- Pesquisas recentes mostram que muitos trabalhadores do conhecimento já usam IA no trabalho
- Pesquisa da Dinamarca em janeiro: 65% dos profissionais de marketing, 64% dos jornalistas e 30% dos advogados usavam IA
- Pesquisa com trabalhadores dos EUA em agosto: quase 1/3 usava IA generativa
- A ferramenta mais usada é o ChatGPT, seguida pelo Google Gemini
- No nível individual, os ganhos de produtividade com IA já foram comprovados
- Com o uso do GPT-4, consultores realizaram 18 tarefas 25% mais rápido
- Ao usar o GitHub Copilot, a produtividade de programação aumentou 26%
- Em uma pesquisa dinamarquesa, os respondentes disseram que a IA reduziu pela metade 41% do seu trabalho
- Mas, ao conversar com líderes e gestores, eles dizem que com frequência quase não há uso de IA fora de casos de uso restritos já autorizados, e quase não há ganho de produtividade
- Isso acontece por vários motivos pelos quais a melhora no desempenho individual não se traduz em desempenho organizacional
- Para gerar resultados no nível organizacional, é essencial ter um P&D próprio para o uso de IA
- Não se deve depender de abordagens genéricas de consultorias ou fornecedores de software corporativo
- Ninguém consegue dizer qual é a melhor forma de usar IA para aquela organização específica
- Até as grandes empresas de IA lançam modelos sem saber qual é a melhor aplicação para eles
- O ponto-chave é descobrir primeiro os usos mais adequados para o seu próprio contexto
- O P&D sobre como usar IA deve combinar a multidão (Crowd) de funcionários individuais com um laboratório dedicado (Lab)
- Crowd: aplicar IA na linha de frente para resolver problemas e acumular know-how
- Lab: transformar em produto as ideias da Crowd e explorar novos cenários de uso
Táticas para a Crowd
- Segundo o conceito de inovação do usuário do professor Eric von Hippel, muitas inovações importantes não surgem de laboratórios centrais de P&D, mas de usuários reais mexendo em produtos para resolver seus próprios problemas
- Especialistas conseguem avaliar com facilidade a utilidade da IA por tentativa e erro, mas pessoas de fora não conseguem
- Pesquisas e conversas mostram que as pessoas experimentam IA, acham isso muito útil, mas não compartilham com seus empregadores. Em quase toda organização existem "ciborgues secretos" que usam IA, mas não falam sobre isso
- Por que surgem ciborgues secretos
- Medo de serem punidos por uso inadequado de IA
- Receio de perder respeito se disserem que usam IA
- Medo de que, se a IA assumir parte do trabalho, elas mesmas ou colegas sejam demitidos
- Crença de que não serão recompensadas mesmo que revelem o uso de IA
- Receio de que o ganho de produtividade vire expectativa de fazer ainda mais trabalho
- Falta de um meio para compartilhar como usam IA
- Como obter ajuda dos ciborgues secretos
- Reduzir o medo: em vez de treinamentos abstratos sobre ética em IA ou políticas assustadoras, apresentar "limites claros para experimentação"
- Vincular a sistemas de recompensa: criar recompensas para quem revelar usos de IA. Para grandes ganhos de produtividade, oferecer prêmios em dinheiro equivalentes a vários meses de salário, promoções, trabalho remoto etc.
- Modelar o uso positivo: a liderança deve compartilhar publicamente como usa IA. Gestores devem incentivar funcionários a tentar resolver problemas com IA
- Criar oportunidades de compartilhamento: promover hackathons, encontros de compartilhamento de prompts etc. Encontrar pessoas talentosas em IA e criar comunidades para compartilhar aprendizados
- Oferecer ferramentas e treinamento: dar acesso direto aos modelos mais recentes e oferecer sessões de treinamento sobre como usar IA
- É preciso criar oportunidades para o talento de inovação em IA dentro da organização. A Crowd pode ajudar, mas também existe o papel do laboratório (Lab), que representa um esforço de inovação focado
Táticas para o laboratório
- A inovação distribuída é importante, mas também há um papel para um esforço centralizado de P&D voltado ao uso de IA na organização
- O laboratório deve ser formado por uma combinação de especialistas no tema e pessoas técnicas e não técnicas
- É possível recrutar pesquisadores a partir da Crowd. Use pessoas apaixonadas que descobrem maneiras de usar IA e compartilham isso com a empresa para montar o laboratório
- O laboratório deve focar mais em construir do que em análise ou estratégia abstrata. Deve construir o seguinte:
- Desenvolver benchmarks de IA para a organização: descobrir quão bom cada modelo é em tarefas reais da empresa, como qual IA escreve com mais estilo, qual consegue lidar com dados financeiros ou ler bem documentos jurídicos
- Construir prompts e ferramentas que funcionem: transformar as ideias da Crowd em produtos e testá-los repetidamente. Distribuí-los na organização e medir os resultados
- Construir o que ainda não funciona: imaginar como seria se agentes de IA executassem todas as tarefas de um processo central do negócio e identificar onde falham. Quando novos modelos forem lançados, conectá-los ao protótipo e verificar se houve melhora
- Construir coisas mágicas e provocativas: para quem ainda não interagiu com IA, demonstrar feitos surpreendentes ou chocantes que podem ser alcançados com IA. Tentar levar ao limite o que parece impossível com IA e mostrar o desempenho das ferramentas mais recentes. Chamar a atenção das pessoas
- A Crowd inova e o laboratório constrói e testa. Um P&D interno bem-sucedido precisa dos dois
Isto é apenas o começo
- No longo prazo, se as capacidades da IA continuarem avançando, inovação por si só não será suficiente; será necessária uma liderança que leve a IA em conta
- As organizações foram construídas em torno dos limites e das vantagens da inteligência humana
- Agora é preciso buscar formas de reconfigurar processos e estruturas organizacionais desenvolvidos ao longo de décadas, considerando a "inteligência" peculiar da IA
- Isso vai além de P&D e exige considerar a estrutura e os objetivos da organização, assim como o papel de pessoas e máquinas na organização do futuro
- Mas talvez nem isso seja radical o suficiente
- O objetivo explícito dos laboratórios de IA é construir IA superior aos humanos em todo trabalho intelectual
- Há a promessa de que em breve surgirá uma IA de nível agente, capaz de planejar e agir de forma autônoma
- Como mostra o roadmap da OpenAI, há quem acredite ser possível criar IA que substitua o trabalho das organizações. Talvez nada disso aconteça, mas mesmo que apenas parte se torne realidade, as organizações passarão por mudanças muito mais profundas, de formas difíceis de imaginar hoje
- Para as empresas, a melhor forma de navegar essa incerteza é começar elas mesmas a explorar esse novo mundo
Ainda não há comentários.