O crescimento dos gêmeos digitais está a permitir às empresas contornar pessoas reais para aumentar os lucros

Grandes empresas estão a afastar-se das pesquisas tradicionais e a recorrer a réplicas geradas por IA de pessoas reais, uma mudança que oferece insights mais rápidos, mas também suscita preocupações sobre emprego e privacidade de dados.

Um TikTok viral pode tornar uma marca famosa em horas, mas muitas empresas ainda dependem de ciclos de pesquisa de doze semanas.

Quando os resultados chegam, os dados muitas vezes já estão obsoletos.

Há frequentemente um atraso entre obter feedback e entender o seu significado. Por causa disso, grandes empresas podem ter dificuldades em responder rapidamente quando as tendências mudam rapidamente.

Muitas empresas acreditam que os gêmeos digitais são a solução.

Estes são cópias digitais de coisas reais, sistemas ou até pessoas. As empresas usam-nos para experimentar ideias e ver o que pode acontecer antes de fazê-lo na vida real.

Grandes bancos e empresas farmacêuticas já estão a utilizar esta tecnologia para prever como as pessoas reagiriam a eventos importantes ou a produtos recém-lançados.

Os testes acontecem em segundos em vez de semanas

A tecnologia está atualmente a ganhar impulso em negócios de alta tecnologia.

Pesquisadores da Universidade de Glasgow construíram um sistema de gêmeo digital que usa aprendizagem automática para verificar redes de computadores.

O seu novo método pode medir quão bem uma rede está a funcionar em apenas 4,78 segundos. Métodos mais antigos levavam cerca de 33 horas para fazer o mesmo trabalho.

Por ser muito mais rápido, os engenheiros podem testar muitas mais situações, especialmente à medida que as redes se tornam mais complexas.

A mesma procura por informações rápidas está a alterar a pesquisa de consumidores.

Uma startup chamada Brox gerou 60.000 duplicados digitais de indivíduos reais.

Estes não são simplesmente estimativas, mas perfis altamente detalhados baseados em entrevistas extensas, com alguns contendo até 300 páginas de material sobre uma única pessoa.

Em vez de depender principalmente de modelos estatísticos tradicionais, as empresas podem agora realizar múltiplas simulações em horas, em vez de meses.

Hamish Brocklebank, que dirige a Brox, explicou a diferença.

“Você pode criar 10.000 gêmeos digitais verdadeiramente sintéticos [usando LLMs], mas as respostas ainda se normalizarão numa distribuição muito estreita, o que não é realista quando se pergunta a pessoas reais,” disse ele.

Como a Brox já tem esses gêmeos prontos, uma grande empresa farmacêutica pode fazer perguntas à multidão digital e obter resultados confiáveis em horas, pulando toda a etapa de encontrar pessoas reais para entrevistar.

Automatização visa trabalhadores com salários mais altos

A rápida aposta na automatização tem uma desvantagem.

De acordo com o economista do MIT, Daron Acemoglu, muitas empresas utilizam a automatização principalmente para poupar dinheiro, em vez de aumentar a eficiência.

Segundo a sua pesquisa, os empregadores estão mais dispostos a substituir pessoas com remuneração mais elevada.

O estudo também demonstrou um impacto significativo na desigualdade de rendimentos.

A automatização foi responsável por 52% do aumento na disparidade de rendimentos entre 1980 e 2016.

Acemoglu observou que quanto maior o salário de um trabalhador, mais as empresas têm incentivos para automatizar essa posição.

Ele também argumentou que este foco na redução de custos laborais reduziu muitos dos benefícios potenciais da automatização.

Segundo a pesquisa, os esforços para baixar salários eliminaram entre 60% e 90% dos ganhos de produtividade que a automatização deveria criar, resultando no que ele descreveu como um crescimento de produtividade relativamente fraco.

A privacidade também está a tornar-se um problema importante.

Uma equipa do Instituto IMDEA Networks descobriu que sistemas de IA proeminentes, incluindo ChatGPT, Claude e Perplexity AI, usam técnicas de rastreamento desenvolvidas pelo Google e TikTok.

Estes rastreadores podem recolher informações sobre o que os utilizadores discutem, como títulos de chat e endereços web.

Os gêmeos digitais são formados utilizando informações altamente pessoais, como experiências de infância, comportamentos e relacionamentos.

Quando combinados com rastreamento de terceiros, estas tecnologias podem recolher e gerir volumes massivos de dados sensíveis.

Espera-se que a indústria de simulação de IA e gêmeos digitais atinja 21,33 mil milhões de dólares até 2030.

À medida que as empresas usam cada vez mais versões virtuais muito realistas em vez de pessoas reais, há crescentes preocupações sobre a perda de empregos e a privacidade.

Outra questão é quão realistas estes sistemas podem parecer.

Gêmeos digitais e ferramentas de IA podem parecer tão reais que algumas pessoas podem até pensar que são verdadeiramente conscientes ou “vivos.”

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