Em entrevista à The Shift, Gary Bolles fala sobre IA responsável, por que os ganhos com IA ainda são modestos e o papel de quem lidera equipes (Crédito: Divulgação)
Gary Bolles: personificar a IA é uma questão de responsabilidade
Chair de Futuro do Trabalho da Singularity University defende que a responsabilidade pelo uso da IA continue sendo humana. Para gerar valor com a tecnologia, diz ele, as empresas precisam redesenhar toda a cadeia de entrega, começando pela mentalidade de quem lidera
Falando para C-levels brasileiros no ano passado, Gary A. Bolles, autor e referência global em futuro do trabalho, enfatizou que já deixamos para trás a “gestão de mudança” para entrar na “transformação contínua”. “O que precisamos não é de mudança, mas de transformação contínua. O ‘change management’ acabou”, afirmou. E que para enfrentar a velocidade e a escala da mudança, as lideranças precisam combinar mentalidade, habilidades e ferramentas. O que, claro, vai incluir também a capacidade de lidar com Inteligência Artificial.
Bolles tem falado muito sobre o papel da IA no trabalho, para o bem e para o mal. É um entusiasta da tecnologia por todas as possibilidades que pode trazer. “Vivemos um momento sem igual na história humana”, enfatiza. Mas faz questão de dizer que nós, seres humanos, devemos desempenhar um papel central. “Precisamos ter um compromisso com a construção de organizações mais centradas no ser humano, porque é isso que vai nos ajudar a nos transformar continuamente”, afirmou nesta entrevista exclusiva para The Shift.
Uma das bandeiras de Bolles é a linguagem que usamos para falar de Inteligência Artificial. Em artigo publicado no The Observer no ano passado, “AI will help our work, but it’s not a colleague”, Bolles escreve que a ideia de “funcionários de IA” é “puro marketing” e que “não se contrata IA”. Ele explica por que isso importa: “A questão de personificar a IA é, na verdade, sobre responsabilidade”. Para ele, assim como um carro com defeito é responsabilidade do fabricante e um atropelamento é responsabilidade do motorista, as organizações precisam deixar clara a cadeia de responsabilidade conforme a tecnologia passa a executar atividades.
Bolles também aponta por que tantas empresas ainda não veem retorno com a IA. “Achamos uma grande vitória quando algo que levava 15 etapas passa a levar 12”, diz. A saída, diz, é reinventar o valor entregue e redesenhar toda a cadeia a partir dele. Isso começa pela mentalidade, depois passa pelas habilidades e só então pelas ferramentas, o tripé de seu livro. Mas é taxativo quando o objetivo de uma empresa é fazer as pessoas treinarem a IA para depois demiti-las: “Não há forma autêntica de fazer isso”.
Chair de Futuro do Trabalho da Singularity University, sócio da consultoria Charrette LLC, cofundador do eParachute.com e da SoCap (Social Capital Markets), Bolles é autor de “The Next Rules of Work” (“As Próximas Regras do Trabalho”, disponível em português). Seus cursos no LinkedIn Learning já reuniram mais de 1,7 milhão de alunos. No dia 27 de outubro, Gary Bolles dará uma palestra após apresentação do estudo da Unico Skill sobre Habilidades do Futuro. E nos dias 28 e 29, ele é um dos speakers da terceira edição do AI Bootcamp, da Singularity University, onde falará sobre IA e as regras para líderes conduzirem suas empresas na era da incerteza. A seguir, os principais trechos da conversa.
A chegada da IA ao mundo do trabalho popularizou expressões como “força de trabalho híbrida”, agentes como colegas, inclusive frameworks em que vemos humanos e agentes no mesmo time. A IA aparece como uma aliada, uma amiga. Que danos esse vocabulário pode causar na sua opinião?
