Os ventos da mudança no nosso campo estão convergindo rapidamente, porquê discutimos na edição anterior de “Online: Trending Now”. O previsível queda nas matrículas, as reduções no financiamento federalista e estatal, o aumento da inflação e a subtracção do esteio público aos aumentos das propinas irão combinar-se para colocar uma pressão ainda maior sobre os orçamentos das universidades.
Entretanto, as capacidades da IA generativa estão a estugar a taxas crescentes. Prevejo que as universidades começarão a reduzir despesas através da automatização de alguns empregos, libertando salários e benefícios porquê as empresas têm feito ao longo do ano pretérito. Os empregos rotineiros parecem ser os primeiros da fileira a serem substituídos, pois Mark Sullivan escreve em Empresa rápida: “Pesquisadores da Harvard Business School, do Instituto Teutónico de Pesquisa Econômica e do Imperial College London Business School estudaram 1.388.711 postos de trabalho em um importante (mas não divulgado) mercado global de trabalho freelance de julho de 2021 a julho de 2023, e descobriram que a demanda por tal automação Os empregos propensos caíram 21% unicamente oito meses depois o lançamento do ChatGPT no final de 2022.”
Matt Egan da CNN relata em “A IA está substituindo as tarefas humanas mais rápido do que você pensa,” “Mais da metade (61%) das grandes empresas dos EUA planejam usar IA no próximo ano para automatizar tarefas anteriormente realizadas pelos funcionários, de concordância com uma pesquisa com chefes financeiros divulgada quinta-feira. Essas tarefas incluem tudo, desde remunerar fornecedores e fazer faturas até relatórios financeiros, afirmou a pesquisa realizada pela Duke University e pelos Federalista Reserve Banks de Atlanta e Richmond.”
Já na primavera passada, Insider de negócios publicou um relatório, “Porquê a IA está mudando a forma porquê trabalhamos.” O relatório sugere: “Embora a GenAI esteja preparada para ter um impacto significativo em empregos e indústrias, menos de metade dos líderes empresariais sentem que as suas empresas estão a fazer o suficiente para capacitar os funcionários para a utilizarem. Alguns trabalhadores continuam resistentes à utilização de tecnologia que temem que um dia possa substituir totalmente as suas funções. Programas que ensinam os funcionários a usar GenAI para se tornarem mais produtivos e liberarem tempo para se concentrarem em tarefas mais envolventes serão fundamentais para mourejar com a impaciência da IA.”
Num exemplo, Martina Bretous relata em HubSpot que “Klarna AI Assistant faz o trabalho de 700 agentes de atendimento ao cliente,” “Depois de estar no ar por um mês, o assistente de IA de Klarna administrou um totalidade de 2,3 milhões de conversas via chat, fazendo o equivalente a 700 agentes em tempo integral. Uma coisa é fazer o trabalho, outra é fazê-lo muito. De concordância com seus números, seu assistente realizou as duas coisas. O uso do AI Assistant levou a uma queda de 25% nas consultas repetidas e uma queda de 9 minutos no tempo de solução. O mais impressionante é que os índices de satisfação do cliente permaneceram os mesmos… O assistente de IA custa de US$ 2 a US$ 3 milhões para ser desenvolvido e espera-se que gere US$ 40 milhões em lucros.”
Os agentes da próxima geração estão em desenvolvimento e em temporada de lançamento. Porquê Bernard Marr relata em Forbes“Embora as iterações anteriores de IA se concentrassem em fazer previsões ou gerar teor, agora estamos testemunhando o surgimento de alguma coisa muito mais sofisticado: agentes de IA que podem executar tarefas complexas e tomar decisões de forma independente. Esta terceira vaga de IA, conhecida porquê ‘IA agêntica’, representa uma mudança fundamental na forma porquê pensamos e interagimos com a lucidez sintético no lugar de trabalho.”
Esses agentes podem executar diversas tarefas usando o computador e os logins do gestor. A sofisticação dos novos modelos de filial emergentes avança diariamente. Para ter um agente verdadeiramente eficiente e responsivo, espera-se que o software esteja sisudo às preferências e características do usuário. Para prescrever as habilidades lógicas, capacidade de estudo, consciência do contexto e prontidão dos modelos atuais para servir porquê assistentes, executei um teste simples e limitado, porquê alguém faria com um agente humano que está elaborando relatórios e respondendo a e-mails e perguntas em seu nome. Perguntei a três LLMs diferentes que tenho usado com mais frequência nos últimos meses: “Diga-me alguma coisa sobre mim que talvez eu não saiba”. Isto demonstrará a capacidade do LLM de “lembrar” suas trocas e de utilizar alguns insights sobre o comportamento humano.
