Em um painel da OpenAI em Manhattan, organizado por Casey Lewis, palestrantes da Geração Z Sarah (20, estudante da NYU), Eitan (24, chef/criador) e Zoe (27, executiva de publicidade) compartilharam insights sinceros sobre o uso de IA. Apesar de mais da metade usar IA generativa semanalmente, o sentimento negativo está aumentando segundo uma pesquisa Gallup de abril. A privacidade não é uma prioridade — eles compartilham rotinas de exercício, detalhes de namoro e dilemas de amizade com chatbots. "Já sabe todas essas outras coisas sobre mim", disse Sarah. IA oferece uma alternativa mais saudável ao Doomscrolling; Eitan usa interação de voz com AirPods durante caminhadas para reduzir o tempo de tela. No entanto, anúncios e música gerados por IA parecem inautênticos. "Não sei como seria um concerto de IA", observou Zoe. A entrada no ambiente de trabalho é confusa: os slides de apresentação assistidos por IA de Zoe continham erros, mas sua empresa impulsionou a adoção de IA. "Você não realmente sabe o que é correto", disse ela.

Separadamente, a Meta Platforms concordou com um acordo de 18 bilhões de dólares com 48 procuradores-gerais de estados, encerrando um julgamento federal sobre danos a adolescentes. As mudanças incluem limites diários de duas horas, bloqueios de meia-noite às 6 da manhã, e "modo escola" (8h às 15h) para contas adolescentes no Facebook e no Instagram. Meta pagará apenas 70% a menos que TikTok e YouTube adotem limites semelhantes, e lançou anúncios convidando rivais a ingressarem.

Entidades-chave: Empresas: OpenAI, Meta Platforms, Gallup, News Corp, Wall Street Journal, TikTok, YouTube | Pessoas: Casey Lewis, Sarah, Eitan, Zoe, Meghan Bobrowsky, Minda Smiley | Locais: Manhattan, New York University

Perguntas frequentes: Como os trabalhadores da Geração Z estão navegando na IA no local de trabalho?

Os trabalhadores da Geração Z enfrentam sinais contraditórios — as empresas incentivam o uso de IA mas penalizam erros do trabalho gerado por IA. Eles devem verificar as saídas da IA enquanto aprendem os fundamentos do trabalho, criando uma curva de aprendizado íngreme onde a IA "sempre parece correta" mas frequentemente não é.