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Corrida IA rudall30/Getty Images Já pensou chegar ao escritório, ligar o computador e descobrir que o modelo de inteligência artificial com o qual sua equipe trabalhou durante as últimas semanas para desenvolver um fluxo de trabalho para clientes foi superado por uma alternativa mais barata e mais rápida? E, detalhe: de novo. A inteligência artificial está criando um novo problema para as empresas, que é a sensação de que nada fica atual por tempo suficiente. Uma ferramenta adotada hoje pode ser superada por outra em poucas semanas, obrigando equipes a rever projetos antes mesmo de concluí-los. O resultado é uma corrida contínua para acompanhar a próxima novidade e, como consequência, um cansaço crescente entre os funcionários. Quando algo assim acontece, a maioria dos líderes olha para o cenário e enxerga um problema de execução: a organização não estava se movendo rápido o suficiente. Então, eles aumentam a pressão, com mais projetos piloto, mais determinações e um fluxo constante de urgência.
Governança da IA: um guia prático para líderes controlarem riscos e custos da tecnologia nas empresas Como líderes podem identificar habilidades que surgem com novas tecnologias A ciência por trás do desenvolvimento de talentos criativos — e como líderes podem potencializá-los Mas essa lição, levada ao pé da letra, acaba tendo o efeito contrário. É o que constataram Rory McDonald, professor na Darden School of Business da Universidade da Virgínia, e Will Drover, professor de empreendedorismo e inovação e chefe do departamento na Neeley School of Business da Texas Christian University, em artigo publicado no MIT Sloan Management Review. Os gestores estavam acostumadas com disrupções que chegavam ao fim. Agora, porém, seus instintos — acelerar, pressionar mais, esperar as coisas se estabilizarem — tornam-se desvantagens quando não existe um estado final.
Ao se concentrarem apenas no risco de se mover devagar demais, dizem os autores, os líderes que conduzem a adoção da IA subestimam um perigo mais silencioso, que é justamente desgastar suas organizações ao correr em direção a uma linha de chegada que não existe. Líderes que otimizarem apenas pela velocidade perderão para aqueles que também construírem suas organizações para resistir. De processo à condição permanente A IA está cada vez mais capaz de melhorar a si própria. Cada geração ajuda a treinar e construir a próxima, de modo que o intervalo entre as ondas continua diminuindo. Os autores passaram a chamar essa condição de disrupção em estado permanente (steady-state disruption): um contexto em que mudanças de capacidade chegam continuamente e aceleram umas às outras, sem que haja um equilíbrio à vista. Ou seja, é uma condição em que a calmaria nunca chega. Se a disrupção é um processo, e não uma sequência de choques separados, então as capacidades de IA que chegam a uma organização não são uma série de eventos isolados a serem tratados um de cada vez, mas um processo contínuo. Empresas que tratam um processo contínuo como uma sucessão de episódios desgastam seus funcionários e, no fim, têm dificuldade para se adaptar. E como ajudar os funcionários Trabalho Foto: Pexels Para muitas pessoas, a empolgação inicial da IA se transformou em algo mais difícil de sustentar. Uma análise constatou que a IA tende a intensificar, em vez de aliviar, a carga de trabalho individual, aumentando a demanda cognitiva mais rapidamente do que elimina as tarefas repetitivas. À medida que a colaboração com a IA se aprofunda, também aumentam o burnout, a solidão e a sobrecarga. Essas descobertas documentam a pressão sobre os indivíduos, mas a causa está acima do nível individual. Quando um manual elaborado para lidar com disrupções episódicas deixa de funcionar, a estrutura organizacional que antes absorvia os choques passa a transmiti-los diretamente aos trabalhadores. Então, como deveria ser um conjunto de ferramentas de gestão da mudança para a era da disrupção contínua da IA? Algumas práticas, ainda provisórias, estão surgindo em empresas líderes. Em vez de colocar sobre os funcionários a responsabilidade de absorver as mudanças, essas práticas transferem parte desse peso para a própria estrutura da organização. Confira o que relatam os autores: Prática 1: Criar uma unidade permanente de IA Desde 2022, uma resposta comum ao rápido avanço da IA tem sido criar um comitê de IA, ou seja, um grupo de pessoas encarregado de aconselhar, definir diretrizes e promover o uso da tecnologia, geralmente além de suas funções habituais. Comitês desse tipo tendem a acrescentar trabalho, em vez de absorvê-lo. Seus integrantes ficam sobrecarregados, o restante da organização recebe orientação apenas de tempos em tempos e a própria fila de demandas do comitê continua crescendo.
Segundo os autores, a disrupção em estado permanente exige uma abordagem mais sólida e duradoura. Seja uma equipe em tempo integral em uma grande empresa, seja uma parcela formalmente reservada do tempo de algumas pessoas em uma organização menor, acompanhar, traduzir e fazer a triagem das mudanças provocadas pela IA deveria ser uma função efetiva de alguém, e não uma tarefa assumida ocasionalmente como se fosse um "favor". Quando um grupo desse tipo ganha profundidade suficiente, as atividades de monitorar a fronteira tecnológica e decidir o que deve ser descartado ou ampliado, que antes recaíam sobre indivíduos espalhados pela organização, passam a ser atribuições permanentes de pessoas preparadas para lidar com elas. Prática 2: Trabalhar com dois relógios A maioria das organizações funciona segundo um único relógio. Os planos são trimestrais, os orçamentos são anuais e as reuniões acontecem em uma programação previsível. Sobre esse ritmo estável, agora os funcionários também precisam lançar experimentos de IA semanalmente, manter as integrações do trimestre anterior funcionando, acompanhar uma fronteira tecnológica que muda constantemente e explicar à liderança o que tudo isso significa para o negócio.
As empresas sempre conviveram com alguma diferença entre trabalhos rápidos e lentos. Mas a IA ampliou essa distância a um ponto em que uma única pessoa já não consegue lidar confortavelmente com as duas pontas. A dica é dividir a organização em dois grupos: um grupo de pensamento rápido, para lançar capacidades de IA praticamente toda semana, e um grupo de pensamento lento, que assume investimentos deliberados em infraestrutura. Os dois grupos devem alimentar um ao outro. O grupo rápido identifica novas possibilidades, e o grupo lento transforma as mais promissoras em soluções nas quais a empresa pode confiar. Sem uma divisão deliberada para proteger o relógio mais lento, o ritmo mais rápido passa a ser o padrão pelo qual todos são avaliados. Prática 3: Ensinar no fluxo do trabalho Em um cenário de mudanças constantes, a maioria das abordagens tradicionais de treinamento corporativo, como certificações anuais ou workshops pontuais, fica para trás quase assim que é oferecida. Os funcionários precisam acompanhar as novidades por conta própria e acabam concluindo que a fronteira tecnológica está simplesmente avançando mais rápido do que eles conseguem acompanhar. Essa sensação se intensifica quando o aprendizado é colocado sobre uma rotina de trabalho que já está cheia. O aprendizado deveria, em vez disso, ser contínuo e específico para cada função, acontecendo dentro do próprio trabalho. Os autores dão um exemplo: a Salesforce possui o Career Connect, que analisa as habilidades que um funcionário já possui, identifica as lacunas entre essas habilidades e suas aspirações e oferece oportunidades de aprendizado personalizadas — como cursos, projetos que ampliem suas responsabilidades ou mentorias — pelo Slack, onde os funcionários já trabalham. O resultado é uma estrutura para desenvolver fluência em IA e aprendizado contínuo que é mais estável e mais próxima do trabalho, alinhando-se melhor às realidades da disrupção em estado permanente. Mais Lidas
