relatório de IA da McKinsey divulgado, a IA generativa fez progressos rápidos e enormes benefícios económicos, e o futuro não pode ser subestimado.
Divulgado o relatório McKinsey Blockbuster!
A conclusão central é uma frase: a IA atingirá os níveis humanos mais cedo do que se pensava, e a projeção mediana é anterior a 2030.
Sabe, em comparação com as previsões das pessoas em 2017, o novo relatório destaca um otimismo.
A figura acima é o resultado final do relatório, sobre o qual falaremos um a um mais adiante.
Relatório Roundup
No início, o relatório começa com um resumo perfeito do quanto a tecnologia afetou nossas vidas hoje.
Em suma, a IA há muito que penetra em todos os aspetos das nossas vidas.
Quando a DeepMind criou o AlphaGo em 2016 e derrotou o campeão mundial Lee Sedol, a IA uma vez entrou em nosso campo de visão de forma esmagadora, mas como estava limitada apenas ao jogo de Go, ela lentamente desapareceu assim que os holofotes passaram.
Mas este ano é diferente.
Sem mencionar o ChatGPT, que ultrapassou o céu em termos de usuários, apenas produtos de IA generativos, como Copilot, Stable Diffusion e assim por diante, varreram nossas vidas como uma tempestade.
O que é diferente desta vez é que essas ferramentas de IA estão disponíveis para todos. Todos podem criar com o ChatGPT, usar o Midjourney para fazer gráficos e usar o Copilot para fazer PPT.
ChatGPT equipado com GPT-4, todo o desempenho decola diretamente do GPT-3.5. Depois, há o Claude, da Anthropic, que pode processar 100.000 tokens por minuto (aproximadamente a duração de um romance), e a geração de Claude em março deste ano é quase um décimo do desempenho atual.
O relatório centra-se na velocidade a que a IA está a desenvolver-se, aumentando em apenas alguns meses.
Neste relatório, a IA generativa é definida como uma aplicação construída com um modelo base. O modelo base tem um grande número de novos recursos em imagens, vídeo, áudio, código, etc., e o desempenho das funções originais também foi muito melhorado.
De acordo com o relatório, nossa compreensão da magnitude das capacidades da IA generativa ainda está em sua infância.
É por isso que a McKinsey fez um relatório para entender melhor o futuro da IA generativa.
Impacto Económico e Social
As empresas estão experimentando IA generativa para adaptar rapidamente seus fluxos de trabalho às novas tecnologias.
O relatório salienta que é necessário ter uma compreensão profunda do que a IA generativa trará para o nosso desenvolvimento social e económico global.
No gráfico abaixo, o relatório usa duas perspetivas complementares para determinar onde e quanto valor está sendo trazido atualmente para as capacidades da IA generativa.
A lente 1 na imagem acima é uma grande varredura de empresas que podem usar IA generativa. Isso é chamado de "caso de uso".
Digamos que um caso de uso em marketing seja: A IA generativa é aplicada para gerar conteúdo como e-mails personalizados, medindo resultados como a redução do custo de geração desse conteúdo e aumentando a receita aumentando a eficácia do conteúdo de alta qualidade em escala.
Como resultado, o relatório identifica um total de 63 casos de uso generativos de IA cobrindo 16 funções de negócios que poderiam trazer entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões anualmente em benefícios econômicos se aplicados em todos os setores.
Olhe para muito.
Isso representa um aumento de 15% a 40% do valor econômico atual estimado de US$ 11 trilhões para US$ 17,7 trilhões. Esta última é a previsão da McKinsey para 2017.
A lente 2 complementa a lente 1, com o relatório analisando o impacto potencial da IA generativa em cerca de 850 ocupações.
Os especialistas simularam uma variedade de cenários para estimar quando a IA generativa seria capaz de executar cada um dos mais de 2.100 trabalhos que compõem a economia global – o que poderia incluir tarefas como se comunicar com outras pessoas sobre planos ou atividades operacionais.
Desta forma, podemos estimar como a IA generativa afetará a produtividade do trabalho para todos os trabalhos atualmente realizados por toda a força de trabalho global, com as capacidades existentes.