É uma pergunta maravilhosa. A questão de personificar a IA é, na verdade, sobre responsabilidade. Antes de existir essa coisa chamada rede social, teríamos adorado ter algum controle sobre palavras como “adicionar alguém como amigo”. Mas o que acontece é que acabamos aceitando os rótulos usados, muitas vezes, por desenvolvedores de software e empresas do Vale do Silício. Sou uma pessoa muito positiva, e a perspectiva positiva, para mim, é que essas são ferramentas incríveis. Este é um momento sem igual na história humana. Temos muitas formas de usar essas ferramentas para desenvolver novas capacidades. E é muito importante que nós, humanos, continuemos responsáveis. Somos responsáveis pelo uso das ferramentas e pelo nome que damos a elas. Quero celebrar os humanos. O desafio é que eu sei o que é uma pessoa, sei quem são vocês, mas não sei o que é um “funcionário de IA”. É um pequeno software que alguma startup chamou de funcionário de IA e que faz uma única coisinha, como um programa sempre fez? Ou é um sistema complexo, capaz de fazer tantas coisas que eu poderia até confundi-lo com uma pessoa?
Sou um filho do Vale do Silício. Consegui, na base da conversa, entrar numa equipe de testes de software pela primeira vez em 1984, então dá para fazer as contas. Já passei por muitos ciclos de tecnologia e acho que poderia cobrar muito mais se vendesse um software chamando-o de funcionário de IA. Em vez disso, digo: vamos pensar nos humanos e no que queremos que eles sejam capazes de fazer. E queremos poder usar essas ferramentas incríveis. O que ajuda muito é pensar nelas continuamente como ferramentas, portanto chamá-las de ferramentas. Elas são tremendamente flexíveis. Podemos, claro, usar rótulos e nomes, se quisermos. Mas o que eu incentivo é dizer: essas são as nossas aplicações, e elas estão sendo usadas em contextos muito específicos. Então vamos usar o rótulo que corresponde ao contexto, e muitas vezes ele pode ser um verbo. O software não é um “vendedor digital”. O software está “vendendo”, está executando processos de venda. Isso, para mim, é muito mais centrado no ser humano.
Se a IA não deve ser personificada, ter nome ou aparecer no organograma, como as organizações devem apresentar os agentes para que as pessoas saibam que vão trabalhar lado a lado com eles, mas que eles não são seus amigos ou colegas?
Pense sempre em modelos operacionais. As organizações têm modelos de negócio, que são as formas como entregam valor a seus clientes. E têm um modelo operacional, que é como entregam esse modelo de negócio. Você pode ter muitos humanos e pouca tecnologia, ou muita tecnologia e poucos humanos. Mas se tiver muita tecnologia e poucos humanos, os humanos ainda precisam ser responsáveis pela tecnologia porque, do contrário, não há responsabilização. Vou usar o exemplo dos carros. Um carro é fabricado por uma empresa e, se tem falhas e alguém se machuca, na maioria dos países vamos responsabilizar o fabricante. Mas se alguém está dirigindo e machucar outra pessoa, vamos responsabilizar o motorista. Dentro da organização tem que funcionar da mesma maneira: se a ferramenta de IA tem falhas ou funciona de formas que causam impactos negativos para a organização, devemos responsabilizar os fabricantes.
Recentemente, houve relatos de agentes de IA que teriam “escapado” durante testes, mas estava claro que eles estavam cumprindo a missão que haviam recebido. Quem responde nesse caso?
A missão foi dada por um humano. No caso das ferramentas de teste da OpenAI que, entre aspas, “escaparam” e exploraram o site da Hugging Face, o fabricante é responsável, e também houve um humano que as direcionou. Dentro de uma organização é a mesma coisa. Queremos pensar em como é essa responsabilidade. E, à medida que a tecnologia executa cada vez mais atividades, precisamos de formas de incentivar as pessoas, continuamente, a entender o que os humanos estão fazendo, o que a tecnologia está fazendo e, quando os processos são automatizados, onde fica a cadeia de responsabilidade.
Estamos entrando no território da governança.
