O futuro dos engenheiros de dados com o crescimento da Generative AI
A Generative AI é uma área da inteligência artificial que se concentra na criação de novos dados a partir de um conjunto de dados existente. Essa tecnologia tem o potencial de revolucionar a forma como os dados são coletados, processados e analisados.
Nos últimos meses, vimos uma série de inovações na área de Generative AI que visam acelerar processos, automatizar tarefas e otimizar os dados de uma empresa. Por exemplo, já sabemos que a Generative IA pode escrever códigos SQL, Python e R. Também podemos presumir que a eficiência do código que eles produzem só melhorará com o tempo, com o ajuste fino contínuo. Mas isso é apenas o começo.
Para os engenheiros de dados, esse crescimento representa tanto oportunidades quanto desafios. Por um lado, a Generative AI pode realizar tarefas que atualmente são feitas por humanos, como a limpeza de dados e a geração de modelos preditivos. Isso pode liberar os engenheiros de dados para se concentrarem em tarefas mais complexas e estratégicas.
Por outro lado, a Generative AI também pode levar à automação de algumas atividades de engenharia de dados. Isso significa que os engenheiros de dados precisarão estar preparados para se adaptar às mudanças tecnológicas e desenvolver novas habilidades.
Mas quais são as oportunidades para os engenheiros de dados?
A Generative AI oferece uma série de oportunidades para os engenheiros de dados, incluindo:
- Automatização de tarefas: Como já citamos, a Generative AI pode automatizar tarefas que atualmente são realizadas por humanos, como a limpeza de dados, geração de modelos preditivos, gestão de dados e criação de conteúdo. Isso pode levar a um aumento da produtividade e da eficiência, bem como a uma melhoria da qualidade dos dados e dos modelos preditivos.
- Novos insights: A Generative AI pode ser usada para gerar novos insights a partir da análise de dados existentes. Seja identificando tendências de consumo ou prevendo riscos de negócio, isso pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões e melhorar seus resultados.
- Novos produtos e serviços: A Generative AI pode ser usada para criar novos produtos e serviços. Por exemplo, uma empresa de varejo pode gerar recomendações de produtos personalizadas para os clientes ou até mesmo criar novos modelos de roupas. Isso pode abrir novas oportunidades para as empresas de tecnologia atuarem em diferentes setores de mercado.
Mas há também desafios para engenheiros de dados
A Generative AI também apresenta alguns desafios para os engenheiros de dados, incluindo:
- Automação de atvidades: A Generative AI pode levar à automação de algumas atividades de engenharia de dados. Isso significa que os engenheiros de dados precisarão estar preparados para se adaptar às mudanças tecnológicas e desenvolver novas habilidades.
- Precisão e confiabilidade: A Generative AI ainda está em desenvolvimento, e sua precisão e confiabilidade nem sempre são altas. Os engenheiros de dados precisam ser capazes de avaliar a qualidade dos dados gerados pela IA Geradora.
- Bias: A Generative AI pode ser suscetível a bias (viés ou tendência), o que pode levar a resultados imprecisos ou discriminatórios. Os engenheiros de dados precisam ser capazes de identificar e mitigar o bias na IA Geradora.
Então como o engenheiro de dados por se preparar para o futuro?
Os engenheiros de dados que desejam se preparar para o futuro da IA Geradora devem aprender sobre Generative AI, entendendo seus fundamentos para poderem usá-la de forma eficaz. Para potencializar o uso da Generative AI, os engenheiros de dados devem estar dispostos a novos aprendizados, como as ferramentas e técnicas disponíveis para o uso dessa nova tecnologia. Por fim, flexibilidade e adaptabilidade são essências, uma vez que o mundo da tecnologia está em constante mudança, e não somente os engenheiros de dados precisam estar preparados para se adaptar às mudanças, mas todos os profissionais da área de tecnologia.
O crescimento da Generative AI representa uma mudança significativa para a engenharia de dados. Os engenheiros de dados que desejam ser bem-sucedidos no futuro precisam estar preparados para as oportunidades e desafios que essa tecnologia traz.
Não há dúvidas de que a Generative IA remodelará os fluxos de trabalho na análise de dados. De um modo geral, tipos repetitivos de tarefas ou mesmo análises serão, com o tempo, executados pela Generative AI.
As empresas de tecnologia que desejam se manter relevantes em meio às inovações de Generative AI devem estar prontas para executar ações de capacitação de seus engenheiros de dados, como a criação de um programa de treinamento e desenvolvimento contínuo, investimento em pesquisa e desenvolvimento e a promoção da colaboração entre engenheiros de dados e cientistas de dados.
