IA e o futuro do trabalho

A mudança para ambientes de trabalho baseados em dados e habilitados para IA segue um período de incerteza: uma escassez global de habilidades e a migração pós-Covid em direção ao trabalho remoto exigiram que as organizações competitivas priorizassem a experiência.

Simultaneamente, a média das organizações gerenciava muito mais dados do que nas décadas anteriores, muitos deles difíceis para um único humano interpretar. A IA implantada estrategicamente em uma organização pode amenizar alguns desses desafios, proporcionando experiências personalizadas aos funcionários e ajudando as empresas a obter insights práticos de suas informações.   

Dada a grande promessa da tecnologia em um período relativamente curto, empresas de todos os setores adotaram ferramentas de IA: primeiro, as primeiras tecnologias de automação e IA, depois a IA generativa e, mais recentemente, os agentes autônomos de IA. A rápida taxa de avanço tecnológico promete remodelar o cenário empresarial tanto em nível técnico quanto cultural. Enquanto as tecnologias antes estavam sob a alçada dos departamentos de TI, o conhecimento em IA está se tornando mais indispensável em todas as funções. 

Mas com o rápido crescimento da IA, alguns líderes empresariais estão enfrentando dificuldades para se adaptar. Por exemplo, uma pesquisa recente do IBM Institute for Business Value revelou que a maioria dos executivos espera que a IA mude os principais aspectos dos seus negócios. Mas metade afirmou que suas organizações desconectaram as tecnologias devido ao ritmo dos investimentos recentes, impedindo-as de liberar o verdadeiro valor das ferramentas de IA. E a cultura do ambiente de trabalho afeta consideravelmente a adoção: mais da metade dos CEOs acredita que a mudança cultural é mais importante do que a superação dos desafios técnicos durante uma transformação de dados.

Independentemente de os líderes empresariais estarem preparados para a IA, espera-se que essas tecnologias reformulem o mercado de trabalho global. De acordo com a consultoria de gestão McKinsey, até 30% das horas trabalhadas na economia dos EUA poderão ser automáticas até 2030 com 12 milhões de transições ocupacionais necessárias até o mesmo ano. E como estima o Fórum Econômico Mundial, embora nos próximos anos possa haver 85 milhões de perdas de empregos em todo o mundo, as novas tecnologias podem criar até 97 milhões de novos empregos. Resumindo, as habilidades que o trabalhador médio possui mudarão drasticamente nos próximos dez anos.

Para preparar para essas mudanças, empresas proativas adotam uma abordagem sistêmica para adotar a IA. De acordo com outro relatório recente do IBM Institute for Business Value, organizações que implementaram IA em um nível operacional, em vez de baseado em habilidades, superaram seus pares em 44% em métricas críticas, como retenção de funcionários e crescimento de receita. E cada vez mais, os líderes empresariais estão se concentrando na criação de novos paradigmas de gerenciamento de talentos e treinamento para promover funcionários ágeis e prontos para IA.  

Em meio a uma mudança tão fundamental, os stakeholders devem lidar com o momento atual como uma oportunidade para aprimorar o potencial humano e criar sistemas resilientes. A preparação para o futuro da IA exige planejamento estratégico cuidadoso e a promoção de uma cultura organizacional de mudança. 

Algumas tecnologias importantes dominam o cenário de IA no ambiente de trabalho. Frequentemente atuam juntas para automatizar tarefas repetitivas e ampliar a tomada de decisão humana, possibilitando que os trabalhadores se dediquem a trabalhos mais criativos e de maior valor. Essas tecnologias centrais são: 

A IA generativa é implementada em grandes modelos de linguagem (LLM) e utiliza aprendizado de máquina (ML) para criar novos materiais. A tecnologia, que invadiu a consciência pública com o ChatGPT, cria texto, código e outros novos conteúdos de qualidade. Da mesma forma, as ferramentas sofisticadas de IA para geração de imagens são hábeis na criação de conteúdo visual.