Exatamente. Mas cada vez mais, temos que pensar nisso simplesmente como IA Responsável. São os processos dentro da organização para determinar o que um humano faz, o que a tecnologia faz e o que um humano faz auxiliado pela tecnologia. Como isso vai mudar continuamente, a pergunta é: quais processos nós, pessoas que lideram organizações, podemos seguir para identificar sempre as melhores formas de usar essas ferramentas? E, acima de tudo, como ligar isso ao valor de negócio? Se uma organização tem um modelo operacional para entregar seu negócio, que é toda a razão de ela existir como empresa ou organização, é preciso entender como usar essas ferramentas para criar mais valor para os stakeholders. Essa é a mentalidade que eu incentivaria nas pessoas que lideram organizações. Como estamos medindo o uso dessas ferramentas para que elas nos permitam entregar mais valor aos nossos stakeholders?
Muitos relatórios mostram que as empresas estão adotando IA, mas não conseguem gerar mais valor. Economizam algumas horas de trabalho repetitivo, mas não redesenham os fluxos de trabalho e nem a maneira de pensar como fazer as coisas. Como o senhor vê esse processo?
Isso não é incomum em ciclos de tecnologia. Já passamos por isso no passado. Você não perguntaria a alguém “Você usou a internet hoje?” porque simplesmente aceitamos que todo mundo usa a internet. Mas se voltarmos 30 anos no tempo, as empresas literalmente perguntavam aos funcionários se tinham usado a internet naquele dia. Era algo totalmente novo, e havia passos a seguir, coisas a aprender e formas muito diferentes de acessar informação. O processo e o resultado foram muito parecidos com os que estamos vivendo agora. Focamos basicamente em encontrar informação de outras maneiras, mas não no valor de negócio que estava sendo criado.
E por que os ganhos com IA têm sido tão modestos?
Os estudos mostram que muitas empresas não estão gerando receita nova nem economias realmente grandes. Isso acontece porque estamos começando pelo lado do modelo operacional, e achamos uma grande vitória quando algo que levava 15 etapas passa a levar 12 etapas. Tudo bem, isso economiza um pouco de tempo. Mas se você reinventar o valor que entrega, o que de fato está sendo criado para um cliente ou outro stakeholder, pode trabalhar de trás para frente. Este é o valor entregue. E como entregamos esse valor? Este é o problema que resolvemos para entregar esse valor ou criar esse produto ou serviço. Como executamos as tarefas e resolvemos o problema? Fazendo esse caminho de volta, você percebe que pode redesenhar não só o processo, mas toda a cadeia de entrega de valor para os seus stakeholders.
Muitas empresas oferecem o mesmo treinamento de IA para todos, em vez de olhar para as habilidades de cada equipe e construir o desenvolvimento a partir desses skills. O senhor acredita que começar pelas pessoas e por suas habilidades traria melhores resultados?
Você tem toda razão. No meu livro, “The Next Rules of Work”, que tem tradução para o português, falo de mentalidade, habilidades e ferramentas (mindset, skill set e tool set). Não há dúvida de que queremos entender as habilidades de todos na organização. E queremos, principalmente, aproveitar essas ferramentas incríveis para ajudar as pessoas a usar melhor suas habilidades, desenvolver novas e aplicá-las a novos problemas. Sugiro às organizações que, se querem de fato aproveitar esse novo conjunto de ferramentas, comecem pela mentalidade. Uma mentalidade de resolução de problemas, por exemplo, é perguntar: como criar continuamente novas formas de entregar valor aos stakeholders da organização? Se me vejo como alguém que resolve problemas, quero usar essas ferramentas para resolver problemas de novas maneiras e quero desenvolver minhas habilidades para continuar resolvendo novos problemas.
E se a empresa se concentrar só nas habilidades?
Se começarmos pela mentalidade, teremos resultados muito melhores ao ajudar as pessoas a desenvolver as habilidades para usar as ferramentas. Pode ser que focar só nas habilidades não ajude as pessoas a entender o porquê. Qual é o problema que você precisa resolver? Talvez você encontre uma abordagem completamente diferente para resolvê-lo. Se as pessoas não partirem de uma mentalidade de quem resolve problemas, estaremos apenas pressionando-as a aprender a usar essas ferramentas, sem aplicá-las de formas que beneficiem os stakeholders da organização.
