Resumo do artigo
O problema
Quando os funcionários são excluídos do processo de adoção de ferramentas de Inteligência Artificial, eles se tornam avessos a trabalhar com IA, nunca desenvolvem confiança em suas capacidades e resistem até mesmo às mudanças positivas que surgem ao utilizá-la.
A causa
Oitenta por cento das organizações afirmam que seu principal objetivo tecnológico é a hiperautomação – a automação completa de ponta a ponta de tantos processos de negócios quanto possível. Executivos muitas vezes buscam esse objetivo sem feedback dos funcionários – as pessoas cujos empregos e vidas serão mais afetados por alcançá-lo.
A solução
A transformação do modelo operacional da empresa usando Inteligência Artificial requer uma conexão humana constante entre diversas disciplinas de negócios. Incluir funcionários de nível básico em projetos de IA tornará mais provável a melhoria do desempenho a longo prazo – e seus funcionários mais propensos a serem felizes, produtivos e engajados.
A IA está intimidando seus funcionários. À medida que as máquinas realizam cada vez mais tarefas intelectualmente exigentes que antes eram reservadas aos humanos, suas pessoas se sentem mais excluídas e menos necessárias do que nunca. E o problema está piorando.
De acordo com a empresa de pesquisa de mercado Vanson Bourne, 80% das organizações afirmam que seu principal objetivo tecnológico é a hiperautomação – a automação completa de ponta a ponta de tantos processos de negócios quanto possível. Os executivos têm uma tendência a buscar esse objetivo sem nenhum feedback de seus funcionários – as pessoas cujos empregos e vidas serão mais afetados por alcançá-lo. Mas décadas de pesquisa sobre a adoção de tecnologias emergentes pelas empresas provaram uma coisa várias vezes: os líderes mais sagazes priorizam a participação dos funcionários de todos os níveis ao longo do processo de adoção.
Quando os funcionários são excluídos desse processo, eles se tornam avessos a trabalhar com IA, nunca desenvolvem confiança em suas capacidades e resistem até mesmo às mudanças positivas que surgem ao utilizá-la. No entanto, feitas corretamente, as colaborações entre humanos e IA representam a forma mais promissora de trabalhar. Elas podem nem sempre ser a maneira mais rápida, barata ou fácil de introduzir e usar inteligência artificial, mas a alternativa, que exclui os trabalhadores, não é alternativa alguma. Considere um exemplo, dos pesquisadores do Centro de Cibersegurança da Universidade de Nova York. A equipe de pesquisa usou o Copilot, uma ferramenta desenvolvida pelo GitHub para gerar código automaticamente, para produzir 1.692 programas de software sem nenhum input de codificadores humanos. Quarenta por cento desses programas tinham falhas de segurança críticas.
Neste artigo, examino o que impede os líderes de incluir os funcionários de todos os níveis em projetos de IA, como eles devem modelar um comportamento inclusivo e o que sua organização deve fazer para desenvolver práticas de IA inclusivas para os funcionários. Essas práticas podem tornar mais provável a melhoria do desempenho a longo prazo e seus funcionários mais propensos a serem felizes, produtivos e engajados.
Tornar-se confortável com a IA
Você não pode envolver todos no processo de adoção de IA se você mesmo não estiver fortemente envolvido. Mas os líderes de negócios frequentemente me perguntam como podem orientar uma transformação baseada em IA quando não têm experiência pessoal com a tecnologia.
Os líderes de negócios não precisam ser especialistas em IA. Eles só precisam ser suficientemente familiarizados com a IA para reconhecer os benefícios da tecnologia para a organização e seus stakeholders. Uma vez que a IA tenha sido implementada, os líderes devem aprender a capacitar e impulsionar colaborações entre humanos e IA. Por exemplo, eles devem ser capazes de identificar oportunidades de integração de IA nos fluxos de trabalho diários e antecipar seus potenciais benefícios para equipes e projetos associados à tecnologia. Em resumo, a aprendizagem deve fazer parte de sua liderança contínua em IA.
Alguns executivos em minhas classes de liderança avançada já se perguntaram em voz alta se precisam se tornar codificadores profissionais para serem líderes eficazes. O que eles precisam não é expertise em codificação, mas uma compreensão fundamental da tecnologia.
