Explorando o Impacto Global da Inteligência Artificial no Mundo: Uma análise baseada em dados
Introdução
Essa Análise Exploratória de Dados (EDA) tem como objetivo investigar a influência do conteúdo gerado por Inteligência Artificial (IA) em diferentes setores da sociedade. Com o avanço das tecnologias de IA nos últimos anos, observamos um crescimento significativo na produção automatizada de conteúdo, levantando debates sobre impacto econômico, uso ético, regulamentações e transformações em diversas indústrias.
Ao longo desta análise, serão exploradas tendências temporais, comparações entre países e setores, relações entre variáveis e outros aspectos relevantes relacionados à adoção e ao impacto da IA no mundo. Esta EDA foi desenvolvida como parte do meu processo de aprendizagem. Atualmente estou no primeiro semestre do curso de Estatística e utilizei essa oportunidade para aplicar meus conhecimentos iniciais em R e visualização de dados. A base de dados foi obtida na plataforma Kaggle (ver referências ao final da página).
Público-Alvo e Direcionamento da Análise
O público-alvo é toda a sociedade interessada, pois se trata de um tema relevante para pesquisa. No entanto, acredito que o enfoque principal esteja nos 10 países citados, embora nada impeça que nós, brasileiros, utilizemos essas análises como um tipo de “guia” para estruturar nossas próprias pesquisas. Ao analisar essa base de dados, fiz diversos questionamentos: Tivemos tendências ao longo do tempo? O conteúdo gerado por IA aumentou? É possível fazer comparações entre os países citados? No decorrer deste relatório, será apresentado uma série de respostas para perguntas que serão discutidas ao longo da análise.
Fonte dos dados
Este conjunto de dados é uma fonte secundária que foi compilado a partir de relatórios, artigos de pesquisa acadêmica e estudos de mercado sobre conteúdo gerado por Inteligência Artificial. Como a base de dados foi coletada no Kaggle, pode ser difícil garantir a veracidade dos dados em sua totalidade.
Observações e variáveis
Nesta base de dados, temos 200 observações e 10 variáveis de três tipos. As variáveis do tipo chr (character) correspondem a variáveis categóricas nominais, pois representam categorias sem uma ordem natural. As do tipo numeric (num) são variáveis quantitativas contínuas, enquanto as do tipo integer (int) são variáveis quantitativas discretas, assumindo apenas valores inteiros.
Tendências ao longo do tempo (2020–2025)
Como a taxa de adoção de IA evoluiu de 2020 a 2025 por país?
Na base de dados analisada temos dados dos seguintes países: Austrália, Canadá, China, França e Alemanha, Índia, Japão, Coreia do Sul, Reino Unido e Estados Unidos.
Como alguns países na base de dados original possuíam mais de um valor por ano, fiz uma média desses valores por país e ano. Dessa forma, o foco na taxa de adoção e sua evolução ao longo do tempo fica mais claro e a análise mais consistente.
A partir do gráfico, podemos observar que a adoção de IA variou entre os países ao longo dos anos. Em 2020, a Índia apresentava a maior taxa, seguida pelos Estados Unidos em 2021, Austrália em 2022, novamente os Estados Unidos em 2023, Reino Unido em 2024 e, por fim, Canadá em 2025. Apesar de começar em destaque, a Índia apresentou uma queda contínua na taxa de adoção até 2025.
O volume de conteúdo gerado por IA (em TB) aumentou exponencialmente?
Como podemos observar no gráfico acima, a produção de conteúdo por IA está aumentando, mas ainda não de forma exponencial. Vale lembrar que os estudos sobre esse tema ainda são recentes e eu acredito, embora essa seja apenas uma opinião pessoal, que a partir de 2025 possamos ver um crescimento mais expressivo.
Comparações entre países e indústrias
- Quais indústrias mais sofreram com perda de empregos?
Um resumo das indústrias por país que registraram as maiores e menores perdas de emprego atribuídas à adoção da IA:
Indústria automotiva: maior impacto na Alemanha e menor nos Estados Unidos.
Educação: maior impacto na China e menor no Canadá.
Setor financeiro: maior impacto na Coreia do Sul e menor na Índia.
Jogos eletrônicos (gamer): maior impacto na China e menor no Reino Unido.
Saúde (healthcare): maior impacto na Índia e menor na Austrália.
Setor jurídico (legal): maior impacto na Índia e menor no Reino Unido.
Manufatura (manufacturing): maior impacto na Índia e menor no Japão.
Marketing: maior impacto no Reino Unido e menor na Índia.
Mídia (media): maior impacto no Canadá e menor nos Estados Unidos.
Varejo (retail): maior impacto na Coreia do Sul e menor na Austrália.
Relações entre variáveis
Uma taxa mais alta de colaboração entre humanos e IA reduz ou aumenta o impacto negativo da perda de empregos?
A taxa de colaboração entre humanos e IA e a perda de empregos não indicou uma relação significativa, considerando a estatística. Isso significa que, com base nos dados analisados, não é possível afirmar se uma maior colaboração reduz ou aumenta o impacto negativo da perda de empregos.
Conclusão
A análise exploratória permitiu observar o impacto da Inteligência Artificial entre 2020 e 2025, revelando crescimento no volume de conteúdo gerado por IA e variações na taxa de adoção entre países. Identificando que os efeitos sobre a perda de empregos variam conforme o setor e a região, mas não houve evidência estatística de que a colaboração entre humanos e IA influencie diretamente esse impacto. Entre os desafios, vale destacar limitações da base de dados e a necessidade de modelos mais robustos. Como próximos passos, sugiro investigar o papel das regulamentações e de fatores econômicos e sociais, reforçando a importância de estudos contínuos para embasar políticas públicas responsáveis.
Referências e Agradecimentos
Referências
Agradecimentos
Agradeço aos professores Izabela Oliveira e Luiz Pala pela orientação durante a disciplina Organização e Apresentação de Dados (GES-109) do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Lavras (UFLA). Esse projeto não é o oficial, mas foi desenvolvido como parte do meu processo de aprendizagem inicial e foi fortemente enriquecido pelos ensinamentos da disciplina.
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Aceito comentários e críticas respeitáveis sobre minha análise.