Muitas empresas estão implementando inteligência artificial (IA) de maneira desorganizada, sem um plano claro, o que está confundindo os funcionários e causando prejuízos. Em vez de ajudar, o uso apressado da IA pode gerar resultados piores e mais caros do que os métodos tradicionais. Especialistas e pesquisas mostram que, sem uma estratégia bem definida, investir em IA vira dinheiro perdido e deixa a equipe frustrada.
Empresas estão atrelando o uso de IA a promoções de funcionários
Quando o engenheiro de IA Malcolm trabalhava em uma empresa de análise de dados, os executivos queriam usar inteligência artificial generativa para classificar o banco de dados de clientes em uma série de perfis.
"Não usem IA", foi o conselho dele.
- Resumo rápido: A IA foi usada no lugar errado, tornando o processo mais caro e menos preciso.
- Pressão sobre funcionários: Grandes consultorias, como Accenture e KPMG, estão vinculando o uso de IA a promoções e metas.
- Falta de plano: Muitas empresas não sabem explicar por que estão adotando a IA, criando confusão interna.
- Governo confuso: O governo do Reino Unido quer usar IA, mas funcionários públicos reclamam que não foram consultados.
- Cultura da empresa: Se o ambiente de trabalho já é bagunçado, a IA só piora tudo, gerando desperdício de tempo e dinheiro.
Um modelo tradicional de aprendizado de máquina teria sido muito mais adequado, ele argumentou, produzindo resultados consistentes e repetíveis. E teria sido muito mais barato.
"Eles ainda assim seguiram com a IA generativa", diz Malcolm (não usamos seu nome real).
Isso significou um processo menos preciso e muito mais caro, mas também permitiu que a organização dissesse que estava abraçando a IA.
Como as empresas estão forçando a IA
A experiência de Malcolm será familiar para funcionários de outras empresas. Mais chefes estão abraçando a IA e insistindo que seus funcionários a usem.
Em fevereiro, a consultoria global Accenture supostamente disse aos funcionários que as promoções para cargos de alto escalão exigiriam "adoção regular de ferramentas de IA" e que monitoraria o uso da plataforma de IA que desenvolveu.
E em maio, a empresa rival KPMG disse que desenvolveu um painel para rastrear se seus funcionários nos EUA cumprem uma meta de 75% de uso de suas ferramentas de IA.
A empresa diz que isso faz parte de "um esforço holístico para ajudar as pessoas a subir na curva de maturidade da IA".
Outras organizações estão adotando uma abordagem menos direcionada para implementar a IA, mas, ainda assim, esperam que ela transforme a forma como seus funcionários passam os dias.
Governos também estão confusos
Os governos também esperam aproveitar a "mágica" da IA.
O governo do Reino Unido está apostando na IA para ajudar a "reequilibrar" o Estado e aumentar a eficiência em todo o serviço público.
No entanto, uma pesquisa do sindicato dos servidores públicos, o FDA, mostra que, embora os funcionários públicos estivessem abertos à ideia de usar IA para melhorar a produtividade, há dúvidas de que a administração consiga lidar com a transformação.
Menos de um terço dos servidores públicos foi consultado sobre como a tecnologia poderia ser implementada, descobriu o sindicato, o que significa que "a mudança está sendo feita para os trabalhadores, e não com eles".
O secretário-geral do FDA, Dave Penman, disse que a implementação era "inconsistente entre os departamentos, o que limita os ganhos de produtividade".
Falta de objetivo é o maior problema
Se as organizações são rápidas em destacar a adoção da IA, diz Dan Boyles, CEO da consultoria Hello AI Collective, elas nem sempre são claras sobre por que estão adotando e como esperam se beneficiar.
"Eu estava com uma empresa de petróleo e gás, e me sentei com a alta diretoria, e perguntei: 'qual é o motivo para usar IA' E nenhum deles conseguiu concordar."
O CEO da empresa citou a necessidade de acompanhar os concorrentes, continua Boyles, enquanto o diretor de vendas disse que queria ganhar mais dinheiro, e a equipe de marketing queria parar de usar contratantes externos.
Esse tipo de confusão no topo pode significar que os investimentos em IA não entregam os resultados esperados.
"Acho que os estragos são organizações não obtendo o retorno sobre o investimento que esperavam e não conseguindo engajar suas pessoas", diz um consultor sênior de uma grande empresa de consultoria, que não quis ser identificado.
Em sua empresa, todos tinham acesso a duas ferramentas de IA, mas podiam solicitar ferramentas especializadas para tarefas específicas, como programação.
"Alguns de nossos funcionários terão acesso a quatro ou cinco ferramentas de IA", se o trabalho exigir.
As organizações precisavam considerar o lado humano da equação, ele continua. "Há diferenças geracionais em termos de níveis de confiança com relação a isso. Há potencialmente diferenças de gênero."
E antes que alguém em sua organização possa ter acesso a uma ferramenta, ele diz, eles devem fazer um treinamento obrigatório que cobre ética de IA e riscos como viés. Esse treinamento também deixa claro que as ferramentas de IA podem ser bajuladoras e "alucinar" (inventar informações), ele acrescenta.
Cultura da empresa pode fazer ou quebrar a IA
A cultura pré-existente em uma organização pode fazer ou quebrar uma implementação de IA, especialmente porque a IA tende a acelerar as coisas, para melhor ou para pior, diz Caroline Rawlinson, CEO da Culture Amp, que monitora experiências e feedback dos funcionários.
A empresa diz que, embora nove em cada dez profissionais de RH esperem aumentar o uso de IA generativa, um terço disse que "ninguém é dono da estratégia de IA em suas empresas atualmente".
"Se você colocar tecnologia de IA em cima de uma cultura fragmentada ou uma cultura baseada no medo, não vai funcionar", diz Rawlinson.
"Na melhor das hipóteses, torna-se uma implementação muito lenta, pois as pessoas não entendem o que estão sendo solicitadas a alcançar ou as ferramentas que estão recebendo. Na pior das hipóteses, acaba sendo um grande esforço desperdiçado."
No caso da empresa de petróleo e gás que Boyles estava ajudando, o presidente finalmente disse: "Quero aumentar meus lucros operacionais porque quero vender [a empresa] em alguns anos."
Essa motivação foi a informação chave para Boyles.
Sua equipe pôde então ir a cada departamento, discutir seus processos e tecnologia, identificar gargalos e descobrir onde a IA poderia realmente ajudar.
