Resumo do artigo:
O desafio
Agora que as pessoas estão interagindo plenamente com a inteligência artificial e tecnologias automatizadas, é hora de mudarmos nosso foco de como pensamos sobre essas tecnologias para como elas nos fazem sentir sobre nós mesmos.
Por que isso importa
Esses sentimentos podem afetar uma variedade de fatores de sucesso empresarial, incluindo vendas, lealdade dos clientes, referências boca a boca, satisfação dos funcionários e desempenho no trabalho.
A nova mentalidade
Para aproveitar ao máximo a IA e a automação, as empresas precisarão projetar processos, produtos e comunicações que considerem estrategicamente como essas novas tecnologias afetam a imagem de si mesmos dos clientes e funcionários.
Se algum dia você fez um curso de marketing, pode se lembrar do famoso caso dos anos 1950 sobre o lançamento do mix de bolo Betty Crocker, que simplesmente exigia adicionar água, misturar e assar. Apesar do excelente desempenho do produto, as vendas inicialmente foram decepcionantes. Isso foi intrigante até que os gerentes descobriram o problema: o mix tornava o processo de assar muito fácil, e os compradores sentiam que estavam trapaceando de alguma forma ao usá-lo.
Com base nessa percepção, a empresa removeu o ovo em pó dos ingredientes e pediu aos clientes para quebrarem um ovo e o batessem na mistura. Essa pequena mudança fez com que os padeiros se sentissem melhores consigo mesmos, impulsionando assim as vendas. Hoje, 70 anos depois, a maioria dos mixes de bolo ainda exige que os usuários adicionem um ovo.
Podemos tirar uma lição dessa história hoje.
À medida que as empresas adotam cada vez mais produtos e serviços automatizados, precisam entender como essas coisas fazem seus clientes se sentirem em relação a si mesmos. Até agora, no entanto, gerentes e acadêmicos geralmente se concentraram em algo bastante diferente: entender o que os clientes pensam sobre essas coisas.
Os pesquisadores têm estudado, por exemplo, se as pessoas preferem inteligência artificial a humanos (elas não preferem), como a IA é percebida em termos morais ou de justiça (não muito), e em que tipos de tarefas as pessoas são mais propensas a resistir à adoção de automação (aquelas menos quantificáveis e mais abertas à interpretação).
Tudo isso é importante a considerar. Mas agora que as pessoas estão começando a interagir frequentemente e de maneira significativa com a IA e as tecnologias automatizadas, tanto no trabalho quanto fora dele, é hora de focar nas emoções que essas tecnologias evocam. Esse assunto é uma terra psicológica desconhecida, e explorá-lo será crucial para as empresas, pois afeta uma ampla gama de fatores de sucesso, incluindo vendas, lealdade dos clientes, recomendações boca a boca, satisfação dos funcionários e desempenho no trabalho.
Estudamos as reações das pessoas à tecnologia autônoma e às barreiras psicológicas para sua adoção por mais de sete anos. Neste artigo, com base em pesquisas recentes de nosso laboratório e revisando exemplos reais, analisamos os efeitos psicológicos que observamos em três áreas que têm importantes ramificações para tomadas de decisão gerenciais:
- design de serviços e processos empresariais;
- design de produtos; e
- comunicação.
Após examinar a pesquisa e os exemplos, oferecemos algumas orientações práticas sobre como utilizar melhor as tecnologias impulsionadas por IA e automatizadas para atender clientes, apoiar funcionários e promover os interesses das organizações.
1 – Design de serviços e processos empresariais
Hoje, tecnologias de IA e automatizadas estão integradas em uma ampla gama de serviços e processos de negócios que afetam diretamente ou indiretamente consumidores e funcionários. Por exemplo, a Upstart utiliza IA para decidir a quem conceder empréstimos, enquanto a Monster e a Unilever a utilizam para avaliar o potencial de candidatos a empregos.
O programa DriveEasy da GEICO usa IA para avaliar as habilidades de direção dos clientes e determinar prêmios de seguro de carro, enquanto IBM e Lattice auxiliam empresas na adoção de processos de feedback de desempenho baseados em IA, os quais impactam decisões de promoção e demissão.
