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A liderança liberal é um modelo em que os gestores costumam dar uma maior liberdade aos liderados e às suas decisões. Ainda que o gestor esteja no comando, há uma grande liberdade e autonomia para os comandados, tornando sua participação mais modesta.

Você já parou para pensar o que faz um bom líder? A verdade é que bons gestores conseguem motivar todo o time e liderar pessoas com diferentes perfis sempre é um grande desafio para quem está a frente disso.

No entanto, existem vários caminhos e perspectivas para conseguir chegar nesse objetivo. Entre eles, está a liderança liberal. Diferentemente de outros tipos, esse formato busca seguir uma linha mais livre, como o nome sugere, e por sua vez, colaborativa.

Mas o que mais chama atenção é porque esse estilo de liderança tem tomado as rédeas gerenciais de muitos negócios. Principalmente em startups e empresas focadas em serviços de tecnologia — além daquelas que querem se guiar pelo tech, ou seja, são data driven.

E se essa tem sido uma tendência para os gestores, é fundamental mostrar o que torna esse modelo de liderança uma referência para muitos.

Ao longo do texto vamos apresentar as características dela, suas vantagens e desvantagens, além de mostrar até mesmo exemplos de líderes que seguem por esse viés. Boa leitura!

O que é liderança liberal?

A liderança liberal é um modelo em que os gestores costumam dar uma maior liberdade aos liderados e às suas decisões. Para isso, os líderes buscam trabalhar em equipe e ouvir ideias que venham de todos os integrantes daquela liderança.

Ela também leva o nome de liderança laissez-faire (expressão francesa traduzido como “deixe fazer”), o que já revela bastante sobre seu modus operandi. Ou seja, toda a equipe está apta a realizar suas atividades e projetos com mais liberdade.

Ainda que o gestor esteja no comando, há uma grande liberdade e autonomia para os comandados, tornando sua participação mais modesta — o que não é a mesma coisa que desimportante.

Há um forte sentimento de colaboração, afinal, os líderes carregam uma postura como delegativa e, para tal, precisam ter uma visão bastante apurada.

Vale ressaltar também que o conceito tem origem no trabalho do psicólogo alemão Kurt Lewin. Em parceria com a Universidade de IOWA, ele fez experimentos para analisar o processo de decisão nos diferentes tipos de liderança.

A partir disso, publicou a obra “Field theory in social science: selected theoretical papers”, em 1951, que traça três modelos estruturais de gestão — além de muitas outras ideias. Dentro deles, está a liderança liberal mas também a autocrática e democrática.

Características da liderança liberal

A liderança liberal, assim como qualquer outro tipo de líder, é uma cadeira que exige muita preparação, conhecimento e visão. E também não é do dia para noite que alguém vai se tornar um gestor com uma mentalidade de laissez-faire.

Assim sendo, ele precisa ter algumas características que o permita liderar com mais liberdade. A tomada de decisão horizontal, a abordagem hands-off e a capacidade de autogestão são as três principais.

A seguir, vamos falar mais sobre cada uma delas!

Tomada de decisão horizontal

A tomada de decisão horizontal é uma das maiores marcas da liderança liberal. Nesse formato, quem lidera não toma as decisões sozinho e a própria equipe auxilia no processo — mesmo que trazer essa participação também dependa do quanto o gestor consegue motivar.

A horizontalidade faz com que as pessoas se sintam mais confortáveis com a liderança, pois há a troca de ideias e opiniões para decidir o melhor caminho. E o mais importante: os liderados sabem que vão ser ouvidos.

Para tanto, todo modelo de negócio liderado por esse princípio não pode permitir uma hierarquia exagerada entre os processos.

Tudo isso não exime a responsabilidade do líder de arquitetar os valores e objetivos do negócio. Em poucas palavras: mesmo que o líder nem sempre participe diretamente das tomadas de decisões, a responsabilidade final continua sendo desse profissional.

No entanto, colaboradores também vão tomar as decisões que influenciam no que é preciso para chegar no objetivo da empresa. E a criação de uma cultura mais horizontal vai ser possível por meio de apoio, estímulo e desenvolvimento.

Abordagem hands-off

A liderança liberal também prevê que o líder mantenha uma postura hands-off — ou seja, ele precisa estar presente por perto, mas não de maneira invasiva.

