Da máquina de escrever à IA Generativa: Bem-viiindos! Não foram poucas as vezes que ouvi frases como: “Sendo eu de humanas, como vou entender TI?” ou então “TI é bruxaria e às vezes os sistemas têm vida própria…” e eu não poderia deixar de citar a clássica “Você trabalha com TI? Então venha concertar minha impressora!”.
Quando jovem, eu classificava isso como crença limitante, hoje eu entendo que é uma questão de reaprender a aprender. E é neste contexto que eu gostaria de trazer um pouco sobre como as transformações tecnológicas têm o poder de mexer com as pessoas, a sociedade e os negócios e como podemos usar o poder da analogia para acolher a todos que querem aprender sobre algo novo!
No século passado, mais especificamente nos anos 80, foi dado início a substituição da máquina de escrever pelo computador pessoal, o que desencadeou uma revolução nos escritórios, transformando rotinas de trabalho e exigindo novas habilidades. Passados 40 anos, vivemos um momento similar de disrupção com a simplificação e acesso a inteligência artificial (IA) generativa, que traz consigo os agentes de IA, capazes de realizar tarefas com uso aplicado de cognição, diminuindo a barreira entre uma solução técnica e as pessoas.
Na coluna de hoje, eu quero te convidar a refletir sobre a analogia proposta no título, onde eu trago uma comparação de dois momentos históricos e desafios que atingiram os profissionais na 1) transição nos anos 80 e 2) da adoção da IA generativa em 2023–2025 – destacando potenciais convergências.
Quero também, abordar sobre a importância do re-skilling (recapacitação individual) no contexto da disponibilização de ferramentas, que permitem experimentar rapidamente o poder da IA, falando sobre os meios que profissionais de diversas áreas precisam conhecer para se atualizar. Bora?
Da Máquina Datilográfica ao Personal Computer (PC)
A popularização do computador pessoal (PC) nos anos 1980 teve efeitos profundos nos ambientes de trabalho e na sociedade. Profissionalmente, se iniciou a digitalização de tarefas rotineiras nos escritórios e a introdução da “informatização” na vida cotidiana. Empresas que antes dependiam apenas de papel, máquinas de escrever e arquivos físicos, passaram a adotar processadores de texto e planilhas eletrônicas, aumentando demais a eficiência na criação e edição de documentos.
Para quem experenciou esse momento do tempo no Brasil, irá se lembrar da política de reserva de mercado, que durou até 1.992. Dentre as heranças da época, destaco a Itautec que foi, maio de 2013, a empresa de tecnologia do Banco Itaú. Foi na Itautec onde pude aprender sobre MS-DOS, MS-Access 2.0 e Lotus 123 (planilha eletrônica). Na época eu atuava como Contínuo (office-boy) no Departamento de Numérica do Itaú, onde tive a oportunidade de vivenciar, a transição que o acesso ao PC e suas mídias digitais, traziam consigo.
Do ponto de vista profissional e econômico, a transição para PCs criou vencedores e perdedores. De um lado, houve obsolescência do ofício de datilógrafo, que praticamente desapareceu. O curioso é que para usar um processador de textos sempre foi necessário datilografar, mas não mais como um profissional, pois agora era possível realizar uma correção a qualquer momento e em qualquer fragmento do texto, sem maiores esforços à medida que a digitação foi incorporadapelas pessoas que produziam conteúdo (jornalistas, executivos, estudantes etc.).
Empresas fabricantes de máquinas de escrever ou acessórios tiveram de se reinventar ou encerrar suas atividades. Por outro lado, emergiram novas funções e indústrias inteiras: a demanda por especialistas em informática e suporte técnico cresceu, a indústria de software decolou e gigantes da tecnologia consolidaram seu domínio.
Em poucos anos, proliferaram cursos de informática básica e treinamentos em computação para capacitar mão-de-obra na utilização dessas novas ferramentas. Nas empresas, o PC se tornou sinônimo de produtividade, sendo adotado para automação de tarefas administrativas, processamento de dados e comunicação empresarial. Observe ganhos de eficiência como:
- um documento podia ser redigitado ou corrigido em minutos no PC, algo inviável na era da máquina de escrever, em que qualquer erro exigia refazer a página inteira;
- Alguns estudos e artigos projetavam até impactos positivos no emprego – considerando que os computadores iriam criar mais oportunidades do que eliminar, ao aumentar a escala dos negócios e demandar novos tipos de profissionais.