Dado esse cenário, precisamos perguntar:
- Como as pessoas reagem a decisões e feedbacks de tecnologias de IA e automatizadas?
- E como as empresas podem incorporá-las da melhor forma em seus serviços e processos de negócios para maximizar a satisfação de clientes e funcionários?
Vamos começar com a primeira pergunta.
Juntamente com Sarah Lim da Universidade de Illinois Urbana-Champaign e Stijn M.J. van Osselaer da Universidade Cornell, examinamos recentemente situações em que as solicitações feitas pelas pessoas às empresas (talvez para um empréstimo ou benefícios) foram aceitas ou rejeitadas. Em 10 estudos, envolvendo mais de 5.000 participantes no total, descobrimos que, no caso de aceitação, as reações foram diferentes para decisões feitas por IA em comparação com decisões feitas por humanos.
Suas reações foram psicologicamente reveladoras: Participantes do estudo cujas solicitações foram concedidas por uma pessoa sentiram mais alegria do que aqueles cujas solicitações foram concedidas por IA, mesmo que o resultado fosse idêntico. Por quê? Porque estes últimos se sentiram reduzidos a um número e acharam que não poderiam receber tanto crédito por seu sucesso. No entanto, quando suas solicitações foram negadas, os participantes sentiram da mesma forma, independentemente se a rejeição foi feita por uma pessoa ou por IA. Em ambos os casos, e na mesma medida, tendiam a culpar o tomador de decisões por seu fracasso em vez de si mesmos.
A lição aqui é clara:
Os sentimentos das pessoas sobre si mesmas podem diferir dependendo de quem ou o que as avalia, e isso tem consequências importantes para os negócios. Considere os resultados de um de nossos estudos, no qual pedimos às pessoas que imaginassem solicitar um empréstimo bancário. Metade dos participantes foi informada de que um algoritmo de empréstimo avaliaria suas aplicações, e a outra metade que um oficial de empréstimos faria a avaliação. Mais tarde, metade dos participantes de cada grupo foi informada de que sua aplicação havia sido aprovada e a outra metade que havia sido negada.
Os participantes cujas aplicações foram aprovadas por um algoritmo deram avaliações mais baixas ao banco e foram menos propensos a recomendá-lo a outros em comparação com aqueles cujas aplicações foram aprovadas por um oficial de empréstimo. No entanto, todos os participantes cujas aplicações foram negadas avaliaram o banco de maneira semelhante e sentiram o mesmo grau de interesse em recomendá-lo a outros.
Observamos esse padrão também em contextos do mundo real. Por exemplo, pedimos a trabalhadores que faziam parte de uma plataforma de trabalho online que se candidatassem para integrar um painel selecionado por uma empresa de pesquisa. Metade foi informada que a IA avaliaria suas aplicações, e a outra metade que um funcionário humano o faria. Aqueles que foram admitidos no painel através da IA avaliaram a empresa de pesquisa menos positivamente do que aqueles que foram admitidos através de um funcionário humano, mas todos que foram rejeitados sentiram da mesma forma em relação à empresa.
Em resumo, ao comunicar boas notícias sobre decisões e avaliações, as empresas podem gerar reações mais positivas entre clientes e funcionários se confiarem em humanos em vez de IA—mas esse efeito desaparece ao comunicar más notícias.
A maioria dos líderes e gestores experientes que entrevistamos em nossa pesquisa parece não estar ciente desses efeitos. Em uma pesquisa, descobrimos que quase nenhum deles conseguia prever os resultados reais. Executivos precisarão entender as reações prováveis das pessoas se esperam engajar efetivamente clientes e funcionários com novas tecnologias automatizadas e de IA.
-
-
- Agora, vamos abordar nossa segunda pergunta:
-
Como as empresas podem integrar a IA em seus serviços e processos empresariais para maximizar a satisfação de clientes e funcionários?
Nossas descobertas experimentais oferecem algumas sugestões.
