O investimento das empresas em IA está atingindo níveis sem precedentes; no entanto, apenas uma minoria das organizações está conseguindo transformar esse investimento em valor em grande escala. A lacuna não se deve, principalmente, à tecnologia. Trata-se de saber se uma organização possui as capacidades necessárias para aproveitar a IA, redesenhar seus negócios e criar valor de forma contínua.

A transformação por meio da IA é, fundamentalmente, uma transformação das capacidades organizacionais: capacitar os funcionários a utilizar a IA de forma eficaz, equipar as equipes para projetar e gerenciar sistemas de IA e criar os mecanismos que permitam à organização absorver e evoluir continuamente com as capacidades de IA.

A IA está transformando as estruturas de competências, e não apenas os empregos

Um erro comum de gestão ao abordar a transformação por meio da IA é enquadrar o desafio principalmente como um iniciativa de substituição de talentos, que consiste no recrutamento de funcionários com formação em IA para substituir as equipes atuais. Essa abordagem não leva em conta a natureza única da tecnologia de IA.

Pesquisa realizada em parceria pela Universidade de Harvard, pelo MIT e pelo Boston Consulting Group introduziu o conceito de “Fronteira Irregular.” Isso demonstra que, dentro dos limites das capacidades da IA, a colaboração entre humanos e IA pode melhorar significativamente a produtividade e a qualidade. Além desse limite, no entanto, a dependência excessiva da IA pode, na verdade, reduzir o desempenho. Mais importante ainda, essa fronteira não é nem fixa nem fácil de identificar intuitivamente.

A relação futura entre as pessoas e a IA não será, portanto, simplesmente de substituição, mas de colaboração. Os funcionários precisarão de mais do que apenas a capacidade de operar ferramentas de IA. Eles também precisarão ser capazes de:

  • Determinar quais problemas são mais adequados para a IA
  • Identificar casos de uso de alto valor para as empresas
  • Reconhecer riscos e limitações dos resultados gerados por IA
  • Assuma a responsabilidade quanto ao resultado final

Essa mudança de competências precisa ocorrer em diferentes níveis da organização:

  • Líderes é necessário passar de um processo de tomada de decisão baseado na experiência para um processo colaborativo entre humanos e IA, fortalecendo o julgamento estratégico, a priorização de valores e a liderança na mudança;
  • Gerentes é necessário passar da gestão de pessoas e tarefas para a coordenação de fluxos de trabalho entre humanos e IA, com competências em redesenho de processos, concepção de casos de uso de IA e gestão inteligente de equipes;
  • Funções operacionais e profissionais é necessário evoluir da simples execução de processos para a concepção e gestão de fluxos de trabalho inteligentes, incluindo a transformação do conhecimento especializado da empresa em conhecimento legível pela IA, o treinamento de agentes de IA e a supervisão dos resultados;
  • Funcionários da linha de frente precisam se tornar colaboradores apoiados pela IA, combinando o domínio da IA com bom senso e uma colaboração eficaz entre humanos e IA.

Da capacidade individual à capacidade organizacional

Muitas organizações iniciam sua transformação em IA investindo fortemente no treinamento de seus funcionários. No entanto, aprimorar as habilidades individuais em IA não significa, por si só, que a organização tenha desenvolvido capacidades nessa área.

O que as organizações precisam é de um caminho para que as competências evoluam de habilidades individuais para competências organizacionais.

1. Aquisição de competências: Desenvolvimento de competências por meio da prática

A IA deve ser integrada em contextos empresariais reais. A implementação de projetos de IA é, por si só, um processo de desenvolvimento de capacidades.

Somente ao resolver problemas reais de negócios é que os funcionários podem desenvolver uma compreensão mais profunda sobre quais tarefas são adequadas para a IA, quais processos precisam ser redesenhados e como os seres humanos e a IA podem colaborar de forma mais eficaz.

2. Replicação de capacidades: ampliação de capacidades por meio de mecanismos internos

As organizações precisam transformar a expertise e a experiência individuais em inteligência organizacional:

  • Codificar o conhecimento especializado em sistemas de conhecimento corporativo, permitindo que a IA compreenda o contexto empresarial e a lógica de tomada de decisão.
  • Transformar processos operacionais repetitivos em fluxos de trabalho inteligentes e executáveis, permitindo que as melhores práticas sejam replicadas em grande escala.
  • Estabelecer plataformas consolidadas e mecanismos de colaboração que permitem que as equipes compartilhem aplicações de IA e lições aprendidas.

3. Internalização de capacidades: Desenvolver a capacidade de evoluir continuamente

O objetivo final da transformação em IA é desenvolver a capacidade própria da organização de se adaptar continuamente às mudanças na IA.