Com isso, a equipe tem liberdade para tomar decisões e definir ações sem que o líder lhes imponha proibições ou restrições. E isso também só é possível porque, como falamos antes, há uma noção de horizontalidade.

O gestor, então, sempre vai dar espaço para os colaboradores se desenvolverem. Como consequência, a interferência mínima também se torna característica desse modelo, pois os setores precisam estar preparados para bancar suas decisões.

Ao mesmo tempo, sem confiança esse formato de cooperação também não vai funcionar. É preciso ter que o mentor acredite nos colaboradores para que cada um exerça sua função no nível que lhe é atribuída, trazendo um fluxo mais leve para o processo.

Assim, enquanto a liderança vai traçar os objetivos, cada setor, do RH até o de vendas, vai se comprometer em fazer, dentro do que é seu papel, o necessário para chegar até essa meta.

Capacidade de autogestão

Nesse formato, por fim, uma última característica é que todo líder liberal precisa acreditar na capacidade dos liderados para se auto gerirem. É interessante perceber aqui que esse ponto é um elo entre a tomada de decisão horizontal e abordagem hands-off.

Ou seja, é importante não só permitir que os colaboradores façam suas próprias escolhas, como também lhes dar o suporte necessário para que essa autogestão seja eficaz.

Para isso, o gestor deve conceder se quiser mostrar que o colaborador tem sua retaguarda coberta, mas o liderado precisa também deixar claro que tem total domínio e controle daquilo que é atribuído a ele.

Não é papel de um líder observar cada passo do liderado e a rotina se torna uma organização do próprio colaborador. Ou seja, assim como o gestor precisa saber, as pessoas também devem entender como controlar seu tempo e suas entregas de forma estratégica.

É claro que gestores liberais também precisam direcionar o trabalho e dar feedbacks — mas a liderança deve ser lida como um apoio, não como uma preocupação excessiva. É esse domínio que possibilita a criação de um ambiente aberto e favorável para o desenvolvimento.

As vantagens da liderança liberal

Já falamos muito sobre as características que mais marcam os líderes liberais, mas quais são as vantagens de buscar ter uma postura condizente com esse modelo?

A seguir, vamos apresentar os ganhos tanto para a empresa como para os gestores e colaboradores. Acompanhe!

Desenvolvimento pessoal e profissional

Esse modelo cria condições perfeitas para o desenvolvimento pessoal e profissional de todas as equipes. Isso acontece porque há espaço para tomar decisões e, até mesmo errar — o que leva ao aprendizado.

Além disso, líderes liberais também exercem seu cargo como um serviço e não como uma posição de poder — o que significa que a gestão é lida como algo visando o desenvolvimento do liderado. Não é à toa que, muitas vezes, essa pessoa é vista como mentora.

Estamos falando também de uma via de mão dupla, já que líderes também aprendem com os liderados. E o melhor de tudo: esse conhecimento acumulado é bom para todos da equipe, criando ligações entre liderança e liderados.

União com autonomia e responsabilidade

Quando bem liderada, a liderança liberal também possibilita que toda equipe se una para alcançar um objetivo sem que haja hierarquias estritas. Ao permitir que cada liderado seja responsável pelas suas ações, líderes liberais estimulam algo chamado “criatividade coletiva”.

Ou seja: as pessoas trabalham juntas para encontrar soluções mais sustentáveis para os problemas. Esses gestores também buscam liderar muito mais por meio do exemplo do que impondo regras e restrições — o que gera uma atmosfera de confiança entre líder e liderado.

Essa postura passa para os colaboradores uma sensação de autonomia e responsabilidade, sem necessariamente estimular o individualismo, que lhes permite tomar decisões acertadas para o negócio.

Alinhamento com a cultura organizacional

A última vantagem dessa liderança é que ela contribui para o alinhamento com a cultura organizacional. Ou seja, a empresa não apenas fala, mas faz o que propõe. E são justamente os colaboradores que criam essa cultura, sustentando os valores cotidianamente.

Isso ocorre porque a liderança liberal permite que todos os envolvidos se comuniquem entre si e compartilhem suas experiências, mesmo à distância. Isso facilita a disseminação de ideias e contribui para um ambiente mais produtivo.