Os fundamentos da IA
A maioria dos gerentes sabe que as ferramentas de IA são sistemas computacionais que têm habilidade de aprendizado autônomo. Eles entendem que a IA pode aprender a partir de grandes conjuntos de dados e se envolver em reconhecimento de padrões e resolução de problemas. Eles provavelmente já a viram sendo usada em uma variedade de aplicações organizacionais: digitalização dos currículos de candidatos a emprego, avaliação do desempenho dos funcionários, otimização do agendamento de tarefas, gerenciamento de inventário e automação de tarefas repetitivas para que os funcionários possam explorar novas ideias e promover a inovação em vez de contar widgets. É a capacidade da IA de aprender – usando algoritmos para processar novos dados e mudar sua computação de informações com base nesses dados – que resulta em comparações com a inteligência humana. Mas muitos líderes de negócios implicitamente assumem que a IA pode substituir quase qualquer posição ocupada por humanos.
A realidade é que a IA não pode pensar como um humano, e ela não é assim tão criativa. Primeiro, ela não gera ideias inovadoras; suas ideias existem nos conjuntos de dados que lhe são fornecidos. Nem mesmo os sistemas de IA mais sofisticados podem inferir significado a partir do aprendizado, como os humanos fazem. Eles não podem fazer analogias, e não podem apreciar nuances culturais e contextuais. Enquanto os humanos podem extrair os significados mais profundos e as nuances intrincadas das conversas de negócios, a IA não consegue distinguir quando o que é dito é contraditório com o que é pretendido. Por exemplo, ela interpretará “Você está levando esta oferta a sério?” como um simples pedido para confirmar o que está sendo oferecido. A maioria dos humanos entenderá que a outra parte não está satisfeita com o que está sendo oferecido.
Os líderes de negócios que são suficientemente familiarizados com a IA reconhecem que a tecnologia pode fazer muito para melhorar a eficiência no trabalho e o funcionamento geral de uma organização. Eles também devem reconhecer que ela não pode substituir totalmente os humanos e, o mais importante, ela não pode pensar por nós.
Três maneiras pelas quais a IA pode alienar os funcionários
Depois de se sentir confortável com sua capacidade de discutir e promover a adoção de IA, você precisará gerar entusiasmo em toda a base da hierarquia – um processo que não é fácil. Para ser um líder eficaz, você deve entender por que a IA causa um distanciamento entre seus trabalhadores e a gestão, e encontrar maneiras de preencher a lacuna entre o que eles estão sentindo sobre ela e o que você gostaria que eles sentissem. E você precisará evitar o territorialismo e o tribalismo que podem ocorrer quando um grupo controla a IA e outro nem mesmo a compreende.
Aqui estão três razões comuns para a alienação dos trabalhadores:
1 – Os funcionários perdem autonomia e se tornam cínicos.
Recentemente, uma colega minha solicitou um cartão de crédito em seu banco. O funcionário que a ajudava inseriu todas as suas informações em um programa de computador, que rodou um algoritmo para determinar se ela se qualificava. Minha colega, que tem um bom salário e bom crédito, ficou surpresa quando o funcionário informou que o algoritmo havia decidido que ela não se qualificava para o cartão. Quando ela pediu uma explicação, ele respondeu que a decisão era baseada em fatos e automatizada, então ele não poderia acrescentar muito a ela. Eventualmente, ele resmungou que ele não era uma máquina, então por que ela esperava que ele entendesse a decisão do algoritmo? Esse comentário revelou que o funcionário não se sentia no controle de seu trabalho, estava claramente desmotivado e não tinha intenção de tentar tornar a decisão do algoritmo compreensível para minha colega. O resultado foi um mau atendimento ao cliente e uma oportunidade de negócio perdida.
2 – Os funcionários não entendem a IA e resistem a ela.
As pessoas geralmente preferem trabalhar com e receber conselhos de humanos do que de IA. Você deve estar ciente desse viés e reconhecer que os funcionários responderão emocionalmente, em vez de racionalmente, à tecnologia – mesmo quando ela se mostrou superior aos humanos.
3 – Falha em ser inclusivo pode levar à resistência ativa.
Por exemplo, quando os trabalhadores nos centros de distribuição da Amazon eram “supervisionados” por algoritmos de IA, tornaram-se mais propensos a lesões. Eles eram obrigados a atender a metas de produtividade elevadas, com poucas ou nenhuma oportunidade de fazer uma pausa, e poderiam ser demitidos indiscriminadamente por não atingirem suas metas. Frustrados, eles assinaram petições e se reuniram do lado de fora de seus armazéns, unidos pelo grito de guerra “Nós não somos robôs!” De fato, como um funcionário resumiu sucintamente, “[Produtividade é] tudo com o que eles se importam. Eles não se importam com seus funcionários. Eles se importam mais com os robôs do que com os funcionários.”
