O iminente fim dos "cientistas de dados"
O que cientistas de dados devem aprender, agora que o ChatGPT faz uma parte grande do seu trabalho?
No último vídeo no InvestNews, falei sobre como dá pra fazer com que o ChatGPT vire o cientista de dados jr. da sua equipe, com ótimos resultados. Se você ainda não testou (a funcionalidade está disponível há poucos meses), dê uma olhada em alguns exemplos:
Exemplos de uso do ChatGPT para análise de dados
Enquanto fazia o roteiro para o vídeo, fiquei refletindo sobre a profissão de "cientista de dados", uma das mais demandas dos últimos anos. Em uma era em que qualquer empresa coleta uma infinidade de informações, a pessoa que aprende a organizar, limpar, visualizar e "conversar" com dados — usando técnicas estatísticas, de programação, etc — é teoricamente super relevante. Mas até quando?
Há vários anos dou aulas de "jornalismo de dados", "data storytelling" e habilidades relacionadas. E desde que comecei a usar o ChatGPT para análise de dados com linguagem natural, fico me perguntando o que devemos ensinar para pessoas que querem seguir carreira em ciências de dados, considerando que as disciplinas têm uma carga técnica muito grande.
Hoje, muitas das aulas de análise de dados se concentram em ensinar técnicas de como usar as ferramentas — pandas, em Python, Excel, PowerBI, etc. Às vezes nem tanto por opção dos professores, mas demanda dos alunos. E quanto mais eu uso ferramentas de IA para dados, mais eu tenho a impressão de que esse tipo de ensino, ou talvez a profissão, deve acabar no médio prazo. Porque tudo é meio, não fim.
Da mesma forma, quando cursei jornalismo na UnB, não gastamos muito tempo aprendendo a usar o Word, que era a ferramenta principal para escrever matérias. A ferramenta nunca foi o principal — técnicas de entrevista, de pauta, organização de texto, sim. Apesar de um jornalista precisar digitar o tempo todo, "digitação" não é uma disciplina obrigatória. Sinto que em pouco tempo pensaremos o mesmo de algumas das ferramentas de data science.
Creio que a complexidade técnica da "análise de dados" vai cada vez mais ser escondida em bons programas que serão executados pela inteligência artificial. No vídeo ali eu faço uma pergunta em linguagem normal, e ele transforma isso em fórmulas, agrupamentos, usa a estatística corretamente, etc. Economiza um tempo enorme, e faz a gente repensar tudo no processo.
Usar bem os dados não é saber as fórmulas, bibliotecas ou programas, mas saber fazer as perguntas. E a verdade é que um especialista da área que vai usar os dados terá muito mais valor que alguém que sabe simplesmente limpar e organizá-los. Mesmo que seja muito bom nisso.