Entre 1980 e 1990, setores inteiros foram transformados: editoras migraram para editoração eletrônica, departamentos financeiros adotaram planilhas, e funções como assistente administrativo com domínio de informática começaram a ser vistos. Aliás, em 1997, eu fui promovido para este mesmo cargo no Itaú.
Impactos da IA Generativa e Agentes de IA
Entre 2022 e 2025, vivenciamos uma adoção explosiva de ferramentas de IA Generativa – algoritmos capazes de derivar conteúdo a partir de todo conhecimento que lhe foi apresentado, a qual o mesmo foi pré-treinado. Começamos a gerar texto, imagem, código em diversas linguagens de programação a partir de comandos em linguagem natural, chamado de prompts de entrada. Não dá para falar de IA Generativa sem citar a IA Agentica ou Agentes de IA, que pode ser explicado de maneira simples como:
- programas de inteligência artificial que podem executar sequências de ações de forma independente, fazendo uso de memória recente de contexto e de longo prazo, que permite um resultado menos genérico.
Do ponto de vista social, a IA generativa rapidamente entrou no imaginário popular e no dia a dia das pessoas. O lançamento do ChatGPT 3.5 (modelo de linguagem da OpenAI) em novembro de 2022 mostrou o quanto esse tipo de tecnologia teria era de grande interesse:
- em apenas 5 dias o serviço atingiu 1 milhão de usuários, um recorde de adoção quando observamos qualquer outra tecnologia anterior.
- em poucos meses, dezenas de milhões de usuários comuns passaram a usar chats de IA para os mais diversos fins – desde gerar respostas e textos para trabalhos escolares até criar piadas e memes nas redes sociais.
Inteligência Artificial tinha furado a bolha dos especialistas e passou a ser difundido rapidamente, o que gerou tanto empolgação quanto preocupações. Por um lado, se fala em democratização da informação e da “criatividade”, pois agora qualquer pessoa com acesso à internet pode ter um “assistente inteligente” que ajudará em suas tarefas intelectuais. Por outro lado, surgiram alertas éticos:
- a facilidade de gerar textos convincentes e imagens sintéticas levanta temores sobre desinformação, fake news, plágio e deepfakes
instituições de ensino, p.e., debatem como lidar com alunos entregando redações escritas por IA. países e órgãos reguladores também começaram a discutir regras – a União Europeia corre para aprovar sua AI Act, enquanto em 2023 a Itália chegou a banir temporariamente o ChatGPT por preocupações com privacidade.
Mesmo dentro de empresas, há resistência de colaboradores preocupados com a introdução súbita de IAs nas rotinas, tendo como base uma pesquisa nos EUA de 2025, mostrou que quase um terço dos trabalhadores nos EUA admite “sabotar” a estratégia de IA da empresa, simplesmente recusando-se a usar as ferramentas disponibilizadas (Fast Company Brasil). Situações como essa, nos permite lembrar da computerphobia dos anos 80, quando veteranos tinham receio de usar computadores.
Particularmente não presenciei algo que eu pudesse categorizar como medo no uso de IAs. Na verdade, participando de grupos de discussão, podcasts, roundtables e summits, tenho presenciado dois comportamentos distintos, onde:
- há aqueles que se envergonham e negam usar modelos de linguagem no seu dia a dia somando a uma crítica sobre o uso;
- e outros que falam aos quatro ventos que estão criando e transformando tudo ao seu redor, mas não apresentam profundidade na clareza em como medir resultados e da expandir as aplicações.
Isso lhe parece familiar? Em todo caso, vale observar buscando entender os motivadores, ao invés do julgamento prévio.
Na perspectiva econômica, o impacto da IA generativa se mostra interessante na forma de aumento de produtividade e eficiência em diversos setores. Empresas que incorporaram chatbots e assistentes baseados em IA em fluxos de trabalho reportam ganhos mensuráveis. Um estudo indicou que colaboradores com acesso a modelos de linguagem (como ChatGPT) conseguem executar cerca de 15% das tarefas muito mais rápido, mantendo o mesmo nível de qualidade (Bain & Company), e se projetou potencial de +50% de produtividade em certos casos (FORBES).