Alguns desses impactos se sobrepõem às reduções de custos mencionadas na Lente 1, e o relatório assume, portanto, que as reduções de custos são o resultado do aumento da produtividade do trabalho.
Excluindo essa sobreposição, a economia total da IA generativa equivale a US$ 6,1 trilhões a US$ 7,9 trilhões por ano, como mostra o gráfico abaixo.
Potencial Futuro
Embora os benefícios económicos já sejam consideráveis, o relatório diz que vão muito além disso.
Vamos falar de potencial.
É provável que a IA generativa tenha um impacto nas funções da maioria das empresas. No entanto, se medirmos o impacto técnico como uma percentagem do custo da função, algumas funções se destacam, como mostra o gráfico abaixo.
A McKinsey analisou 16 funções de negócios e descobriu que apenas quatro funções – operações de clientes, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento – representavam cerca de 75% do valor anual total de casos de uso de IA generativa.
Simplificando, do ponto de vista técnico do trabalho em si, nem todas as empresas se beneficiam da IA em grande medida.
O relatório observa que o valor potencial da IA generativa foi muito menor em várias áreas de trabalho, incluindo fabricação e cadeia de suprimentos, ao avaliar vários casos de uso para IA.
A principal razão deve-se à natureza da própria IA generativa.
Além do valor potencial que a IA generativa pode trazer em casos de uso específicos, a IA generativa também pode trazer valor para toda a empresa, revolucionando os sistemas de gestão do conhecimento dentro da empresa.
Todos sabemos que a IA generativa tem fortes capacidades de processamento de linguagem natural e pode ajudar os funcionários a consultar e recuperar mais facilmente o conhecimento interno armazenado pela empresa.
Claramente, isso aumenta a capacidade da equipe de acessar rapidamente informações relevantes, permitindo-lhes tomar rapidamente decisões mais informadas e desenvolver estratégias eficazes.
Antes do advento da IA generativa, o mesmo trabalho pode ter levado os trabalhadores um dia inteiro para fazer, e a IA generativa deve ter produzido enormes benefícios depois de realizar essas tarefas.
Além disso, a IA generativa pode aumentar o valor trabalhando com os trabalhadores, acelerando sua produtividade e aumentando sua capacidade de fazer seu trabalho.
Não digo de quem foi o ADN, mesmo este artigo foi gerado pelo editor com IA (não).
Dos 63 casos de uso analisados no relatório, a IA generativa tem o potencial de criar um valor total de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões em todos os setores.
Claro, o impacto exato depende de uma variedade de fatores, como a combinação de diferentes funções, a importância de cada um e, mais importante - a escala de receita da própria indústria, como mostrado na figura abaixo.
Por exemplo, a IA generativa pode trazer cerca de US$ 310 bilhões em valor adicional para o setor de varejo, incluindo concessionárias de automóveis, melhorando recursos como marketing e operações de clientes.
Em contraste, grande parte do valor potencial em alta tecnologia vem da capacidade da IA generativa de melhorar a velocidade e a eficiência do desenvolvimento de software, como mostrado no gráfico abaixo.
O relatório estima que esse número se tornará cada vez mais espetacular no futuro – à medida que as capacidades da IA avançam a passos largos.
Desde 2017, o McKinsey Global Institute vem analisando o impacto da automação em diferentes atividades de trabalho, e também modelou vários cenários para a adoção de tecnologia.
Na época, eles estimaram que os trabalhadores gastavam pelo menos metade do seu tempo adaptando e automatizando as tecnologias existentes, o que chamamos de potencial de automação da tecnologia.
Os especialistas também simularam uma série de cenários possíveis para determinar a taxa de adoção dessas tecnologias e seu impacto nas atividades de trabalho na economia global.
Primeiro, a adoção em larga escala da tecnologia não acontecerá da noite para o dia. Leva tempo para que a tecnologia no laboratório se traduza em automação de atividades de trabalho específicas.
Ao mesmo tempo, se o custo da automação for maior do que o custo da mão de obra, obviamente não é viável.
Por último, mesmo que o faça, levará tempo a implementá-lo em maior escala.
É nisso que o relatório se concentra. Quanto potencial a IA generativa tem para a automação na produção e na vida, e quanto a eficiência do trabalho pode ser melhorada.
