A inteligência artificial vai acabar com empregos?

Se você é pesquisador ou professor universitário, talvez já tenha sentido aquele frio na espinha ao ouvir sobre os avanços revolucionários da Inteligência Artificial.

Notícias exageradas circulam por aí, sugerindo que modelos como o recém-lançado o3 da OpenAI irão "roubar" trabalhos humanos em massa.

Mas sera que a inteligência artificial vai acabar com empregos?

Primeiro, vamos respirar fundo.

Essa histeria coletiva não passa de um grande equívoco.

Recentemente, os entusiastas da IA testemunharam um anúncio inovador: a OpenAI apresentou o o3, um novo modelo de IA que, segundo dados iniciais, alcança resultados impressionantes em tarefas antes consideradas inatingíveis.

Até então, acreditava-se que as capacidades desses sistemas estavam atingindo um limite, mas esse lançamento sugere que ainda há muito espaço para avanços significativos.

A OpenAI encerrou seu evento de Natal de 12 dias com um grande impacto.

No primeiro dia, lançaram a versão completa do seu primeiro modelo de IA de raciocínio, o o1.

Agora, anunciaram seu próximo passo: o3, o segundo modelo dessa série, junto com o o3-mini, uma versão mais compacta e rápida, projetada para codificação.

Esse avanço foi além do esperado, superando significativamente os padrões anteriores da indústria.

Esses modelos da série “o” estão redefinindo as expectativas.

A OpenAI, em um intervalo de apenas 15 dias entre os lançamentos de o1 e o3, mostrou que avanços não precisam de anos de desenvolvimento — as melhorias podem surgir de ajustes no modo como a IA processa e dedica tempo ao raciocínio.

A inteligência artificial vai acabar com empregos?

Por que o alarde não faz sentido

Primeiro, precisamos reconhecer: o modelo o3 é impressionante.

Ele atingiu 87,5% de precisão no benchmark ARC-AGI, superando o desempenho médio de humanos em tarefas de raciocínio abstrato.

Além disso, ele demonstra uma capacidade inédita de resolver exercícios complexos de programação e matemática, em nível competitivo.

Estamos falando de testes que exigem raciocínio criativo e um nível de engenhosidade comparável (ou até superior) ao de muitos profissionais.

Nos últimos testes de codificação, o o3 alcançou 71,7% no benchmark SWE Verified, superando modelos como Claude 3.6 e Gemini 2.0 por uma margem de 20%.

Em competições de programação, alcançou um ELO de 2727, colocando-se entre os 200 melhores programadores do mundo.

E não é apenas na codificação que esse modelo se destaca.

Em matemática e ciências, o o3 demonstrou avanços impressionantes, resolvendo questões de nível de doutorado em benchmarks como GPQA Diamond, com 87,7%, superando em muito a média de 70% obtida por PhDs humanos em seus campos de expertise.

Mas, antes de entrar em pânico, vamos colocar isso em perspectiva.

Sim, a IA pode resolver certos problemas com uma precisão notável.

Porém, o custo de processamento de cada tarefa chega a US$ 5.000, consumindo milhões de tokens para resolver algo que um humano faria em minutos.

Imagine uma máquina que gasta meses para resolver um teste de lógica enquanto você o conclui em 20 minutos.

Quem é mais eficiente?

Inteligência não é só acerto — é eficiência

O que torna os modelos da família “o”, como o o3, tão especiais é algo que pode ser descrito como "permitir que a IA pense um pouco mais".

A diferença-chave entre esses modelos e seus predecessores, como o GPT, é a capacidade de dedicar mais tempo ao raciocínio, resultando em respostas muito mais elaboradas.

No mundo acadêmico, eficiência e criatividade são tão importantes quanto a capacidade de encontrar respostas.

E, nesse quesito, as IAs como o o3 ainda estão anos-luz atrás de nós.

Além disso, esses modelos têm dificuldades graves com erros.

Em vez de aprender com eles, muitas vezes dobram a aposta, insistindo em informações incorretas.

Isso não é exatamente o que chamamos de inteligência "útil".

Outro ponto relevante é a variação de desempenho entre tarefas.