Outro levantamento global (PwC) apontou que setores já intensivos em IA viram a produtividade crescer 4,8 vezes acima da média. Essa promessa de eficiência está levando 85% das empresas a planejarem investir em IA nos próximos anos.
Ao mesmo tempo, novos modelos de negócios surgem a partir da IA – desde startups focadas em soluções baseadas em IA Generativa até grandes consultorias tradicionais, criando unidades dedicadas à IA para reinventar seus serviços. Investimentos bilionários estão sendo feitos, como p.e., a OpenAI e a Anthropic receberam aportes significativos e grandes techs como Google, Microsoft e NVIDIA valorizam-se com a corrida do dos modelos de IA Generativa e os chips para treiná-los.
Entretanto, parte desses ganhos econômicos vem acompanhado de desafios para o re-skiling: estima-se que a automação por IA Generativa coloque em risco funções que executam atividades repetitivas. Como p.e., back office, telemarketing, suporte ao cliente, produção de conteúdo básico para awareness, apoio no entendimento de documentos e bases de conhecimento.
Já na perspectiva profissional, a adoção da IA generativa traz impactos que passa uma dualidade. Por um lado, há o risco de substituição de tarefas e empregos, como:
atividades antes realizadas por pessoas, como redigir um primeiro esboço de texto, preparar um código simples em qualquer linguagem de programação, criar uma imagem ou um vídeo ilustrativo, agora podem ser realizadas por algoritmos, funcionalidades acessíveis de maneira simples e intuitiva. Isso afeta funções de nível inicial, aqueles que estão dando os primeiros passos em sua profissão ou no mercado de trabalho que geralmente estão ligados diretamente a atividades mais padronizadas.
Por outro lado, novas funções estão surgindo e habilidades inéditas estão em demanda. Assim como nos anos 80 surgiram os programadores, analistas de sistemas e técnicos de hardware, hoje vemos crescer a procura por:
- cientistas de dados, engenheiros de machine learning, especialistas em IA, ética em IA e até mesmo aquele que tem maior conteúdo, bagagem de vida e sabe descrever bem um prompt de entrada para um modelo de linguagem pode ser chamado a atuar com prompt engineering. Vale ressaltar: escrever um prompt não será uma função, mas sim parte de seu hard-skill.
Segundo a Accenture, até 2025 podem emergir 97 milhões de novas funções ligadas à colaboração entre humanos e máquinas inteligentes. Mesmo em trabalhos existentes, espera-se que profissionais integrem a IA em seu toolkit diário, como p.e., desenvolvedores de software usando o GitHub Copilot ou ChatGPT para acelerar codificação, roteiristas e designers usando geradores de conteúdo para esboçar ideias, advogados se valendo de IA para pesquisa jurídica, e assim por diante.
De fato, a habilidade de trabalhar em conjunto com IA está se tornando um diferencial: empresas brasileiras reportaram um aumento de 306% na busca por profissionais com conhecimento em IA em anúncios de vagas recentes. Essa tendência reflete que, em vez de eliminar totalmente a necessidade de pessoas, a IA está mudando o perfil das competências requeridas, onde se passa a valorizar mais a capacidade analítica, criatividade, supervisão crítica do trabalho da IA e menos a execução bruta de tarefas repetitivas. Em suma, a IA generativa e os agentes de IA trazem ganhos econômicos e de produtividade consideráveis, mas também impõem à sociedade o desafio de gerenciar a transição no mercado de trabalho, minimizando impactos negativos (desigualdade entre qualificados e não qualificados) e maximizando os benefícios que essas ferramentas podem oferecer em termos de inovação e bem-estar.
Convergências entre as Duas Transformações Tecnológicas
Embora separadas por quatro décadas, a revolução do PC nos 1980s e a onda de IA generativa atual apresentam semelhanças consideráveis para analogia em seus efeitos e desafios:
Aumento de Produtividade e Automação de Tarefas:
– Ambos os momentos demonstraram que tecnologias disruptivas podem assumir tarefas antes manuais, liberando os humanos para atividades de maior valor agregado. Nos anos 80, processadores de texto automatizaram tarefas de digitação e formatação repetitivas, permitindo que profissionais se concentrassem no conteúdo em si. De forma análoga, hoje a IA generativa automatiza partes significativas do trabalho intelectual rotineiro, potencializando a produtividade individual e dos times. Em ambos os casos, a tecnologia é vista como uma ferramenta para turbinar eficiência.