A integração desses sistemas facilitou sistemas de IA multimodal combinando perfeitamente funcionalidades de texto, imagem, áudio e vídeo, oferecendo uma versatilidade extraordinária na geração e no processamento de conteúdo. Em contextos de negócios, a IA generativa executa um número impressionante de tarefas. Para comunicações externas, desenvolve campanhas de marketing personalizadas e traduz as comunicações de atendimento ao cliente de um idioma para outro. Internamente gera código, oferece materiais de aprendizado individualizados para os funcionários e resume o conteúdo para facilitar a compreensão dos trabalhadores humanos.

Os assistentes de IA, que combinam IA generativa e tecnologia de automação, interagem de forma inteligente com os usuários em linguagem natural. São amplamente implementados nos ambientes de trabalho atuais. Muitas vezes incorporadas ao software de produtividade, essas ferramentas ajudam a apoiar a tomada de decisões e responder rapidamente a solicitações de dados ou outros conteúdos.

Os assistentes criados para fins específicos também simplificam ou substituem totalmente fluxos de trabalho selecionados. Por exemplo, a cidade de Helsinque combinou recentemente dados de vários departamentos para criar um assistente virtual. Ele ajuda os residentes a acessar uma variedade de provedores de serviços de saúde e sociais a qualquer hora do dia, lidando com até 300 contatos de clientes por dia com pequena intervenção humana. Esses assistentes também auxiliam os funcionários internamente, por exemplo, apresentando dados contextuais instantâneos do cliente para ajudar os agentes a lidar rapidamente com perguntas complexas. 

Agentes de IA e sistemas autônomos representam outra fronteira na transformação do ambiente de trabalho. Esses sistemas executam tarefas complexas com supervisão humana mínima, desde a extração de informações até a execução de processos de várias etapas de forma independente. Ao contrário de chatbots simples ou formas anteriores de IA, chamam fontes de dados externas e retêm memória ao longo do tempo. Essas funcionalidades possibilitam que eles melhorem drasticamente seu desempenho à medida que evoluem e executam tarefas complexas. Esses chamados colaboradores digitais são cada vez mais implementados em uma variedade de setores para atender a metas predefinidas de forma proativa. Em ambientes de saúde, monitoram os sinais vitais do paciente. Em aplicativos de recursos humanos, analisam currículos e respondem de forma autônoma às solicitações dos funcionários. No atendimento ao cliente, interpretam os problemas do consumidor e oferecem soluções.

A IA está mudando fundamentalmente a forma como o trabalho é realizado e as qualificações que os trabalhos exigem. Quatro das transições mais aparentes no cenário de emprego são:

As ferramentas impulsionadas por IA e as tecnologias de automação lidam cada vez mais com tarefas rotineiras, desde o processamento de documentos até as consultas básicas dos clientes. Esse processo libera os trabalhadores humanos de atividades repetitivas. Utilizando essas ferramentas, os trabalhadores têm um desempenho em níveis mais altos, transferindo certas tarefas para a IA, concentrando sua atenção em áreas onde a experiência humana agrega mais valor.

A velocidade com que o trabalho pode ser realizado está aumentando dramaticamente, com a IA lidando com tarefas demoradas como análise de dados ou compartilhamento de conhecimento de rotina, mais rápido do que um humano jamais conseguiria. Assim os trabalhadores têm um desempenho mais eficaz, concentrando menos nos detalhes de implementação e mais nos objetivos de negócios e na direção criativa, o que permite pensar de forma mais criativa e estratégica enquanto os sistemas de IA cuidam da execução. 

No ambiente de trabalho integrado com IA, as tarefas individuais geralmente são divididas em componentes que podem ser alocados de forma ideal entre trabalhadores humanos e IA. As máquinas virtuais manipulam alguns componentes, enquanto outros permanecem com os humanos, criando alguns desafios logísticos, mas que oferecem oportunidades para processos de trabalho mais eficientes e eficazes. Nesses acordos colaborativos, os humanos apresentam contexto e julgamento, enquanto a IA lida com o reconhecimento de padrões, poder de processamento e execução. Os fluxos de trabalho mais eficazes aproveitam esses pontos fortes complementares, criando resultados que nenhum deles poderia alcançar de forma independente.

