IA no ambiente de trabalho: mão de obra digital e o futuro do trabalho

A inteligência artificial (IA) está transformando o ambiente de trabalho, impactando a forma como as empresas operam e como os funcionários realizam seu trabalho. Espera-se que a tecnologia tenha um impacto considerável na economia global, transformando o mercado de trabalho e mudando a natureza do trabalho.

As organizações utilizam IA no ambiente de trabalho implementando uma ampla gama de tecnologias, incluindo aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, capazes de imitar a inteligência humana para resolver problemas, tomar decisões e executar tarefas tradicionalmente realizadas por humanos. A IA pode analisar dados, reconhecer padrões, aprender com a experiência e adaptar-se com o passar do tempo. É frequentemente usado para agilizar operações, aumentar a produtividade, automatizar tarefas repetitivas e apoiar a tomada de decisões.

Geralmente, a implementação de IA no ambiente de trabalho envolve um amplo ecossistema de tecnologias, sendo as mais comuns:

• Aprendizado de máquina: ramo da ciência da computação que se concentra no uso de algoritmos para permitir que a IA imite a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua funcionalidade com o passar do tempo.

• Processamento de linguagem natural (NLP): Uma forma de IA que utiliza o aprendizado de máquina para entender e se comunicar em linguagem humana.

• IA generativa: uma forma de IA recentemente popularizada pelo ChatGPT que pode criar conteúdo original em resposta à solicitação de um usuário.

• Robotic Process Automation (RPA): tecnologia de automação inteligente orientada por processos, frequentemente utilizada para executar tarefas repetitivas de escritório.

Utilizando uma combinação dessas tecnologias, a implementação da IA no ambiente de trabalho pode ser tão simples quanto digitalizar e arquivar automaticamente os registros dos funcionários ou traduzir do espanhol para o inglês. Pode ser tão complexo quanto dar aos tomadores de decisão a orientação sobre como melhorar os processos de negócios de uma empresa em toda a empresa.

Nos setores de saúde, seguros e bancário, a IA tornou-se cada vez mais comum. Os exemplos são ajudar os pesquisadores a identificar novos compostos de medicamentos e prever sua eficácia, ou ajudar os profissionais de cibersegurança a identificar e mitigar fraudes. A IA também é rotineiramente utilizada para melhorar a experiência do cliente e funcionários e por meio de assistentes de IA, como chatbots e agentes de IA.

As organizações que adotam o uso de IA têm a possibilidade de aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Algumas das principais vantagens relacionadas ao uso de IA são:

• Aumento da receita
• Dados utilizados
• Melhoria na experiência do cliente 
• Mais bem-estar para os funcionários 
• Vantagem competitiva
• Aumento da inovação

A IA ajuda as empresas a aumentar a receita e a alcançar maior economia de custos, otimizando operações, aprimorando a tomada de decisões e identificando novas oportunidades de crescimento. Aumentando a força de trabalho humana com ferramentas de IA, as empresas podem gastar menos recursos em tarefas rotineiras e incentivar os funcionários a se envolverem em tarefas mais criativas e valiosas.

Como a IA pode analisar mais informações do que um ser humano ao mesmo tempo, a tecnologia possibilita que as empresas liberem todo o potencial de seus dados, transformando informações brutas em insights praticáveis.

A IA aprimora a experiência do cliente, oferecendo interações personalizadas, serviço mais rápido e respostas mais precisas. Ela é especialista em analisar o comportamento do cliente para oferecer comunicações e recomendações altamente personalizadas, promovendo a fidelidade do cliente no longo prazo.

A IA apoia o bem-estar dos funcionários automatizando tarefas rotineiras, melhorando a produtividade e incentivando o desenvolvimento de novas habilidades e fluxos de trabalho mais criativos.

A IA possibilita que os líderes de negócios criem estratégias baseadas em dados mais poderosas e obtenham uma vantagem competitiva por meio de maior eficiência e agilidade.

A IA promove a inovação ao liberar novas possibilidades, acelerando o processo de pesquisa e desenvolvimento e minerando dados como feedback de clientes ou tendências de mercado para explorar novas soluções de produtos. 

