Se eu estiver numa indústria de alto risco, a gente ainda tem questões muito sensíveis em sistemas de inteligência artificial. É muito arriscado utilizar, por exemplo, na indústria aeroespacial, na indústria de defesa, na indústria médica, controle de energia. São sistemas que têm que funcionar 100% do tempo, com nove ou 10 noves: 99,999999999% de precisão. Você não pode praticamente alucinar nunca. Porque um erro é catastrófico, com custo multibilionário e risco de vida para as pessoas.
Luís Lamb
Lamb também é conselheiro acadêmico do ITEC (Instituto de Tecnologia e Computação), uma iniciativa filantrópica que passará a oferecer bolsas de estudo integrais a partir de 2027
Se a IA ainda não está pronta para lidar com alta complexidade e operar com extrema precisão em ambientes críticos, ela já dá conta de tarefas repetitivas de programação.
As tarefas mais simples e repetitivas —o “boilerplate”, como Lamba descreve— tendem a ser cada vez mais automatizadas. Por outro lado, as ferramentas de IA aceleram processos e ampliam a capacidade de quem já tem base sólida.
Uma coisa nunca mudou: aqueles que têm a melhor formação em lógica, melhor capacidade de raciocínio, de entender como componentes de sistemas se relacionam logicamente, continuam sendo os melhores profissionais. O que muda é o nível de abstração. Mesmo que se programe em Python ou em linguagem natural, não dá para escapar da lógica dos sistemas. As big techs continuam testando fundamentalmente a capacidade lógica e o conhecimento de matemática, mesmo que utilizem ferramentas de inteligência artificial.
Luís Lamb
É por isso que, caso fosse convidado a reformular o currículo médio de cursos de Ciência da Computação em um mundo com IA escrevendo código, Lamb manteria no núcleo da formação temas presentes hoje: lógica, matemática e pensamento científico.
Fonte Agência Brasil