O Iceberg da IA: MIT revela que o impacto é muito maior do que parece

O impacto da inteligência artificial parece e vai ser muito maior do que foi previsto e tá fora de controle dos governos. Eu vou ler um relatório que saiu do projeto ICBER do MIT com vocês. [música] Na verdade, um artigo que comenta os dados desse projeto, que trazem insightes preocupantes sobre como a gente vai lidar com esses avanços da tecnologia, que afeta não só nós programadores, mas toda uma cadeia de profissionais ali.

Então, bora pro vídeo. Olá, pessoal. Bora para mais um vídeo pra gente já ir direto aqui pro conteúdo.

Se você me acompanha aqui no meu conteúdo, é, deixa aquele like, aquele comentário, porque assim você diz que esse conteúdo é relevante. Se você não sabe o que comentar, deixa um hashtag aqui projeto iceberg que eu vou saber que você quis dar uma força aqui [música] pro conteúdo, porque se importa demais, tá galera? Enganejamento ajuda muito nessa questão do algoritmo.

Inclusive, se você curtir, dá um hype aqui nesse conteúdo, porque aí você hype o meu conteúdo e mais pessoas conseguem alcançar. Esse é um novo recurso aqui do YouTube. Depois que eu fiz aquele vídeo sobre a bolha da IA, analisando aquele artigo, né, de uma forma um pouco mais analisando o cenário de fato, né, foi bem legal o feedback de vocês, porque eu acho que esse tipo de vídeo, trazendo análise de cenário, são vídeos muito úteis pra gente poder entender aonde nós estamos.

Naquele momento eu tava analisando a bolha, né, da computação quântica e agora a gente vai falar dos impactos da inteligência artificial. Então, gente, esse artigo aqui fala sobre esse projeto iceberg do MIT, que eu vou explicar um pouquinho mais como que funciona, mas é meio que um projeto meio disruptivo que tenta simular ali com modelos qual que seria o impacto de fato da inteligência artificial no mercado de trabalho como um todo, né? que até então existe muito achismo.

Ah, IA vai substituir tal profissão. Ah, Ia vai fazer aquilo. Aqui a gente tá lidando com dados de fato, modelos que conseguem simular ou ter uma base um pouco mais, digamos assim, técnica [música] para que a gente entenda qual que seria esse impacto, né?

E aparentemente é meio que isso aqui. A gente tá vendo é só a pontinha do iceberg. Quem tá na pontinha do iceberg?

Nós programadores, né? Então, nesse momento, você pode reparar que todo mundo tá falando que os programadores vão ser desenhados. da face da Terra.

Mas, cara, nós somos só uma pontinha do iceberg que ninguém tá vendo. É o quanto que isso é preocupante lá embaixo. E, aliás, assim, eu vou explicar um pouquinho mais porque existe essa retórica de programadores serem substituídos, tá?

Que esse é um ponto importante da gente entender também. Mas esse artigo é bem legal porque ele fala sobre diversos pontos, né? Ele já escreveu vários artigos sobre isso, mas tudo resume em três ideias centrais.

Não se trata da IA substituir o trabalho inteiro, mas ela vai lascar partes do trabalho. É como se ela fosse, ela vai quebrar partes do trabalho e tornar mais eficiente. Então não é como se ela fosse substituir um profissional inteiro, mas ela vai fazer partes do trabalho desse profissional.

Ou seja, o que tá acontecendo agora é que a IA ela vem fragmentando os empregos e trazendo ferramentas que fazem e atividades específicas que fazem parte ali do que aquele profissional faz. Por exemplo, a gente trabalha com tecnologia, né? Nós trabalhamos com programação, a IA ela consegue gerar código pra gente, mas código não é todo o processo.

Código não é o fim, o código é o meia, digamos assim, né? O código é só a forma da gente se comunicar com a máquina. Agora nós temos uma outra forma de nos comunicar, porque a gente pode utilizar a linguagem natural com a IA para poder gerar esse código, [música] mas os outros conhecimentos eles também são necessários.

E além disso, um programador, um desenvolvedor, ele não é um custor de código, ele não só escreve código. Então, por isso que a gente tá falando, a ela fragmenta o trabalho, né, e ela automatiza essas partes de trabalho. Então, não é como se a IA fosse substituir um profissional inteiro, mas ela vai otimizar partes desse processo e fatalmente com essa otimização você precisa de menos profissionais para entregar o mesmo resultado com que você precisava antes, né?

