UVA Tecnologia Emergente e Protagonismo AVA2

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UNIVERSIDADE VEIGA DE ALMEIDA 
SUPERIOR DE TECNOLOGIA EM MARKETING DIGITAL 
 
 
 
 
ANA CLARA COSMO BLAY 
 
 
 
 
 
 
COMO A UTILIZAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTÁ 
TRANSFORMANDO O MERCADO DE TRABALHO? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RIO DE JANEIRO 
2025 
 
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A crescente adoção da Inteligência Artificial (IA) pelas empresas, conforme destacado no 
artigo "Inteligência Artificial: benefícios para empresas de todos os setores", sinaliza uma 
transformação profunda na maneira como os negócios operam e como os profissionais 
atuam. A busca pela automatização de processos, impulsionada pela IA, visa otimizar 
atividades, reduzir custos e aumentar a eficiência em diversos setores. 
Os principais benefícios da IA para a otimização dos processos empresariais são 
vastos. Ela permite a automação de tarefas repetitivas e manuais, liberando 
colaboradores para atividades mais estratégicas e criativas. A IA também possibilita a 
análise de grandes volumes de dados (Big Data) de forma rápida e precisa, gerando 
insights valiosos para a tomada de decisões mais assertivas em áreas como marketing, 
vendas, logística e finanças. Além disso, a IA pode personalizar a experiência do cliente, 
otimizar cadeias de suprimentos, prever demandas e até mesmo auxiliar no 
desenvolvimento de novos produtos e serviços. 
A automação impulsionada pela IA está impactando significativamente o mercado 
de trabalho e as habilidades exigidas dos profissionais. Enquanto algumas tarefas 
tradicionais podem ser automatizadas, novas funções e demandas estão surgindo na área 
de desenvolvimento, implementação, manutenção e ética da IA. Os profissionais 
precisam, cada vez mais, desenvolver habilidades como pensamento crítico, resolução de 
problemas complexos, criatividade, inteligência emocional e, fundamentalmente, 
conhecimentos tecnológicos. A capacidade de trabalhar em colaboração com sistemas de 
IA e de interpretar os resultados gerados por eles se torna essencial. 
Apesar dos inúmeros benefícios, as empresas enfrentam desafios ao implementar a IA 
em seus processos produtivos e operacionais. Um dos principais desafios é o custo 
inicial de investimento em tecnologias e infraestrutura, bem como a necessidade de 
contratar ou treinar profissionais qualificados. A integração da IA com sistemas legados e 
a garantia da segurança e privacidade dos dados também representam obstáculos 
significativos. Além disso, questões éticas relacionadas ao uso da IA, como viés 
algorítmico e o potencial impacto no emprego, precisam ser cuidadosamente 
consideradas. 
Para se prepararem e se capacitarem para acompanhar as inovações tecnológicas e 
manter sua relevância no mercado de trabalho, os profissionais precisam adotar uma 
postura de aprendizado contínuo. Isso inclui investir em cursos de atualização, 
workshops, e outras formas de educação que abordem temas como programação, análise 
de dados, machine learning e outras tecnologias emergentes. 
Desenvolver habilidades transversais, como comunicação, colaboração e adaptabilidade, 
também é crucial para navegar neste cenário em constante mudança. A capacidade de 
aprender rapidamente novas ferramentas e conceitos será um diferencial competitivo 
importante. 
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Análise a partir de Artigo: 
 Este artigo do site Selia discute como a Inteligência Artificial (IA) está moldando o futuro 
do trabalho, alterando funções tradicionais e criando novas oportunidades. 
A automação, impulsionada pela IA, está substituindo atividades repetitivas e rotineiras, 
impactando tanto tarefas simples quanto funções mais complexas, como análises 
jurídicas. Essa automação levanta questões sobre o futuro do trabalho, exigindo que os 
profissionais se adaptem e desenvolvam novas habilidades. Embora algumas funções 
sejam eliminadas, a IA também cria novas oportunidades em setores como análise de 
dados e desenvolvimento de algoritmos avançados. 
Novas carreiras estão surgindo, como engenheiros de robótica, consultores de 
transformação digital e especialistas em ética de IA. Para se preparar para essa 
demanda, os profissionais devem investir em desenvolvimento contínuo, adquirir 
habilidades específicas relacionadas à IA e automação, como pensamento crítico, 
resolução de problemas, criatividade e comunicação eficaz. A adaptação contínua e a 
exploração das possibilidades oferecidas pela tecnologia são essenciais para o sucesso 
nesse novo cenário. 
Link do Artigo: 
https://www.selia.com.br/blog/como-a-ia-esta-moldando-o-futuro-
dotrabalho/#:~:text=Automa%C3%A7%C3%A3o%20e%20substitui%C3%A7%C3%A3
o %20de%20Empregos,e%20o%20atendimento%20ao%20cliente. 
 
 
 
Análise do Experimento "Machine Learning – Visita ao mercado": 
No experimento "Machine Learning – Visita ao mercado", utilizando o algoritmo Apriori, o 
objetivo é identificar associações de regras entre os itens comprados pelos clientes em 
um mercado. As métricas para avaliação de resultados desse algoritmo incluem: 
• Suporte (Support): Indica a frequência com que um conjunto de itens aparece nas 
transações. Um suporte alto sugere que os itens são comprados juntos com 
frequência. 
https://www.selia.com.br/blog/como-a-ia-esta-moldando-o-futuro-do-trabalho/#:~:text=Automa%C3%A7%C3%A3o%20e%20substitui%C3%A7%C3%A3o%20de%20Empregos,e%20o%20atendimento%20ao%20cliente.
https://www.selia.com.br/blog/como-a-ia-esta-moldando-o-futuro-do-trabalho/#:~:text=Automa%C3%A7%C3%A3o%20e%20substitui%C3%A7%C3%A3o%20de%20Empregos,e%20o%20atendimento%20ao%20cliente.
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• Confiança (Confidence): Mede a probabilidade de um item (ou conjunto de itens) 
ser comprado dado que outro item (ou conjunto de itens) já foi comprado. Uma alta 
confiança indica uma forte relação de implicação entre os itens. 
• Lift: Compara a confiança da regra com a frequência esperada do consequente (o 
item que está sendo previsto) se os itens fossem independentes. Um lift maior que 
1 indica que a regra é mais interessante do que uma associação aleatória. 
Ao visualizar o funcionamento do algoritmo Apriori no contexto de compras em um 
mercado, podemos identificar padrões de consumo, como "se os clientes compram pão e 
manteiga, eles também tendem a comprar café". Essas informações são valiosas para o 
mercado em diversas aplicações, como otimização do layout das prateleiras, criação de 
promoções direcionadas e identificação de oportunidades de venda cruzada. As métricas 
de suporte, confiança e lift permitem avaliar a força e a relevância dessas associações, 
auxiliando na tomada de decisões estratégicas para aumentar as vendas e a satisfação 
do cliente. 
	ANA CLARA COSMO BLAY