InícioNotíciasInteligência Artificial Criará 2 Milhões de Empregos até 2025, Aponta Pesquisa

Inteligência Artificial Criará 2 Milhões de Empregos até 2025, Aponta Pesquisa

A Inteligência Artificial (IA) está transformando o mercado de trabalho no Brasil de maneira significativa. Um estudo recente da Microsoft e Edelman revela que 74% das empresas no país já adotaram a IA em 2023, um aumento considerável em relação aos 61% do ano anterior. Embora a crescente adoção da tecnologia possa gerar receios de substituição de empregos, especialistas afirmam que a IA também abre portas para novas e melhores oportunidades de trabalho.

Frederico Stockchneider, diretor de projetos na InfoWorker Tecnologia e Treinamento, explica que o temor de substituição da mão de obra humana pela tecnologia é infundado. “A IA permitirá automatizar tarefas repetitivas, liberando os colaboradores para atividades mais estratégicas e criativas, o que está impulsionando o surgimento de novas funções que exigem habilidades avançadas e proporcionam maior valor agregado”, ressalta Stockchneider.

De acordo com uma pesquisa da Gartner, a IA criará cerca de 2 milhões de empregos até 2025. Isso ocorre porque as tecnologias de IA demandam supervisão, treinamento e manutenção humanos. Além disso, a IA pode aumentar a produtividade, o que, por sua vez, leva à criação de novos cargos. Empresas que combinam IA com insights humanos relataram aumentos de produtividade de quase 70%, protegendo os empregos existentes e criando novas oportunidades dentro dos negócios.

No entanto, a incorporação da IA nas empresas não é uma tarefa simples. Um estudo da Pure Storage, conduzido pelo MIT Technology Review, destacou três grandes obstáculos para a adoção de IA na América Latina, incluindo o Brasil: o alto custo da tecnologia, a necessidade de maior envolvimento dos stakeholders e a infraestrutura insuficiente para o gerenciamento de dados.

Stockchneider enfatiza que a combinação de orçamento limitado e a escassez de talentos qualificados representa um grande desafio para a adoção da IA nas empresas brasileiras. Segundo o estudo “Transformação Digital e Líderes de Negócios”, realizado pelo instituto Data-Makers, 46% dos líderes empresariais apontam a falta de profissionais qualificados como uma das principais barreiras para a digitalização, enquanto 37% atribuem essa dificuldade ao baixo conhecimento sobre temas relacionados.

Sem profissionais com habilidades técnicas avançadas, como ciência da computação e análise de dados, muitas organizações enfrentam dificuldades não só para implementar, mas também para manter soluções de IA de forma eficaz. O especialista sugere que, para superar esses desafios, é fundamental que as empresas invistam tanto em capacitação quanto no desenvolvimento de uma infraestrutura tecnológica adequada, garantindo que estejam preparadas para competir em um mercado cada vez mais digitalizado e inteligente.

Para mais informações e detalhes sobre a pesquisa, visite: www.microsoft.com/ia-estudo

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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