, onde a IA possa ajudar programadores inexperientes a serem mais produtivo, e nós, meros trabalhadores de escritório (ou de casa!), desperdiçarmos menos tempo em powerpoints, emails e relatórios Control C + Control V para nos concentrarmos no que nos torna diferentes de todas as outras espécies: o ato de criar – seja com um pincel, uma caneta, ou um prompt do ChatGPT.
Por último, com ferramentas tão poderosas a nossa disposição, ficam dois alertas fundamentais: a concentração em torno de poucas empresas detentoras das IAs generativas e a desigualdade social caso nem todos tenham livre acesso a elas.
¹The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot
²Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence
³Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4