Primeiramente, quando a IA ou tecnologias automatizadas são adotadas para fins de avaliação e feedback, recomendamos que haja algum envolvimento humano ativo nesses processos e que esse envolvimento seja claro para clientes ou funcionários. Em um de nossos estudos, avaliamos como as pessoas avaliam uma empresa quando um humano está apenas passivamente envolvido nas avaliações (talvez apenas monitorando decisões algorítmicas). Comparamos essa condição com uma em que um humano está encarregado do processo de avaliação e outra em que apenas um algoritmo está, e descobrimos que os participantes reagiram positivamente apenas quando o envolvimento humano era ativo.
Em segundo lugar, recomendamos que os gestores sejam seletivos quanto ao grau de dependência de sua força de trabalho humana (cara) para a tomada de decisões. Como as pessoas tendem a reagir da mesma forma a notícias negativas, quer venham de uma pessoa ou de IA, as empresas podem não precisar do “toque humano” para entregá-las—embora isso contradiga o pensamento gerencial tradicional. No entanto, elas devem considerar usar humanos sempre que possível para comunicar boas notícias.
Outro projeto de pesquisa também lança luz sobre quando os humanos podem ser mais eficazmente empregados em processos empresariais. Stefano trabalhou com Armin Granulo da Technical University of Munich e Christoph Fuchs da University of Vienna para estudar produtos e serviços simbólicos, que oferecem aos consumidores mais do que apenas funcionalidade instrumental. Esses produtos e serviços incorporam conceitos abstratos que transmitem algo sobre personalidade, crenças, filiação a grupos sociais, status de classe ou outras intangíveis. Alguns exemplos são tatuagens, joias de moda e jaquetas de varsity.
É importante lembrar, no entanto, que um único produto pode ter tanto usos físicos quanto simbólicos. Óculos, por exemplo, consistem em lentes, que permitem aos consumidores ver (um uso físico), e armações, que mantêm as lentes no lugar (um uso físico) e servem como acessório de moda que pode ser central para a autoexpressão (um uso simbólico).
Para esse projeto que consistiu em quatro experimentos usando diferentes categorias de produtos e envolvendo mais de 1.000 entrevistados, os autores compararam as atitudes dos consumidores em relação a produtos simbólicos fabricados por tecnologias automatizadas ou por humanos. O que eles consistentemente descobriram foi que o trabalho humano adiciona um valor distintivo aos produtos simbólicos.
Em um dos experimentos, os participantes revelaram que preferiam as lentes de óculos feitas por tecnologia automatizada — presumivelmente por sua precisão baseada em máquinas — mas preferiam as armações feitas por humanos. Em outro estudo, os participantes estavam mais propensos a comprar um pôster projetado por um humano do que um projetado por IA.
Essas descobertas nos levam a uma terceira recomendação, que é que as empresas devem considerar cuidadosamente por que os clientes provavelmente comprarão suas ofertas—e se poderiam adicionar valor distinto ao produto mantendo pelo menos algum envolvimento humano no processo de produção, mesmo que pretendam automatizar a maior parte dele.
2 – Design de produto
Tecnologias de IA e recursos avançados automatizados estão integrados em muitos produtos e estão transformando como realizamos uma variedade de tarefas em nossas vidas pessoais:
o Roomba da iRobot limpa seus pisos, o Autopilot da Tesla permite que você aproveite a viagem, a máquina de café totalmente automática da Jura prepara seu café do grão à xícara e até se limpa sozinha.
Cada vez mais, as pessoas estão trabalhando com aplicativos impulsionados por IA em seus empregos:
- O Watson da IBM colabora com funcionários em muitas empresas em uma ampla gama de tarefas comerciais, incluindo estimativas financeiras e gestão de estratégias de comunicação de marketing;
- A IA da Adobe capacita designers e aprimora sua expressão criativa com Photoshop e outros aplicativos;
- Trabalhadores na Toyota operam ferramentas e máquinas altamente automatizadas.
O recente advento de modelos de linguagem grandes e IA generativa, como o DALL-E da OpenAI e o ChatGPT, provavelmente acelerará essas tendências.
Como nossas interações com todas essas tecnologias automatizadas influenciarão nosso senso de identidade e realização? E como isso influenciará a demanda por produtos?
