As previsões tecnológicas do CTO da Amazon para 2024 e além

xguru · 2023-12-06T11:12:02+09:00

Texto do Dr. Werner Vogels Ao longo da história, a humanidade tem desenvolvido ferramentas e sistemas para ampliar e potencializar suas capacidades Com a maior acessibilidade da tecnologia de nuvem, do machine learning e da IA generativa, isso já está impactando quase todos os aspectos de nossas vidas, desde escrever e-mails até desenvolver software e até detectar câncer precocemente Nos próximos anos, veremos a democratização do acesso à tecnologia e uma onda de inovação em várias áreas, começando pela IA generativa [A IA generativa passa a reconhecer cultura] - Generative AI becomes culturally aware "Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) treinados com dados culturalmente diversos poderão compreender com mais nuance a experiência humana e questões sociais complexas. A fluência cultural permitirá que usuários do mundo todo acessem a IA generativa com mais facilidade" A cultura influencia tudo — as histórias que contamos, a comida que comemos, a forma como nos vestimos, nossos valores, maneiras, preconceitos e como abordamos problemas e tomamos decisões A cultura é a base de como cada um de nós existe dentro de uma comunidade A cultura fornece regras e diretrizes que definem e regem nossos comportamentos e crenças, e esses acordos variam conforme onde estamos e com quem estamos, o que às vezes pode causar confusão e mal-entendidos Os seres humanos estão acostumados a trabalhar em múltiplos contextos culturais, por isso conseguem contextualizar e sintetizar essas informações, ajustar seu entendimento e responder de forma apropriada Nos próximos anos, a cultura terá um papel importante na forma como projetamos, implantamos e consumimos tecnologia, e seu efeito ficará mais evidente na IA generativa Esforços para alcançar fluência cultural Para que sistemas baseados em LLM cheguem a usuários do mundo todo, eles precisam adquirir a "fluência cultural" que os humanos percebem de forma instintiva O Common Crawl, usado para treinar muitos LLMs, é composto por cerca de 46% de inglês e, independentemente do idioma, uma parcela ainda maior do conteúdo disponível é culturalmente ocidental (com forte viés para os EUA) Nos últimos meses, começaram a surgir aprendizes de idiomas não ocidentais: Jais, treinado com dados em árabe e inglês; Yi-34B, um modelo bilíngue em chinês/inglês; e Japanese-large-lm, treinado com um vasto corpus da web em japonês Isso sinaliza que centenas de milhões de pessoas poderão usar IA generativa, por meio de modelos não ocidentais culturalmente precisos, com impacto em áreas amplas que vão da educação à saúde É importante lembrar que idioma e cultura não são a mesma coisa Conseguir fazer uma tradução perfeita não significa ter uma percepção exemplar da cultura Como esses modelos incorporam incontáveis histórias e experiências, os LLMs começarão a desenvolver perspectivas mais amplas e globais Assim como os humanos aprendem por meio de discussões, debates e troca de ideias, os LLMs também precisarão de oportunidades semelhantes para ampliar perspectivas e compreender culturas Nessa troca cultural, duas áreas de pesquisa terão papel central A primeira é o reinforcement learning from AI feedback (RLAIF), em que um modelo incorpora o feedback de outro. Nesse cenário, modelos diferentes podem interagir entre si e atualizar seu entendimento de diversos conceitos culturais com base nessas interações A segunda é a colaboração por meio de debate multiagente, em que várias instâncias de um mesmo modelo geram respostas, discutem a validade de cada uma e o raciocínio por trás delas, e por fim chegam a uma resposta consensual por meio desse processo de debate Ambas as áreas de pesquisa reduzem o custo humano de treinar e ajustar modelos À medida que os LLMs interagirem e aprenderem entre si, passarão a compreender com mais nuance problemas sociais complexos com base em diferentes perspectivas culturais Esses avanços também ajudarão a garantir que os modelos forneçam respostas mais robustas e tecnicamente precisas sobre temas amplos, como tecnologia O efeito disso será profundo entre regiões, comunidades e gerações [FemTech finalmente decola] - FemTech finally takes off "Com o aumento acelerado dos investimentos em femtech, a hibridização dos serviços de saúde e a melhoria no diagnóstico e nos desfechos de pacientes graças à abundância de dados, a saúde da mulher chegou a um ponto de inflexão. A ascensão da femtech não beneficiará apenas as mulheres, mas dará novo fôlego a todo o sistema de saúde" A saúde da mulher não é um nicho, mas continua sendo negligenciada A saúde da mulher não é um nicho. Só nos EUA, as mulheres gastam mais de US$ 500 bilhões por ano em serviços de saúde As mulheres representam 50% da população total e respondem por 80% das decisões de consumo em saúde, mas a base da medicina moderna foi essencialmente masculina Foi só após a aprovação da National Institutes of Health Revitalization Act de 1993 que mulheres nos EUA começaram a participar de pesquisas clínicas Necessidades comuns como gestão da menstruação e tratamento da menopausa foram historicamente