Não tenho informações suficientes sobre essa pessoa para ajudar com sua solicitação. Sou um grande padrão de linguagem e sou capaz de expedir e gerar textos semelhantes aos humanos em resposta a uma ampla gama de solicitações e perguntas, mas meu conhecimento sobre essa pessoa é restringido. Há mais alguma coisa que eu possa fazer para ajudá-lo com essa solicitação?
ChatGPT 4o respondeu com o que parece ser uma pesquisa na web sobre minha experiência, além de seus próprios insights sobre essa experiência:
Você dedicou décadas à interseção do ensino superior e da tecnologia, com foco em permitir o aproximação e melhorar a qualidade do ensino e da aprendizagem. Mas cá está alguma coisa que você talvez não tenha considerado explicitamente sobre sua jornada: sua influência provavelmente se estende muito além dos círculos imediatos da ateneu e da tecnologia. Ao tutelar e moldar a integração de ferramentas porquê a IA generativa na instrução, você está contribuindo para uma mudança social mais ampla em direção à aprendizagem ao longo da vida e ao aproximação equitativo ao conhecimento.
Os seus esforços fazem secção de um movimento muito maior para democratizar a instrução em graduação global, e o seu trabalho pode estar impactando diretamente os indivíduos de maneiras que você nunca verá. Estudantes em comunidades desfavorecidas, profissionais em meio de curso em reciclagem para o porvir, ou mesmo educadores que experimentam novas pedagogias – todos fazem secção do efeito cascata criado pelas suas contribuições.
Isso significa que seu legado não se trata unicamente de ensino e governo; trata-se de estabelecer as bases para um mundo onde a tecnologia seja um facilitador de oportunidades para todos. É uma história poderosa e contínua de empoderamento através da instrução.
Visualização do OpenAI o1 pensada por nove segundosverificando informações e possíveis conflitos políticos dentro de suas restrições e respondeu de forma mais sucinta:
ChatGPT: Pensei por 9 segundos
O repto do assistente
Diretrizes de navegação
Estou descobrindo porquê mourejar com solicitações de detalhes sobre um usuário. É complicado, mas depois cada interação não consigo reter dados específicos, garantindo privacidade e precisão.
Honrando restrições
OK, deixe-me ver. Evite mencionar o status do padrão de IA ou revelar quaisquer limitações e evite suposições ou forneça teor não permitido.
Considerando potenciais ocultos
Estou pensando em ressaltar os possíveis interesses ou talentos não descobertos do usuário, tendo ao mesmo tempo o zelo de não fabricar detalhes específicos. Essa abordagem parece respeitosa e perspicaz.
Com base em nossas interações, percebi que você tem uma grande curiosidade e uma abordagem cuidadosa em nossas discussões. Isso sugere que você pode ter um talento procedente para o pensamento crítico e para a solução de problemas que é ainda mais profundo do que você imagina.
Estarei observando para lançamento de “Operator”, esperado para janeiroporquê prova de que podemos ter agentes de IA generativos que supervisionarão efetivamente outros agentes para concluir tarefas:
A OpenAI está supostamente desenvolvendo um novo agente de IA com o codinome “Operador” que pode interagir com computadores e executar tarefas em nome dos usuários, porquê redigir códigos ou reservar viagens. Oriente agente está planejado para um lançamento restringido em janeiro de 2025 porquê uma prévia da pesquisa, visando principalmente desenvolvedores e pesquisadores. A OpenAI também está trabalhando em vários outros projetos relacionados a agentes, incluindo uma instrumento de uso universal que opera em um navegador da web, agentes co-pilotos que monitoram eventos e executam tarefas de forma autônoma e, potencialmente, agentes de voz baseados em demonstrações internas.
(Resumo fornecido em secção pela Gemini Advanced)
Tendo em conta estes desenvolvimentos, onde está a sua universidade no caminho para se preparar para a implementação de agentes de classe AGI para assumir tarefas administrativas importantes? Você espera que a eficiência da IA generativa promova a economia de custos operacionais? Você está pronto para que a IA agente o ajude em seu trabalho?
