Neste momento, o mundo corporativo está no meio de um ciclo de popularidade da IA generativa. Os líderes foram inundados com especulações sobre o potencial da tecnologia para transformar o trabalho. No entanto, isto levanta um conjunto inteiramente novo de problemas para os líderes: eles agora entendem que o futuro envolverá humanos trabalhando com IA e sentem uma pressão imensa para “fazer algo” para implementar soluções de IA. Mas como eles realmente integram a IA à sua força de trabalho para alcançar bons resultados de negócios?
Desde o lançamento de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, em novembro de 2022, e o tsunami de outras aplicações que se seguiram, conduzimos dezenas de entrevistas aprofundadas com CEOs em vários setores da indústria. Nosso objetivo era identificar como a IA generativa mudou as práticas de empresas líderes e extrair lições para o sucesso.
As nossas entrevistas recentes revelam uma mudança acentuada de foco em relação a estudos anteriores – tanto os nossos como os de outros pesquisadores. Embora as nossas entrevistas anteriores tenham mostrado a importância de uma cultura centrada no ser humano, as novas entrevistas assinalaram uma mudança definitiva no desenvolvimento de competências humanas individuais. O atual ciclo de popularidade gira em torno das capacidades da IA, das habilidades digitais e da necessidade de gestão das mudanças organizacionais, mas a nossa descoberta atual revela a importância de capacidades humanas específicas para o uso bem-sucedido da IA.
Na verdade, é a capacidade humana de compreender o contexto — que falta às ferramentas de IA — que cria a necessidade de maiores competências humanas. Este é um insight importante que pode ajudar os líderes a compreender os elementos humanos necessários que impulsionam o uso bem-sucedido da IA por uma organização.
Observamos duas categorias de habilidades humanas que os líderes consideram críticas – e que as organizações estão realmente ensinando aos seus colaboradores. Em primeiro lugar estão as habilidades interpessoais eficazes, como resolução básica de conflitos, comunicação, habilidades para se desconectar das emoções e até mesmo práticas de mindfullness. Em segundo lugar está a expertise do domínio, com foco na preservação desse conhecimento entre talentos experientes e no seu desenvolvimento entre jovens trabalhadores inexperientes.
Embora a literacia digital tenha sido vista como um pré requisito pelos líderes com quem falamos, as habilidades interpessoais, como a capacidade de comunicar eficazmente, de interagir de forma significativa com os outros e de promover a cooperação em equipe, não foram. As nossas entrevistas revelam que, embora as habilidades técnicas recebam mais atenção, são as habilidades exclusivamente humanas que as empresas necessitam — e que são escassas no mercado atual.
Peter Cameron, CEO do Grupo Lenox, destacou que o sucesso no local de trabalho depende da capacidade de cultivar relacionamentos pessoais, dizendo que “Nada substitui relacionamentos pessoais de longo prazo – e quanto mais longo o relacionamento, melhor”. Maria Villablanca, cofundadora e CEO da Future Insight Network, apontou qualidades específicas a serem procuradas nos talentos: “Pessoas que podem ser criativas e inovadoras na forma como encontram soluções – solucionadores de problemas”.
Uma investigação mais ampla confirma isto: um estudo realizado com 1.700 empresas globais descobriu que as empresas que se destacaram nas métricas de capital humano tinham quatro vezes mais probabilidade de ter um desempenho financeiro melhor.
Um dos maiores valores dos trabalhadores experientes é a expertise do domínio – conhecimento profundo do ambiente em que se encontra. À medida que a IA assume mais tarefas, existe um perigo significativo de atrofia de habilidades e perda deste tipo de conhecimento.
John Sicard, presidente e CEO da empresa de gestão de cadeia de abastecimento Kinaxis, destacou que a expertise do domínio é essencial para ajudar uma empresa a navegar em tempos turbulentos. Ele fez a analogia de que quando um avião passa por algo incomum, o piloto automático é imediatamente desligado e os pilotos assumem o controle – momento em que os pilotos precisam saber o que fazer. Desenvolver e manter essas habilidades é essencial.
Além disso, a IA generativa demonstra ser mais útil como copiloto para colaboradores seniores que podem filtrar as “alucinações” da IA – informações imprecisas apresentadas como fatos – e considerar os resultados como uma ajuda. Colaboradores inexperientes, entretanto, podem não ter discernimento suficiente e precisar de um caminho para desenvolver esse conhecimento.
O sentimento foi ecoado por Ted English, ex-CEO da TJX Companies e atual presidente executivo da Bob’s Discount Furniture, que nos disse que a liderança requer “muito instinto, experiência e conhecimento. Alguns desses você não consegue obter de uma máquina. A tecnologia reforça e te permite tomar uma decisão com mais confiança.”
Embora muito tenha sido escrito sobre a necessidade de combinar humanos com IA, a verdadeira questão é como implementar isso na prática. Aqui está o que as empresas precisam fazer.
