Estudo do MIT: IA Generativa Aumenta Produtividade em Tarefas de Redação

Resumo

Estudo revela que IA Generativa impulsiona produtividade em tarefas de redação. Pesquisadores do MIT destacam os benefícios da IA generativa no trabalho, mostrando aumento de 40% na eficiência e melhoria de 18% na qualidade. Descubra como essa tecnologia pode transformar o ambiente de trabalho

Um novo relatório desenvolvido por pesquisadores do MIT destaca o potencial da inteligência artificial generativa para ajudar trabalhadores em determinadas atribuições de redação.

Estudo revela que IA Generativa aumenta a produtividade dos trabalhadores em algumas tarefas de redação

A inteligência artificial generativa tem sido objeto de grande entusiasmo nos últimos tempos. Nesse contexto, um novo estudo realizado por pesquisadores do MIT lança luz sobre o impacto dessa tecnologia no trabalho, demonstrando que ela pode aumentar a produtividade de trabalhadores encarregados de tarefas como escrever cartas de apresentação, e-mails delicados e análises de custo-benefício.

Benefícios da Assistência da IA Generativa

As tarefas no estudo não eram réplicas exatas do trabalho real, uma vez que não exigiam precisão factual ou contexto sobre coisas como objetivos da empresa ou preferências do cliente. No entanto, muitos participantes do estudo afirmaram que as atribuições se assemelhavam a tarefas que eles realizavam em seus empregos reais, e os benefícios foram significativos. O acesso à IA generativa, específica para chatbots, reduziu o tempo necessário para concluir as tarefas em 40%, e a qualidade dos resultados, conforme avaliada por especialistas independentes, aumentou em 18%.

Figura 1: Efeitos do tratamento na produtividade.
Fig. 1 . Efeitos do tratamento na produtividade. A figura mostra os efeitos do tratamento nas medidas de produtividade.

Os efeitos são específicos para os grupos de incentivo linear e convexo. (A) e (B) Representam as médias (e intervalos de confiança de 95% para essas médias) do tempo auto-relatado e das notas médias na primeira e segunda tarefa separadamente nos grupos de tratamento e controle. Os resultados são muito parecidos para a medida objetiva do tempo ativo (consulte os materiais suplementares).

Também são mostrados os coeficientes de efeito do tratamento e os intervalos de confiança de 95%, reescalados em termos dos desvios-padrão pré-tratamento da variável de resultado. Os coeficientes são estimados a partir de regressões da mudança dentro do participante na variável de resultado de antes para depois do tratamento em uma variável dummy de tratamento, efeitos fixos de ocupação e ordem de tarefa, efeitos fixos do grupo de incentivo. Em (A), isso é feito no nível do participante e os erros padrão são robustos à heteroscedasticidade. Em (B), isso é feito no nível participante-avaliador, a regressão também inclui efeitos fixos do avaliador, e os erros padrão são agrupados no nível do participante. (C e D) Gráficos brutos da distribuição dos resultados no grupo de tratamento em comparação com o grupo de controle na segunda tarefa; (C) é no nível do participante e (D) é no nível participante-avaliador.

Essa figura mostra como o tratamento afetou a produtividade dos participantes nas tarefas atribuídas, considerando diferentes medidas de desempenho. Os resultados indicam que o tratamento teve um efeito positivo na produtividade dos participantes, melhorando seu desempenho em comparação com o grupo de controle.

Potencial da IA Generativa no Trabalho de Escritório

Os pesquisadores esperam que esse estudo, publicado hoje na revista Science em acesso aberto, ajude as pessoas a compreender o impacto que ferramentas de inteligência artificial generativa, como a IA Generativa, podem ter no ambiente de trabalho.

De acordo com Shakked Noy, estudante de doutorado no Departamento de Economia do MIT e coautor do artigo, “podemos afirmar com certeza que a inteligência artificial generativa terá um grande efeito no trabalho de colarinho branco. O nosso estudo mostra que esse tipo de tecnologia possui aplicações importantes no trabalho de colarinho branco. É uma tecnologia útil. No entanto, ainda é cedo para dizer se será boa ou ruim, ou como exatamente fará a sociedade se adaptar”.

