4 Formas de Incorporar a IA nas Empresas sem Substituir o Trabalho Humano

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Em um mundo cada vez mais dominado por algoritmos, o que separa os negócios que prosperam dos que ficam para trás não é a tecnologia em si, mas a mentalidade de quem a usa. Foi esse o cerne da palestra ministrada pelo escritor e especialista em transformação digital Andrea Iorio, durante o ESX Innovation Experience, evento promovido pelo Sebrae em Vitória (ES).

O mercado de inteligência artificial deve alcançar US$ 4,8 trilhões até 2033, segundo estimado pela Organização das Nações Unidas, impulsionado pelo uso por parte dos consumidores, empresas e governos. Um relatório da McKinsey estima que a tecnologia pode gerar entre US$ 17 e 25 trilhões em valor para a economia global, com ganhos de produtividade que variam entre 35% e 70%.

Para Iorio, essa nova era é sinônimo de descoberta e flexibilidade, enquanto as “certezas” que o ser humano tem aos montes são justamente aquelas capazes de bloquear a inovação. Não tem como fugir da IA, mas é perfeitamente possível se adaptar a ela. O argumento é ilustrado pelo surgimento da Polaroid, cujo ponto de partida foi o simples questionamento de uma criança de quatro anos: “Posso ver a foto que tiramos?”

“A reflexão que eu quero trazer é se algum adulto teria feito esse tipo de questionamento. Um engenheiro com 30 anos de experiência na indústria fotográfica? Com certeza não. Porque já tinha a convicção de que não havia tecnologia para tal feito”, diz Iorio.

Com a missão de orientar empresas e profissionais a extrair valor da tecnologia sem perder de vista a mão de obra humana, Iorio propõe uma matriz com quatro quadrantes que mapeiam os diferentes papéis que a IA pode desempenhar dentro e fora das organizações.

IA preditiva para uso interno: transformar dados em decisões antecipadas

O primeiro quadrante é o que Iorio chama de “Tell Me”, a IA sendo capaz de transformar o grande volume de dados gerados pelas operações em previsões acionáveis, função que se torna especialmente necessária diante do volume monumental de dados que as empresas precisam lidar.

Mais de 90% de todos os registros produzidos desde o início da humanidade foram criados apenas na última década. Hoje, o mundo acumula cerca de 181 zetabytes de informação, uma quantidade que, se armazenada em iPads empilhados, cobriria cinco vezes a distância entre a Terra e a Lua.

O problema é que diante de tantos dados, líderes tendem a repetir o que funcionou no passado. “Quando recebemos métricas além da nossa capacidade interna de processamento sem as ferramentas adequadas, nós acabamos tomando decisões piores”, explica. A IA preditiva quebra esse ciclo ao identificar padrões que o olho humano não consegue capturar.

A Mayo Clinic, nos Estados Unidos, é um dos exemplos mais citados nesse campo. A instituição deixou de se definir como um hospital tradicional para assumir a identidade de um “hospital inteligente”, cujo modelo de negócio migrou do tratamento de doenças para a prevenção e o monitoramento de riscos. Sensores coletam dados dos pacientes em tempo real e algoritmos identificam sinais de alerta antes que os sintomas se tornem crônicos, algo que médicos não conseguiriam fazer devido ao volume de casos e pacientes.

Mas Iorio reforça que o entusiasmo precisa vir acompanhado de cautela. A qualidade da IA preditiva depende diretamente da qualidade dos dados que a alimentam: bases com viés produzem sistemas enviesados, e dados incompletos levam à generalização e aos estereótipos. Há ainda o problema da explicabilidade, quando uma decisão tomada por algoritmo precisa ser justificada a um cliente. “A tecnologia é apenas tão boa quanto os registros utilizados no seu treinamento”, explica.

IA generativa para uso interno: da automação à aumentação

Iorio explica que 60% do tempo dos trabalhadores é consumido pelo que a empresa chama de “trabalho sobre o trabalho”: e-mails repetitivos, apresentações de slides, reuniões longas e improdutivas. Em contrapartida, um estudo da Accenture aponta que entre 35% e 55% das obrigações profissionais podem ser automatizadas.