A colaboração faz com que os liderados consigam ir além da sua mesa de trabalho e possam estar a par de vários setores. O laissez-faire não só garante que todos estão na mesma página na execução, como também ajudam a cultivar uma cultura viva dentro da empresa.

As desvantagens da liderança liberal

Embora seja um caminho de gestão bastante positivo, há alguns desafios que essa liderança liberal também pode gerar dentro das organizações.

As principais são dificuldade em manter um bom ritmo produtivo, ausência de uma rotina estabelecida e até mesmo a falta de organização no trabalho. Entenda agora o porquê de cada uma delas!

Dificuldade em manter um bom ritmo produtivo

Por ser uma liderança menos diretiva, ela pode gerar dois efeitos à equipe: uma jornada exagerada capaz de provocar até mesmo burnout ou aquela ociosidade que gera improdutividade. Esse acaba sendo um grande desafio próprio da autogestão.

A oscilação “do muito e do pouco” é o que vai dificultar a manutenção de um bom ritmo produtivo — juntamente a figura menos incisiva da liderança e a falta de rotina fixa. Por isso, a eliminação dessa desvantagem vai depender da adaptação dos colaboradores também.

Falta de organização no trabalho

A segunda desvantagem em relação à liderança liberal é a falta de organização que também está bem associada ao problema anterior. Isso se dá porque líderes liberais nem sempre não possuem um modelo organizacional. E sem ele, fica difícil evitar o caos.

Mas a verdade é que somente com o mínimo de metodologia é possível atuar de forma livre e autônoma. Ou seja, os líderes e liderados precisam desenvolver uma organização metódica, – visual, escrita ou auditiva – para se prevenir desse eventual problema.

Procurar formatos que ajudem no gerenciamento geral de rotina será fundamental para que a liderança liberal não se torne algo confuso para ambas as partes.

3 exemplos de lideranças liberais na história

Nada melhor do que o mundo real para entender como uma gestão realmente acontece, não é mesmo? Pensando nisso, reunimos três breves exemplos de lideranças liberais na história. Conheça a seguir!

Ronald Reagan, presidente dos Estados Unidos

O líder norte-americano Ronald Reagan era conhecido por atuar de maneira muito liberal. Não se trata de uma liderança passiva, mas efetivamente colaborativa e sem viés autocrático. Ele acreditava que seus comandados deveriam cumprir as regras como achassem melhor.

Estamos falando de um líder forte e, ao mesmo tempo, desprendido, tendo uma equipe que vivenciou uma autoridade sem precedentes: eram lideranças de Wall Street até empreiteiros aeroespaciais.

Warren Buffett, CEO da Berkshire Hathaway

O líder de liderança liberal mais rico atualmente é Warren Buffett. Ele liderou a Berkshire Hathaway por quase meio século e tornou-se um dos gestores financeiros mais bem-sucedidos do mundo.

Da mesma forma que um bom líder liberal pensa, ele acredita que seus delegados podem agir da forma como acreditam ser melhor para a empresa. Para tanto, confia na capacidade de cada um para tomar decisões, buscando sempre profissionais experientes, capacitados e criativos.

Paul Allen, cofundador da Microsoft

Outro grande símbolo da liderança libera é Paul Allen, também conhecido por sua cultura da inovação. Apesar de não ter a fama de Bill Gates, Allen sempre foi responsável pela visão lúdica da criação.

No entanto, é interessante perceber que a sua própria saída prematura da empresa denuncia como acreditava em seu modelo. Logo, à medida que a Microsoft começou a se entranhar em processos e também amadurecer, ele parou de fazer parte dela.

Liderança liberal: vale a pena?

Nem sempre a resposta pode ser sim ou não. A liderança liberal é um modelo que, como qualquer outro, tem muitos benefícios mas também apresenta desafios.

Ao trazer autonomia para que os liderados tomem suas próprias decisões no trabalho e estejam dentro de um ambiente horizontal, ela é um grande modelo, sendo facilmente visto como inovador diante do tradicionalismo desse cargo.

No entanto, essa liberdade também pode ser nociva: uma equipe despreparada e sem experiência pode colocar tudo a perder por não conseguir dar conta da autogestão, rotina e organização.

Por isso, desenvolver uma liderança liberal vai depender da visão que o gestor tem da sua equipe como um todo. É preciso entender se ela está apta para essa mudança é, mais do que isso, como ela vai encará-la.