Simulando Tarefas para Chatbots

Ao longo dos séculos, as pessoas têm se preocupado que novos avanços tecnológicos levariam à automação em massa e à perda de empregos. No entanto, novas tecnologias também criam novos empregos, e quando aumentam a produtividade dos trabalhadores, podem ter um efeito positivo líquido na economia.

“Produtividade é uma preocupação fundamental para os economistas ao pensar em novos desenvolvimentos tecnológicos”, afirma Noy. “A visão clássica na economia é que o avanço tecnológico mais importante é elevar a produtividade, no sentido de nos permitir produzir mais eficientemente”.

O Estudo

Para estudar o efeito da inteligência artificial generativa na produtividade dos trabalhadores, os pesquisadores atribuíram duas tarefas de escrita específicas para a ocupação de 453 profissionais com formação universitária, incluindo profissionais de marketing, redatores de propostas, consultores, analistas de dados, profissionais de recursos humanos e gestores. As tarefas, que duravam entre 20 e 30 minutos, incluíam a escrita de cartas de apresentação para solicitações de subsídios, e-mails sobre reestruturação organizacional e planos de análise para auxiliar uma empresa a decidir quais clientes enviar notificações com base em dados fornecidos pelos clientes. Profissionais experientes nas mesmas ocupações que os participantes avaliaram cada submissão como se a encontrassem em um ambiente de trabalho. Os avaliadores não sabiam quais submissões foram criadas com a ajuda da IA Generativa.

Resultados Promissores

Metade dos participantes teve acesso à IA Generativa, desenvolvida pela empresa OpenAI, para a segunda tarefa. Esses usuários concluíram as tarefas 11 minutos mais rápido do que o grupo de controle, enquanto suas avaliações médias de qualidade aumentaram em 18%.

Os dados também mostraram que a desigualdade de desempenho entre os trabalhadores diminuiu, ou seja, os trabalhadores que receberam uma nota mais baixa na primeira tarefa se beneficiaram mais do uso da IA Generativa na segunda tarefa.

Limitações e Reflexões

Os pesquisadores apontaram que as tarefas representavam, em linhas gerais, as atribuições realizadas por esses profissionais em seus empregos reais. No entanto, eles observaram algumas limitações. Como utilizaram participantes anônimos, os pesquisadores não puderam exigir conhecimento contextual sobre uma empresa ou cliente específico. Além disso, tiveram que fornecer instruções explícitas para cada tarefa, enquanto as tarefas no mundo real podem ser mais abertas. Além disso, os pesquisadores não consideraram viável contratar verificadores de fatos para avaliar a precisão dos resultados, o que é um problema significativo nas tecnologias atuais de IA Generativa.

Os pesquisadores afirmaram que essas limitações podem reduzir o potencial da IA Generativa para aumentar a produtividade no mundo real. No entanto, os resultados mostram a promessa dessa tecnologia – um conceito apoiado por outra descoberta do estudo: os trabalhadores expostos à IA Generativa durante o experimento tinham o dobro de chances de relatar o uso dela em seus empregos reais duas semanas após o experimento.

Conclusão

Em conclusão, o estudo realizado por pesquisadores do MIT revela a eficácia da IA Generativa / IA que cria textos na melhoria da produtividade de trabalhadores em determinadas tarefas de escrita. Os resultados indicam que a tecnologia generativa de inteligência artificial pode trazer benefícios significativos para o trabalho de colarinho branco, reduzindo o tempo de conclusão das tarefas e melhorando a qualidade dos resultados. No entanto, é importante considerar as limitações e as implicações futuras dessa tecnologia no ambiente de trabalho.