Uma mudança significativa para os trabalhadores humanos é a migração da criação para a seleção e direção. Os trabalhadores que usam IA passam menos tempo criando conteúdo do zero e mais tempo revisando, refinando e direcionando a produção gerada por IA. Essa mudança está mudando as habilidades necessárias para muitas funções, com maior ênfase na avaliação crítica, compreensão contextual e capacidade de orientar um sistema de IA eficazmente. Para dar um exemplo, ao integrar sistemas inteligentes aos departamentos de recursos humanos, os líderes de RH se transformam de administradores em campeões da experiência do funcionário.  

O desenvolvimento da implementação de IA como uma habilidade essencial no ambiente de trabalho reflete essa mudança, junto com a crescente importância da alfabetização tecnológica, particularmente em funções de linha de frente e não técnicas. Hoje a capacidade de usar e direcionar com eficácia as ferramentas de IA está se tornando cada vez mais valiosa em diversas profissões. À medida que esses fluxos de trabalho e requisitos de skills se transformam, algumas organizações estão investindo em programas de treinamento personalizados e orientados por IA para ajudar os funcionários a abraçar suas futuras funções. 

A integração da IA no ambiente de trabalho está criando categorias de trabalho totalmente novas e espera-se que cause grandes mudanças no mercado de trabalho. De acordo com a McKinsey, embora não haja evidências conclusivas de que inovações como a IA generativa acabarão totalmente com os empregos, a pesquisa sugere que a combinação de empregos disponíveis provavelmente mudará.

Com o planejamento estratégico, as economias relacionadas à IA podem ser reinvestidas em novas funções, fortalecendo uma organização para o futuro. Por exemplo, no mercado de trabalho futuro, os representantes de vendas podem passar muito menos tempo respondendo a perguntas de rotina ou criando apresentações de argumento de venda personalizadas do zero. Mas eles provavelmente se concentrarão mais especificamente no relacionamento e networking com os clientes, aprofundando o relacionamento com o processo de vendas.

A demanda por algumas categorias de habilidades provavelmente diminuirá à medida que os sistemas de IA se tornarem mais capazes. As tarefas rotineiras de processamento de informações, como entrada de dados, análise básica e criação de conteúdo simples, estão sendo cada vez mais automatizadas. A pesquisa simples e a síntese de informações também são vulneráveis. Mas os recursos exclusivamente humanos se ficarão mais valiosos, como a solução criativa de problemas e a inovação, a inteligência emocional e as habilidades interpessoais. A capacidade de adquirir novas habilidades com rapidez ou de se adaptar a circunstâncias variáveis provavelmente também se ficará mais valiosa.

Ao mesmo tempo, o mercado de trabalho provavelmente exigirá mais tecnologia da informação, ciência da computação e habilidades dedicadas a IA. As organizações voltadas para o futuro mapeiam suas arquiteturas de trabalho existentes e observam com atenção quais habilidades os funcionários precisarão no futuro, preparando a força de trabalho para essas novas funções.

A IA pode acelerar a inovação em todos os setores aprimorando os recursos criativos humanos e revelando oportunidades antes invisíveis. A análise baseada em dados em escala e velocidade notáveis está permitindo insights impossíveis de serem descobertos somente por humanos. Os sistemas de IA podem processar vastos repositórios de informações para identificar direções de pesquisa promissoras ou avenidas de negócios inexplorados. Podem também auxiliar no processo de planejamento da força de trabalho, ajudando grandes empresas a categorizar e analisar as habilidades atuais de seus funcionários.

