Para que as questões do INEP sejam adequadas, nas provas do Enem, sua formulação precisa de 15 mil questões envolvendo estudantes reais. É preciso manter o sigilo do material, experimentando sistemas já desenvolvidos em que a IA simule ter alunos fortes, medianos e mais fracos, respondendo às questões formuladas.

O processo de calibração precisa ser bastante preciso. No modelo atual, todas as perguntas do Enem são retiradas do Banco Nacional de Itens(BNI), que é uma espécie de estoque de questões. Elas são aplicadas a uma população semelhante à que fará o Enem. As perguntas são “disfarçadas” e colocadas em avaliações para que sejam medidos como nível de dificuldade; discriminação; e acerto casual.

Ferramentas de inteligência artificial deverão diminuir o número de humanos envolvidos na formulação da prova, a fim de evitar episódios de vazamentos que marcaram a edição da prova deste ano. Oito questões de matemática e de ciências da natureza apareceram em números e alternativas praticamente idênticos, o que não é um fato aconselhável. Isso precisa ser evitado.

Uma pesquisa da OpenAI poupa até uma hora por dia em tarefas profissionais, em meio aos benefícios econômicos da IA. Funcionários de setores como ciências de dados, engenharia e comunicação, além de áreas como contabilidade. Ainda há dúvida sobre o aumento da produtividade. A OpenAI e outras companhias, que investem bilhões na área vêm publicando pesquisas e avaliação nas Universidades de Harvard e Stanford que estão realizando um bom trabalho. É o resultado de uma tarefa com 100 mil conversas de usuários.

Outras empresas vêm realizando um bom trabalho para demonstrar o impacto econômico da IA. Determinadas tarefas profissionais podem avançar bem numa tarefa, com o uso da ferramenta de IA. A conclusão vem de uma análise de 100 mil conversas de usuários.

A adoção de empresas acelera tão rápido quanto entre consumidores e, às vezes, até mais rápido. Em alguns casos, mais raros, acelera até mais.