Isso significa que, ao avaliar isso e tudo estiver certo, talvez sua empresa esteja diante de uma luz verde para iniciar esse novo modelo de liderança.

Conclusão

A liderança liberal se pauta na liberdade dos colaboradores diante das suas atividades dentro da empresa, se apresentando com uma saída visionária em relação a outras.

Mas embora todos os gestores possam se beneficiar com esse modelo, é essencial entender que a liderança liberal não é tão simples.

Estamos falando de um formato em que liberdade, autonomia são os principais valores. Por isso mesmo, ela pode ser mais adequada para equipes com maior grau de experiência.

Ou seja, nem sempre é hora de adotar a liderança do tipo liberal. Mas sempre é momento de dar o primeiro passo em direção a essa mudança. E para continuar aprendendo sobre inovação e liderança, não deixe de acompanhar nosso blog!

E para continuar aprendendo sobre tipos de inovação e liderança, não deixe de acompanhar nosso blog!

Leia também sobre a liderança transformacional e as principais vantagens desse modelo.

Continue lendo sobre outros tipos de liderança, como a liderança transacional.

Caroline Verre

“Tenho interesse em aprender sobre novas tecnologias, mas que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial?”

Essa é uma pergunta feita por empresários de diversos segmentos que sabem que a IA é uma peça-chave da indústria atual. Dos órgãos governamentais ao varejo, há sistemas em uso para diversas finalidades.

Dados da Statista apontam que o mercado global de IA atingirá US $ 500 bilhões até 2024 e mais de US $1,5 trilhão até 2030.

Percebe como essa disrupção, fruto da transformação digital pela qual passamos, merece bastante atenção? O mercado de trabalho para inteligência artificial crescerá, e o estudo e a capacitação são fundamentais para compreendê-la e utilizar todo o seu potencial.

Por isso, preparamos um artigo para esclarecer as principais dúvidas sobre como trabalhar com inteligência artificial.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é o processo de programação de computadores para simular a inteligência humana e tomar decisões por si mesmo. 

A máquina parte de um conjunto de regras (algoritmo) definido para agir diante de novas situações que encontra. Isso pode incluir tarefas como o reconhecimento de padrões e a compreensão da linguagem. 

Nos últimos anos, a IA tem feito progressos incríveis, graças a avanços em campos tais como o aprendizado de máquinas (machine learning) e grandes dados. Como resultado, a tecnologia está sendo usada em um número crescente de indústrias, do varejo à saúde. 

Aplicações da inteligência artificial

Quando surgiu, a inteligência artificial (I.A.) foi considerada uma inovação disruptiva capaz de mudar muitos aspectos da sociedade. E não sem razão.

Por simular a ação humana, é uma tecnologia com aplicações que podem ser encontradas em uma variedade de campos, incluindo segurança, marketing e muito mais.

A seguir, apontamos os usos comuns da I.A. no dia a dia empresarial.

Análise Preditiva

Os sistemas de análise preditiva são baseados em inteligência artificial. Eles usam dados passados para fazer previsões sobre eventos futuros. 

Essas informações podem ser usadas para tomar decisões sobre tudo, desde preços de ações até padrões meteorológicos. Um uso comum da análise preditiva atualmente é realizado por escritórios de advocacia, dentro da chamada jurimetria.

Assistente pessoal

Assistente pessoal é mais uma aplicação dos sistemas de inteligência artificial que pode ser utilizada nas empresas e já faz parte da vida pessoal de muitos indivíduos.

O foco da assistente, como a Siri ou a Alexa, é ajudar os usuários a administrar suas tarefas diárias, fornecendo-lhes lembretes, marcando compromissos e até mesmo fazendo recomendações com base em suas preferências.

Atendimento ao cliente

O atendimento ao cliente é outra área que é atendida pela I.A.  Os chamados “chatbots” ou robôs de conversação podem lidar com as consultas dos clientes e fornecer recomendações sem a necessidade de intervenção humana.

Uma pesquisa da Forrester revelou que 89% dos entrevistados acharam os chatbots úteis ou muito úteis para personalizar as interações com os clientes.

Prevenção de fraudes

A prevenção de fraudes é uma das aplicações mais populares dos sistemas de inteligência artificial. A tecnologia consegue analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e relações que possam indicar atividade fraudulenta. 