tratadas como tabu, e como mulheres foram excluídas de testes clínicos e pesquisas, os resultados em geral foram piores do que para homens Em média, mulheres recebem diagnósticos mais tarde do que homens para várias doenças e têm 50% mais probabilidade de receber diagnóstico incorreto após um infarto O exemplo mais claro da desigualdade está nos medicamentos prescritos: mulheres relatam efeitos colaterais em taxas muito mais altas do que homens Embora esses números pareçam preocupantes à primeira vista, os investimentos em serviços de saúde para mulheres (a chamada femtech) estão crescendo, impulsionados pela tecnologia de nuvem e pelo maior acesso a dados A AWS vem trabalhando de perto com startups lideradas por mulheres e testemunhou diretamente o crescimento da femtech. Só no último ano, o financiamento aumentou 197% Com maior acesso a capital, a tecnologias como machine learning e a dispositivos conectados projetados especificamente para mulheres, estamos diante de uma mudança sem precedentes não só na percepção do cuidado com a mulher, mas também em como ele é gerido Estão surgindo empresas de femtech armadas com tecnologia Empresas como Tia, Elvie e Embr Labs estão mostrando enorme potencial ao usar dados e análise preditiva para oferecer tratamentos personalizados e atender pacientes onde elas se sentem mais confortáveis, em casa ou em deslocamento À medida que o estigma em torno dos problemas de saúde da mulher desaparece e mais recursos entram nesse setor, continuaremos vendo empresas de femtech enfrentando ativamente questões e necessidades de saúde feminina antes negligenciadas Ao mesmo tempo, o acesso das mulheres aos serviços de saúde vai melhorar significativamente graças a modelos híbridos de cuidado que aproveitam plataformas médicas online, dispositivos diagnósticos de baixo custo e acesso on-demand a profissionais de saúde A Maven vem se provando líder nesse espaço ao derrubar as barreiras entre saúde mental e física e oferecer desde aconselhamento de relacionamentos até gestão da menopausa Por meio do sistema de absorvente interno inteligente que a NextGen Jane está desenvolvendo, mulheres poderão construir seu perfil de saúde uterina, identificar potenciais marcadores genômicos de doenças e compartilhá-los de forma fluida com profissionais clínicos Wearables também fornecerão um rico conjunto de dados longitudinais de saúde para análise por usuários e médicos Em um cenário em que hoje mais de 70% das mulheres deixam sintomas da menopausa sem tratamento, o avanço da educação, a disponibilidade de dados e soluções não invasivas podem melhorar drasticamente os resultados em ginecologia e obstetrícia — e isso vai muito além dessas áreas O ponto de inflexão na gestão da saúde da mulher Estamos em um ponto de inflexão na gestão da saúde da mulher O acesso a dados diversos, combinado com tecnologias de nuvem como computer vision e deep learning, ajudará a reduzir diagnósticos incorretos e minimizar efeitos colaterais de medicamentos que hoje afetam desproporcionalmente as mulheres Endometriose e depressão pós-parto receberão a atenção que merecem Finalmente veremos o cuidado com a mulher sair da margem e ir para a linha de frente E como equipes lideradas por mulheres estão em posição melhor do que equipes compostas apenas por homens para resolver uma gama mais ampla de problemas de saúde, a femtech beneficiará não apenas pessoas que se identificam como mulheres, mas melhorará todo o sistema de saúde [Assistentes de IA redefinem a produtividade de desenvolvedores] - AI assistants redefine developer productivity "Os assistentes de IA evoluirão de geradores básicos de código para professores e colaboradores incansáveis que oferecem suporte ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Eles explicarão sistemas complexos em linguagem simples, sugerirão melhorias direcionadas e assumirão tarefas repetitivas, ajudando desenvolvedores a focar nas partes de maior impacto do trabalho" Eu previ em 2021 que a IA generativa começaria a ter um papel importante na forma como escrevemos software. Que ela reforçaria as habilidades dos desenvolvedores e os ajudaria a escrever código mais seguro e confiável O assistente de IA é colega e mestre Com o amplo acesso atual a ferramentas e sistemas capazes de gerar funções completas, classes e testes com base em prompts em linguagem natural, esse fenômeno está agora ganhando força de verdade De fato, na pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow de 2023, 70% dos respondentes disseram que já usam ferramentas com suporte de IA no processo de desenvolvimento ou planejam usá-las Os assistentes de IA que estão chegando não apenas entenderão e escreverão código, como também serão colaboradores incansáveis e mestres Nenhuma tarefa esgotará sua energia, e eles não perderão a paciência por explicar um conceito ou refazer uma tarefa, não importa quantas vezes isso seja pedido Com tempo e paciência infinitos, darão suporte a todos do time e contribuirão em tudo, de revisão de código à estratégia de produto As fronteiras ficam borradas As fronteiras entre product managers, engenheiros frontend e backend, DBAs, designers de UI/UX, engenheiros