Então essa essa é uma questão real. O outro ponto, né? O ritmo da mudança será sem precedentes.

Não, aí ela não vai te matar, mas vai causar uma agitação social. Então, tipo assim, a gente tá vendo realmente grandes movimentos de áreas que estão sendo afetadas com essa questão de inteligência artificial, principalmente artistas, né, que estão vendo ali os seus direitos e autorais, intelectuais, sendo roubados por inteligência artificial. Isso está causando uma agitação social.

é uma transformação muito mais profunda do que a substituir ou não substituir. Meio que isso está mudando na nossa sociedade como um todo. Para pensar, quem já nasceu agora com inteligência artificial, talvez no futuro sequer saiba o que que é fazer uma busca no Google, né?

Então estamos mudando completamente o comportamento, né? Você ir atrás de um site, clicar, buscar uma coisa e tal. Hoje com os assistentes vai ser muito mais intuitivo você pedir para ele fazer tudo, já agendar ao invés de você manualmente lá fazendo as coisas.

Então a gente tá passando por um momento de uma quebra de paradigma muito grande. Aqui ele completa pequenas mudanças e aquelas que provavelmente calcularemos mal se não perdemos completamente terão grandes impactos, né? Quem trabalha com tecnologia sabe como é.

A gente lida com chave de acesso ao API, acesso a painel, contratos, documento, acesso ao cloud e basta um único descuido para isso virar um efeito dominos. Ainda mais agora que os golpes de ficha estão cada vez mais sofisticados com inteligência artificial. Os e-mails parecem perfeitos, as páginas parecem legítimas e basta um clique, uma senha, uma informação sensível para tudo desmoronar, desde o seu portfólio até o projeto do cliente.

E é justamente por isso que eu quero te apresentar algo que resolve a dor de quem trabalha com tecnologia, seja prestando serviços ou construindo seus próprios projetos. O Caspersk Small Office Security, ele entrega o que a gente precisa na vida real, que é a proteção de uma grande empresa, mas num pacote muito mais fácil de utilizar, sem precisar de um time de infraestrutura, por exemplo. >> Com Caspersk Smallow Office, você tem proteção contra vírus, handsomer e fishing avançado, backup e criptografia de arquivos sensíveis, proteção de pagamentos e acessos, além de gestão de todos os dispositivos em um único painel, VPN rápida e ilimitada e cofre de senha que realmente funcionam pro dia a dia técnico.

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Então, o que que acontece nesse estudo do MIT, nesse projeto do MIT, que é um projeto iceberg, que até o site vocês quiserem entrar lá, que que ele faz? Ele criou 151 milhões de trabalhadores modelados. Então, foram trabalhadores virtuais, agentes que ali representam trabalhadores, cada um com a sua ocupação, com a sua localização, com a sua tarefa, como se fossem profissionais totalmente substituídos por inteligência artificial.

E ele vai cruzar isso com dados reais, com 31. 000 habilidades e 923 ocupações. Então ele vai quebrar isso em habilidades.

Então esse índice ele é uma métrica criada dentro do projeto para medir a exposição da força de trabalho à inteligência artificial. Quão substituível, quão automatizável são essas habilidades. Lembra que a gente falou que a gente não tá tipo substituindo completamente o profissional, mas sim as habilidades, né, fragmentando ali essa questão dos empregos, né?

Então, é entender quais habilidades hoje t o potencial de serem ali eh automatizadas e que isso gera um impacto direto da inteligência artificial no trabalho. Então você quebra a propção por habilidades específicas, mapeia o que a IA já consegue fazer hoje ou vai fazer muito em breve. Então, por exemplo, o programador hoje ele escreve código, ele debuga, ele entende requisitos, ele revisa PRs, ele arquiteta sistemas, a gente faz uma série de coisas ali, né?

O principal, na verdade, né? essa parte dos requisitos na minha, na meu entendimento, né? Nós somos resolvedores de problemas, que é você entender o requisito para você conseguir trazer a melhor solução possível, né?

Então, o que a IA já consegue fazer? Ela já ajuda para escrever o código, ela já gera o código, ela já ajuda no debug, mas ela não entende bem o contexto do negócio e decisões arquiteturais complexas, especialmente nessa questão de requisitos, que é o core mais humano, digamos assim, nessa resolução de problemas que é realmente muito importante, tá? Então, nesse ponto aqui, a gente tem ela substituindo um fragmento.