A IA é utilizada em várias funções de negócios em todos os setores para aumentar a eficiência e apresentar insights baseados em dados. Algumas áreas principais em que as organizações implementam IA são:

• Processos de TI
• Fluxos de trabalho de atendimento ao cliente
• Cadeia de suprimentos
• Gestão de recursos humanos e talentos
• Vendas e marketing
• Operações
• Finanças

Os processos de TI são particularmente adequados à integração de IA, e uma pesquisa sugeriu que mais da metade dos executivos entrevistados já está adotando a IA generativa para simplificar esses processos. A IA tradicional pode automatizar tarefas rotineiras, melhorar a segurança e aprimorar o gerenciamento de sistemas, por exemplo, otimizando o desempenho da rede e monitorando a infraestrutura de TI.

Cada vez mais, os departamentos de TI utilizam IA generativa para modernização de aplicações e engenharia de plataformas, aumentando a produtividade. A IA também se tornou uma ferramenta crucial para melhorar a cibersegurança, monitorando grandes quantidades de dados de rede para identificar comportamentos suspeitos ou violações. 

A IA é utilizada para proporcionar tempos de resposta instantâneos, interações personalizadas e processos de suporte otimizados no atendimento ao cliente. Utilizando PLN, as ferramentas de IA podem entender e responder às consultas dos clientes em tempo real, aprimorando a experiência do cliente, ou realizar análises de sentimento para avaliar as reações dos consumidores.

Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA lidam com as dúvidas dos clientes e resolvem problemas comuns, disponibilizando autoatendimento ao cliente e liberando os funcionários humanos para tarefas mais valiosas. As ferramentas alimentadas por IA também resumem e analisam reclamações de avaliações, mídias sociais ou outros dados para oferecer insights sobre desempenho ou incertezas. 

A IA simplifica as cadeia de suprimentos melhorando a forecasting, otimizando o inventário e aprimorando a logística. Isso pode incluir a forecasting, em que modelos de IA analisam dados históricos de vendas juntamente com fatores externos para prever tendências futuras de pedidos, otimizando inventário. A IA também é capaz de avaliar o desempenho dos fornecedores, automatizar o reabastecimento de estoques e otimizar rotas de transporte para minimizar os prazos de entrega e reduzir os custos.

Softwares e aplicativos assistidos por IA podem transformar o processo de RH, simplificando o recrutamento, melhorando o envolvimento dos funcionários e aprimorando o gerenciamento da força de trabalho. Isso pode incluir a automatização de processos críticos e repetitivos, como solicitações de requisição de emprego, triagem de currículos ou verificação de emprego. Também inclui o uso de um sistema de IA para criar treinamentos de integração personalizados.

Algumas organizações utilizam IA para analisar dados de desempenho de funcionários, como métricas de produtividade, para revelar candidatos fortes para promoção interna ou identificar candidatos promissores. Outros podem implementar chatbots para disponibilizar autoatendimento de RH conversacional a qualquer hora do dia.

A IA aprimora as vendas e o marketing oferecendo experiências personalizadas aos clientes, melhorando a produção de leads e otimizando as campanhas de marketing. Isso pode incluir o uso de análise preditiva de dados para analisar dados de clientes e tendências de vendas, revelando quais leads têm maior probabilidade de se converterem em clientes valiosos.

A IA também ajuda os departamentos de marketing a segmentar seus clientes com mais eficiência e personalizar a experiência do cliente, por exemplo, utilizando mecanismos de recomendação para exibir produtos ou, utilizando IA generativa, criando sites hiperpersonalizados e comunicações sob medida. Além disso, um uso comum da IA no marketing é a análise de campanhas de publicidade digital em tempo real para maximizar a receita de uma campanha.

A IA é cada vez mais utilizada para melhorar a eficiência operacional, automatizando fluxos de trabalho, otimizando a alocação de recursos e aumentando a produtividade. As ferramentas de RPA impulsionadas por IA automatizam tarefas repetitivas, como entrada de dados, processamento de documentos e faturamento, reduzindo erros humanos e permitindo que os funcionários se concentrem em atividades mais estratégicas.

