Inteligencia Artificial

Nesse episódio, Ricardo discute o modelo Self Thought Evaluation da Meta, que utiliza dados sintéticos em vez de dados humanos para treinar modelos de linguagem. Esse método gera informações baseadas em projetos inexistentes, competindo em redes neurais para aprimorar a precisão dos dados.

Neste episódio, Ricardo Vargas explora o crescente debate sobre o impacto da IA nos empregos. No ano passado, o Morgan Stanley previu que a IA iria impactar 40% da força de trabalho (Link para o Artigo). Na semana passada, o Prof. Daron Acemoglu, do MIT, disse que todos estão superestimando o impacto, e que o verdadeiro impacto será de apenas 5% (Link para o Artigo).

Neste episódio, Ricardo fala sobre a volatilidade dos projetos de IA. Ele explica que projetos de IA enfrentam volatilidade devido a rápidos avanços tecnológicos, mudanças constantes em conexões de API e sua natureza experimental. Considerações regulatórias e éticas evoluem diariamente, criando incerteza sobre percepções legais e públicas. A escassez de talentos aumenta o desafio, com expertise em alta demanda e altas taxas de rotatividade.

Neste episódio, Ricardo apresenta a Certificação de Gerente de Projetos Orientada por IA explicando a lógica por trás desta certificação. Ele enfatiza o crescente hype em torno da IA, com muitos gerentes de projeto usando termos de IA sem entender a tecnologia. A certificação visa garantir que os profissionais tenham o conhecimento necessário para gerenciar projetos orientados por IA de forma eficaz.

Ricardo fala sobre o curso AI Prompt Engineering for Project Managers do PMI neste episódio. Ele destaca a importância de elaborar prompts eficazes usando ferramentas de IA como o ChatGPT. As diretrizes essenciais incluem ser específico, fornecer contexto, definir o tom certo, conhecer seu público, garantir clareza e usar prompts estruturados.

Neste podcast, Ricardo, responde a um comentário cético sobre a inteligência artificial (IA) em gerenciamento de projetos. O comentário sugeriu que o PMI deveria liderar o movimento para desligar a IA, questionando a confiabilidade e as intenções por trás da adoção da tecnologia. Ricardo refuta a ideia de que ele e outros profissionais estão promovendo a IA por lucro, destacando que a mudança é inevitável e que a adaptação é essencial.

Neste episódio, Ricardo discute o ciclo virtuoso no desenvolvimento de IA, com base no curso Coursera de Andrew Ng, "IA para todos" e ressalta a importância de criar projetos de IA que se cruzem com o valor do negócio. Ricardo explica que mais dados melhoram algoritmos e serviços, atraindo mais usuários, o que gera mais dados, criando um ciclo virtuoso, fazendo com que algumas empresas dominem a IA, devido aos seus vastos recursos de dados.

Neste episódio, Ricardo fala sobre o ranking da OpenAI para classificar sistemas de IA destacando a importância de comunicar esses avanços de forma clara para o público em geral. O ranking possui cinco níveis: 1 - Chatbots que apoiam, mas não substituem trabalhos, 2 - Sistemas que resolvem problemas no nível humano, 3 - IA capaz de tomar ações, IA inovadora, 4 - Criando novos produtos, 5 - Operações organizacionais complexas geridas por IA.

Neste episódio, Ricardo aborda o uso ético da inteligência artificial. Ele destaca que ferramentas como ChatGPT e Gemini são úteis para aprimorar tarefas, mas usar IA para criar conteúdo e reivindicar autoria é trapaça. Exemplos justos incluem pedir sugestões de títulos ou analisar dados de projetos. No entanto, criar artigos inteiros ou fazer trabalhos acadêmicos com IA sem crédito apropriado é antiético.

Neste episódio, Ricardo discute a importância de equilibrar a descoberta e a exploração em inteligência artificial. Ele alerta contra a paralisia por análise, onde empresas ficam presas na fase de descoberta sem nunca aproveitar as oportunidades. Usando a analogia de portas, Ricardo destaca que é crucial decidir quando parar de descobrir e começar a explorar as opções disponíveis antes que elas se tornem obsoletas.

Neste episódio, Ricardo discute a inteligência emocional artificial (AEI) e suas aplicações em um artigo que ele desenvolveu juntamente com André Barcauí. Ele explica que AEI pode melhorar processos como contratação, atendimento médico e educação ao analisar emoções sutis não mostradas explicitamente. Exemplos incluem o site hirevue.com, que avalia candidatos além do currículo, e Character.ai, que permite interações com personalidades virtuais.

Neste episódio, Ricardo conta como o filme “A Rede Social” o levou a pensar criativamente. Ao encorajar as pessoas a concentrarem-se em conceitos novos em vez de rotinas mundanas, ele reforça a importância de escapar ao ciclo de conformidade. Ricardo defende que para melhorar a capacidade criativa e de resolução de problemas é preciso buscar experiências variadas, romper padrões e conhecer pessoas com pontos de vista diferentes.

Neste episódio discute os insights do “Relatório de Índice de IA da Universidade de Stanford”, destacando a eficácia da IA em certas tarefas, a liderança da indústria sobre as universidades na pesquisa de IA e os altos custos de desenvolvimento de modelos avançados. Os EUA lideram, mas a regulamentação ainda é incipiente. A IA aumenta a produtividade, mas pode gerar dependência.

Neste episódio, Ricardo discute o ciclo de Hype, relacionando-o à gestão de projetos. Inspirado no conceito do Gartner, ele descreve a jornada de lançamento, pico de interesse, desilusão e subsequente realização gradual. Exemplifica com a explosão da inteligência artificial em 2022 e compara com projetos que enfrentam desafios após a empolgação inicial.