Isso permite às empresas assinalar potenciais fraudadores antes que tenham a chance de cometer qualquer crime. Além disso, o sistema consegue detectar erros, falhas e incoerências nos perfis de colaboradores e clientes para evitar fraude.

Reconhecimento facial

Outra aplicação comum da inteligência artificial são os sistemas de reconhecimento facial. Eles usam algoritmos para comparar rostos em um banco de dados para encontrar correspondências. 

Essa tecnologia é frequentemente usada para fins de segurança, tais como identificar criminosos ou manter o controle de funcionários em uma instalação segura.

Porém, há outros segmentos que utilizam esse sistema, como autenticação de clientes, acompanhamento de atendimento e pagamentos. 

Segurança da informação

A inteligência artificial está sendo cada vez mais usada para aumentar a segurança da informação. 

Ao analisar grandes conjuntos de dados, a IA pode ajudar a identificar padrões de comportamento que podem indicar uma ameaça à segurança. 

Por exemplo, a tecnologia consegue detectar atividade incomum de login ou transações financeiras fraudulentas. Pode, também, ser usada para bloquear automaticamente conteúdo malicioso e proteger contra ataques de phishing. 

Ao aproveitar o poder da inteligência artificial, as empresas podem fortalecer suas defesas contra os crimes cibernéticos.

Supply chain

Finalmente, a gestão da cadeia de abastecimento (supply chain) é mais um campo em que as soluções baseadas em I.A estão se tornando populares. 

A tecnologia ajuda as empresas a acompanhar seus níveis de estoque, prever a demanda, e até mesmo otimizar seus processos de produção.

Este controle exige uma análise de dados minuciosa, e a inteligência artificial contribui para otimizar essa atividade e melhorar a produtividade do profissional responsável.

Diante de tantas aplicações, que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial?

Que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial?

A área de inteligência artificial é vasta e está em rápido crescimento. Como base para trabalhar nela, o profissional precisa saber análise de dados, programação e outros conteúdos.

Considerando isso, que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial? 

Algumas profissões, como engenheiros de softwares, cientistas de dados ou pessoas com experiência com machine learning, saem na frente por terem adquirido o conhecimento formal.

Para quem não possui familiaridade com a área, há alguns cursos introdutórios que podem dar a base necessária para iniciar a carreira.

Um curso sobre aprendizagem de máquinas dá ao profissional uma compreensão de como os algoritmos de IA funcionam e como eles podem ser usados para atingir objetivos específicos. 

Ele também aborda os diferentes tipos de dados que podem ser usados para treinar modelos de aprendizagem de máquinas e como fazer o pré-processamento desses dados para obter o máximo proveito deles. 

Paralelamente, será necessário aprender linguagens de programação, como Python.

Algumas boas opções são:

• Learn with Google AI – Google
• Machine Learning – Stanford University
• Artificial Intelligence (AI) – Columbia University
• Introduction to Artificial Intelligence (AI) – IBM

Após solidificar o conhecimento em machine learning, é possível se especializar em uma área de inteligência artificial, como processamento de linguagem natural ou mineração de textos. 

A opção mais interessante para quem já está no ambiente corporativo é buscar programas de desenvolvimento para líderes ou cursos de inteligência artificial aplicada a negócios.

Afinal, o conteúdo programático é pensado exclusivamente para a aplicação da tecnologia para a realidade corporativa.

Com tantas opções, o profissional também pode se perguntar se é necessário uma formação mais longa. Neste caso, o que cursar para trabalhar com Inteligência Artificial? Será que existe uma faculdade específica?

Leia também 5 dicas práticas de como estudar o mercado financeiro.

Qual faculdade fazer para mexer com Inteligência Artificial?

Como apontado, cursos da área de tecnologia são mais propensos a abordar os conhecimentos de IA. Dentre eles, estão:

• Ciências de Dados
• Sistemas para Internet
• Sistemas de Informação
• Ciências da Computação
• Engenharia de Computação
• Análise e Desenvolvimento de Sistemas de Informação

A faculdade confere uma base sólida de conhecimentos técnicos, mas é preciso lembrar que são quatro ou cinco anos de graduação. Além disso, há matérias abordadas que não são utilizadas na prática.