Ela tem um potencial de automatizar um fragmento daquilo que a gente entende que é a profissão de um programador. É por isso que esse discurso vazio do tipo assim: "Ah, tal profissão vai acabar". Isso é um discurso raso, né?

De fato, a gente precisa entender quais são as habilidades daquele profissional e como que isso de fato impactaria naquela profissão. Por exemplo, advogados. Ah, então advogados vão ser completamente substituídos por inteligência artificial.

Cara, uma parte do trabalho do advogado, que seria analisar documentos, né, encontrar ali referência, jurisprudência, etc. Isso sim pode ser automatizado com inteligência artificial. Aliás, ela é muito boa com a secção de dados, muito boa para poder escrever ali recursos e tal, mas você entende que tem a parte humana de entender o problema de fato, de olhar para aquele caso com o olhar humano, de fazer a triagem nas informações, para mim é a mesma situação, até no tato, né, de você lidar com pessoas, né?

Então assim, para mim a mesma situação, quem tem esse discurso raso de quem vai substituir, não tá olhando para esse panorama de uma forma mais complexa. Então quando a gente fala de fragmentar o trabalho, de automatizar parte desse trabalho, é justamente aquilo que eu falei, a gente tá falando de produzir mais com menos mão de obra e com certeza isso impacta um mercado de trabalho. Então 11,7 do valor total do salário dos Estados Unidos, cerca de 1,2 trilhões anuais, tem potencial técnico de serem automatizados por IA8.

que aí a gente tá falando de habilidades, tá? Eu não sei se é porque a gente tá muito imerso nesse universo de tecnologia, mas parece que existe uma forçação de barra, né? A empresa que quer construir a nova ferramenta que vai substituir os programadores, não, eu ten esse discurso porque isso traz investimento.

Porque quando a gente pensa em inovação, qual que é o maior gargalo da inovação hoje? Para você inovar, para você construir novas tecnologias, você precisa construir softwares. Para construir software, você precisa gerar código, né, que vai ser a forma com que você vai ditar as regras de negócio para que a máquina execute isso.

Para isso, você precisa de engenheiros de software. Então, entende que a falta dessa mão de obra é uma barreira muito grande pra inovação. Se eu resolvo esse problema de mão de obra, eu destravo ali como se fosse uma travinha para eu poder inovar muito mais rápido, né?

É por isso que tem muito interesse, muito holofote nessa questão do desenvolvimento de software em si. Só que assim, como eu disse, nós somos a pontinha do iceberg. E é engraçado pensar nisso, porque nós programadores a gente já tá muito acostumado a nos adaptar com diversas situações.

Então, o que que eu quero dizer com isso? que programar há 10 anos atrás era muito diferente do que programar hoje. Programar lá nos primórdios era furar cartão.

Então, hoje em dia a gente não fura cartão, a gente escreve código. Só que agora a gente tem a IA para escrever o código pra gente. Então, a gente consegue é mesclar o código com linguagem natural.

A gente não precisa escrever tudo, né? A gente consegue automatizar a parte do nosso trabalho, que é a parte de comunicar com a máquina e escrever o código, entendendo que essa é apenas uma das habilidades das diversas rotas que um programador deve ter. Então, a gente tá aqui na ponta, a gente tá na linha de frente, a gente sempre é sempre na linha de frente, as coisas chegam na gente primeiro e aí aquilo empata lá atrás, né?

Então, entenda que a gente está adentrando esse iceberg profundo. Nós programadores, nós que lidamos com tecnologia, a gente tá muito mais preparado para se adaptar às coisas que estão acontecendo agora, mas isso não é uma realidade para todas as profissões, para todos os trabalhos que a gente tem aí. Então, vamos continuar lendo o artigo, tá?

E aqui ele observou que os empregos de tecnologia foram um dos primeiros impactados pelos avanços da IA. Justamente aquilo que eu falei, a gente tá na linha de frente, quem trabalha com tecnologia, um dos maiores desafios é justamente estar nessa linha de frente das mudanças, juntamente com os calls centers, né? Os autores de relatório observam que os sistemas GA agora escrevem mais de 1 bilhão de linhas de código todos os dias excedendo a produção dos desenvolvedores humanos.