de DevOps e arquitetos vão ficar mais borradas Com entendimento contextual não apenas de módulos isolados, mas do sistema inteiro, os assistentes de IA oferecerão recomendações que ampliam a criatividade humana, como traduzir um rascunho feito em guardanapo em código de scaffold, gerar templates a partir de documentos de requisitos ou recomendar a infraestrutura mais adequada para a tarefa (por exemplo, serverless ou containers) Altamente personalizáveis Esses assistentes poderão ser altamente personalizados no nível individual, de equipe ou da empresa Desenvolvedores juniores poderão usá-los para se familiarizar rapidamente com infraestruturas desconhecidas, enquanto engenheiros seniores poderão usá-los para entender rapidamente novos projetos ou codebases e começar a contribuir de forma significativa Antes, podia levar semanas para compreender totalmente o impacto downstream de mudanças no código, mas os assistentes poderão avaliar correções imediatamente, resumir seus efeitos em outras partes do sistema e sugerir mudanças adicionais quando necessário Já estão começando a aliviar a carga dos desenvolvedores Já estamos vendo as partes mais tediosas do desenvolvimento moderno de software — como testes unitários, escrita de boilerplate e depuração de erros — saindo das mãos dos desenvolvedores Essas tarefas frequentemente eram tratadas como trabalho "acessório" e acabavam ficando para depois, mas agora são assumidas pelos assistentes Claro, os desenvolvedores ainda precisarão planejar e avaliar os resultados Mas essas ferramentas auxiliares os ajudarão a escolher algoritmos adequados para sistemas distribuídos com base em pesquisa acadêmica, decidir a melhor forma de migrar de uma abordagem primary-backup para uma implementação active-active, entender como recursos impactam individualmente a eficiência e desenvolver modelos de precificação, fazendo com que consigam realizar mais do que nunca Os desenvolvedores poderão reduzir a carga de trabalho pesada e não diferenciadora, como upgrades de versão do Java, e focar no trabalho criativo que impulsiona a inovação Nos próximos anos, equipes de engenharia vão aumentar a produtividade, desenvolver sistemas de maior qualidade, ver assistentes de IA passarem de novidade a item essencial em toda a indústria de software e encurtar os ciclos de release de software [A educação evolui para acompanhar o ritmo da inovação tecnológica] - Education evolves to match the speed of tech innovation "O ensino superior sozinho não consegue acompanhar o ritmo da mudança tecnológica. Surgirão programas de formação técnica baseados em habilidades e liderados pela indústria, mais parecidos com a jornada de profissionais qualificados. Essa transição para o aprendizado contínuo beneficiará tanto indivíduos quanto empresas" Especialmente na área de tecnologia, é comum a percepção de que diploma universitário é essencial para contratar os melhores talentos e conseguir os melhores empregos, mas esse modelo começa a ruir tanto para indivíduos quanto para empresas Para estudantes, os custos estão subindo, e muitos passam a questionar o valor do diploma universitário tradicional quando há possibilidade de treinamento prático Do ponto de vista das empresas, novos contratados ainda precisam de treinamento prático e, conforme mais setores passam a exigir especialização dos funcionários, a distância entre o que é ensinado na escola e o que os empregadores precisam só aumenta Assim como o desenvolvimento de software de décadas atrás, a educação técnica chegou a um momento decisivo, e o que antes era um treinamento presencial sob medida para poucos vai evoluir para uma formação técnica baseada em habilidades e liderada pela indústria para muitos Essa mudança já está em curso há anos Empresas como a Coursera, originalmente focadas no consumidor final, expandiram seus esforços de upskilling e requalificação ao firmar parcerias com empresas Agora, as próprias empresas também começaram a investir seriamente e em grande escala em educação baseada em habilidades. De fato, a Amazon já anunciou que ofereceu educação técnica a 21 milhões de aprendizes de tecnologia no mundo todo Esse conceito já existe há muito tempo No caso de profissionais especializados como eletricistas, soldadores e carpinteiros, a maior parte das habilidades não é adquirida em sala de aula Eles passam de trainee a aprendiz, de aprendiz a oficial e depois podem se tornar mestres O aprendizado no trabalho acontece continuamente, e há caminhos bem definidos para aprimorar competências Esse estilo de educação contínua ao longo da vida, baseado em aprender e manter a curiosidade, é um bom sinal tanto para indivíduos quanto para empresas Isso não significa que os diplomas tradicionais vão desaparecer Não se trata de uma situação de "ou isto ou aquilo", mas de escolha Na área de tecnologia, ainda existirão campos em que esse tipo de aprendizado acadêmico continuará importante Mas também haverá muitos setores em que o impacto da tecnologia superará o sistema educacional tradicional Surgirá uma era de novas oportunidades educacionais lideradas pela indústria, impossível de ignorar para atender às demandas dos negócios