Por isso, para quem deseja entrar no mercado de trabalho para inteligência artificial, mas já possui um diploma, o interessante é buscar o aperfeiçoamento nesta área específica.

Existem pós-graduações na área, MBA, especializações e cursos que abordam conteúdos mais especializados e avançados. A escolha por um ou outro depende do objetivo profissional. 

Após entender que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial, é interessante conhecer os conteúdos estudados na área.

Conteúdos estudados na área de inteligência artificial

O que um especialista em inteligência artificial estuda para se tornar um bom profissional? Existem conteúdos fundamentais para uma atuação de excelência, tais como:

• Linguagens de programação, como Python e R, que possibilitam a construção de algoritmos;
• Estatística e probabilidade, que é a base para compreender como funcionam os algoritmos de inteligência artificial;
• Aprendizado de máquina (machine learning), que é o processo de ensinar computadores a reconhecer padrões e fazer previsões com base em dados. 

Outros conceitos e processos que integram o conteúdo programático dos cursos de IA são construção de redes neurais, deep learning, redes convolucionais, dentre outros.

No caso das abordagens voltadas para a aplicação de IA nos negócios, os conteúdos trazem um caráter mais prático, envolvendo os desafios e os mitos da inteligência artificial em empresas, bem como seu uso em diversas indústrias.

Como funciona o mercado de trabalho na área de inteligência artificial?

O mercado de trabalho para a inteligência artificial está crescendo a um ritmo sem precedentes. 

De acordo com relatório da MarketsAndMarkets, ele crescerá de US$ 86,9 bilhões em 2022 para US$ 407 bilhões em 2027. É uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 36,2% no período. 

Esse crescimento está sendo impulsionado pelo uso crescente de inteligência artificial em uma variedade de indústrias, incluindo saúde, finanças e manufatura. 

Importante destacar que existe uma demanda por profissionais da área em empresas voltadas à economia exponencial, mas também nas companhias mais tradicionais, que buscam redução de custos operacionais e eficiência.

No entanto, o número limitado de especialistas em inteligência artificial é um desafio para o mercado. Ao mesmo tempo, é também uma oportunidade para profissionais que se interessam pela área. E qual o perfil do especialista em inteligência artificial?

As empresas buscam por candidatos qualificados que combinam habilidades técnicas e comportamentais, além de experiência em ambiente corporativo. 

Lideranças capacitadas podem fazer a diferença neste mercado, pois têm habilidade para se comunicar eficazmente e promover o trabalho colaborativo. 

Diante deste contexto, o futuro do mercado de trabalho para inteligência artificial é muito promissor. 

As Big Techs, como Amazon, Google, Meta, Microsoft, Apple, IBM, Samsung e Sony, investem no campo continuamente para encontrar as melhores soluções para os usuários. E isso depende diretamente do trabalho dos especialistas na área.

Salário de um especialista em inteligência artificial

O especialista em inteligência artificial pode ter um salário variado, dependendo da sua área de atuação. 

Cientistas e engenheiros de machine learning ganham um salário médio mensal de quase R$ 7.500,00, o arquiteto de dados chega a mais de R$ 9 mil por mês.

De acordo com o Guia Salarial Robert Half de 2023,  os desenvolvedores em início de carreira ganham entre R$ 6.200,00 e R$ 8.950,00. Mas os experientes ganham entre R$ 12.250 e R$ 20.600.

Nos cargos de liderança, um Gerente de Dados novo no cargo ou em desenvolvimento ganha R$ 21.600. Já o experiente pode atingir R$ 36.100. 

Com esse panorama, é possível entender melhor as diversas possibilidades salariais conforme o cargo e a experiência.

Conclusão

Como visto, aprender sobre que curso fazer para trabalhar com inteligência artificial depende do objetivo profissional e do momento de carreira.

Há bacharelados que entram a fundo em determinadas áreas, mas que pouco agregam para um profissional já formado com experiência no ambiente corporativo.

Por outro lado, existem boas opções para quem não é da área de inteligência artificial, mas deseja aproveitar seus conhecimentos para ingressar nela.

Os contextos são diversos, e a única certeza é que somente o estudo pode formar líderes capazes de lidar com as tecnologias e transformá-las para o aprimoramento da gestão.