E aí, cara, nesse ponto, eu odeio essa métrica de, tipo, 30% da nossa base de código foi escrita por IA, porque parece que a IA escreveu sozinha. E a verdade é, você como desenvolvedor hoje você utiliza inteligência artificial, eu utilizo IA no meu trabalho. Eu posso dizer que mais de 50% do meu código que eu gero ao longo do dia foi escrito por IA, mas não quer dizer que a IA fez aquilo sozinha.

Então, tipo, é uma métrica muito falsa de achar que, ah, agora não precisamos de profissionais. Ah, então a IA gerou isso sozinha, a IA entendeu o problema, foi lá, corrigiu e fez isso sozinha. Então, tipo assim, é uma métrica essa coisa de linha de código parece que reduz a gente a meros geradores de código, que não é verdade, mas isso é apenas a ponta do iceberg, que é a motivação por trás do nome do projeto.

O verdadeiro impacto será muito, muito maior. No estudo, eles dividiram os trabalhadores em 32. 000 habilidades distintas.

É aquilo que eu tava explicando de como que eles montam esses modelos, né? Primeiro, os autores argumentam que não podemos medir com precisão o impacto da IA. Agora, as métricas existentes como PIB, desemprego, não são suficientes.

Como por exemplo, durante a era industrial contaríamos o número de fábricas, as pessoas empregadas nessas fábricas e a produção das fábricas. Por exemplo, como a indústria automotiva foi automatizada, podemos ver a produção de trabalhadores por carro produzido em um determinado ano. A gente não tem uma medida quantitativa de produção econômica de a, né, para ver o que que ela tá produzindo.

Os economistas medem a produtividade olhando para as TVs mais novas, comparando com as mais antigas e determinando quantas TVs mais novas são melhores. Para determinadas melhorias de produtividade. Eles podem comparar dois produtos construídos em anos diferentes e medir melhoria.

Quando a I automatiza alguns documentos de saúde, dando a equipe médica mais tempo como pacientes, atualmente a gente não tem uma maneira de medir isso. Como os LLMs estão impactando as indústrias de serviços, não podemos medi-lo tão facilmente quanto fizemos com bens físicos, justamente porque é uma coisa mais abstrata. Então, a gente não consegue medir ainda o impacto que está causando.

E olha que a gente pode dizer que a gente tá no começo. E qual que é o problema disso, tá? Em segundo lugar, adaptar-se à mudança será muito mais difícil.

Eles escrevem: "As evidências sugerem que a mudança da força de trabalho está ocorrendo mais rápido do que os ciclos de planejamento podem acomodar. " Ou seja, isso tá mudando tão rápido que é impossível ter algum tipo de planejamento governamental que seja para tentar contrapor ou diminuir esses impactos sociais, digamos assim. Combinado com a falta de dados apropriado mencionados acima, isso significa que os formuladores de política estão voando à cegas.

A gente não tem dados, a gente não consegue medir o impacto real. Como que a gente vai criar medidas que poderiam reduzir esses danos que podem ser causados se a gente não entende a complexidade do problema? Esse ponto cego para mim é uma das questões mais críticas aqui.

Estamos trabalhando as cegas, não sabemos [música] com que de fato estamos lidando e numa velocidade muito mais rápido do que a gente possa acompanhar. Assim como eu disse, a gente que trabalha com tecnologia, a gente tá acostumado a nos adaptar muito mais rápido. Para outras profissões, esse impacto vai ser muito mais drástico do que nós estamos inicialmente falando aqui.

Eu venho argumentando há anos que precisaremos de retreinamento maciço de força de trabalho. tanto no setor público quanto privado, mas sem a visibilidade adequada das mudanças e necessidade, os programas serão mais lentos de configurar e equivocados, né? Sem dados reais, você pode tomar decisões erradas.

Terceiro e talvez o mais importante é o próprio iceberg. Os icebergs têm a maior parte da sua massa escondida abaixo da linha da água, o que pode parecer um iceberg relativamente pequeno flutuando no oceano, na verdade é muito maior, apenas não visível. Essa é a principal preocupação aqui.

Inclusive, eu acho que recentemente tem viralizado muito aquela frase do Elon Musk falando que daqui a pouco tempo no futuro, você não vai precisar se você não vai precisar trabalhar porque vai ter uma renda universal, né? Ele falando muito sobre isso e ele inclusive dá prazos, né? Daqui a 10 anos, né?

10, 20 anos, essa vai ser uma nova realidade. Mas aqui eu me questiono, a gente tá de fato preparado para isso? Porque não me parece ser um movimento que tá sendo acompanhado pelos governos para que a gente tenha de fato uma renda universal.