(allthingsdistributed.com)

22 pontos por xguru 2023-12-06 | 6 comentários | Compartilhar no WhatsApp

Texto do Dr. Werner Vogels

Ao longo da história, a humanidade tem desenvolvido ferramentas e sistemas para ampliar e potencializar suas capacidades
Com a maior acessibilidade da tecnologia de nuvem, do machine learning e da IA generativa, isso já está impactando quase todos os aspectos de nossas vidas, desde escrever e-mails até desenvolver software e até detectar câncer precocemente
Nos próximos anos, veremos a democratização do acesso à tecnologia e uma onda de inovação em várias áreas, começando pela IA generativa

[A IA generativa passa a reconhecer cultura] - Generative AI becomes culturally aware

"Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) treinados com dados culturalmente diversos poderão compreender com mais nuance a experiência humana e questões sociais complexas. A fluência cultural permitirá que usuários do mundo todo acessem a IA generativa com mais facilidade"
A cultura influencia tudo — as histórias que contamos, a comida que comemos, a forma como nos vestimos, nossos valores, maneiras, preconceitos e como abordamos problemas e tomamos decisões
A cultura é a base de como cada um de nós existe dentro de uma comunidade
A cultura fornece regras e diretrizes que definem e regem nossos comportamentos e crenças, e esses acordos variam conforme onde estamos e com quem estamos, o que às vezes pode causar confusão e mal-entendidos
Os seres humanos estão acostumados a trabalhar em múltiplos contextos culturais, por isso conseguem contextualizar e sintetizar essas informações, ajustar seu entendimento e responder de forma apropriada
Nos próximos anos, a cultura terá um papel importante na forma como projetamos, implantamos e consumimos tecnologia, e seu efeito ficará mais evidente na IA generativa