Veja exemplos de aplicação de machine learning nas empresas e amplie seus conhecimentos sobre a IA!

Caroline Verre

O venerável site de imagens, Getty, possui um catálogo de 80 milhões de imagens. A Shutterstock, rival da Getty, oferece 415 milhões de imagens. Demorou algumas décadas para construir essas bibliotecas prodigiosas.

Agora, parece que teremos que redefinir prodigioso. Em uma postagem no blog na semana passada, a OpenAI disse que seu algoritmo de aprendizado de máquina, DALL-E 2, está gerando mais de dois milhões de imagens por dia. Nesse ritmo, sua produção seria igual à Getty e Shutterstock combinadas em oito meses. O algoritmo está produzindo quase tantas imagens diariamente quanto toda a coleção de imagens gratuitas do site Unsplash.

E isso foi antes do OpenAI abrir o DALL-E 2 para todos. Até a semana passada, o acesso era restrito e havia uma lista de espera de pessoas ansiosas para colocar as mãos no algoritmo. O objetivo da postagem no blog em que o número apareceu era anunciar que DALL-E 2 agora está aberto ao público em geral.

Algoritmos semelhantes, entretanto, já estão disponíveis gratuitamente. O ritmo, então, provavelmente vai acelerar a partir daqui.

Claro, vale ressaltar que esta é uma comparação imperfeita. A qualidade da sua imagem média da Shutterstock ou da Getty é principalmente mais alta, e os sites também oferecem imagens editoriais de eventos atuais. Enquanto isso, o DALL-E 2 e outros algoritmos geram várias imagens para cada prompt, a qualidade da imagem varia muito e o melhor trabalho requer polimento por uma mão experiente.

Ainda assim, está claro que DALL-E e outros são máquinas de criação de imagens sem precedentes.

Um lançamento em fases
DALL-E 2, lançado no início deste ano, tem sido o assunto do mundo da tecnologia.

Ao contrário de seu antecessor, que o OpenAI revelou pela primeira vez em 2021 e produziu criações visivelmente imperfeitas, o DALL-E 2 cria imagens fotorrealistas com um prompt de texto. Os usuários podem misturar e combinar elementos, como solicitar um astronauta andando a cavalo, e estilos, como uma lontra marinha no estilo de Garota com Brinco de Pérola de Johannes Vermeer.

Para limitar o uso indevido e filtrar melhor a saída do algoritmo, a OpenAI buscou um lançamento em fases. Treinado em milhões de imagens e legendas on-line, o DALL-E 2 e outros algoritmos semelhantes são suscetíveis a vieses em seus conjuntos de dados, bem como ao uso indevido pelos usuários. A OpenAI publicou um artigo sobre DALL-E 2 em abril e visualizou o algoritmo para 200 artistas, pesquisadores e outros usuários. Eles expandiram a visualização em 1.000 usuários por semana no mês seguinte e, em seguida, estenderam o acesso ao algoritmo em versão beta, com preços, para um milhão de pessoas.

“Escalar com responsabilidade um sistema tão poderoso e complexo quanto o DALL-E – enquanto aprende sobre todas as maneiras criativas em que ele pode ser usado e mal utilizado – exigiu uma abordagem de implantação iterativa”, escreveu a empresa no post do blog.

Durante o lançamento, a OpenAI recebeu o feedback dos usuários e o traduziu em correções técnicas para reduzir preconceitos e filtros para evitar conteúdo inadequado. Eles também estão empregando uma equipe de moderadores para acompanhar as coisas. O quão bem essa abordagem será dimensionada, à medida que milhões de imagens se tornarem dezenas de milhões ou mais, ainda não se sabe, mas a equipe estava confiante o suficiente no produto até agora para avançar com uma versão completa.

Arte de IA em ascensão
O resto do mundo da IA ​​não ficou parado nesse meio tempo. Os concorrentes rapidamente seguiram os passos de DALL-E. Primeiro foi o DALL-E Mini – agora Craiyon – um gerador de imagens de qualidade inferior, mas gratuito, aproveitado pela internet para fabricar memes. Algoritmos de maior qualidade incluem Midjourney e Stable Diffusion. O Google até entrou no jogo com seu algoritmo Imagen (embora a empresa até agora o tenha mantido em segredo).