Se você deseja evitar a resistência de seus funcionários ao introduzir a IA, você deve tirá-los de sua zona de conforto, garantindo que entendam por que você está fazendo isso. Eles devem saber como você planeja cuidar deles durante essa transição. Você precisará exercitar a paciência, pois levará tempo e esforço para que os trabalhadores se familiarizem com a IA e vejam como ela pode ajudá-los em seus empregos.
AI cria silos empresariais.
Além de provocar resistência, a adoção de IA pode minar a inclusividade ao consolidar silos em sua organização de três maneiras. Primeiro, porque a expertise profunda necessária para entender e operar sistemas de IA geralmente é encontrada apenas em equipes de tecnologia, funcionários de outros departamentos (como RH, operações e marketing) podem ter dificuldade em interagir com a IA. Mas eles precisam do conhecimento para usá-la de maneiras que sejam significativas para seus próprios objetivos comerciais. Segundo, a propriedade e o acesso aos dados podem ser uma questão polêmica entre os departamentos. Os sistemas de IA dependem muito de dados para treinamento e tomada de decisões, mas equipes individuais podem ter seus próprios repositórios de dados e estar relutantes ou incapazes de compartilhar dados com os outros. Terceiro, o impacto que a IA tem variará entre equipes: algumas podem achar mais útil do que outras, e algumas podem ver sua utilização para automatizar suas tarefas mais do que as tarefas em outros departamentos. Quando diferentes equipes sentem mais ou menos ameaça (ou benefício) pela adoção da IA, elas podem recorrer a comportamentos isolados, evitando a colaboração e o compartilhamento de informações para proteger seus próprios interesses.
A resistência dos funcionários frequentemente cria uma organização na qual especialistas em IA e aqueles do negócio trabalham separadamente. As pessoas se fecham mentalmente e vivem dentro do domínio de sua própria expertise. E quando a IA é adotada de maneira diferente entre os silos, os recursos podem ser duplicados ou subutilizados, limitando a capacidade dos líderes de expandir a tecnologia por toda a organização. As equipes podem coletar, armazenar e gerenciar dados de forma independente, resultando em inconsistências, redundâncias ou conjuntos de dados incompletos. Isso pode prejudicar sua capacidade de aproveitar todo o potencial de seus dados. Quando os departamentos operam isoladamente, a colaboração interfuncional e a resolução de problemas interdisciplinares se tornam impossíveis. Caberá a você, como líder inclusivo, enfatizar a importância da colaboração e pressionar pela implementação de soluções tecnológicas e organizacionais, como centralizar os dados para análise em ferramentas baseadas em nuvem.
Para enfrentar todos esses desafios, você precisa ajustar a cultura de sua organização.
Um modelo mais eficiente e inclusivo para a IA
Como líder empresarial, você precisa fazer com que as pessoas se sintam membros plenos de sua organização — capacitadas para trabalhar como seres humanos enquanto colaboram com a IA em cada processo automatizado. A IA pode rapidamente produzir código para novos programas, por exemplo, mas os funcionários humanos são necessários para corrigir quaisquer falhas de segurança e outros problemas.
Uma abordagem inclusiva fará com que os funcionários se sintam no controle do processo de adoção, reduzam a aversão à tecnologia e aumentem a confiança nela. Esses resultados ajudarão a integrá-la de forma mais eficiente no fluxo de trabalho de seus funcionários e aumentarão a probabilidade de criar valor em toda a organização (em vez de estabelecer apenas efeitos isolados e, portanto, menores). Para alcançá-los, a organização deve seguir consistentemente quatro práticas.
Crie espaço e tempo para conexão social.
Ao trabalhar com IA, as pessoas têm que passar muito tempo na frente de telas de computador se comunicando com máquinas. Isso limita sua interação com outros humanos. Uma pesquisa de 2022 realizada pelo Pew Research Center revelou que uma grande preocupação das pessoas sobre a presença da inteligência artificial em suas vidas é que ela as isola de outros seres humanos. Como líder, você tem uma importante responsabilidade de promover as conexões sociais de seus funcionários, o que pode ser feito por meio de eventos e comunidades online dentro e fora da organização. Subscritores digitais, por exemplo, frequentemente emitem apólices de seguro sem sequer conhecer os candidatos. Eles poderiam ser solicitados a ter reuniões semanais com outros subscritores e com as pessoas que construíram o sistema de IA que eles usam para discutir possíveis melhorias.
A Uber agora permite que seus motoristas, que estão sob constante supervisão algorítmica e se sentem desumanizados como resultado, telefonem para outras pessoas na organização quando precisam de ajuda ou têm uma pergunta.