Esforços para alcançar fluência cultural

Para que sistemas baseados em LLM cheguem a usuários do mundo todo, eles precisam adquirir a "fluência cultural" que os humanos percebem de forma instintiva
O Common Crawl, usado para treinar muitos LLMs, é composto por cerca de 46% de inglês e, independentemente do idioma, uma parcela ainda maior do conteúdo disponível é culturalmente ocidental (com forte viés para os EUA)
Nos últimos meses, começaram a surgir aprendizes de idiomas não ocidentais: Jais, treinado com dados em árabe e inglês; Yi-34B, um modelo bilíngue em chinês/inglês; e Japanese-large-lm, treinado com um vasto corpus da web em japonês
Isso sinaliza que centenas de milhões de pessoas poderão usar IA generativa, por meio de modelos não ocidentais culturalmente precisos, com impacto em áreas amplas que vão da educação à saúde
É importante lembrar que idioma e cultura não são a mesma coisa
Conseguir fazer uma tradução perfeita não significa ter uma percepção exemplar da cultura
Como esses modelos incorporam incontáveis histórias e experiências, os LLMs começarão a desenvolver perspectivas mais amplas e globais
Assim como os humanos aprendem por meio de discussões, debates e troca de ideias, os LLMs também precisarão de oportunidades semelhantes para ampliar perspectivas e compreender culturas
Nessa troca cultural, duas áreas de pesquisa terão papel central
- A primeira é o reinforcement learning from AI feedback (RLAIF), em que um modelo incorpora o feedback de outro. Nesse cenário, modelos diferentes podem interagir entre si e atualizar seu entendimento de diversos conceitos culturais com base nessas interações
- A segunda é a colaboração por meio de debate multiagente, em que várias instâncias de um mesmo modelo geram respostas, discutem a validade de cada uma e o raciocínio por trás delas, e por fim chegam a uma resposta consensual por meio desse processo de debate
- Ambas as áreas de pesquisa reduzem o custo humano de treinar e ajustar modelos
À medida que os LLMs interagirem e aprenderem entre si, passarão a compreender com mais nuance problemas sociais complexos com base em diferentes perspectivas culturais
Esses avanços também ajudarão a garantir que os modelos forneçam respostas mais robustas e tecnicamente precisas sobre temas amplos, como tecnologia
O efeito disso será profundo entre regiões, comunidades e gerações

[FemTech finalmente decola] - FemTech finally takes off

"Com o aumento acelerado dos investimentos em femtech, a hibridização dos serviços de saúde e a melhoria no diagnóstico e nos desfechos de pacientes graças à abundância de dados, a saúde da mulher chegou a um ponto de inflexão. A ascensão da femtech não beneficiará apenas as mulheres, mas dará novo fôlego a todo o sistema de saúde"

A saúde da mulher não é um nicho, mas continua sendo negligenciada

A saúde da mulher não é um nicho. Só nos EUA, as mulheres gastam mais de US$ 500 bilhões por ano em serviços de saúde
As mulheres representam 50% da população total e respondem por 80% das decisões de consumo em saúde, mas a base da medicina moderna foi essencialmente masculina
Foi só após a aprovação da National Institutes of Health Revitalization Act de 1993 que mulheres nos EUA começaram a participar de pesquisas clínicas
Necessidades comuns como gestão da menstruação e tratamento da menopausa foram historicamente tratadas como tabu, e como mulheres foram excluídas de testes clínicos e pesquisas, os resultados em geral foram piores do que para homens
Em média, mulheres recebem diagnósticos mais tarde do que homens para várias doenças e têm 50% mais probabilidade de receber diagnóstico incorreto após um infarto
O exemplo mais claro da desigualdade está nos medicamentos prescritos: mulheres relatam efeitos colaterais em taxas muito mais altas do que homens
Embora esses números pareçam preocupantes à primeira vista, os investimentos em serviços de saúde para mulheres (a chamada femtech) estão crescendo, impulsionados pela tecnologia de nuvem e pelo maior acesso a dados
A AWS vem trabalhando de perto com startups lideradas por mulheres e testemunhou diretamente o crescimento da femtech. Só no último ano, o financiamento aumentou 197%
Com maior acesso a capital, a tecnologias como machine learning e a dispositivos conectados projetados especificamente para mulheres, estamos diante de uma mudança sem precedentes não só na percepção do cuidado com a mulher, mas também em como ele é gerido

Estão surgindo empresas de femtech armadas com tecnologia

Empresas como Tia, Elvie e Embr Labs estão mostrando enorme potencial ao usar dados e análise preditiva para oferecer tratamentos personalizados e atender pacientes onde elas se sentem mais confortáveis, em casa ou em deslocamento
À medida que o estigma em torno dos problemas de saúde da mulher desaparece e mais recursos entram nesse setor, continuaremos vendo empresas de femtech enfrentando ativamente questões e necessidades de saúde feminina antes negligenciadas
Ao mesmo tempo, o acesso das mulheres aos serviços de saúde vai melhorar significativamente graças a modelos híbridos de cuidado que aproveitam plataformas médicas online, dispositivos diagnósticos de baixo custo e acesso on-demand a profissionais de saúde
A Maven vem se provando líder nesse espaço ao derrubar as barreiras entre saúde mental e física e oferecer desde aconselhamento de relacionamentos até gestão da menopausa
Por meio do sistema de absorvente interno inteligente que a NextGen Jane está desenvolvendo, mulheres poderão construir seu perfil de saúde uterina, identificar potenciais marcadores genômicos de doenças e compartilhá-los de forma fluida com profissionais clínicos
Wearables também fornecerão um rico conjunto de dados longitudinais de saúde para análise por usuários e médicos
Em um cenário em que hoje mais de 70% das mulheres deixam sintomas da menopausa sem tratamento, o avanço da educação, a disponibilidade de dados e soluções não invasivas podem melhorar drasticamente os resultados em ginecologia e obstetrícia — e isso vai muito além dessas áreas