Necessidade de Aprendizado e Adaptação da Força de Trabalho:
– Assim como a geração de profissionais dos anos 80 precisou aprender a usar computadores (por meio de cursos de informática básica, treinamentos em softwares como editores de texto, etc.), os profissionais de hoje precisam se capacitar para utilizar efetivamente a IA em suas áreas. A recapacitação (re-skilling) se mostrou crucial nas duas eras. Historicamente, quem não se atualizou ficou para trás – pense nos datilógrafos que não migraram para o computador. Agora, a história se repete: pesquisas indicam que 60% ou mais dos trabalhadores terão de passar por capacitação até 2027 para se manterem relevantes na era da IA. Tanto ontem quanto hoje, organizações percebendo isso passam a investir em novas grades de treinamento interno e parcerias educacionais para qualificar seus colaboradores nas novas tecnologias. A mensagem central é a mesma: aprendizado contínuo é indispensável em épocas de mudança.
Criação de Novos Setores e Oportunidades:
– Cada transformação gerou novas indústrias inteiras. A disseminação dos PCs impulsionou o surgimento do setor de software comercial, das empresas de tecnologia pessoal (Microsoft, Adobe, Apple, etc.) e de consultorias em TI. Analogamente, a corrida da IA Generativa está criando um rico ecossistema de startups, empresas especializadas em big data, fornecedores de modelos e serviços de IA na nuvem (hyperscale), forte entrada em serviços para ciência de dados, entre outros. Além disso, nos dois casos, muitas profissões foram ampliadas ou redefinidas em vez de extintas, como p.e., médicos, advogados, engenheiros e artistas estão incorporando IA para expandir suas capacidades (como apoio no diagnóstico, análise de contratos, geração de design, respectivamente). Em síntese, ambas as revoluções abriram oportunidades para quem conseguiu enxergar novos nichos de atuação proporcionados pela tecnologia.
Padronização e Universalização da Tecnologia:
– Tanto o PC quanto a IA generativa caminharam para se tornar plataformas de uso geral, aplicáveis em virtualmente todos os setores. Nos anos 80-90, os PCs deixaram de ser curiosidades de laboratório e se tornaram ferramenta padrão em escritórios, escolas e lares, transformando-se em item quase ubíquo nas sociedades industrializadas. Da mesma forma, espera-se que assistentes de IA e agentes inteligentes permeiem todos os campos – do atendimento ao cliente ao desenvolvimento e evolução de produtos – se tornando tão comuns quanto foi ter um computador ou um smartphone. Essa penetração ampla é uma convergência clara: as duas tecnologias extrapolaram o âmbito de “novidade” e passaram a fazer parte da infraestrutura básica do trabalho e da vida moderna.
Divergências entre os Dois Momentos Históricos
Apesar das similaridades, existem diferenças importantes entre a revolução dos PCs e a atual revolução da IA que merecem destaque:
Velocidade e Escala da Adoção:
– A implementação de PCs, embora rápida para os padrões da época, ocorreu ao longo de anos e décadas, onde boa parte dos escritórios só se tornou totalmente informatizada durante os anos 1990. Já a IA generativa está se disseminando em ritmo exponencial, medido em meses. Em termos de alcance, enquanto os PCs primeiro penetraram nos países desenvolvidos para depois de muitos anos se tornarem comuns globalmente, as IAs na nuvem estão acessíveis imediatamente em qualquer lugar e quase que instantaneamente. Isso significa que o choque de adaptação atual é muito mais concentrado no tempo – governos, empresas e indivíduos têm menos tempo para reagir e ajustar-se do que tiveram na era do computador pessoal.
Natureza da Automatização:
– O PC essencialmente empoderava o usuário a fazer melhor, como p.e., o MS-Word permitia editar um texto mais facilmente, mas não escrevia o texto por conta própria. Em outras palavras, o PC foi uma poderosa ferramenta, mas a iniciativa e inteligência vinham da pessoa. Já a IA generativa representa um passo além: esta produz conteúdo, vezes com qualidade próxima à humana. Isso muda qualitativamente a situação, pois agora a tecnologia é tanto ferramenta quanto agente ativo no processo de quebra da inércia e rápido desenvolvimento do entregável.