Estamos a cegas. Os pesquisadores apontam que o setor de tecnologia representa mais de 30% da capitalização do mercado do S&P 500, mas apenas 6% da força de trabalho. Já sabemos que os trabalhadores de tecnologia estão passando por um momento difícil.

Sim, a gente está se adaptando nesse momento. Então, cara, assim como eu falei, é tanta coisa surgindo, muitos hoje que trabalham com tecnologia estão tendo quase um burnout, porque é uma coisa nova o tempo inteiro. Você aprende sobre prompt engineer, você aprende sobre a gente, aí já surge uma nova coisa, aí MCP, aí não sei que lá, é muita coisa acontecendo ao mesmo tempo e o seu trabalho mudando radicalmente.

Eu posso tirar por mim a forma com que eu trabalhava no começo do Hand e como eu trabalho hoje, as ferramentas que eu utilizo, meu workflow de trabalho mudaram completamente. Só a gente tá ali na linha de frente sofrendo essa transformação. Mais importante, eles escrevem: "A análise mostra que a adoção visível da EA concentrada em computação e tecnologia 2,2 o valor salarial aproximadamente 211 bilhões representa apenas uma ponta do iceberg.

" Assim como eu falei, é aquela pontinha, a capacidade técnica se estende muito abaixo da superfície através de automação cognitiva abrangente em serviços administrativos, financeiros e profissionais. Então, 2% de 11,7% até então. Em outras palavras, esses trabalhadores de tecnologia são a ponta do iceberg.

Esses outros serviços profissionais são o que está escondido sobre a água e representa um impacto muito maior no mercado de trabalho. Inclusive, isso me faz pensar sobre eh aquele e-mail do CEO da Fiver, né, ele falou, aliás, está chegando para tomar os seus trabalhos e o meu trabalho também. Ele se colocou na reta nesse sentido, né?

Mas é muito disso, tá? e tirando essa visão de substituir, mas impactar, né? A gente precisa tirar esse pensamento r de substituição, mas vai impactar e vai precisar de adaptação.

A grande questão é, será que todas essas camadas ali de profissionais, de profissões, etc, estão preparadas para esse impacto? Assim como nós que estamos na linha de sprint, da tecnologia já estamos acostumados, deve-se notar que o estudo disse explicitamente validação correlacional em beijo casual. Isso significa que não prova tecnicamente as melhorias ou políticas de a causarão os resultados, apenas que eles são correlacionados.

No entanto, parece uma aposta segura acreditar que eles são, já que os mecanismos causais são diretos, bem compreendidos. No mínimo, a gente não pode ignorar um impacto desse tamanho, esperando que a casualidade seja comprovada. Então, é um estudo, pode impactar 11%, pode, porque tá correlacionado, mas não quer dizer que vai, porque depende de uma série de fatores também.

Não é só porque existe a possibilidade de automação que ela realmente vai ser efetivada ou que ela realmente vale a pena em custo benefício. O que não foi mencionado no relatório e eu não acredito que seja levado em consideração no modelo são os efeitos secundários. Isso aqui é preocupante.

Por exemplo, suponha que um parque empresarial reduz o número de funcionários que trabalham lá em 1/3. Isso significa que as empresas que os apoiam no serviço de limpeza, locais de almoço, bares, depois do trabalho e tudo mais, verão as receitas diminuir e podem sofrer demissões. Então assim, é um efeito cascata de toda cadeia produtiva, né?

Em teoria, o dinheiro economizado de menos funcionários simplesmente mudará para os acionistas de empresas [música] que empregam IA e os próprios acionistas das empresas de A. Infelizmente, a economia de gotejamento provou ser uma miragem. Mesmo quando funciona, argumentei nesses artigos anteriores que haverá um atraso significativo entre a perda de empregos e a criação de novos empregos na ordem de anos.

A gente tá vendo isso evoluindo uma velocidade que a gente não tá conseguindo acompanhar. Em resumo, o impato da IA provavelmente será muito maior e mais rápido do que a maioria das pessoas pensavam ou estavam, né, preparadas para isso. Os LLM já estão definindo registro de adoção, o que significa que os impactos dessa adoção também definirão registros.