O ponto de inflexão na gestão da saúde da mulher

Estamos em um ponto de inflexão na gestão da saúde da mulher
O acesso a dados diversos, combinado com tecnologias de nuvem como computer vision e deep learning, ajudará a reduzir diagnósticos incorretos e minimizar efeitos colaterais de medicamentos que hoje afetam desproporcionalmente as mulheres
Endometriose e depressão pós-parto receberão a atenção que merecem
Finalmente veremos o cuidado com a mulher sair da margem e ir para a linha de frente
E como equipes lideradas por mulheres estão em posição melhor do que equipes compostas apenas por homens para resolver uma gama mais ampla de problemas de saúde, a femtech beneficiará não apenas pessoas que se identificam como mulheres, mas melhorará todo o sistema de saúde

[Assistentes de IA redefinem a produtividade de desenvolvedores] - AI assistants redefine developer productivity

"Os assistentes de IA evoluirão de geradores básicos de código para professores e colaboradores incansáveis que oferecem suporte ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Eles explicarão sistemas complexos em linguagem simples, sugerirão melhorias direcionadas e assumirão tarefas repetitivas, ajudando desenvolvedores a focar nas partes de maior impacto do trabalho"
Eu previ em 2021 que a IA generativa começaria a ter um papel importante na forma como escrevemos software. Que ela reforçaria as habilidades dos desenvolvedores e os ajudaria a escrever código mais seguro e confiável

O assistente de IA é colega e mestre

Com o amplo acesso atual a ferramentas e sistemas capazes de gerar funções completas, classes e testes com base em prompts em linguagem natural, esse fenômeno está agora ganhando força de verdade
De fato, na pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow de 2023, 70% dos respondentes disseram que já usam ferramentas com suporte de IA no processo de desenvolvimento ou planejam usá-las
Os assistentes de IA que estão chegando não apenas entenderão e escreverão código, como também serão colaboradores incansáveis e mestres
Nenhuma tarefa esgotará sua energia, e eles não perderão a paciência por explicar um conceito ou refazer uma tarefa, não importa quantas vezes isso seja pedido
Com tempo e paciência infinitos, darão suporte a todos do time e contribuirão em tudo, de revisão de código à estratégia de produto

As fronteiras ficam borradas

As fronteiras entre product managers, engenheiros frontend e backend, DBAs, designers de UI/UX, engenheiros de DevOps e arquitetos vão ficar mais borradas
Com entendimento contextual não apenas de módulos isolados, mas do sistema inteiro, os assistentes de IA oferecerão recomendações que ampliam a criatividade humana, como traduzir um rascunho feito em guardanapo em código de scaffold, gerar templates a partir de documentos de requisitos ou recomendar a infraestrutura mais adequada para a tarefa (por exemplo, serverless ou containers)

Altamente personalizáveis

Esses assistentes poderão ser altamente personalizados no nível individual, de equipe ou da empresa
Desenvolvedores juniores poderão usá-los para se familiarizar rapidamente com infraestruturas desconhecidas, enquanto engenheiros seniores poderão usá-los para entender rapidamente novos projetos ou codebases e começar a contribuir de forma significativa
Antes, podia levar semanas para compreender totalmente o impacto downstream de mudanças no código, mas os assistentes poderão avaliar correções imediatamente, resumir seus efeitos em outras partes do sistema e sugerir mudanças adicionais quando necessário

