Sobre o grau de exposição da profissão de engª química às valências da inteligência artificial nos domínios da modelação de linguagem e imagem

Os recentes aumentos dramáticos na Inteligência Artificial (IA) generativa, incluindo modelação de linguagem e geração de imagens, levaram a muitas questões sobre o possível efeito dessas tecnologias na economia. Os pesquisadores E. Felten (Princeton), M. Raj (Universidade da Pensilvânia) e R. Seamans (Universidade de Nova York) usaram uma metodologia desenvolvida recentemente para avaliar de forma sistemática que profissões estão mais expostas aos avanços na modelação de linguagem e capacidades de geração de imagens por sistemas de IA. De seguida, eles caracterizaram o perfil das profissões mais ou menos expostas com base nas características da ocupação.

(...) Para estudar o efeito da IA generativa nas profissões utilizaram a metodologia descrita em Felten et al. (2021) (9). Essa metodologia vincula dez aplicações de IA (por exemplo, geração de imagens, modelação de linguagem, jogos de estratégia abstratos, videogames em tempo real) a 52 habilidades humanas (por exemplo, compreensão oral, expressão oral, raciocínio indutivo, estabilidade braço-mão, etc.). As 52 habilidades são então vinculadas a mais de 800 profissões usando o banco de dados Occupational Information Network (O*NET) desenvolvido pelo Departamento de Trabalho dos Estados Unidos. Para os fins deste trabalho, focaram nas aplicações de modelação de linguagem e geração de imagens e usaram o método para construir pontuações de exposição específicas para cada uma dessas duas aplicações a IA. 

Fonte:  E.W. Felten, M. Raj, R. Seamans, Occupational Heterogeneity in Exposure to Generative AI (2023).

Modelação de linguagem

A avaliação dos scores brutos sugere que a exposição ocupacional média à modelação de linguagem é maior do que à geração de imagens (o teste t de médias é significativo em p< 0,01). Isso sugere que, talvez sem surpresa, as habilidades mais expostas aos avanços na modelação de linguagem (ou seja, habilidades baseadas na comunicação e na linguagem) são mais comuns do que aquelas mais expostas aos avanços nas tecnologias de geração de imagens (ou seja, habilidades visuais ou espaciais).

Fonte:  E.W. Felten, M. Raj, R. Seamans, Occupational Heterogeneity in Exposure to Generative AI (2023).

Compilando os resultados para a profissão de Engenharia Química e outras correlacionadas, verifica-se uma moderada exposição à modelação de linguagem, em linha com o que se espera que venha a ser o impacto em disciplinas como engenharia industrial ou engenharia ambiental. Ainda assim, o impacto será substancialmente superior àquele esperado para a profissão de químico, o que sugere ser a componente de engenharia da profissão de EQ aquela onde a IA mais pode impactar.

Por fim, as profissões de operadores de fábrica química, fábrica de gás, e refinarias pontuam abaixo da média, denotando um maior resiliência.

Geração de imagens por IA

Quiçá o resultado mais surpreende para a profissão de EQ vem da exposição à modelação de imagem, onde se verifica uma pontuação perto da máxima, e bastante acima das demais especialidades de  engenharia consideradas. As engenharias mais próxima de EQ são a engenharia ambiental, aeroespacial e mecânica. O padrão de um menor impacto na profissão de química, e nos operadores de fábricas mantém-se também para este indicador. 

Muitas das profissões mais expostas aos avanços na geração de imagens são aquelas onde a orientação espacial é importante, como designers de interiores e arquitetos. 

Fonte:  E.W. Felten, M. Raj, R. Seamans, Occupational Heterogeneity in Exposure to Generative AI (2023).

Esta indicação permite pensar nos diagramas de processo, e diagramas de tubagem e instrumentação (PID), e em como num futuro próximo podem ficar à mercê das capacidades da IA.

O que sabe sobre o impacto de IA em EQ

As vertente de aplicação de IA no setor química incluem processos de investigação e desenvolvimento, previsões preditivas inteligentes, análises inteligentes de dados na produção, garantia de qualidade na produção.

O que se espera que se possa trazer de bom às empresas do setor químico: aumento do custo-benefício e da produtividade fabril; melhoria da previsão estratégica; melhoria da sustentabilidade ambiental; aumento da segurança nas instalações fabris; impulsionamento do desenvolvimento de novos produtos.

Fonte: Post Industria