Do ponto de vista de gerenciamento de talentos, as tecnologias de IA mostraram-se capazes de ajudar os departamentos de RH a identificar quais habilidades seus funcionários podem precisar no futuro, e ajudá-los a se tornarem mais ágeis em geral. No novo cenário de negócios, essa agilidade pode ser tão útil quanto qualquer conjunto de habilidades. Como os requisitos de tarefas específicas mudam rápido, a capacidade de aprender continuamente e se adaptar aos mercados em evolução pode se tornar essencial para o sucesso na carreira a longo prazo. Esses trabalhadores autodirecionados e flexíveis podem ser mais propensos a criar soluções imaginativas para os problemas existentes.

A mudança para papéis humanos mais completos e criativos também abre espaço para inovações de alto nível, sejam conexões interdisciplinares ou uma exploração mais profunda do assunto. As organizações mais eficazes estão projetando deliberadamente fluxos de trabalho que maximizam o tempo humano gasto nessas atividades criativas de alto valor.

A integração da IA ao ambiente de trabalho apresenta aos líderes empresariais oportunidades estratégicas, além de desafios de gerenciamento. Enfrentar essa transição com sucesso geralmente exige uma abordagem multifacetada que lida com aspectos tecnológicos, organizacionais e referentes ao ser humano de uma transição de IA. Os próximos itens descrevem algumas das melhores práticas para equipar as empresas para adaptabilidade e sucesso no longo prazo.

O desenvolvimento de uma estratégia de IA alinhada com os objetivos de negócios é um primeiro passo essencial. Em vez de adotarem tecnologias de IA isoladas, líderes eficazes identificam problemas ou oportunidades específicas de negócios onde a IA pode criar valor significativo. Esse processo geralmente envolve o mapeamento da arquitetura e dos fluxos de trabalho de uma organização inteira, com trabalhos e habilidades existentes, para obter uma visão abrangente dos gargalos de uma organização. O foco na solução de problemas em vez de simplesmente adotar uma nova tecnologia, as organizações garantem que os investimentos em IA lidem com necessidades genuínas.

A criação de uma infraestrutura de dados que apoie os recursos de IA continua sendo outra prioridade crítica da liderança. O desenvolvimento de IA exige dados de alta qualidade e bem organizados para funcionar adequadamente. Os líderes normalmente investem em processos de gestão de dados, estruturas de segurança e integrações para construir a base para a implementação eficaz de IA.

Frameworks eficazes de gestão de dados estabelecem a propriedade e a responsabilidade claras para os dados em toda a organização. Ajudam também a garantir que as ferramentas de IA sejam transparentes e suas produções explicáveis, um aspecto crítico da adoção da IA, tanto para garantir produções apropriadas quanto para promover a confiança organizacional. Além disso, projetos de IA bem-sucedidos dependem de dados não apenas apropriados para a tarefa em questão, como também sem vieses. Isso pode significar a implementação de processos de garantia de qualidade de dados e a auditoria rotineira da coleta de dados e das práticas de uso.

O processo de coleta de dados normalmente elimina os silos de dados entre departamentos e cria uma arquitetura de dados unificada. Isso torna as informações acessíveis em toda a organização. Muitas vezes, a quebra desses silos acaba aumentando a eficiência e reduzindo os custos. Uma fonte única da verdade em todos os sistemas de dados de uma empresa capacita os responsáveis pelas decisões e reduz a carga de manutenção de vários sistemas ao mesmo tempo. 

O planejamento estratégico da força de trabalho de uma organização preparada para IA exige abordagens inovadoras para a aquisição, o desenvolvimento e a implementação de talentos. Esse processo ocorre tanto por meio do processo de aquisição de talentos quanto por meio da qualificação dos trabalhadores existentes para absorver mudanças futuras. Durante uma iniciativa de IA eficaz, os líderes geralmente identificam quais funções têm maior probabilidade de mudar devido à adoção e desenvolvem planos para mover os funcionários afetados. Esse processo pode incluir a avaliação dos recursos atuais em relação às novas habilidades necessárias, identificando lacunas e projetando maneiras intencionais para os trabalhadores desenvolverem novas capacidades.

