13 de jan 2025
Sam Altman destaca a importância de fazer boas perguntas na era da inteligência artificial
Sam Altman, CEO da OpenAI, destaca a importância de fazer boas perguntas. Habilidades como curiosidade e adaptabilidade são essenciais no mercado atual. O conceito de "prompt engineering" se torna relevante para interações com IA. Empregadores valorizam a capacidade de adaptação em candidatos a emprego. Altman prevê que a inteligência humana será crucial para aprimorar a IA.
Foto: Reprodução
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Sam Altman, CEO da OpenAI, destacou que, na era da inteligência artificial, a habilidade de fazer boas perguntas se torna mais valiosa do que simplesmente acumular conhecimento. Em entrevista ao psicólogo organizacional Adam Grant, Altman afirmou que "figurar quais perguntas fazer será mais importante do que encontrar as respostas". Essa mudança de foco reflete uma nova valorização das habilidades de sintetizar informações e reconhecer padrões, em vez de ser apenas um "colecionador de fatos".
Grant complementou que, anteriormente, o conhecimento acumulado era visto como sinônimo de inteligência. Hoje, a capacidade de conectar ideias é considerada um diferencial. Além disso, a demanda por profissionais que dominam a engenharia de prompts — a arte de formular perguntas para chatbots de IA — está crescendo, com salários que podem ultrapassar R$ 100 mil anuais, segundo Lydia Logan, da IBM.
Mark Cuban, investidor bilionário, também enfatizou a importância de habilidades interpessoais, como curiosidade e adaptabilidade, para o mercado de trabalho atual e futuro. Ele reconheceu a incerteza sobre o impacto da IA no emprego, mas destacou que a capacidade de se adaptar e aprender será crucial. Recruiters estão priorizando candidatos que demonstram essa flexibilidade.
Altman previu que, embora a IA possa assumir muitas tarefas administrativas, a inteligência humana continuará sendo essencial. Ele acredita que as pessoas precisarão ajudar a tecnologia a desenvolver habilidades de pensamento crítico, permitindo que novas soluções sejam encontradas para problemas complexos.
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