A empresa de laticínios Fortune 500 Land O’Lakes fornece um excelente exemplo de como libertar os funcionários da solidão ao trabalhar com IA. A empresa iniciou sua transformação de IA em 2017, quando buscou automatizar parcialmente a previsão de commodities e modelagem de propensão. Os líderes da empresa priorizaram conversas com a base sobre os desafios esperados, ajudando a estabelecer uma compreensão comum das possibilidades e limites do projeto e assegurando às pessoas que a empresa não estava buscando tecnologia apenas pelo bem da tecnologia. As equipes coordenavam-se entre os departamentos, mas os líderes da empresa também realizavam verificações semanais de pessoa para pessoa com cada unidade de negócios para resolver quaisquer desafios, emocionais ou procedimentais, que pudessem ter surgido. Essa abordagem foi crucial para o sucesso da transformação de IA da Land O’Lakes. Os funcionários tiveram oportunidades de expressar preocupações, questionar táticas e levantar qualquer outra coisa que estivesse em suas mentes.
Facilitar a colaboração entre equipes técnicas e não técnicas
Como líder experiente em IA, você sabe que colaborações bem-sucedidas entre humanos e IA atravessam disciplinas. Seus especialistas técnicos e de negócios não devem se retrair para seus cantos separados, tanto literal quanto virtualmente. Portanto, construa equipes diversas que trabalhem juntas para adotar a IA. Por exemplo, os especialistas em negócios podem explicar aos especialistas técnicos quais objetivos devem ser alcançados, e os especialistas técnicos podem fazer sugestões sobre quais sistemas de IA serão necessários. Enquanto isso, o RH pode familiarizar os funcionários com o sistema de IA que irão usar e as habilidades de que precisarão, e os funcionários operacionais podem se concentrar na integração do fluxo de trabalho humano-IA inteiro na estrutura organizacional.
Para liderar essas equipes diversas e uni-las, você deve comunicar de maneiras que unam em vez de dividir as pessoas, permitindo e integrando múltiplas perspectivas e identificando obstáculos que possam complicar ou impedir a colaboração. Como líder empresarial, você pode começar explicando as necessidades da organização para suas equipes técnicas e de negócios e, em seguida, delineando como os especialistas técnicos se tornarão parte do processo de negócios para alcançar os resultados desejados. Tente estabelecer uma linguagem comum e compreensão para ambos os grupos em relação a como abordar desafios, reconhecer padrões, dividir problemas grandes em problemas menores e encontrar um método de trabalho compartilhado. Sem essa linguagem comum, suas equipes podem não coesão, e a cultura inclusiva que você tentou desenvolver pode se dissipar.
Em um de meus projetos de consultoria, observei o diretor de tecnologia de uma instituição financeira global apresentar a nova estratégia tecnológica da empresa. Apenas alguns minutos depois, o CEO interrompeu. Ele disse que não entendia nada do que o diretor de tecnologia estava dizendo e o pressionou a apresentar sua mensagem em três pontos simples. Foi constrangedor para o diretor de tecnologia. A equipe técnica se retraiu. Os departamentos de TI pararam de tentar conversar com os executivos de alto escalão. O CEO perdeu credibilidade com os executivos seniores, que perceberam que ele não seria capaz de guiar o banco por meio de seu projeto de adoção de IA. Ele não havia se tornado experiente em IA, não conectou a IA ao propósito da empresa e, pior ainda, não havia desenvolvido a mentalidade inclusiva necessária para traduzir do diretor de tecnologia para os negócios e vice-versa. Desnecessário dizer que o projeto falhou. O CEO deixou a empresa no ano seguinte.
Quando feito corretamente, misturar equipes pode melhorar fundamentalmente não apenas a tecnologia de uma empresa, mas também sua cultura geral.
Em 2017, a CNH Industrial, fabricante de equipamentos agrícolas, decidiu que queria criar uma série de capacidades de automação alimentadas por IA. Também queria conectar clientes a parceiros internos e externos e promover a CNH como uma empresa orientada a serviços. Os executivos começaram o processo de transformação falando com funcionários de sua unidade de veículos comerciais, unidades de veículos específicos do setor, TI e operações. Conselheiros digitais e uma nova equipe digital foram criados dentro da organização de TI existente da CNH para apoiar a estratégia, implementação e execução contínuas. Ao estabelecer equipes multidisciplinares e mantê-las envolvidas durante todo o processo, a CNH foi capaz de adotar (ou aposentar) abordagens experimentais rapidamente. Isso reduziu as barreiras entre desenvolvedores e proprietários de negócios e permitiu feedback em tempo real sobre o trabalho programado.