A consequência é que algumas tarefas não precisam, potencialmente, sequer ser iniciadas por uma pessoa, como p.e., onde antes um gerente ditaria um memorando para a secretária digitar (na máquina ou PC), hoje ele pode pedir ao seu modelo de linguagem que redija um rascunho completo do memorando. Esse salto de uma ferramenta passiva para um agente autônomo gera implicações profundas na composição de trabalho entre pessoas e IAs, algo que não estava em jogo nos anos 80 de forma tão direta.
Amplitude de Impacto em Tipos de Trabalho:
– A informatização dos anos 80 afetou principalmente trabalhos administrativos, de escritório e tarefas, repetitivas e manuais com a substituição de datilografia, cálculos em planilhas em vez de calculadoras, automação de linhas de montagem robóticas que ocorreu paralelamente.
Profissões criativas ou altamente intelectuais não foram diretamente “ameaçadas” pelo PC, ao contrário disso, escritores, designers, pesquisadores usaram o PC como ferramenta, mas a criação original ainda dependia deles. Com a IA generativa, atividades cognitivas mais complexas estão na linha de frente. Modelos de linguagem podem escrever artigos, compor músicas ou propor designs; modelos de visão podem criar ilustrações ou ajudar a diagnosticar uma doença a partir de imagens médicas.
Assim, a revolução atual abrange uma gama muito maior de profissões simultaneamente, de artistas a advogados, enquanto a dos PCs foi mais focada inicialmente ao aumento de eficiência em tarefas de escritório e automação industrial. Essa abrangência torna a transição atual potencialmente mais disruptiva no curto prazo, porque poucas ocupações ficam completamente fora do escopo da IA, mesmo que a natureza do impacto varie.
Complexidade Tecnológica e Barreiras de Entrada:
– Aprender a usar um PC na década de 1980 certamente não foi trivial para muitos, mas as bases eram relativamente simples, como memorizar comandos de DOS ou aprender a navegar em um menu. Já entender e domar a IA generativa pode ser mais desafiador. Apesar da interface amigável de um chatbot, os modelos operam como “caixas-pretas” estatísticas e não oferece explicabilidade.
Os usuários agora precisam desenvolver novas competências como saber formular bem um prompt de entrada, que se baseia em boas perguntas/comandos para obter os melhores resultados da IA, além do senso crítico para validar as respostas, já que os modelos às vezes sofrem de alucinações, que posso categorizar como “erros factuais ditos com aparente autoridade”, ou seja, a curva de aprendizado mudou de natureza e não se trata mais apenas de saber onde clicar, mas de adquirir discernimento tecnológico para usar a IA de forma eficaz e ética.
Além disso, a própria implementação técnica nas empresas exige lidar com questões de infraestrutura de dados, privacidade e integração de sistemas legados, o que é mais complexo do que instalar PCs em escritórios foi um dia.
Questões Éticas e Sociais Emergentes:
– Toda revolução tecnológica traz seus dilemas. Nos anos 80, se discutia ergonomia do PC, stress em operar máquinas, eventualmente a alienação por excesso de automação ou impacto no emprego. Hoje, debatemos fortemente a ética da IA, onde precisaremos acolher, entender e tratar de frente o viés algorítmico, transparência das decisões de máquinas, accountability em casos de erro da IA, p.e., quem é responsável se um agente autônomo causar um prejuízo? Além de privacidade, os modelos aprendem com dados que incluem informações pessoais? A sociedade de 2022–2025 está preocupada com a IA fora de controle ou mal utilizada, que foram temas quase ausentes na adoção dos PCs, que eram vistos muito mais como ferramentas controláveis. Assim, o contexto atual envolve uma mobilização maior de filósofos, juristas e do público em geral na discussão do rumo dessa tecnologia. Há um componente quase existencial no debate de IA que não teve paralelo na adoção do PC. Isso influencia a forma como a transição ocorre e hoje se fala em regulações urgentes e uso responsável já nos primeiros anos da tecnologia, enquanto na época dos PCs a regulamentação foi mais focada em padronização técnica e defesa do consumidor, não em impedir um “apocalipse tecnológico”.