Embora o o3 seja incrivelmente bom em benchmarks como FrontierMath e ARC-AGI, sua habilidade em tarefas cotidianas não é tão consistente.

Isso demonstra que ainda estamos longe de uma inteligência artificial verdadeiramente geral.

IA: ferramenta, não ameaça

Se olharmos para a história da tecnologia, veremos um padrão: ferramentas novas substituem tarefas, não pessoas.

A IA está sendo desenvolvida para potencializar o trabalho humano, não para eliminá-lo.

No contexto acadêmico, ela pode ajudar com análises de dados, organização de fontes bibliográficas e até mesmo geração de rascunhos iniciais de textos.

E isso libera tempo para o que realmente importa: pensar criticamente, ensinar e criar conhecimento.

Ademais, modelos como o o3 não estão acessíveis ao público.

A OpenAI ainda precisa realizar testes de segurança e ajustes antes do lançamento oficial.

Por enquanto, teremos que esperar até que ferramentas como o o3-mini estejam disponíveis em 2025, oferecendo um vislumbre do que esses modelos podem fazer no dia a dia.

O custo da IA ainda é impeditivo

Outro ponto crucial é o custo exorbitante da IA de ponta.

Para empresas e instituições, implementar soluções como o o3 em larga escala é financeiramente inviável.

Em termos práticos, contratar pesquisadores e professores humanos continua sendo mais barato e eficiente.

No entanto, o o3 introduziu um conceito interessante: uma versão mais leve, o o3 Mini, que busca otimizar recursos e reduzir custos, preservando sua eficiência.

Isso indica que os modelos de IA estão caminhando para se tornarem mais acessíveis, sem abrir mão de avanços significativos.

Com a história recente de redução de custos em modelos como o ChatGPT, há razões para acreditar que essa tecnologia se tornará cada vez mais viável.

Sua carreira está segura?

Então, o que tudo isso significa para você, professor ou pesquisador?

Significa que sua carreira está longe de ser ameaçada.

A IA não pode replicar as nuances do pensamento crítico, a empatia no ensino ou a originalidade da pesquisa humana.

Ela pode ser uma ferramenta incrível para apoiar essas funções, mas não para substituí-las.

E mais: mesmo com seus avanços impressionantes, não podemos afirmar que o o3 representa uma inteligência equivalente à humana.

Ele ainda depende de vastos recursos para processar informações, e a verdadeira inteligência geral (AGI) exige habilidades que a IA ainda não possui: lidar com as nuances, relações e imprevisibilidade do mundo real.

O avanço da IA abre portas para novas oportunidades de colaboração entre humanos e máquinas.

Em vez de temer essas inovações, podemos abraçá-las como ferramentas que ampliam nosso alcance e impacto, permitindo que nos concentremos no que fazemos de melhor: criar, ensinar e inovar.

Adotar a IA em seus processos de trabalho é mais do que uma tendência; é uma necessidade para se manter competitivo em um mundo acadêmico que se transforma rapidamente.

Aprender a integrar essas ferramentas no dia a dia pode liberar tempo para tarefas mais estratégicas e criativas, permitindo que você explore novas ideias, publique mais rapidamente e conduza pesquisas com mais eficiência.

Aqueles que dominarem o uso da IA em suas práticas acadêmicas terão uma vantagem significativa.

Em vez de temer a substituição, a chave está em se adaptar e usar essas tecnologias para potencializar suas capacidades humanas únicas.

Seja na análise de grandes volumes de dados, na organização de referências ou na geração de insights, a IA pode ser uma aliada poderosa para alcançar novos patamares em sua carreira.

Afinal, é o uso inteligente dessas ferramentas, combinado com nossas habilidades humanas únicas, que realmente define o progresso acadêmico.

Em vez de temer a IA, que tal explorar como ela pode melhorar o seu trabalho?

Explore as possibilidades com IA no ensino e na pesquisa.

Se você quer aprender como aproveitar ferramentas como o ChatGPT para transformar sua rotina acadêmica, confira meu curso sobre o uso do ChatGPT.

Agora é a sua vez: você já utiliza IA na sua rotina acadêmica? Me conta nos comentários!