Nosso laboratório explorou como as pessoas reagem a produtos automatizados no contexto do consumo baseado na identidade, o que ajuda as pessoas a definirem quem são. Stefano trabalhou nesse projeto com Eugina Leung da Universidade Tulane e Gabriele Paolacci da Universidade Erasmus de Roterdã.
Em seis estudos e em várias categorias de produtos, eles descobriram que pessoas que se identificam com uma atividade específica, como pesca, culinária ou direção, podem sentir a automação como uma ameaça à sua identidade, levando a uma redução na adoção do produto e menor aprovação do produto.
Para aprender mais sobre esse fenômeno, os autores conduziram um estudo com participantes holandeses e focaram no ciclismo, uma atividade central para muitos holandeses.
Para temporariamente fazer com que se identificassem ainda mais com o ciclismo, metade dos participantes foi solicitada a escrever um pequeno ensaio sobre a paixão nacional holandesa por isso, e a metade restante foi solicitada a escrever um ensaio sobre a paixão holandesa por flores (condição de controle).
Após essa tarefa, eles participaram de um estudo aparentemente não relacionado. Os autores informaram sobre uma oferta especial de uma loja de bicicletas e perguntaram sobre o interesse em adicionar um recurso automatizado gratuito às suas próprias bicicletas: uma bateria recarregável para ajudar na pedalada. Participantes que tinham escrito sobre ciclismo eram 20% menos propensos a aceitar o recurso, mesmo sendo gratuito.
Em outro projeto, com a mesma equipe e Maria Cristina Cito da Universidade Bocconi, os pesquisadores examinaram uma questão complementar: como pessoas motivadas por metas relevantes para a identidade respondem aos esforços de digitalização das empresas. Através de três estudos principais e cinco experimentos de acompanhamento, descobriram que produtos simbólicos são adotados com menos frequência na forma digital do que na forma física. As pessoas simplesmente não conseguem expressar quem são tão facilmente com produtos digitais.
Ver as obras completas de Shakespeare no seu Kindle não é uma forma tão poderosa de validar sua identidade literária quanto ver essa mesma coleção na estante da sua sala de estar.
Os resultados desses dois projetos indicam que quando as pessoas se identificam com uma determinada categoria de produtos, ou quando os produtos as ajudam a expressar suas crenças e personalidades, às vezes resistem a qualquer aprimoramento tecnológico desses produtos. Quando isso ocorre, o que as empresas devem fazer?
Primeiramente, recomendamos que as empresas evitem direcionar consumidores motivados pela identidade com produtos totalmente automatizados, e que quando o fizerem, foquem em características ou tarefas que permitam aos usuários se sentirem orgulhosos e envolvidos.
Considere o caso de um fabricante de componentes de bicicletas com quem trabalhamos. Algum tempo atrás, a empresa introduziu um dispositivo caro de troca de marchas automática no mercado europeu e direcionou entusiastas do ciclismo, que estão mais dispostos a pagar por dispositivos mecânicos. Mas esses consumidores mostraram pouco interesse no dispositivo, porque sentiram que ele eliminaria uma parte central da experiência de ciclismo para eles. Se a empresa tivesse comercializado para comutadores ou ciclistas casuais, ou tivesse projetado o recurso de forma a dar aos ciclistas uma sensação de maior controle, poderia ter tido mais sucesso.
Em segundo lugar, recomendamos que as empresas realizem pesquisa de mercado para avaliar o quanto a automação pode desencadear uma ameaça à identidade.
3 – Comunicação
Com a adoção de IA e tecnologias automatizadas, assim como em muitas outras áreas, a comunicação é importante. Em nossa pesquisa, descobrimos três maneiras importantes pelas quais as empresas podem otimizar suas estratégias de comunicação para minimizar o risco de resistência ou reação negativa.
Primeiramente, empresas que usam interfaces de IA para se comunicar com clientes ou funcionários devem considerar humanizar essas interfaces.
Isso é particularmente importante, descobrimos, em processos empresariais que envolvem avaliação e tomada de decisão. Em um de nossos estudos, testamos se adicionar características humanas à IA faria com que as pessoas internalizassem notícias positivas e avaliassem a empresa de maneira mais favorável.