Como seria, então, uma formação adaptada a cada perfil?
Toda organização tem o que eu chamaria de portfólio de habilidades, da mesma forma que tem um portfólio de problemas a resolver. O objetivo é ajudar pessoas com uma variedade de origens, formações, experiências e escolaridade a aproveitar as ferramentas da forma mais adequada. Um executivo que lidera uma grande parte da organização, com muitos funcionários, pode usar as ferramentas para reunir e sintetizar informação e tomar decisões mais rápidas e melhores. Um trabalhador da linha de frente, que talvez execute tarefas muito mais repetitivas, tem um conjunto de habilidades totalmente diferente e problemas totalmente diferentes para resolver. Fazer exatamente o mesmo treinamento não seria muito útil. É preciso dar a ele ferramentas que se apliquem de verdade ao seu trabalho e permitir que encontre novas formas de executar essas tarefas, de maneira muito mais eficaz ou em melhor colaboração com outros humanos.
Muitas empresas olham para um ou dois desses três elementos e ficam para trás no outro. O que acontece na prática?
Tudo sempre começa pelo que chamo de ponto de apoio de qualquer organização: as pessoas que lideram equipes. O gerente, supervisor ou líder tradicional aprendeu que precisa ser quem manda, quem tem todas as respostas, quem diz continuamente às pessoas o que fazer. Acredito que, se transformarmos esse papel no que chamo de guia de equipe, criaremos uma mentalidade diferente em quem lidera. Nas velhas regras do trabalho, essa pessoa era recompensada, ou sentia que fazia um bom trabalho, pelo número de problemas que resolvia. Acredito que o guia de equipe vai se julgar pelo número de problemas que nunca chegam à sua mesa, porque deu aos trabalhadores autonomia para resolvê-los. Queremos que isso se repita em toda a organização. Se começarmos pela mentalidade e pelas habilidades de quem lidera uma equipe, e o ajudarmos a usar esse conjunto incrível de ferramentas para guiar equipes de forma muito mais eficaz, a transformação cultural vai se propagar por toda a organização.
Em muitas empresas, ainda há dificuldade para fazer com que as pessoas usem mais a IA, o que acaba travando o aprendizado e o processo de transformação.
Se a abordagem for “o problema é dos trabalhadores, temos que dizer a eles que se comportem ou pensem de outro jeito”, sem ligar isso aos problemas que podem resolver e ao valor que podem entregar, teremos resultados muito previsíveis. É o que todos os estudos apontam: os humanos são as barreiras para a adoção das ferramentas. Muitas vezes isso acontece porque ninguém lhes disse o que realmente estamos tentando alcançar com essas ferramentas. O trabalhador pensa: “Você está me avaliando por quantas horas por dia uso as ferramentas, por quantas ferramentas uso ou por quanto custo em tokens eu acumulo? Isso não me diz nada sobre o que eu deveria fazer para entregar valor de verdade à organização”. E aí eu, como trabalhador, me torno a barreira.
Outra questão é que muitas pessoas olham para a IA e pensam que a empresa só quer entender como elas trabalham para depois demiti-las. E não estão tão erradas, como estamos vendo. Como as organizações podem ser transparentes com as pessoas e trazê-las para essa transformação?
