Muitas empresas estão adotando a inteligência artificial (IA) de forma apressada e sem um plano claro, o que está gerando confusão entre os funcionários e desperdiçando dinheiro. Consultorias estão monitorando o uso da IA por seus funcionários, mas a falta de uma estratégia bem definida sobre por que e como usar a tecnologia está fazendo com que os investimentos não tragam o retorno esperado. Especialistas alertam que, para a IA dar certo, as empresas precisam primeiro ter uma cultura organizacional saudável e um objetivo claro, em vez de simplesmente querer parecer modernas.
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Quando o engenheiro de IA Malcolm trabalhava em uma empresa de análise de dados, os executivos queriam usar IA generativa para agrupar a base de clientes em diferentes perfis.
"Não use IA", foi o conselho dele.
- Resuminhos rápidos sobre a notícia:
- Empresas estão obrigando funcionários a usar IA, mesmo quando não é a melhor ferramenta para o trabalho.
- Consultorias como Accenture e KPMG estão monitorando o uso de IA pelos seus funcionários para dar promoções.
- Usar IA "só porque sim" pode sair mais caro e dar resultados piores do que métodos tradicionais.
- Funcionários do governo britânico estão céticos se seus chefes sabem gerenciar a chegada da IA.
- Especialistas dizem que o sucesso da IA depende mais da cultura da empresa do que da tecnologia em si.
Um modelo tradicional de aprendizado de máquina teria sido muito mais adequado, argumentou ele, produzindo resultados consistentes e repetíveis. E teria sido muito mais barato.
"Eles ainda assim foram em frente com a IA generativa", diz Malcolm (não usamos seu nome verdadeiro).
Isso significou um processo menos preciso e muito mais caro, mas também permitiu que a organização pudesse dizer que estava abraçando a IA.
A experiência de Malcolm será familiar para funcionários de outras empresas. Mais chefes estão adotando a IA e insistindo que seus funcionários a usem.
A pressão para usar IA
Em fevereiro, a consultoria global Accenture supostamente disse aos funcionários que promoções para cargos de topo exigiriam "adoção regular de ferramentas de IA" e que eles estariam monitorando o uso da plataforma de IA que desenvolveu.
E em maio, a empresa rival KPMG disse que desenvolveu um painel para monitorar se seus funcionários nos EUA atingem uma meta de 75% de uso para 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 suas equipes passam os dias.
Governos também querem entrar na onda
Os governos também esperam usar a "mágica" da IA. O governo do Reino Unido está contando com a IA para ajudar a "reconectar" 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 estejam abertos à ideia de usar IA para melhorar a produtividade, há dúvidas de que a gerência consiga lidar com a transformação.
Menos de um terço dos servidores foi consultado sobre como a tecnologia poderia ser implementada, descobriu o sindicato, o que significa que "a mudança está sendo feita para os trabalhadores, 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".
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 a estão adotando e como esperam se beneficiar.
Falta de estratégia clara
"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, Boyles continua, enquanto o diretor de vendas disse que queria ganhar mais dinheiro, e a equipe de marketing queria parar de usar contratados externos.
Esse tipo de confusão no topo pode significar que os investimentos em IA não entregam o esperado.
"Acho que o estrago são as organizações não obtendo o retorno sobre o investimento (ROI) que esperavam e não conseguindo que suas pessoas se engajem com isso", 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.
Se o trabalho exigir, "alguns de nossos funcionários terão acesso a quatro ou cinco ferramentas de IA".
As organizações precisavam considerar o lado humano da equação, ele continua. "Existem diferenças geracionais em termos de níveis de confiança em relação a isso. Existem potencialmente diferenças de gênero."
E antes que qualquer pessoa em sua organização possa ter acesso a uma ferramenta, ele diz, eles devem fazer um treinamento obrigatório sobre ética de IA e riscos, como o viés. Este treinamento também deixa claro que as ferramentas de IA podem ser bajuladoras e inventar fatos, ele acrescenta.
Cultura da empresa é o mais importante
A cultura pré-existente em uma organização pode fazer ou quebrar uma implementação de IA, ainda mais porque a IA tende a acelerar as coisas, para melhor ou para pior, diz Caroline Rawlinson, CEO da Culture Amp, que monitora as 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 atualmente é dono da estratégia de IA em suas empresas".
"Se você colocar a tecnologia de IA em cima de uma cultura fragmentada ou de uma cultura baseada no medo, ela não vai dar certo", 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 acabou dizendo: "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, conversar sobre seus processos e tecnologia, identificar gargalos e descobrir onde a IA poderia realmente ajudar.