O relatório prevê que, com base no desempenho atual da IA generativa, suas capacidades em todos os aspetos alcançarão o desempenho humano mais rápido do que o estimado anteriormente, como mostra o gráfico abaixo.
O instituto pensava anteriormente que 2027 era o primeiro ano em que a tecnologia poderia atingir o nível intermediário de compreensão da linguagem natural humana, mas no último relatório, desta vez foi antecipado para 2023.
Teoricamente, ao integrar as tecnologias existentes, a proporção total de automação nesta fase aumentou de cerca de 50% para 60-70%.
Além disso, devido ao rápido desenvolvimento das capacidades de linguagem natural da IA generativa, a curva do potencial de desenvolvimento tecnológico é bastante íngreme.
O gráfico abaixo mostra a previsão de 2017 e a última previsão, e a partir da curva podemos ver facilmente como a palavra "otimista" está escrita.
Últimas previsões
Previsão para 2017
O gráfico abaixo mostra o quanto as atividades que os trabalhadores realizam diariamente mudarão no relatório, com a última previsão no topo e a previsão para 2017 abaixo.
Últimas previsões
Previsão para 2017
Os especialistas preveem que a IA generativa provavelmente terá o maior impacto no trabalho de conhecimento, especialmente nas atividades que envolvem tomada de decisão e colaboração, que anteriormente tinham o menor potencial de automação, como mostra o gráfico abaixo.
O relatório estima que o potencial de automação de competências saltou 34 pontos percentuais, enquanto o potencial de automação da gestão e desenvolvimento de talentos subiu de 16% em 2017 para 49% em 2023.
Além disso, a IA generativa também é capaz de entender a linguagem natural e usá-la para uma variedade de atividades e tarefas, o que ajuda muito a explicar por que a automação tem tanto potencial.
Na esfera econômica, cerca de 40% das atividades realizadas pelos trabalhadores precisam atingir pelo menos o nível médio de compreensão humana da linguagem natural.
Como resultado, muitas atividades de trabalho envolvendo comunicação, supervisão, gravação e interação humana têm o potencial de serem automatizadas por meio de IA generativa, acelerando a transformação do trabalho em ocupações como educação e tecnologia, onde anteriormente se esperava que o potencial de automação emergisse mais tarde, como mostra o gráfico abaixo.
Além disso, o relatório da McKinsey também analisa a partir de outras dimensões.
Devido a limitações de espaço, não vou listá-los todos.
**Para onde ir a partir daqui? **
Pode-se dizer que a análise acima se concentra na aparência geral da indústria.
Para refletir a fundamentação do relatório, a seção final é o impacto da IA generativa nos indivíduos e como cada um de nós deve enfrentá-lo.
À medida que as novas tecnologias evoluem, as partes interessadas devem agir para se prepararem para oportunidades e riscos, diz o relatório.
A principal preocupação é também um cliché, como problemas de alucinação, questões de direitos autorais intelectuais de dados usados em treinamento, e assim por diante.
O relatório prevê que pelo menos um quarto a um terço dos postos de trabalho irão mudar ao longo da próxima década, de acordo com a projeção mediana. Para papéis diferentes em pessoas diferentes, temos de responder de forma muito diferente.
Para empresas e líderes empresariais, como eles podem aproveitar o valor potencial da IA generativa enquanto gerenciam os riscos que ela representa?
Como a IA generativa e outras tecnologias de IA mudarão as ocupações e os conjuntos de habilidades exigidos da força de trabalho de uma empresa nos próximos anos? Como as empresas implementarão essas mudanças nos programas de contratação, programas de restrição e outros aspetos do RH?
As empresas podem desempenhar um papel na garantia de que a tecnologia não é usada de forma negativa que poderia prejudicar a sociedade?
Como as empresas podem compartilhar suas experiências na promoção do uso de IA generativa dentro e entre setores com governos e sociedade de forma transparente?
Essas são questões que os gestores precisam explorar.
O que a IA generativa significa para o planejamento futuro da força de trabalho para os tomadores de decisão no governo?
Como podem os trabalhadores beneficiar do apoio político necessário quando as suas atividades mudam ao longo do tempo?
É possível formular novas políticas ou rever as existentes para tornar a IA mais valiosa do ponto de vista social?