Esta é uma das grandes oportunidades, eu acho, para as pessoas que lideram as organizações: liderar de forma autêntica na era da IA. Isso significa ter a visão do que a organização pode alcançar se realmente conseguir aproveitar essas ferramentas incríveis, criar valor continuamente para os stakeholders e gerar novo valor para seus futuros clientes e outros stakeholders. Tudo começa com uma visão. Começa com a mentalidade de quem lidera a organização. Se essa mentalidade for, de forma autêntica, incentivar os humanos a usar as melhores habilidades possíveis, desenvolver seu potencial, resolver novos problemas, entrar em novas equipes e resolver problemas com novos colegas, tudo isso vai fortalecer o processo de transformação cultural. Se, ao contrário, a organização quer simplesmente que as pessoas treinem ferramentas de IA para depois demitir um monte de trabalhadores, não há forma autêntica de fazer isso. E acredito que isso é, na verdade, uma falha na liderança de uma organização. Precisamos ter um compromisso com a construção de organizações mais centradas no ser humano, porque é isso que vai nos ajudar a nos transformar continuamente.
Em seu artigo no The Observer, o senhor escreveu que as relações humanas prosperam com atrito, e o software não funciona assim. É possível replicar essa fricção com IA, ou ela é intrinsecamente humana?
Se concordarmos que as organizações estão continuamente tentando criar valor, tanto para os stakeholders e clientes existentes quanto valor novo, então os humanos são solucionadores naturais de problemas. Começamos como humanos pequeninos, com poucas habilidades, e, por tentativa e erro, desenvolvemos muita capacidade de resolver problemas. Costumamos ser muito bons nisso quando o problema nos é apresentado de um jeito que nos permite colaborar com outros e abordá-lo de novas maneiras. Poderíamos supor que, numa organização desenhada principalmente com agentes de IA, todos passando tarefas uns aos outros o tempo todo, não haveria atrito: tudo seria feito exatamente como foi mandado. Algumas pessoas podem achar que esse é um ótimo futuro para a organização. Para mim, a grande organização do futuro será aquela que conseguir aproveitar a fricção criativa entre humanos para resolver continuamente problemas de formas que nunca tinham imaginado.
O que faz essa fricção ser produtiva, e não destrutiva?
Vemos repetidamente, seja com jovens entrando no mercado de trabalho, seja com pessoas que estão há muito tempo em seus empregos, ou com qualquer um no meio do caminho, que somos profundamente motivados por uma combinação de fatores. O primeiro é ter entendimento claro e concordância sobre os objetivos, os problemas que precisamos resolver e o valor que precisamos criar. O segundo é haver equilíbrio nas recompensas, ou seja, sentir que existe sincronia entre o que queremos e o que recebemos em troca. E isso não é só o salário, mas também o tipo de trabalho que fazemos e o valor com que contribuímos para a organização. Quando existe essa sincronia, os humanos trabalham juntos para resolver um problema comum. As fricções saem dos trilhos quando a organização não ensina quem era gerente a se tornar guia de equipe e a ajudar os humanos, como grupo, a resolver problemas. Também saem dos trilhos quando não pensamos no que motiva cada um de nós, nem no sistema operacional, as formas como os humanos trabalham juntos para resolver problemas. É aí que a organização não consegue se transformar continuamente. Tudo isso são oportunidades enormes para quem lidera organizações. Qual é o processo contínuo de mostrar às pessoas a North Star? Para onde vamos como organização? Que valor estamos criando? É esse ímpeto de continuar criando esse valor de novas formas que nos faz avançar.
Para continuar navegando como visitante, vá por aqui.
Nenhum cadastro foi encontrado. Verifique os dados inseridos!
Cadastre-se grátis, leia até 5 conteúdos por mês,
e receba nossa newsletter diária.
Já recebe a newsletter? Ative seu acesso
Pronto! Só falta um passo.
Clique no link do e-mail que enviamos para retornar aqui e começar a ler seus 5 conteúdos exclusivos.
Se você já recebe nossas newsletters,
preencha seu e-mail que lhe mandaremos instruções
VoltarOpa! Parece que este e-mail não está cadastrado ainda. Tente novamente ou, se quiser fazer um novo cadastro, clique aqui.
Este e-mail que escolheu já está cadastrado.
Se ele é seu e você já tem uma senha, faça login para prosseguir com a assinatura. Se não tiver ainda ativado seu acesso, clique aqui para criar sua senha, logar e continuar o processo de assinatura.