No segundo quadrante, batizado de “Do It For Me”, a IA deixa de apenas fornecer respostas e passa a executar tarefas, principalmente as operacionais e pouco criativas, que normalmente humanos não querem ocupar.

Mas existe uma diferença importante entre automatizar — isto é, substituir uma etapa, devolvendo tempo à equipe — e aumentar, que consiste em usar a tecnologia para elevar a qualidade do que os humanos continuam fazendo. É nesse segundo caso que reside a maior oportunidade, segundo o executivo.

A parceria entre Nubank e OpenAI é um dos cases de maior sucesso que ilustram essa diferença. Enquanto bancos tradicionais implementaram robôs para substituir o atendimento inicial, gerando frustração nos clientes, o roxinho optou por usar a plataforma da bigtech para fortalecer suas equipes de suporte humano. Quando um usuário envia uma mensagem, o operador recebe automaticamente um resumo do histórico do cliente, o motivo do contato e uma sugestão de resposta. O humano permanece no controle, mas a tecnologia acelera e qualifica a entrega.

IA preditiva para uso externo: hiperpersonalização e experiências

No terceiro quadrante, “Tell My Customer”, a IA é direcionada para o relacionamento com o consumidor. O cliente contemporâneo, acostumado às experiências de plataformas com gratificação imediata, jornadas sem atrito, personalização em tempo real, passou a esperar de negócios menores o mesmo padrão global.

E é exatamente nesse ponto que a IA preditiva entra. Capaz de antecipar necessidades antes mesmo do consumidor é o que dá às empresas a chance de sair na frente da concorrência, saindo da posição de estar sempre correndo atrás de uma bola mais rápida que as pernas.

Em 2006, quando a Apple realizou grupos focais antes do lançamento do iPhone, os participantes pediam telas maiores e teclados físicos de plástico, nos moldes dos aparelhos BlackBerry da época. Ninguém havia imaginado uma tela sensível ao toque sem botões. Iorio explica que, se a Apple tivesse feito apenas o que o público solicitou, o resultado seria interessante naquele momento, mas não seria capaz de revolucionar a indústria de móbiles da forma que aconteceu.

IA generativa para uso externo: inovação em produtos

O quarto quadrante, “Do It For My Customer”, é o terreno da inovação em produtos e serviços viabilizados pela IA. É hora de ressignificar propósitos e entender que não adianta correr contra a transformação da IA, e sim entender como ela pode potencializar o negócio.

Iorio menciona como exemplo a John Deere, fabricante bicentenária de equipamentos agrícolas, que recentemente decidiu se redefinir como “uma empresa que vende inteligência para o agricultor”. Tratores e colheitadeiras passaram a contar com sensores, medidores e conectividade que coletam dados em tempo real. Em 2022, a empresa estabeleceu a meta de gerar mais de 10% de sua receita global com a venda de software. O resultado: a melhor avaliação de sua história na Bolsa de Valores.

Valorização das soft skills

A partir do momento que máquinas se tornam capazes de realizar atividades técnicas melhor que os seres humanos, as competências que passam a ser mais valorizadas pelo RH são as socioemocionais. A chamada teoria do “Game Over” defende que, em qualquer tarefa onde haja sucesso ou fracasso mensuráveis, é apenas uma questão de tempo para os computadores superarem os humanos. Nas últimas Olimpíadas de Matemática, por exemplo, a equipe vencedora foi um conjunto de algoritmos do Google. Notícias recentes indicam que a própria empresa já desenvolve 25% de seus códigos com IA, enquanto algumas companhias do setor chegam à marca de 90%.

Profissionais que se dedicarem à criatividade, pensamento crítico, trabalho em equipe e empatia se tornarão mais valiosos. “É incrivelmente difícil quantificar aptidões como empatia, colaboração, escuta ativa e comunicação. E, paradoxalmente, são essas habilidades que se tornam essenciais na atualidade”, explica Iorio.

Competências técnicas são fáceis de aprimorar, mas o que nenhum software consegue replicar é o desempenho social. “Os consumidores anseiam por personalização e baixo atrito oferecidos pela tecnologia, mas eles sempre querem saber qual é a intenção da pessoa por trás da operação”, finaliza.



FonteForbes

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