A IA também ajuda as empresas a identificar ineficiências em suas operações, analisando dados de desempenho e sugerindo melhorias nos processos, como realocar recursos ou ajustar cronogramas de produção. E em setores como o de manufatura, as ferramentas de IA podem realizar manutenção preditiva, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de reparo. 

A IA é comumente utilizada para melhorar o gerenciamento de riscos, automatizar tarefas financeiras e aprimorar a tomada de decisões. Os sistemas de IA podem analisar padrões de transações para detectar anomalias em tempo real, evitando fraudes. Algumas ferramentas de IA automatizam tarefas como acompanhamento de despesas, processamento de faturas e relatórios financeiros para reduzir o tempo gasto na entrada manual de dados. As ferramentas de análise impulsionadas por IA também ajudam as empresas a prever tendências financeiras, inclusive receita e fluxo de caixa. Essas previsões permitem que as empresas tomem decisões proativas, identifiquem possíveis problemas e gerenciem melhor suas finanças. 

Antes de introduzir a IA, pode ser útil identificar objetivos comerciais específicos que a IA pode lidar com — basicamente, deixar a estratégia comercial guiar a estratégia. Esse processo pode envolver o mapeamento de como a IA se integra aos fluxos de trabalho e sistemas existentes, identificando os principais processos mais adequados para ampliação e definindo metas mensuráveis para o sucesso.

As ferramentas de IA são tão confiáveis quanto os dados utilizados no treinamento. Uma organização geralmente avalia sua infraestrutura tecnológica atual para prontidão de IA após a etapa de planejamento. Essa etapa normalmente inclui a avaliação da disponibilidade dos dados, bem como o nível de habilidade dos funcionários. Durante esse estágio, uma organização também identifica os conjuntos de dados, modelos e arquiteturas mais apropriados para seu caso de uso empresarial. 

Uma estratégia de dados sólida e políticas sólidas de governança de dados podem ser essenciais para uma IA ética. Durante essa fase, uma organização geralmente desenvolve processos para melhorar a transparência e a segurança, bem como estabelece orientações para toda a empresa para o uso de dados e IA.

Depois que uma estratégia de dados é instituída e os dados são coletados e limpos, uma empresa normalmente ajuda a garantir que ela tenha as habilidades e os stakeholders corretos para a implementação. Esse processo pode envolver uma colaboração considerável entre as equipes de negócios, de operações e técnica, que são capazes de priorizar os casos de uso de IA, equilibrando risco e benefício.i Se uma empresa descobrir que não tem acesso aos especialistas corretos ou que precisa de mais qualificações para implementar um projeto de IA, ela pode fazer parceria com um terceiro para ajudar a garantir o sucesso.

Em vez de integrar imediatamente a IA em uma empresa, as organizações bem-sucedidas geralmente aplicam a IA a uma tarefa ou fluxo de trabalho específico em um ambiente menos arriscado. Esses pilotos podem então ser testados e refinados antes de serem expandidos para toda a empresa.

O impacto da IA no ambiente de trabalho tem amplas implicações para o mercado de trabalho e o futuro do trabalho. Embora o uso de IA esteja geralmente associado a ganhos de produtividade para as empresas, muitos esperam que a tecnologia exija uma ampla mudança nos tipos de trabalhos que os trabalhadores realizam e na forma como são treinados.

De acordo com a consultoria 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.¹ Ao mesmo tempo, uma pesquisa recente realizada pelo IBM Institute for Business Value revelou que as organizações que implementam a IA em um nível operacional, em vez de um nível baseado em habilidades, superaram seus pares em 44% quando se trata de métricas como retenção de funcionários e crescimento de receita. Essas descobertas são compatíveis com as estimativas do Fórum Econômico Mundial, que preveem que, embora nos próximos anos possa haver 85 milhões de perdas de empregos em todo o mundo, as novas tecnologias podem criar 97 milhões de novos empregos.²

Juntas, essas estatísticas sugerem que a adoção generalizada de tecnologias de IA pode exigir iniciativas consideráveis de aprimoramento de habilidades para treinar a força de trabalho global. À medida que as ferramentas de IA são utilizadas com frequência crescente e o trabalho aprimorado por IA se torna mais comum, as organizações provavelmente se concentrarão mais em maximizar a eficiência dessas interações homem-máquina.