Desenvolva constantemente suas habilidades de liderança.
Fazer com que seus funcionários se sintam incluídos em seu projeto de adoção de IA requer que você considere sua incerteza e desconforto ao lidar com a IA. Como líder experiente em IA, você deve ser visto como aberto a ouvir suas preocupações. Minha pesquisa indica que os funcionários estão mais dispostos a confiar e se envolver com a IA se seus líderes forem humildes e demonstrarem essa abertura.
Considere Satya Nadella, o CEO da Microsoft, que é mestre em usar empatia para promover a inclusão. Uma das primeiras coisas que ele fez quando foi nomeado CEO, em 2014, foi persuadir seus funcionários de que, não importava o quão bem-sucedida a Microsoft tinha sido no passado, eles deveriam permanecer abertos a novas ideias e outras formas de trabalhar. Pedir-lhes para pensar de forma diferente exigia coragem, mas também mostrava a importância de ser humilde – sem medo de receber feedback dos outros. Uma atitude humilde em um líder encoraja os funcionários a interagirem regularmente com especialistas em diferentes departamentos para entender e se relacionar com as diversas perspectivas que existem na organização.
Você também deve orientar os funcionários em sua compreensão da IA. Para que as interações humano-IA sejam verdadeiramente colaborativas, os funcionários precisam de estruturas sólidas para pensar sobre como trabalhar com máquinas inteligentes. Na segurança da aviação, por exemplo, os pilotos precisam de mais treinamento para pilotar aviões com sistemas de piloto automático colaborativos. Isso porque, como o capitão Shem Malmquist, um veterano investigador de segurança e acidentes de aviação, disse à Wired em 2022, eles “devem ter um modelo mental tanto da aeronave quanto de seus sistemas principais, bem como de como a automação de voo funciona” para gerenciar problemas que poderiam se transformar em acidentes catastróficos. Somente quando os funcionários têm um modelo claro de suas próprias forças e fraquezas, e as de suas ferramentas de IA, eles entenderão como a IA pode aumentar seu trabalho.
Recompense os trabalhadores por serem humanos.
Os funcionários querem que você lhes diga como você vê seu papel no processo colaborativo humano-IA. Eles também querem saber como serão recompensados pelo valor que essa colaboração cria. Para que humanos e IA trabalhem juntos com sucesso, você precisa estabelecer diretrizes claras para quem é creditado com o quê. Caso contrário, seus funcionários podem sentir que você minimizou sua contribuição e atribuiu o sucesso do projeto em grande parte à IA.
Para garantir que os funcionários se sintam incluídos, permita que eles compartilhem nas recompensas que vêm com o valor que a IA cria. Enfatize que, em sua visão, os humanos são cruciais para o desempenho da IA e, portanto, merecem o reconhecimento adequado. Até mesmo um e-mail corporativo reconhecendo e celebrando as conquistas de alguém pode ir longe para aumentar a moral.
A adoção de IA é um processo complexo que requer que todos os envolvidos aprendam, questionem e colaborem. Como sua empresa aborda isso dependerá do nível de acúmulo tecnológico de seus funcionários, seu orçamento e muitos outros fatores críticos. Mas a abordagem que eu recomendo é aquela que qualquer empresa pode adotar para otimizar o processo.
Deve começar com os gerentes aprendendo apenas o suficiente sobre IA para se sentirem confiantes em comunicar sua importância para suas equipes. Então, você precisa de uma conexão constante entre unidades de negócios interdisciplinares, bem como reuniões onde todos se sintam livres para falar abertamente. Esses encontros fornecem excelentes oportunidades para os gerentes mostrarem vulnerabilidade, comunicarem suas próprias perguntas ou simplesmente ouvirem desabafos entre colegas. Quando sua transformação estiver em andamento e seu negócio estiver focado em otimizar a IA em vez de simplesmente implementá-la, você deve recompensar seus funcionários por suas contribuições humanas únicas. Se eles não se sentirem valorizados e respeitados, sua tentativa de transformação certamente falhará.
Fonte:
Periódico HBR, maio – junho de 2024
Sobre os autores
David De Cremer é professor de administração e tecnologia na Northeastern University e Decano da Dunton Family na D’Amore-McKim School of Business. Ele é autor do livro “The AI-Savvy Leader: 9 Ways to Take Back Control and Make AI Work” (Harvard Business Review Press, 2024), do qual este artigo foi adaptado.