Quando demos um nome à IA (Sam), adicionamos um avatar e tornamos sua interação com as pessoas mais conversacional, elas responderam de maneira muito semelhante à de um funcionário humano. Para empresas que não podem empregar humanos por diversos motivos—como um alto volume de solicitações, limitações de tempo ou restrições computacionais—esta descoberta sugere que simplesmente humanizar sua IA pode mitigar reações menos positivas ao feedback ou notícias dela.
Considere o caso de uma empresa de tecnologia financeira com quem trabalhamos, que depende da tecnologia de IA para avaliar a saúde financeira dos usuários. Em seu processo interativo e totalmente automatizado, os usuários preenchem um questionário, a IA avalia suas respostas e o sistema produz uma avaliação de sua saúde financeira. Nesse ponto, os usuários são incentivados a clicar em um link para obter informações sobre os serviços da empresa.
Na tentativa de aumentar o interesse dos consumidores por esses serviços, a empresa, em nome de um grande banco global, criou um formato de chat no qual a IA engajava os usuários com sinais emocionalmente expressivos, como emojis. Quando os usuários receberam feedback positivo sobre sua saúde financeira da IA humanizada em comparação com o formato padrão de exibição, eles foram mais propensos a clicar no link e buscar mais informações.
Em segundo lugar, recomendamos que as empresas modifiquem como se comunicam com clientes e funcionários sobre seus produtos automatizados. Como observado, quando as pessoas se identificam com um determinado domínio ou atividade, às vezes resistem à automação se sentirem que não podem atribuir os resultados a suas próprias habilidades ou esforços.
Mas e se as empresas descreverem recursos automatizados não como substituindo pessoas, mas como complementando suas habilidades? Parte do projeto de Stefano com Leung e Paolacci testou se a reação das pessoas a um produto automatizado pode ser alterada se ele for enquadrado nesses termos. Os autores criaram dois anúncios nos quais descreveram uma máquina de cozinha automatizada de maneiras diferentes:
Um anúncio dizia que o aparelho lidaria com todas as etapas de cozimento “ao toque de um botão”, e o outro que guiaria o processo de cozimento e prepararia a refeição com a ajuda do usuário. Os participantes receberam aleatoriamente um deles. Embora os anúncios fossem para o mesmo produto, os resultados revelaram que o enquadramento realmente importa: Quando o aparelho foi descrito como permitindo que as pessoas usem pelo menos parcialmente suas habilidades, consumidores motivados pela identidade tiveram atitudes mais positivas em relação a ele.
Embora nossos estudos tenham sido realizados principalmente no contexto de atividades de consumo, a motivação relacionada à identidade é frequentemente importante também no ambiente de trabalho. Para muitas pessoas, o senso de identidade está enraizado em sua identidade profissional, e a IA e a automação podem ser percebidas como minando essa identidade se ameaçarem desvalorizar habilidades, expertise ou status. A comunicação interna sobre seu potencial complementar será crucial se as empresas esperarem implantá-las em grande escala.
Tecnologias automatizadas estão mudando não apenas mercados de produtos e trabalho, mas também como as pessoas que usam essas tecnologias se sentem consigo mesmas. Cada vez mais, as empresas precisarão superar barreiras psicológicas ao projetar estrategicamente seus processos de negócios e produtos para levar em conta os sentimentos humanos e ao empregar estratégias de comunicação bem pensadas. Em alguns casos, a automação pode introduzir o risco de redução do compromisso dos funcionários ou da satisfação do cliente, e as empresas precisarão ponderar seus benefícios em relação a esse risco. Nessas situações, a pergunta apropriada ao considerar uma transição para IA e automação não é “Podemos?” mas “Deveríamos?”
Fonte:
Periódico Harvard Busines Review, Setembro – Outubro de 2023
Sobre os autores:
Gizem Yalcin é uma professora assistente de marketing na McCombs School of Business, Universidade do Texas em Austin. Ela foca em como a IA e a automação estão mudando a forma como os consumidores se comportam e sentem sobre si mesmos, empresas e outras pessoas.
Stefano Puntoni é Professor de Marketing na Wharton School e codiretor da Wharton Impact of Technology Initiative. Ele investiga como a IA e a automação estão mudando o consumo e a sociedade.