Por último, como todos os trabalhadores, consumidores e cidadãos, como devemos prestar atenção ao desenvolvimento de novas tecnologias? Onde obtemos a informação correta e justa?
Como os indivíduos podem equilibrar a conveniência e o impacto da IA generativa?
Como é que nós, enquanto indivíduos, expressamos as nossas exigências no processo de tomada de decisão?
Muitas questões exigem urgentemente uma análise aprofundada.
Em suma, este relatório fornece uma visão abrangente do impacto significativo da explosão generativa da IA na nossa sociedade, especialmente na economia.
Recursos:
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McKinsey divulga relatórios generativos de IA prevendo níveis humanos até 2030
Fonte: Shin Zhiyuan
Divulgado o relatório McKinsey Blockbuster!
A conclusão central é uma frase: a IA atingirá os níveis humanos mais cedo do que se pensava, e a projeção mediana é anterior a 2030.
Sabe, em comparação com as previsões das pessoas em 2017, o novo relatório destaca um otimismo.
Relatório Roundup
No início, o relatório começa com um resumo perfeito do quanto a tecnologia afetou nossas vidas hoje.
Em suma, a IA há muito que penetra em todos os aspetos das nossas vidas.
Quando a DeepMind criou o AlphaGo em 2016 e derrotou o campeão mundial Lee Sedol, a IA uma vez entrou em nosso campo de visão de forma esmagadora, mas como estava limitada apenas ao jogo de Go, ela lentamente desapareceu assim que os holofotes passaram.
Mas este ano é diferente.
Sem mencionar o ChatGPT, que ultrapassou o céu em termos de usuários, apenas produtos de IA generativos, como Copilot, Stable Diffusion e assim por diante, varreram nossas vidas como uma tempestade.
O que é diferente desta vez é que essas ferramentas de IA estão disponíveis para todos. Todos podem criar com o ChatGPT, usar o Midjourney para fazer gráficos e usar o Copilot para fazer PPT.
ChatGPT equipado com GPT-4, todo o desempenho decola diretamente do GPT-3.5. Depois, há o Claude, da Anthropic, que pode processar 100.000 tokens por minuto (aproximadamente a duração de um romance), e a geração de Claude em março deste ano é quase um décimo do desempenho atual.
O relatório centra-se na velocidade a que a IA está a desenvolver-se, aumentando em apenas alguns meses.
Neste relatório, a IA generativa é definida como uma aplicação construída com um modelo base. O modelo base tem um grande número de novos recursos em imagens, vídeo, áudio, código, etc., e o desempenho das funções originais também foi muito melhorado.
De acordo com o relatório, nossa compreensão da magnitude das capacidades da IA generativa ainda está em sua infância.
É por isso que a McKinsey fez um relatório para entender melhor o futuro da IA generativa.
Impacto Económico e Social
As empresas estão experimentando IA generativa para adaptar rapidamente seus fluxos de trabalho às novas tecnologias.
O relatório salienta que é necessário ter uma compreensão profunda do que a IA generativa trará para o nosso desenvolvimento social e económico global.
No gráfico abaixo, o relatório usa duas perspetivas complementares para determinar onde e quanto valor está sendo trazido atualmente para as capacidades da IA generativa.
Digamos que um caso de uso em marketing seja: A IA generativa é aplicada para gerar conteúdo como e-mails personalizados, medindo resultados como a redução do custo de geração desse conteúdo e aumentando a receita aumentando a eficácia do conteúdo de alta qualidade em escala.
Como resultado, o relatório identifica um total de 63 casos de uso generativos de IA cobrindo 16 funções de negócios que poderiam trazer entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões anualmente em benefícios econômicos se aplicados em todos os setores.
Olhe para muito.
Isso representa um aumento de 15% a 40% do valor econômico atual estimado de US$ 11 trilhões para US$ 17,7 trilhões. Esta última é a previsão da McKinsey para 2017.
A lente 2 complementa a lente 1, com o relatório analisando o impacto potencial da IA generativa em cerca de 850 ocupações.