O investimento em conhecimentos em IA e em capacitação de organização prepara os funcionários para uma colaboração eficaz entre homem e máquina. Normalmente, líderes com visão de futuro garantem que os funcionários de todos os níveis desenvolvam uma compreensão das aplicações de IA relevantes para suas funções. Esse foco mais amplo reduz a resistência e permite que a organização em geral assuma a responsabilidade pelas iniciativas de IA no ambiente de trabalho. Também ajuda os funcionários a identificar oportunidades para aplicações de IA em seus próprios departamentos ou funções.

A criação de uma estratégia aberta e holística de gestão de mudanças também é essencial para a integração da IA. Essa abordagem envolve a comunicação clara sobre como e por que a IA está sendo incorporada aos processos de trabalho, lidar com preocupações de forma proativa e oferecendo incentivos significativos para que os funcionários adotem novas funções. Isso gera confiança, possibilitando compromissos mais produtivos e duradouros com a mudança tecnológica. 

Nos anos desde que a IA começou a alterar fundamentalmente o cenário de emprego, alguns líderes enfrentaram a tensão entre capturar ganhos imediatos de produtividade e buscar transformações organizacionais mais profundas. Aplicações de curto prazo podem gerar resultados imediatos, mas preparar uma organização para o futuro do trabalho exige iniciativas mais ambiciosas.

Repensar os modelos de negócios à luz dos recursos de IA pode revelar oportunidades para uma inovação mais profunda. Os líderes devem avaliar regularmente as principais suposições sobre como sua organização cria valor, principalmente considerando como as tecnologias de IA podem permitir abordagens totalmente novas em vez de melhorar as atuais. Permitir o desenvolvimento e a agilidade constantes dos funcionários e refinar continuamente uma estratégia de IA pode garantir relevância e eficácia contínuas. Os líderes mais eficazes geralmente estabelecem processos explícitos para coletar dados e medir resultados. Os mecanismos de feedback recorrentes ajudam as organizações a se adaptarem rapidamente às mudanças nas circunstâncias, mantendo a coerência estratégica.

No seu mais recente relatório Future of Jobs, o Fórum Económico Mundial concluiu que seis em cada dez líderes empresariais esperam que a IA transforme a sua organização.¹ A organização afirma que as habilidades necessárias para trabalhar devem mudar 70% nos próximos cinco anos. A chave para uma navegação bem-sucedida nessa transição, tanto no setor público quanto no privado, está no desenvolvimento proativo de habilidades.

Tanto os indivíduos quanto as organizações devem investir no desenvolvimento dos recursos necessários em um ambiente de trabalho aprimorado por IA. Com uma gestão eficaz de habilidades, o impacto da IA pode resultar em um crescimento econômico significativo, em vez de empregos restritos. De acordo com uma pesquisa do IBM Institute for Business Value, 67% dos CEOs afirmam que, à medida que a Tecnologia se torna mais difundida, a diferenciação corporativa depende de terem a expertise certa nos cargos certos, com os incentivos certos. Porém, de acordo com uma pesquisa independente da IBM, apenas 20% dos executivos afirmam que os departamentos de recursos humanos são responsáveis pelo direcionamento das estratégias de trabalho futuras. Para enfrentar o futuro é preciso que as empresas líderes assumam a responsabilidade pelo impacto da IA na forma como trabalhamos.

O design cuidadoso do sistema também ficará cada vez mais importante. A criação de sistemas colaborativos homem-máquina eficazes exige atenção cuidadosa aos fluxos de trabalho e à experiência do funcionário. E frameworks éticos que priorizam a segurança e a gestão de dados podem garantir resultados positivos. Abordando esses desafios estrategicamente, as organizações criarão um futuro do trabalho impulsionado por IA que aprimora o potencial humano, resultando em ambientes de trabalho mais produtivos e gratificantes.