O valor final das empresas de consultoria externas ou dos fornecedores de tecnologia deve, portanto, ir além da execução de projetos pontuais. Deve incluir auxiliando as organizações a desenvolver seus próprios canais de captação de talentos, estruturas de avaliação e mecanismos de iteração, de modo que, assim que o apoio externo for retirado, a própria organização possa continuar a evoluir e a ampliar suas capacidades ao longo do tempo.

Transformação organizacional: De uma única organização para uma “organização dupla”

À medida que os recursos de IA se aprofundam, as empresas precisarão, cada vez mais, gerenciar duas formas interligadas de organização: a organização humana e a organização digital. Elas têm responsabilidades diferentes, mas, juntas, formarão um novo modelo de empresa.

A organização humana se concentrará cada vez mais no julgamento estratégico, na tomada de decisões complexas e na definição de valor. O valor dos funcionários não será mais medido principalmente por sua capacidade de executar tarefas repetitivas, mas por sua capacidade de definir problemas, projetar processos, avaliar resultados e garantir que a IA seja utilizada em consonância com os objetivos empresariais.

Ao mesmo tempo, uma organização digital composta por sistemas inteligentes, como agentes de IA, está surgindo como uma nova unidade de produtividade. Esses sistemas são capazes de lidar com o processamento de informações, a execução de fluxos de trabalho e a coordenação de tarefas, e estão gradualmente se tornando parte integrante das operações diárias das empresas.

Para que esse modelo organizacional duplo funcione de maneira eficaz, as empresas precisam estabelecer pelo menos quatro mecanismos.

  • Definir limites claros quanto à responsabilidade entre humanos e IA: Diferentes cenários de negócios exigem diferentes níveis de envolvimento humano. Em cenários de alto risco, os seres humanos devem manter a autoridade final na tomada de decisões. No caso de tarefas padronizadas e altamente repetitivas, as organizações podem aumentar gradualmente a proporção do trabalho que a IA está autorizada a realizar de forma autônoma.
  • Apply: o princípio do privilégio mínimo: O acesso ao Data deve seguir o princípio do privilégio mínimo: Os agentes de IA devem ter acesso apenas ao data e às permissões de sistema necessárias para concluir uma tarefa. Ao mesmo tempo, devem ser estabelecidos mecanismos de aprovação, monitoramento e recuperação para garantir que os problemas possam ser detectados e corrigidos rapidamente.
  • Estabelecer mecanismos de governança multifuncionais: A IA não é mais uma responsabilidade exclusiva da área de TI. As áreas de negócios, tecnologia, data, jurídica, recursos humanos e outras funções precisam participar da governança da IA.
  • Implementar um sistema para medir o valor: A IA pode operar de forma contínua, mas seus custos, consumo de recursos e impacto nos negócios devem ser incorporados ao sistema de gestão. As organizações devem se concentrar não apenas na quantidade de IA que está sendo utilizada, mas também em se ela está proporcionando resultados mais alinhados aos objetivos da empresa.

A abordagem da Artefact: Da execução de projetos ao desenvolvimento de capacidades organizacionais

À medida que as organizações avançam para a IA em grande escala, o que elas realmente precisam não é de uma implantação pontual de tecnologia, mas de uma sistema capaz de operar e evoluir a longo prazo.

Com base em sua própria experiência e em projetos realizados com clientes em todo o mundo, a Artefact identificou três princípios para apoiar as organizações na transformação por meio da IA.

  • Desenvolvam capacidades, não apenas soluçõess: O valor de um projeto de IA não deve se limitar a uma entrega pontual. Ele deve ajudar as organizações a desenvolver capacidades sustentáveis, incluindo o desenvolvimento de talentos, a transferência de conhecimento e metodologia, e mecanismos organizacionais para que Os recursos de IA passam a fazer parte integrante da empresa.
  • Repensar o negócio por meio do design de base zero: As organizações não devem simplesmente incorporar a IA aos processos existentes. Elas precisam reconsiderar profundamente seus modelos de negócios e formas de trabalho. O projeto baseado em zero integra a IA à reinvenção dos negócios, em vez de tratá-la meramente como uma ferramenta para otimizar processos existentes.
  • Colocar a governança organizacional em pé de igualdade com a tecnologia: À medida que a IA se torna cada vez mais integrada às operações empresariais, a governança, a colaboração entre seres humanos e a IA e a medição de valor tornar-se-ão fatores determinantes essenciais para o sucesso da ampliação da IA.As organizações precisam estabelecer os mecanismos necessários para garantir que a IA possa gerar valor comercial de forma segura, sustentável e contínua.

A tecnologia de IA está evoluindo a uma velocidade sem precedentes. A chave para alcançar uma vantagem competitiva duradoura não reside apenas no acesso à tecnologia mais recente, mas na capacidade de uma organização de transformar suas capacidades de IA em um ativo duradouro e evoluir continuamente a partir de dentro.