Em 2020, publicamos nossa framework Four I para o uso de IA, que exige a criação de uma organização centrada no ser humano. Como resultado das nossas conclusões atuais, modificamos os descritores da nossa framework original, tornando-a mais específica nos seus mandatos. Isto oferece uma comparação direta — e uma mudança — entre o uso da IA no ambiente de negócios pós-pandemia.
A primeira camada da framework é a intencionalidade. Neste contexto, queremos dizer que o modelo de negócio de uma empresa deve ser concebido propositadamente em torno das capacidades da IA, em vez de apenas aplicar a IA aos processos existentes.
Spencer Fung, presidente e CEO da Li & Fung, uma empresa global de cadeia de suprimentos e logística, nos deu uma analogia: “As empresas que adquirem IA sem um novo modelo de negócios são como uma empresa que digitaliza um cavalo e uma carruagem – enquanto a concorrência criou um automóvel digital.” Ele apresentou a empresa de roupas Shein como exemplo: uma empresa que se tornou líder do setor de fast fashion ao usar um modelo de negócios centrado em uma plataforma de comércio eletrônico integrada, alavancando uma abordagem baseada em dados.
Em seguida, vem a integração de todas as funções da empresa, com a comunicação horizontal e a IA como camada facilitadora – em outras palavras, a eliminação dos silos. Por exemplo, a ekaterra, a maior empresa de chá do mundo, investiu numa plataforma unificadora de IA para criar conectividade horizontal completa, integração e visibilidade em tempo real.
O verdadeiro desafio, porém, é a implementação. Garry Kasparov, ex-campeão mundial de xadrez, escreveu que o desempenho vencedor não vem da combinação da melhor tecnologia com as melhores pessoas – mas do melhor processo de combinação. Para conseguir isso, o talento deve estar familiarizado com os recursos de IA e saber a melhor forma de utilizá-los.
No entanto, a IA é uma tecnologia em evolução e exige que a empresa adicione folga ao sistema para permitir oportunidades de aprendizagem. Um dos autores aprendeu isto num projeto anterior com a Lockheed Martin no F-22 Raptor, onde era necessário tempo de inatividade para que os trabalhadores se familiarizassem com novas ferramentas e tecnologias.
Com uma tecnologia em evolução, uma nova forma de aprendizagem pode até causar uma perda temporária de produtividade, mas essa perda acabará por ser mais do que compensada – é como “largar um machado para aprender a usar uma motosserra”.
A implementação também requer diferenciação entre “trabalho focado” e “trabalho superficial”, sendo este último atribuído à IA. O trabalho focado, no entanto, requer treinamento dos trabalhadores para o desenvolvimento pleno de habilidades. Por exemplo, uma empresa cria sessões de aprendizagem de 90 minutos como parte da semana normal de trabalho.
A última parte da framework é a indicação ou medição de desempenho. Esqueça as medidas tradicionais de desempenho ou o debate fútil sobre trabalhar no escritório ou em casa. Procure desenvolver novas métricas vinculadas diretamente à intencionalidade proposital do seu modelo de negócios usando IA generativa. Organizações, desde o Google até à Schneider Electric, estão utilizando a IA para redefinir o que medir, como medir e melhorar o desempenho.
A vantagem competitiva não pode ser alcançada sem a participação humana. Apressar-se para substituir talentos por IA é um grande erro.
Por que?
Primeiro, a IA é copiável. O que não pode ser copiado é um modelo de negócios único, processos e integração cuidadosa de humanos.
Em segundo lugar, a IA baseia-se em dados históricos que podem não ser verdadeiros num ambiente empresarial global volátil. O Sicard da Kinaxis ressaltou que “todo modelo baseado em matemática entrou em colapso quando a pandemia chegou. Nenhum dos parâmetros supostos poderia ser confiável. Não é uma acusação à ciência… mas uma acusação à crença de que essas tecnologias eliminam a necessidade de ser ágil.” As decisões empresariais não são tomadas num vácuo separado das questões laborais, da inflação, da geopolítica — e é aqui que a expertise do domínio das pessoas é essencial. Nas nossas entrevistas com executivos ouvimos repetidamente que a nova vantagem competitiva é “a mente humana”, “pensamento crítico humano” e “inteligência de decisão humana”.
Em terceiro lugar, a IA está sujeita a alucinações e “desvios”, onde os resultados são fabricados pela IA ou simplesmente imprecisos. Entregar as rédeas à IA representa grandes riscos em termos de tomada de decisões imprecisas e até mesmo de responsabilidade legal.
A IA ainda é uma ferramenta. A peça central são as pessoas, mas com literacias humanas melhoradas, um modelo de negócio bem pensado e processos soberbos que integram os humanos com os seus copilotos de IA.
Fonte: https://hbr.org/2023/11/the-skills-your-employees-need-to-work-effectively-with-ai
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