Os especialistas simularam uma variedade de cenários para estimar quando a IA generativa seria capaz de executar cada um dos mais de 2.100 trabalhos que compõem a economia global – o que poderia incluir tarefas como se comunicar com outras pessoas sobre planos ou atividades operacionais.
Desta forma, podemos estimar como a IA generativa afetará a produtividade do trabalho para todos os trabalhos atualmente realizados por toda a força de trabalho global, com as capacidades existentes.
Alguns desses impactos se sobrepõem às reduções de custos mencionadas na Lente 1, e o relatório assume, portanto, que as reduções de custos são o resultado do aumento da produtividade do trabalho.
Excluindo essa sobreposição, a economia total da IA generativa equivale a US$ 6,1 trilhões a US$ 7,9 trilhões por ano, como mostra o gráfico abaixo.
Potencial Futuro
Embora os benefícios económicos já sejam consideráveis, o relatório diz que vão muito além disso.
Vamos falar de potencial.
É provável que a IA generativa tenha um impacto nas funções da maioria das empresas. No entanto, se medirmos o impacto técnico como uma percentagem do custo da função, algumas funções se destacam, como mostra o gráfico abaixo.
A McKinsey analisou 16 funções de negócios e descobriu que apenas quatro funções – operações de clientes, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento – representavam cerca de 75% do valor anual total de casos de uso de IA generativa.
Simplificando, do ponto de vista técnico do trabalho em si, nem todas as empresas se beneficiam da IA em grande medida.
A principal razão deve-se à natureza da própria IA generativa.
Além do valor potencial que a IA generativa pode trazer em casos de uso específicos, a IA generativa também pode trazer valor para toda a empresa, revolucionando os sistemas de gestão do conhecimento dentro da empresa.
Todos sabemos que a IA generativa tem fortes capacidades de processamento de linguagem natural e pode ajudar os funcionários a consultar e recuperar mais facilmente o conhecimento interno armazenado pela empresa.
Claramente, isso aumenta a capacidade da equipe de acessar rapidamente informações relevantes, permitindo-lhes tomar rapidamente decisões mais informadas e desenvolver estratégias eficazes.
Antes do advento da IA generativa, o mesmo trabalho pode ter levado os trabalhadores um dia inteiro para fazer, e a IA generativa deve ter produzido enormes benefícios depois de realizar essas tarefas.
Além disso, a IA generativa pode aumentar o valor trabalhando com os trabalhadores, acelerando sua produtividade e aumentando sua capacidade de fazer seu trabalho.
Não digo de quem foi o ADN, mesmo este artigo foi gerado pelo editor com IA (não).
Dos 63 casos de uso analisados no relatório, a IA generativa tem o potencial de criar um valor total de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões em todos os setores.
Claro, o impacto exato depende de uma variedade de fatores, como a combinação de diferentes funções, a importância de cada um e, mais importante - a escala de receita da própria indústria, como mostrado na figura abaixo.
Em contraste, grande parte do valor potencial em alta tecnologia vem da capacidade da IA generativa de melhorar a velocidade e a eficiência do desenvolvimento de software, como mostrado no gráfico abaixo.
Desde 2017, o McKinsey Global Institute vem analisando o impacto da automação em diferentes atividades de trabalho, e também modelou vários cenários para a adoção de tecnologia.
Na época, eles estimaram que os trabalhadores gastavam pelo menos metade do seu tempo adaptando e automatizando as tecnologias existentes, o que chamamos de potencial de automação da tecnologia.
Os especialistas também simularam uma série de cenários possíveis para determinar a taxa de adoção dessas tecnologias e seu impacto nas atividades de trabalho na economia global.
Primeiro, a adoção em larga escala da tecnologia não acontecerá da noite para o dia. Leva tempo para que a tecnologia no laboratório se traduza em automação de atividades de trabalho específicas.
Ao mesmo tempo, se o custo da automação for maior do que o custo da mão de obra, obviamente não é viável.
Por último, mesmo que o faça, levará tempo a implementá-lo em maior escala.
É nisso que o relatório se concentra. Quanto potencial a IA generativa tem para a automação na produção e na vida, e quanto a eficiência do trabalho pode ser melhorada.
O relatório prevê que, com base no desempenho atual da IA generativa, suas capacidades em todos os aspetos alcançarão o desempenho humano mais rápido do que o estimado anteriormente, como mostra o gráfico abaixo.