Importância do Re-skilling e da Requalificação Profissional
Tanto na transição dos anos 1980 quanto na atual, ficou evidente que requalificar profissionais não é apenas desejável, se faz essencial. Sem re-skilling, os ganhos potenciais da tecnologia podem se perder e muitas pessoas podem enfrentar dificuldades na carreira.
No contexto dos anos 1980, o re-skilling significou principalmente alfabetização digital. Milhões de trabalhadores tiveram que aprender a operar um computador básico, usar um teclado QWERTY, navegar por sistemas operacionais e aplicativos de texto.
Empresas promoviam cursos de “Introdução à Microinformática” para seus funcionários; escolas de datilografia se transformaram em escolas de informática básica. Quem dominava ferramentas como o WordStar, o Lotus 1-2-3 ou posteriormente o MS-Word/Excel tinha uma vantagem profissional.
Ainda assim, houve quem não conseguisse se adaptar, alguns profissionais se aposentaram mais cedo ou mudaram de área frente à dificuldade de lidar com computadores. No saldo geral, porém, o movimento de upskilling prevaleceu, pavimentando o caminho para a força de trabalho dos anos 90 já totalmente integrada à era do PC.
Na era da IA generativa (2022+), o re-skilling assume um caráter contínuo e talvez ainda mais crítico. Isso porque a velocidade das atualizações tecnológicas é maior e porque a IA está menos “visível” que um computador físico e aprender requer não só treino técnico, mas mudança de mindset. As grandes empresas reconhecem que sem requalificar suas equipes, projetos de IA falharão. Portanto, está havendo um investimento considerável em capacitação: desde workshops internos de IA Generativa, até subsídio para cursos externos.
Funcionalmente, se requalificar hoje pode significar resultados distintas conforme a área. Um marketeiro aprende a usar ferramentas de geração de texto e imagem para campanhas; um advogado estuda como utilizar IAs para pesquisa jurídica e revisão de documentos; um software engineer aprende novas bibliotecas e paradigmas de desenvolvimento orientados por IA; um profissional de RH desenvolve habilidades de análise de dados para interpretar os insights gerados por algoritmos de recrutamento, e assim por diante.
Em praticamente todos os campos, já se identifica a necessidade de combinar expertise tradicional com familiaridade em IA. Além disso, habilidades socioemocionais como aprendizado ativo, adaptabilidade e pensamento crítico tornam-se parte da requalificação. Afinal, trabalhar com IA implica saber questionar resultados do modelo de linguagem, ter ética no uso de dados e estar pronto para adquirir novos conhecimentos.
Um conceito relacionado é o de lifelong learning (aprendizado ao longo da vida). Se nos anos 80 alguém poderia fazer um curso de DOS e se sentir “atualizado” por vários anos, hoje mesmo profissionais jovens percebem que precisarão aprender e reaprender ferramentas a cada ano. A IA generativa de 2023 pode ser substituída por uma tecnologia completamente nova em 2025.
Portanto, a requalificação profissional atual é menos um evento pontual e mais um processo contínuo. Organizações estão encorajando essa cultura de aprendizado: empresas como OpenAI, Microsoft e outras oferecem plataformas externas de cursos sobre IA para todos os públicos, com foco no interno, independente do cargo.
Outra frente importante é a requalificação de professores e educadores: assim como houve que atualizar docentes para usar computadores em sala de aula nos anos 80/90, hoje há projetos para preparar professores a usar e ensinar sobre IA, garantindo que as próximas gerações entrem no mercado já com as competências necessárias.
Em ambos os contextos, fica clara a importância estratégica do re-skilling, pois sem isso, a tecnologia acentua desigualdades entre quem sabe usar ganha, quem não sabe perde.
Domar a tecnologia pode elevar o nível geral de qualificação e abrir novas possibilidades. No fim das contas, tanto na chegada do PC quanto agora, investir nas pessoas, em educação e treinamento, se mostrou a maneira mais eficaz de colher os frutos da inovação tecnológica de forma inclusiva.
E quais são as ferramentas aceleradoras?