Fontes:

  1. “Study finds ChatGPT boosts worker productivity for some writing tasks” – Zach Winn | MIT News Office, Publication Date: July 14, 2023. Disponível em: https://news.mit.edu/2023/study-finds-chatgpt-boosts-worker-productivity-writing-0714
  2. “Evidências experimentais sobre os efeitos de produtividade da inteligência artificial generativa” – SHAKKED NOY (https://orcid.org/0000-0002-7814-5184) e WHITNEY ZHANG (https://orcid.org/0000-0001-7399-0066), Ciência, Vol 381, Edição 6654, págs. 187 – 192, DOI: 10.1126/science.adh2586. Disponível em: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586

Lucas Camara

CEO da Conteudize, Especialista em UX Designer, Designer de produto e pós-graduado em Gestão e liderança em Tecnologia.
Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Email
Print

Leia também:

Deixe seu comentário

4 respostas

  1. Conclusão bem embasada! Acredito que a IA generativa tem muito a oferecer, mas devemos encontrar um equilíbrio entre a automação e a criatividade humana para garantir resultados realmente eficazes e autênticos.

    1. Obrigado, Ricardo! Concordo plenamente com a sua perspectiva. A IA generativa, de fato, possui um enorme potencial para oferecer soluções inovadoras em diversos campos. No entanto, é essencial encontrarmos um equilíbrio cuidadoso entre a automação e a criatividade humana.

      Ao aproveitarmos o poder da IA generativa, podemos agilizar processos e alcançar resultados eficazes. Contudo, é fundamental que não percamos de vista a importância da autenticidade e originalidade que a criatividade humana pode agregar.

      Dessa forma, ao explorarmos a IA generativa, devemos abraçar a oportunidade de colaborar com essa tecnologia enquanto mantemos o toque único e sensibilidade artística que só o ser humano pode oferecer. Ao fazer isso, poderemos alcançar avanços significativos e ainda preservar a essência e autenticidade em nossas criações.

      Obrigado por compartilhar sua visão, e vamos continuar a explorar o melhor uso dessa tecnologia em prol do progresso e da inovação!

  2. Ótimo artigo! A IA generativa realmente parece ter um enorme potencial para aumentar a produtividade no trabalho de escrita. Gostaria de saber mais sobre as aplicações práticas e os casos de sucesso relatados no estudo.

    1. Fico feliz que você tenha gostado do artigo, Tiago! Realmente, a IA generativa tem se mostrado uma ferramenta poderosa para impulsionar a produtividade no trabalho de escrita. As aplicações práticas são variadas e abrangem várias áreas.

      Uma das principais aplicações é a geração automática de conteúdo, como artigos, resumos e até mesmo redação de e-mails. Isso pode ser particularmente útil para empresas e profissionais que precisam produzir grandes quantidades de texto em curtos períodos de tempo.

      Além disso, a IA generativa também tem sido utilizada para a criação de diálogos e roteiros em filmes e jogos, bem como na composição de música e poesia. Essas aplicações artísticas demonstram o quão versátil essa tecnologia pode ser.

      Quanto aos casos de sucesso, existem várias empresas e instituições que já estão colhendo benefícios significativos com o uso da IA generativa, inclusive nós da Conteudize. Por exemplo, empresas de marketing têm usado a tecnologia para criar anúncios mais persuasivos e personalizados para seus clientes. Já na área educacional, a IA tem sido aplicada na geração de material de ensino e exercícios adaptativos para alunos.

      Entretanto, é importante ressaltar que, apesar dos avanços, a IA generativa ainda está em constante evolução, e é necessário um acompanhamento cuidadoso para garantir a qualidade e evitar possíveis viéses ou erros. Mas, no geral, é inegável que essa tecnologia tem transformado a maneira como trabalhamos com a produção de texto e oferece um grande potencial para o futuro.

      Espero que essas informações sejam úteis e que você continue explorando o fascinante mundo da IA generativa! Recomendo a leitura desse artigo: https://conteudize.ai/blog/criar-textos-gratuitos-ia/ que fala sobre IA gratuita para gerar textos, como usar e tudo mais.

      Se tiver mais alguma dúvida, estou à disposição para ajudar.

Conteudize