Adicione-os à saída do DALL-E 2 e o volume de arte de IA deverá crescer rapidamente.

No início deste verão, a Stable Diffusion disse que seu algoritmo já estava produzindo dois milhões de imagens por dia durante os testes. Quando a plataforma atingiu um milhão de usuários em meados de setembro, o fundador da Stable Diffusion, Emad Mostaque, twittou: “Devemos bater um bilhão de imagens por dia mais cedo ou mais tarde, imagino, especialmente quando ativarmos a animação, etc.”

O rápido surgimento da arte da IA ​​não rolou sem controvérsia.

Uma peça de arte de IA gerada em Midjourney por Jason Allen ganhou recentemente a fita azul para arte digital na Feira Estadual do Colorado. Não é difícil perceber porquê. A peça é linda e chamativa. Mas muitos artistas foram ao Twitter para expressar seu descontentamento.

Alguns temem que os algoritmos reduzam a quantidade de trabalho aberta aos designers gráficos. A combinação de qualidade, velocidade e volume com habilidades especializadas limitadas exigidas pode significar que as empresas optam por uma criação algorítmica rápida em vez de contratar um designer.

Recentemente, a Ars Technica informou que a Shutterstock já abrigava milhares de imagens da IA. Não muito tempo depois, apareceu que o site estava derrubando alguns. Enquanto isso, a Getty baniu completamente a arte da IA ​​em sua plataforma, citando preocupações com direitos autorais. O cenário legal ainda é obscuro e passível de mudança.

“No momento, o conteúdo gerado por IA será revisado da mesma forma que qualquer outro tipo de envio de ilustração digital”, disse Shutterstock ao Quartz na semana passada. “Isso pode mudar a qualquer momento à medida que aprendemos mais sobre imagens sintéticas”.

Outros temem que a capacidade de imitar de perto o estilo de um artista em atividade possa impactar negativamente o valor e a visibilidade de seu trabalho. Também não está claro o que se deve aos artistas cujas criações ajudaram a treinar os algoritmos. Os desenvolvedores expressaram uma preocupação semelhante no ano passado, quando a OpenAI lançou algoritmos de codificação treinados em repositórios abertos de código.

Mas nem todos concordam que a arte da IA ​​substituirá tão facilmente designers e artistas habilidosos depois que a novidade acabar. E a comunidade pode resolver ainda mais questões, como decidir treinar algoritmos apenas em obras de domínio público ou permitir que artistas optem por não participar. (Já existe uma ferramenta para os artistas verem se suas criações estão incluídas nos dados de treinamento.)

Quando a poeira baixar
Algoritmos de aprendizado de máquina geraram imagens e textos estranhos, novos, mas não particularmente úteis por anos. A IA que poderia gerar um trabalho de qualidade realmente entrou em cena em 2020, quando a OpenAI lançou o algoritmo de linguagem natural GPT-3. O algoritmo podia produzir texto que às vezes era quase indistinguível de algo escrito por um humano. GPT-3 é agora, como DALL-E 2, um produto pago e também um produtor prodigioso.

Mas mesmo tão grande quanto o GPT-3, DALL-E 2 pode assumir a liderança. “Vimos muito mais interesse do que prevíamos, muito maior do que o GPT-3”, disse o vice-presidente de produtos e parcerias da OpenAI, Peter Welinder, ao MIT Technology Review em julho.

A tendência provavelmente não terminará com imagens. Os desenvolvedores de IA já estão de olho no vídeo. Na semana passada, o Meta lançou talvez o algoritmo mais avançado até agora. Embora sua produção ainda esteja longe de ser perfeita, o ritmo de melhoria sugere que não teremos esperar muito.

Quando a poeira baixar, é possível que esses algoritmos se estabeleçam como uma nova forma de arte. A fotografia enfrentou resistência semelhante em sua chegada no século XIX e, finalmente, em vez de suplantar as formas de arte existentes, juntou-se a elas.

“O que é verdade desde pelo menos o advento da fotografia ainda é verdade agora: a arte que nasce pela metade é a mais emocionante. Ninguém sabe o que pode ser uma nova forma de arte até que alguém descubra o que é”, escreveu Stephen March recentemente no Atlantic. “Descobrir o que é a arte da IA ​​será tremendamente difícil, tremendamente alegre. Vamos começar agora.”

Caroline Verre