O AutoGPT foi um experimento de código aberto que combinou modelos GPT com uma espécie de “memória” e capacidade de realizar tarefas de forma iterativa sem intervenção humana a cada passo. Em outras palavras, é um Agente de IA capaz de decompôr um objetivo em subtarefas e tentar cumpri-las sequencialmente, invocando o modelo de IA conforme necessário. O projeto ganhou tração rapidamente e se tornou o repositório top trending no GitHub logo após seu lançamento, acumulando milhares de estrelas e forks. o AutoGPT demonstrou o potencial de scripts de IA executarem trabalhos complexos, como pesquisar na web, salvar informações e tomar decisões condicionais.
Hoje há uma família de agentes autônomos derivados, como BabyAGI, AgentGPT, etc. Todos voltados a testar os limites da autonomia das IAs. Para um profissional interessado, essas ferramentas oferecem um campo fértil de exploração, é possível, p.e., configurar um agente que faça análise de mercado contínua, ou que tente gerir tarefas rotineiras de um pequeno negócio de forma autônoma. O conceito de “agentes” é apontado como uma possível próxima fase da IA, em que em vez de interagir com um chatbot isolado, teremos coortes de IAs executando diferentes funções em coordenação.
LangChain: É um framework de código aberto que surgiu para facilitar a construção de aplicativos envolvendo modelos de linguagem. O LangChain provê uma estrutura modular para encadear chamadas a modelos de IA com fontes de dados, memória de conversação, ferramentas externas (como buscadores, calculadoras) e definir agentes personalizados.
Em resumo, ele simplifica a criação de um “fluxo de pensamento” para IAs, permitindo que desenvolvedores experimentem rapidamente ideias como chatbot com informações em tempo real, assistente que consulta uma base de dados empresarial antes de responder, ou mesmo integração de vários modelos diferentes em um só aplicativo. Antes do LangChain, seria necessário programar muita coisa do zero, mas agora há componentes prontos para orquestrar prompts, gerenciar o estado de uma conversa e assim por diante.
Com poucas linhas de Python ou JavaScript, um desenvolvedor pode prototipar seu próprio Agente de IA especializado usando LangChain. Isso diminuiu drasticamente a barreira para startups e laboratórios implementarem soluções sob medida com IA. Hoje, o LangChain é amplamente usado em hackathons e projetos inovadores ligados a LLMs (modelos de linguagem de grande porte). Na mesma linha de simplificação, temos o Flowise, LangFlow e o LangGraph. Todos são soluções low-code que mesmo os mais destreinados em programação, terão condições de chegar a um resultado relevante.
Hugging Face: A plataforma Hugging Face tornou-se uma espécie de hub central da comunidade de IA de código aberto, que se deu como missão a democratização de geração de valor com o uso da IA. Ela oferece um repositório online onde pesquisadores e empresas compartilham modelos de IA pré-treinados para texto, visão, áudio, datasets e demos interativas (via Spaces). Na prática, Hugging Face torna acessível modelos de ponta, como p.e., qualquer pessoa pode baixar e testar localmente modelos de linguagem alternativos ao GPT ou modelos de geração de imagem via plugins.
Atualmente, o Hub da Hugging Face hospeda centenas de milhares de modelos e aplicativos prontos para uso, muitos dos quais podem ser executados diretamente no navegador através de interfaces gráficas simples e sem qualquer custo, considerando uma infraestrutura mais leve. Além disso, a biblioteca Transformers provê uma API unificada em Python para utilizar esses modelos, o que se tornou um padrão na indústria.
Em síntese, Hugging Face funciona como “GitHub da IA” e quem quer experimentar uma IA generativa específica ou comparar arquiteturas, encontra tudo em um só lugar, frequentemente com tutoriais e comunidades ativas ajudando. Essa disponibilidade de recursos acelera o ciclo de experimentação, que é algo que contrasta fortemente com os anos 80, quando acesso a software era limitado e lento. Com plataformas assim, um entusiasta consegue em um final de semana montar um chatbot multimodal que responde a perguntas com texto e imagens, combinando vários modelos disponíveis livremente.