Mesmo que seu trabalho não seja afetado hoje, provavelmente em breve será direta ou indiretamente, assim como eu disse, não na questão de substituição, mas como você faz o que você faz hoje, as tarefas que você executa. Isso com certeza, cara, vai afetar todas as áreas, né? E aí tem esse impacto secundário que a gente falou.

A sociedade precisa se preparar mais do que em qualquer outro momento, desde a grande depressão. Precisamos de redes de segurança social aprimoradas e apoio para reciclagem e empreendedorismo. Os governos locais, estaduais, federais precisam de políticas fiscais para mitigar a perda de receita salarial.

É por isso que eu disse, tipo, aquela questão da renda universal tá tão distante, porque parece que a gente tá tão atrasado em acompanhar esses movimentos, né? É importante ressaltar que essas novas fontes de receita fornecerão o financiamento para a reciclagem necessária. E aí ele fala que durante a grande recessão ele orientou esse instituto para retreinar profissionais cujos empregos foram perdidos e nunca mais voltaram.

A gente precisa de programas como esse em escala nacional e precisamos começar a pilotar esses programas hoje. Individualmente, as pessoas precisam reconhecer que sua proposta de valor para as empresas mudará. a partir do momento que podem ser automatizadas, não a diferenciação, mas o mercado de trabalho.

E aí ele completa, né, como eu escrevi em ensine seus filhos a programar, mas não os ensine a ser programadores. A programação, nesse caso, é apenas um exemplo, está escrito sobre a habilidade em face da IA em geral. O que ele tá dizendo aqui é que a IA já é capaz de executar habilidades que antes eram humanas, como por exemplo, escrever o código.

A IA, ela é capaz de automatizar e escrever boa parte do código. Isso não elimina a necessidade de desenvolvedores humanos, mas isso transforma completamente a natureza do trabalho. Então ser um programador hoje vai ser diferente ser um programador daqui a 10 anos.

Então, sabe aquele discurso de pai? Ah, eu vou ensinar pro meu filho medicina, eu vou ensinar pro meu filho programação, porque ele vai ser rico no futuro. Não existe garantia de nada nesse sentido.

E principalmente quando a gente fala de tecnologia especificamente, né? É uma coisa que se transforma muito ao longo dos anos. Então, o que você aprende hoje não quer dizer que isso vai valer ali pra frente.

Então, no fim das contas, a habilidade é menos importante do que o valor que você consegue gerar para aquela empresa específica. e o seu trabalho, a natureza do seu trabalho vai transformar ao longo dos anos, a partir do momento que a gente tem essas ferramentas aqui. E isso vai impactar todo mundo.

Não existe profissão segura, não existe garantias, né? A adaptabilidade nesse momento é a palavra-chave. A grande preocupação é se nós estamos prontos para lidar com esse tsunami de mudanças que estão por vir.

E assim como ele disse, os efeitos secundários e em cascata do que isso pode gerar, né? Pode ser que a minha profissão não seja diretamente atingida por isso, mas indiretamente, porque atingiu outras camadas e outras profissões, isso vai me atingir também. Esse iceberg é muito maior do que a gente pode ver.

E eu acho que hoje as pessoas estão muito centradas ali em cima. E eu acho até engraçado porque a maioria das pessoas que eu converso, que não são da área de tecnologia, quando eu falo sobre inteligência artificial, elas já vem com aquela visão de ah é mesmo, programadores vão ser substituídos. Tipo assim, até pessoas que são leigas de fora estão tendo essa visão que está sendo vendida, mas talvez elas não enxerguem o quanto a própria profissão delas também está em risco nessa cascata de efeitos que a gente está vendo ali, principalmente desse iceberg aqui, dessa parte invisível, que é um problema muito maior que nem todo mundo tá enxergando.

Bom, pessoal, espero que vocês tenham gostado desse vídeo. Deixa aqui o seu comentário, o que que você achou sobre essa análise, se você gosta desse tipo de conteúdo. Eu amo interagir com vocês.

Os comentários de vocês são muito importantes, assim como é de costume. Vou recomendar outros dois conteúdos para vocês assistirem aqui na sequência. Um desses conteúdos foi justamente o vídeo que eu gravei sobre a bolha da inteligência artificial falando sobre uma nova bolha que está surgindo, que é da computação quântica.

Esse conteúdo tá bem legal e tem uma dinâmica bem parecida com esse conteúdo aqui. E o outro conteúdo vai ser uma recomendação do YouTube. A gente se vê em um próximo vídeo e até mais.

Amen.