Já estão começando a aliviar a carga dos desenvolvedores

Já estamos vendo as partes mais tediosas do desenvolvimento moderno de software — como testes unitários, escrita de boilerplate e depuração de erros — saindo das mãos dos desenvolvedores
Essas tarefas frequentemente eram tratadas como trabalho "acessório" e acabavam ficando para depois, mas agora são assumidas pelos assistentes
Claro, os desenvolvedores ainda precisarão planejar e avaliar os resultados
Mas essas ferramentas auxiliares os ajudarão a escolher algoritmos adequados para sistemas distribuídos com base em pesquisa acadêmica, decidir a melhor forma de migrar de uma abordagem primary-backup para uma implementação active-active, entender como recursos impactam individualmente a eficiência e desenvolver modelos de precificação, fazendo com que consigam realizar mais do que nunca
Os desenvolvedores poderão reduzir a carga de trabalho pesada e não diferenciadora, como upgrades de versão do Java, e focar no trabalho criativo que impulsiona a inovação
Nos próximos anos, equipes de engenharia vão
- aumentar a produtividade,
- desenvolver sistemas de maior qualidade,
- ver assistentes de IA passarem de novidade a item essencial em toda a indústria de software
- e encurtar os ciclos de release de software

[A educação evolui para acompanhar o ritmo da inovação tecnológica] - Education evolves to match the speed of tech innovation

"O ensino superior sozinho não consegue acompanhar o ritmo da mudança tecnológica. Surgirão programas de formação técnica baseados em habilidades e liderados pela indústria, mais parecidos com a jornada de profissionais qualificados. Essa transição para o aprendizado contínuo beneficiará tanto indivíduos quanto empresas"
Especialmente na área de tecnologia, é comum a percepção de que diploma universitário é essencial para contratar os melhores talentos e conseguir os melhores empregos, mas esse modelo começa a ruir tanto para indivíduos quanto para empresas
Para estudantes, os custos estão subindo, e muitos passam a questionar o valor do diploma universitário tradicional quando há possibilidade de treinamento prático
Do ponto de vista das empresas, novos contratados ainda precisam de treinamento prático e, conforme mais setores passam a exigir especialização dos funcionários, a distância entre o que é ensinado na escola e o que os empregadores precisam só aumenta
Assim como o desenvolvimento de software de décadas atrás, a educação técnica chegou a um momento decisivo, e o que antes era um treinamento presencial sob medida para poucos vai evoluir para uma formação técnica baseada em habilidades e liderada pela indústria para muitos

Essa mudança já está em curso há anos

Empresas como a Coursera, originalmente focadas no consumidor final, expandiram seus esforços de upskilling e requalificação ao firmar parcerias com empresas
Agora, as próprias empresas também começaram a investir seriamente e em grande escala em educação baseada em habilidades. De fato, a Amazon já anunciou que ofereceu educação técnica a 21 milhões de aprendizes de tecnologia no mundo todo

Esse conceito já existe há muito tempo

No caso de profissionais especializados como eletricistas, soldadores e carpinteiros, a maior parte das habilidades não é adquirida em sala de aula
Eles passam de trainee a aprendiz, de aprendiz a oficial e depois podem se tornar mestres
O aprendizado no trabalho acontece continuamente, e há caminhos bem definidos para aprimorar competências
Esse estilo de educação contínua ao longo da vida, baseado em aprender e manter a curiosidade, é um bom sinal tanto para indivíduos quanto para empresas

Isso não significa que os diplomas tradicionais vão desaparecer

Não se trata de uma situação de "ou isto ou aquilo", mas de escolha
Na área de tecnologia, ainda existirão campos em que esse tipo de aprendizado acadêmico continuará importante
Mas também haverá muitos setores em que o impacto da tecnologia superará o sistema educacional tradicional
Surgirá uma era de novas oportunidades educacionais lideradas pela indústria, impossível de ignorar para atender às demandas dos negócios

6 comentários

duswns12893 2023-12-26

"E equipes lideradas por mulheres também estão em melhor posição para resolver uma gama mais ampla de problemas de saúde do que equipes compostas apenas por homens~" => Fico me perguntando por que ele sentiu necessidade de dizer isso.

sunrabbit 2024-01-09

And since equipes lideradas por mulheres são mais propensas do que aquelas formadas apenas por homens

É o texto original.

E este é o link mencionado.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba6990

bgb10 2023-12-10

De fato, estão surgindo cada vez mais cursos ligados a parcerias entre empresas e universidades. Parece que a educação precisa mudar rapidamente para acompanhar a inovação tecnológica.

inthelife 2023-12-07

Se comparar os dados de 3 anos, será que aparece alguma conexão? rs

2023-12-06

[Este comentário foi ocultado.]

xguru 2023-12-06

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