Caminhos para Profissionais se Atualizarem Rápido sobre IA (Cursos, Tutoriais e Labs)
Diante de tantas mudanças, profissionais de todas as áreas se perguntam: “O que posso fazer para não ficar para trás e tirar proveito dessa tendência?”. A seguir, listamos algumas sugestões práticas de atualização rápida em IA generativa e agentes autônomos:
Familiarize-se usando as ferramentas na prática
– Uma das melhores formas de aprender é experimentar diretamente. Teste modelos de linguagem e geradores de imagem, disponível via sites ou apps, com prompts relacionados ao seu trabalho. Se você trabalha em escritório, experimente usar os ambientes de IA Generativa e Copilotos que sua empresa disponibiliza para ver como eles podem agilizar buscas e respostas. Essa imersão prática vai te apoiar no desenvolvimento, entendendo capacidades e limitações da IA, além de inspirar usos no dia a dia. Muitas ferramentas têm tutoriais integrados ou comunidades online onde você pode encontrar dicas de uso.
Faça cursos online e tutoriais sob medida:
– Há hoje inúmeros cursos gratuitos e pagos que introduzem IA generativa para distintos públicos. Plataformas como Coursera, edX e Udemy oferecem cursos como “Introdução à IA Generativa”, “AI for Everyone” (IA para todos) e programas mais técnicos de machine learning. Procure por aqueles que tenham conteúdo atualizado (2024 ou 2025) e preferencialmente exemplos práticos. A Hugging Face disponibiliza um curso gratuito de Transformers que ensina a usar modelos de linguagem passo a passo com notebooks interativos. Para executivos e gestores, há cursos focados em estratégia de IA em como entender impactos no negócio e liderar iniciativas de IA.
E não negligencie os tutoriais informais: canais no YouTube, blogs e fóruns de comunidade frequentemente trazem “cookbooks” valiosos, desde how-to de como rodar modelos de linguagem no seu computador até guias de prompt engineering avançado para obter melhores resultados. E claro, considere pós-gradução e MBA. A FIA.LabData é um bom exemplo em uma grade atualizada e aplicável ao mercado – quem sabe eu serei seu professor…
Participar de laboratórios práticos e projetos mão na massa:
– Outro caminho de aprendizado acelerado é integrar-se a iniciativas práticas. Isso pode ser desde um hackathon de IA, onde empresas e comunidades tech organizaram hackathons de uso da IA Generativa, até contribuir para um projeto open-source no GitHub relacionado a agentes autônomos ou chatbots. Plataformas como Kaggle oferecem competitions e datasets onde você pode treinar modelos e ver abordagens de outros participantes.
Se programação não é sua praia, considere pelo menos explorar playgrounds interativos que está muito comum e disponível, onde você pode customizar prompts e parâmetros do modelo para aprender como ele responde. A própria experiência de tentar montar um mini-projeto, como “vou criar um chatbot que responde dúvidas comuns sobre meu trabalho usando LangChain”, pode ensiná-lo mais do que teoria. Muitas ferramentas como LangFlow, Flowise, LangChain e LangGraph possuem documentação e exemplos bem didáticos para que você possa replicar esses exemplos e depois modificá-los é um ótimo exercício.
Acompanhar comunidades e atualizações constantes: Dada a rapidez das evoluções em IA, é importante se conectar a fontes de informação confiáveis e comunidades. Siga especialistas no LinkedIn, Twitter ou outras redes que compartilham insights sobre IA (muitos divulgam novos cursos, artigos e descobertas quase diariamente). Participe de grupos ou fóruns.
Acompanhe também as publicações de empresas de consultoria como McKinsey, Deloitte, etc. que têm reportes sobre IA e blogs de tecnologia. Uma outra dica é assinar newsletters semanais sobre IA para receber um compilado do que houve de mais importante, o que ajuda a se manter atualizado sem se perder no excesso de informação.
Em paralelo, se possível, envolva-se em comunidades locais como meetups e eventos sobre IA estão se multiplicando nas capitais e online, frequentemente gratuitos. Nesses encontros você pode ouvir casos de uso reais e perguntar dúvidas a colegas que já implementaram algo.
Em síntese, a recomendação geral é ter proatividade e ser autodidata na medida do possível. A boa notícia é que, diferentemente de algumas ondas tecnológicas passadas, a IA generativa tem muitos recursos abertos e gratuitos para aprendizagem, bem como cursos em português, comunidades acolhedoras e ferramentas acessíveis para experimentar E aí, anima?