O instituto pensava anteriormente que 2027 era o primeiro ano em que a tecnologia poderia atingir o nível intermediário de compreensão da linguagem natural humana, mas no último relatório, desta vez foi antecipado para 2023.
Além disso, devido ao rápido desenvolvimento das capacidades de linguagem natural da IA generativa, a curva do potencial de desenvolvimento tecnológico é bastante íngreme.
O gráfico abaixo mostra a previsão de 2017 e a última previsão, e a partir da curva podemos ver facilmente como a palavra "otimista" está escrita.
O gráfico abaixo mostra o quanto as atividades que os trabalhadores realizam diariamente mudarão no relatório, com a última previsão no topo e a previsão para 2017 abaixo.
Os especialistas preveem que a IA generativa provavelmente terá o maior impacto no trabalho de conhecimento, especialmente nas atividades que envolvem tomada de decisão e colaboração, que anteriormente tinham o menor potencial de automação, como mostra o gráfico abaixo.
O relatório estima que o potencial de automação de competências saltou 34 pontos percentuais, enquanto o potencial de automação da gestão e desenvolvimento de talentos subiu de 16% em 2017 para 49% em 2023.
Na esfera econômica, cerca de 40% das atividades realizadas pelos trabalhadores precisam atingir pelo menos o nível médio de compreensão humana da linguagem natural.
Como resultado, muitas atividades de trabalho envolvendo comunicação, supervisão, gravação e interação humana têm o potencial de serem automatizadas por meio de IA generativa, acelerando a transformação do trabalho em ocupações como educação e tecnologia, onde anteriormente se esperava que o potencial de automação emergisse mais tarde, como mostra o gráfico abaixo.
Devido a limitações de espaço, não vou listá-los todos.
**Para onde ir a partir daqui? **
Pode-se dizer que a análise acima se concentra na aparência geral da indústria.
Para refletir a fundamentação do relatório, a seção final é o impacto da IA generativa nos indivíduos e como cada um de nós deve enfrentá-lo.
À medida que as novas tecnologias evoluem, as partes interessadas devem agir para se prepararem para oportunidades e riscos, diz o relatório.
A principal preocupação é também um cliché, como problemas de alucinação, questões de direitos autorais intelectuais de dados usados em treinamento, e assim por diante.
O relatório prevê que pelo menos um quarto a um terço dos postos de trabalho irão mudar ao longo da próxima década, de acordo com a projeção mediana. Para papéis diferentes em pessoas diferentes, temos de responder de forma muito diferente.
Para empresas e líderes empresariais, como eles podem aproveitar o valor potencial da IA generativa enquanto gerenciam os riscos que ela representa?
Como a IA generativa e outras tecnologias de IA mudarão as ocupações e os conjuntos de habilidades exigidos da força de trabalho de uma empresa nos próximos anos? Como as empresas implementarão essas mudanças nos programas de contratação, programas de restrição e outros aspetos do RH?
As empresas podem desempenhar um papel na garantia de que a tecnologia não é usada de forma negativa que poderia prejudicar a sociedade?
Como as empresas podem compartilhar suas experiências na promoção do uso de IA generativa dentro e entre setores com governos e sociedade de forma transparente?
Essas são questões que os gestores precisam explorar.
O que a IA generativa significa para o planejamento futuro da força de trabalho para os tomadores de decisão no governo?
Como podem os trabalhadores beneficiar do apoio político necessário quando as suas atividades mudam ao longo do tempo?
É possível formular novas políticas ou rever as existentes para tornar a IA mais valiosa do ponto de vista social?
Por último, como todos os trabalhadores, consumidores e cidadãos, como devemos prestar atenção ao desenvolvimento de novas tecnologias? Onde obtemos a informação correta e justa?
Como os indivíduos podem equilibrar a conveniência e o impacto da IA generativa?
Como é que nós, enquanto indivíduos, expressamos as nossas exigências no processo de tomada de decisão?
Muitas questões exigem urgentemente uma análise aprofundada.
Em suma, este relatório fornece uma visão abrangente do impacto significativo da explosão generativa da IA na nossa sociedade, especialmente na economia.
Recursos: