GPT: moda ou ferramenta efetiva? #ibovespa

 

Antes do stress ocorrido nas últimas semanas no setor bancário, o lançamento do ChatGPT pela Microsoft dominava o noticiário. No final do ano passado o Mosca antecipando essa tendencia publicou no post chatgpt abordando essa nova tecnologia.

Enquanto os mercados ficavam no embate sobre todas as questões do momento essa área de IA continuou evoluindo, e agora, com um pouco mais de calma nos mercados, o assunto volta à tona. A grande questão como sempre em todas essas evoluções é o temor de que essas tecnologias irão substituir o homem em seu trabalho, além do aumento de produtividade.

Sobre esse último assunto, Joachim Klement publicou em seu site alguns dados que comprovam a sua utilidade.

Quero analisar um desenvolvimento que deixa muitas pessoas empolgadas atualmente: IA e especialmente IA generativa, como chatGPT e Bing AI. Agora, vimos tantas tecnologias sendo apontadas como um fator-chave para um crescimento mais forte da produtividade no passado e nenhuma delas cumpriu sua promessa, então você será perdoado por ser cético sobre o hype atual, mas deixe-me continuar o registro que eu acho que este poderia realmente ser diferente e há alguns dados iniciais que mostram que a IA generativa pode realmente criar um aumento duradouro na produtividade.

Primeiro, deixe-me afirmar que não sou especialista em chatGPT, Bing AI e outros aplicativos de IA que estão sendo lançados – muito menos o Mosca. Se você quiser aprender como usá-los de forma mais eficaz e as armadilhas inerentes a eles, recomendo o blog de Ethan Mollick “One Useful Thing”, que se tornou minha fonte única em todas as coisas relacionadas à IA. Também encontrei os três estudos que discutirei hoje em seu blog, portanto, todo o crédito a ele por apontá-los.

Embora não seja um especialista nessas ferramentas, tornei-me um usuário frequente do Bing AI em minha vida pessoal e profissional. Tornei-me tão fã do Bing AI que basicamente abandonei a pesquisa do Google (com a notável exceção do Google Scholar) e agora uso o Bing como meu mecanismo de pesquisa preferido. Na minha experiência, o Bing AI também facilitou muito minhas tarefas profissionais, aliviando-me de algumas tarefas tediosas e aumentando a velocidade com que posso coletar fontes úteis relacionadas a um tópico de pesquisa específico. Ainda tenho que gastar tempo verificando as fontes e sua precisão (nunca confie em uma IA para retornar com dados precisos), mas minha economia de tempo em tarefas mundanas tem sido grande e está aumentando à medida que aprendo a usar essas ferramentas.

Para chegar ao trecho final desta série sobre produtividade, vamos dar uma olhada no crescimento da produtividade do Reino Unido nos últimos 150 anos, extraído do banco de dados do Banco da Inglaterra. Mostro as taxas médias de crescimento da produtividade em 10 anos para a produtividade total dos fatores e a produtividade do trabalho (PIB por hora trabalhada). Claramente, os últimos vinte anos foram péssimos, com o crescimento da produtividade caindo para zero.

Mas se olharmos para o gráfico, também podemos identificar certos períodos de maior crescimento da produtividade que duraram uma década ou mais. Durante a década de 1870, o Império Britânico estava no auge, colhendo os benefícios combinados de um pool global de recursos coloniais e a ampla adoção de motores a vapor e outras máquinas para automatizar os processos de produção. Outro pequeno aumento de produtividade veio com a adoção de luzes elétricas no final do século XIX. Mas a época do boom para o crescimento da produtividade foi o período de 1920 a 1970. Durante essas cinco décadas, vimos a adoção generalizada dos motores de combustão interna na forma de carros, aviões e navios. Também vimos a adoção generalizada de tecnologias de comunicação modernas, como rádio e TV, bem como comunicação intercontinental por meio de cabos submarinos e satélites.

Mas desde a década de 1970, tem sido essencialmente um declínio constante, interrompido apenas brevemente pela adoção de computadores pessoais e processamento de dados na década de 1980 e da internet na década de 1990. Mas, como você pode ver, essas duas tecnologias forneceram apenas um pequeno impulso à produtividade por um tempo limitado e, a priori, minha atitude em relação à IA seria que o aumento de produtividade dessa tecnologia seria de natureza semelhante a esses dois predecessores.

É aqui que dois novos estudos sobre o aumento de produtividade com a adoção da IA estão começando a mudar minha opinião e me deixar muito mais otimista sobre os ganhos de produtividade com esse desenvolvimento.

O primeiro estudo de Sida Peng e co-autores pediu a programadores profissionais que concluíssem uma tarefa de programação. Metade dos participantes foi autorizada a usar o GitHub Copilot – uma IA generativa – para concluir sua tarefa, a outra metade não. Os programadores que usaram o assistente de IA concluíram suas tarefas em média em 71 minutos, em comparação com 161 minutos para os programadores sem o suporte de IA. Isso representa uma redução de 55,8% no tempo para concluir a tarefa.

Isso é um enorme aumento de produtividade. Para efeito de comparação, no primeiro gráfico de crescimento da produtividade no Reino Unido acima, essa é a mudança na produtividade que experimentamos entre 1920 e 1950. Trinta anos de alto crescimento de produtividade potencialmente desencadeados por uma nova tecnologia!

Lógico que a programação de software é apenas uma pequena área da economia, mas obviamente uma área de importância crescente. E embora haja alguma criatividade envolvida na criação de um algoritmo, a maior parte do trabalho é editar, depurar e otimizar o algoritmo, em vez de realmente criá-lo. E o tempo necessário para essas tarefas de edição e depuração pode ser bastante reduzido para liberar tempo para tarefas mais criativas.

Um segundo estudo deu a cerca de 200 profissionais com formação universitária uma tarefa de redação relacionada ao seu trabalho (essas profissões variavam de profissionais de RH a consultores e profissionais de marketing). Metade dos participantes foi autorizada a usar o chatGPT para concluir a tarefa, a outra metade foi solicitada a concluir a tarefa sem a ajuda da IA. Mais uma vez, a economia de tempo foi grande, com o tempo médio gasto para concluir a tarefa reduzido de 27 minutos para 17 minutos (um aumento de 37% na produtividade). Os textos resultantes foram então avaliados por árbitros independentes e a nota média para as tarefas concluídas com a ajuda da IA aumentou em um grau em uma escala de sete dígitos. Para colocá-lo em termos mais familiares, a nota, em média, melhorou de C+ para B.

Outra descoberta do segundo estudo foi que os participantes mais fracos se beneficiaram mais com o uso do chatGPT. A qualidade do resultado e o tempo necessário para concluir a tarefa não melhoraram muito para os melhores desempenhos, mas os de desempenho mais fraco tiveram grandes melhorias. Isso indica que o chatGPT e ferramentas semelhantes são predominantemente um nivelador de qualidade, levando os de baixo desempenho a um nível mais alto de qualidade. A boa notícia para todos os de alto desempenho entre meus leitores é que as pessoas que produziram trabalhos excelentes ainda tiveram desempenho superior após a introdução do chatGPT, a diferença para os de baixo desempenho era apenas menor.

Finalmente, o segundo estudo também mostrou que a quantidade de tempo consumida para diferentes elementos de uma tarefa está mudando. Sem o chatGPT, as pessoas usam a maior parte do tempo para redigir um texto que depois é editado para o produto final. Com a ajuda do chatGPT, o tempo para criar um primeiro rascunho é reduzido significativamente, mas é necessário mais esforço para editar esse primeiro rascunho. Essa também é minha experiência de uso do Bing AI (ou seja, chatGPT vinculado ao mecanismo de pesquisa do Bing). Posso apresentar uma primeira tentativa de resumo de fontes ou tendências em uma área de investimento muito mais rapidamente do que antes, mas preciso editar os resultados gerados pela IA um pouco mais do que um rascunho que escrevi do zero.

Esses são apenas os primeiros estudos e não sabemos se os ganhos de produtividade alcançados nesses experimentos serão realmente percebidos na vida real. Afinal, as organizações têm o hábito de usar os ganhos de produtividade em uma área para aumentar a administração e a burocracia em outra, eliminando assim grande parte dos ganhos de produtividade.

O que está claro é que a IA generativa, como o chatGPT, tem amplas implicações e pode impactar significativamente os trabalhos que até agora pensávamos serem imunes à automação e à IA. Os empregos profissionais no setor de serviços podem ser transformados para sempre, oferecendo a oportunidade de grandes aumentos no crescimento da produtividade em um cenário econômico geral. Nesse sentido, vale a pena ler um estudo de Edward Felten e outros sobre como o chatGPT pode transformar uma ampla gama de empregos. Peguei uma seleção de empregos proeminentes de sua lista e mostrei a interrupção estimada desses trabalhos da IA, desde a maior interrupção (operadores de telemarketing, que podem ser essencialmente substituídos por chatbots) até a menor interrupção (prensadores e trabalhadores de vestuário, já que o chatGPT é realmente ruim para costurar um vestido).

Em resumo, estou entusiasmado com a IA generativa e estou ansioso pelos próximos dez anos, quando veremos o quanto essa tecnologia mudará nossas vidas. Espero que crie um impulso duradouro no crescimento da produtividade, mas até agora não tenho certeza. Mas vale a pena tentar.

Um estudo publicado pelo Banco Goldman Sachs agrega algumas informações de como isso pode afetar os empregos existentes.

Se a IA generativa cumprir seus recursos prometidos, o mercado de trabalho poderá enfrentar perturbações significativas. Usando dados sobre tarefas ocupacionais nos EUA e na Europa, descobrimos que cerca de dois terços dos empregos atuais estão expostos a algum grau de automação de IA, e que a IA generativa pode substituir até um quarto do trabalho atual. Extrapolar nossas estimativas globalmente sugere que a IA generativa poderia expor o equivalente a 300 milhões de empregos (destaque meu) em tempo integral à automação.

A boa notícia é que o deslocamento de trabalhadores da automação tem sido historicamente compensado pela criação de novos empregos, e o surgimento de novas ocupações após inovações tecnológicas responde pela grande maioria do crescimento do emprego a longo prazo. A combinação de economia significativa nos custos trabalhistas, criação de novos empregos e maior produtividade para trabalhadores não deslocados aumenta a possibilidade de um boom de produtividade que aumenta substancialmente o crescimento econômico, embora seja difícil prever o momento de tal boom.

Estimamos que a IA generativa poderia aumentar o crescimento anual da produtividade do trabalho nos EUA em pouco menos de 1½ pp em um período de 10 anos após a adoção generalizada, embora o aumento do crescimento da produtividade do trabalho possa ser muito menor ou maior, dependendo do nível de dificuldade das tarefas que a IA será capaz executar e quantos trabalhos são automatizados.

O aumento da produtividade global do trabalho também pode ser economicamente significativo, e estimamos que a IA possa eventualmente aumentar o PIB global anual em 7%. Embora o impacto da IA dependa, em última análise, de sua capacidade e cronograma de adoção, essa estimativa destaca o enorme potencial econômico da IA generativa se cumprir sua promessa.

Outro dia estava conversando com um executivo da Google locado na sede da empresa. Na sua opinião o atraso do lançamento do Bing ChatGPT-4 pela Google em relação a Micorsoft, foi premeditado. O receio dera o impacto tanto em termos legais como na expectativa gerada no público, o que poderia ser frustrante. Na sua opinião os sites de busca se complementarão a essas novas técnicas.

Todos esses estudos mostram aplicabilidade bem como impacto tanto na produtividade como no emprego, elementos importantes no desenvolvimento humano. Animador!

No post minha-mae-mandou-escolher- fiz os seguintes comentários sobre o Ibovespa: ... “ No curto prazo minha ideia é que a bolsa siga o que está anotado a seguir com a linha amarela onde ficaria complementa em ~ 93 mil, passaria por uma correção levando a 100 mil e uma queda final ao redor de 87,5 mil/ 85 mil que se concretaria em julho deste ano” ...

Não vou repetir (ou vou! Hahaha ....) a dificuldade do ponto de vista técnico do Ibovespa. No movimento da semana passada a bolsa atingiu a mínima de 97 mil um pouco superior ao nível estabelecido acima. Por essa razão ajustei a contagem de outra forma. A mudança para quem está vendido é um movimento mais tortuoso que chegaria próximo ao objetivo anterior que passa a ser: 90 mil/87,7 mil.

 Quero enfatizar que ao terminar essa correção a bolsa vai subir e provavelmente ultrapassar a máxima de 130 mil.

- David, como assim! + 30% e você quer induzir a venda?

Não quero induzir a venda apenas citei para quem está nessa direção, para falar a verdade não parece muito prudente. Se você tivesse esperado eu terminar poderia analisar a outra hipótese, onde a correção teria terminado estando agora no movimento de alta.

Essa ideia está a seguir onde a correção que se iniciou em junho de 2021 terminou. O grande problema é que os parâmetros para justificar essa estratégia não estabelecem um nível razoável que comprova essa hipótese. Sugiro acompanhar o Mosca para uma eventual sugestão de compra.

O único argumento que poderia indicar uma eventual compra é o fato da nossa bolsa ser considerada muito, muito barata pelos analistas internacionais. Mas como sempre pode ficar mais barata não é um argumento que o Mosca usa para justificar entrada nos mercados. Por outro lado, se ganhar importância esse será o argumento e não o Pacote Fiscal que vai passar a ser bom independente do que for proposto. Dúvida?

Conforme havia mencionado ontem, estou mais animado com a bolsa no exterior resolvi fazer uma aposta no SP500 entrando a 4.000 e com stoploss a 3.950 num tamanho que é a metade do usual.

O SP500 fechou a 4.027, com alta de 1,42%; o USDBRL a R$ 5,1336, com queda de 0,63%; o EURUSD a € 1,0383, sem variação; e o ouro a U$ 1.963, com queda de 0,52%.

Fique ligado!