João Miguel Mesquita
Grande parte da discussão empresarial sobre inteligência artificial concentra-se na tecnologia. Que modelos utilizar, que aplicações contratar, onde experimentar primeiro. Mas, à medida que a IA começa a chegar ao quotidiano das organizações, torna-se evidente que o principal obstáculo pode não estar nos sistemas, mas na forma como as empresas os introduzem no trabalho das pessoas.
Os trabalhadores que confiam na forma como os seus líderes incentivam a utilização de inteligência artificial têm 2,5 vezes mais probabilidades de recorrer regularmente a estas ferramentas. Não significa que a liderança tenha, por si só, a resposta para a adoção da IA. Significa apenas que as pessoas observam aquilo que a organização faz, não apenas aquilo que lhes pede para fazer.
Uma empresa pode comprar licenças, lançar programas internos e anunciar uma estratégia de inteligência artificial. Mas se os próprios gestores continuarem a trabalhar exatamente da mesma forma, dificilmente conseguirão convencer as equipas de que a mudança é realmente importante. A adoção tecnológica ganha credibilidade quando a liderança também está disposta a mudar os seus próprios métodos de trabalho.
Existe ainda outro elemento que as empresas tendem a subestimar. A transformação acontece precisamente nos processos que os trabalhadores conhecem melhor. São eles que sabem onde se perde tempo, que tarefas se repetem desnecessariamente, onde a informação não circula e que procedimentos poderiam ser simplificados.
Excluir estas pessoas da definição da estratégia pode, por isso, ser mais do que um problema de comunicação. Pode significar desenhar uma transformação sem o conhecimento operacional necessário para a tornar útil. Estima-se que cerca de 29% dos trabalhadores admitem sabotar a estratégia de IA das suas empresas. É um número suficientemente significativo para mostrar que a resistência não desaparece simplesmente porque a tecnologia foi aprovada pela administração.
Esta questão torna-se particularmente importante para os CIO e responsáveis pela transformação digital. Durante muitos anos, a adoção tecnológica podia ser avaliada através de indicadores relativamente simples, como número de utilizadores, aplicações instaladas ou processos digitalizados. Com a inteligência artificial, esses números dizem muito pouco sobre o impacto real.
Um trabalhador pode utilizar IA todos os dias para resumir documentos ou escrever mensagens sem que isso altere significativamente a produtividade da organização. O problema não está nesses usos. São úteis e podem poupar tempo. Mas existe uma grande diferença entre utilizar IA para pequenas tarefas e integrá-la nos processos que realmente determinam a criação de valor.
Importa identificar as tarefas que concentram maior valor para a empresa e perceber onde a inteligência artificial pode alterar a forma como são executadas. A pergunta deixa então de ser quantas pessoas utilizam IA e passa a ser onde a IA está efetivamente a melhorar o negócio.
Esta mudança parece pequena, mas altera profundamente a forma de medir uma estratégia de inteligência artificial.
Também reduz um dos riscos mais comuns desta fase de entusiasmo tecnológico: transformar a própria utilização de IA num objetivo. Há organizações onde experimentar mais ferramentas, disponibilizar mais assistentes ou aumentar o número de utilizadores começa a ser confundido com transformação digital.
Mas tecnologia não substitui estratégia. Uma empresa pode ter dezenas de aplicações de inteligência artificial e continuar sem perceber claramente que problemas está a resolver com elas. A IA só começa a fazer sentido empresarial quando está associada a uma necessidade concreta, a um processo identificável e a um resultado que possa ser avaliado.
Há depois uma dimensão menos visível, mas igualmente importante: aprender a trabalhar com estes sistemas.
Uma resposta pouco útil de uma ferramenta de IA nem sempre significa que o modelo seja inadequado. Muitas vezes, significa simplesmente que lhe foi dado pouco contexto. Quanto mais complexo é o problema, mais importante se torna explicar a situação, fornecer informação relevante e clarificar o resultado pretendido.
Isso introduz uma competência nova dentro das organizações. Trabalhar bem com inteligência artificial não é apenas saber escrever um comando. É conseguir estruturar um problema, fornecer contexto e avaliar criticamente a resposta obtida. A qualidade da interação com a IA depende, em grande medida, da qualidade do pensamento que existe antes dessa interação. E é precisamente aqui que surge um dos maiores paradoxos desta tecnologia. Quanto mais sofisticados se tornam os sistemas, maior pode ser a tentação de confiar neles sem questionar suficientemente os resultados.
Delegar demasiado do processo de pensamento à inteligência artificial pode levar os utilizadores a aceitar respostas sem as avaliar ou melhorar. A intervenção humana continua, por isso, a ser necessária para interpretar resultados, identificar erros e decidir o que fazer com a informação produzida.
Para as empresas, esta poderá tornar-se uma das questões centrais dos próximos anos. A inteligência artificial pode automatizar partes do trabalho, mas não elimina a necessidade de experiência, julgamento e conhecimento do negócio. Em muitos casos, torna essas competências ainda mais importantes.
É também por isso que a transformação provocada pela IA dificilmente será apenas tecnológica. Obriga as organizações a repensar processos, responsabilidades e formas de decisão. E obriga as lideranças a definir onde querem realmente utilizar estas ferramentas e onde continua a ser indispensável preservar intervenção humana.
Talvez a pergunta mais importante para um CIO já não seja, portanto, que inteligência artificial deve a empresa adotar. É uma pergunta anterior e bastante mais difícil: que parte da organização queremos transformar e que problema concreto estamos a tentar resolver?
A tecnologia vem depois.
