Adnkronos (Adnkronos) – As empresas estão adotando amplamente ferramentas de inteligência artificial capazes de redigir documentos, analisar dados, elaborar propostas, realizar pesquisas ou produzir conteúdo em uma fração do tempo necessário anteriormente. Essa aceleração individual, no entanto, nem sempre corresponde a um aumento proporcional na produtividade geral da organização. Sobre esse tema, a Adnkronos/Labitalia entrevistou Andrea Boscaro, especialista em IA e transformação digital, consultora de negócios e sócia da empresa de consultoria The Vortex.
A produtividade individual gerada por ferramentas de inteligência artificial é ineficaz em termos de produtividade organizacional.
Por quê? O que fazer para remediar essa situação?
A inteligência artificial está acelerando significativamente muitas tarefas individuais, mas os processos internos de uma empresa não são apenas a soma da produtividade individual: são um sistema de fluxos de informação e decisões interdependentes. Se uma pessoa consegue concluir uma tarefa em meia hora que antes levava três horas, mas o resultado precisa ser transferido manualmente entre softwares que não se comunicam entre si ou aguardar decisões que seguem procedimentos inalterados, o benefício geral permanece limitado.
Em alguns casos, a IA pode até aumentar a pressão sobre esses gargalos, gerando incerteza e decepção.
Os recentes avanços na inteligência artificial, no entanto, estão criando as condições para superar — pelo menos em parte — essa limitação. A memória contextual dos chatbots aumentou gradualmente, possibilitando o processamento simultâneo de quantidades maiores de documentos e informações.
Além disso, conectores que permitem que sistemas de IA acessem aplicativos corporativos, mediante as autorizações necessárias, podem integrá-los completamente aos processos internos. Soma-se a isso a crescente natureza "agente" dos modelos linguísticos: eles não são mais apenas sistemas aos quais perguntas podem ser feitas, mas ferramentas capazes de orquestrar fluxos e executar sequências de atividades.
A primeira fase da adoção da IA focou-se principalmente na produtividade individual; a fase em que entramos agora diz respeito à organização e deve levar a uma reconsideração da colaboração interna entre os que trabalham na organização, mapeando processos, identificando gargalos e integrando dados e sistemas. Acima de tudo, é importante distinguir o que pode ser delegado à IA, o que precisa ser supervisionado e o que deve permanecer sob total responsabilidade humana.
Será que a Inteligência Artificial pode realmente "ajudar" as organizações empresariais sem prejudicar a força de trabalho?
Se a IA for introduzida unicamente como uma ferramenta de redução de custos, quaisquer ganhos de produtividade provavelmente serão percebidos principalmente em termos de redução da carga de trabalho. Se, no entanto, essa capacidade adicional for usada para reduzir tarefas repetitivas, melhorar a qualidade do trabalho, acelerar o acesso à informação e permitir que as pessoas se concentrem mais em tarefas que exigem experiência, discernimento, relacionamento interpessoal e responsabilidade, então essa tecnologia se torna uma aliada para quem trabalha em uma empresa.
Há também um aspecto que considero particularmente importante para pequenas e médias empresas. Uma parcela significativa do conhecimento corporativo não está formalizada em procedimentos, manuais ou sistemas de informação: encontra-se no conhecimento tácito das pessoas, em e-mails, pastas compartilhadas, documentos acumulados ao longo dos anos e na maneira como uma determinada tarefa sempre foi realizada. A crescente facilidade com que é possível criar chatbots personalizados e conectá-los à documentação interna oferece uma nova oportunidade: transformar gradualmente esse conhecimento disperso em uma espécie de memória corporativa de fácil acesso.
Isso pode ser particularmente útil em organizações onde os processos são pouco formalizados ou apenas parcialmente digitalizados. Paradoxalmente, a IA também pode se tornar uma ferramenta para revelar o que antes era implícito e acelerar o processo de integração de novos funcionários. Por esses motivos, a governança torna-se crucial. Políticas internas, combate à IA paralela (Shadow AI), gestão de autorizações, qualidade de dados e responsabilização não são apenas formas de controle. São as condições necessárias para a transição do uso individual e espontâneo da IA para uma verdadeira capacidade organizacional.
Então, o que mudou em comparação com alguns anos atrás?
Estamos gradualmente passando da IA usada como assistente pessoal para a IA que pode se tornar parte da infraestrutura por meio da qual uma empresa acessa seu conhecimento e gerencia determinados processos. O salto de produtividade mais significativo, portanto, pode não vir de alguém escrever um e-mail em trinta segundos em vez de cinco minutos. Pode vir de essa pessoa não precisar mais gastar meia hora procurando informações, perguntando a três colegas como um assunto anterior foi tratado ou reconstruindo repetidamente um processo que a organização nunca formalizou.
Na minha opinião, o objetivo não deve ser simplesmente substituir tarefas humanas, mas sim tornar o conhecimento da organização acessível a mais pessoas, reduzir a dependência de informações detidas por poucos e usar a automação para eliminar os atritos que atualmente consomem tempo sem gerar valor. A inteligência artificial deve ser vista não como uma tecnologia para fazer as coisas mais rápido, mas sim para fazê-las melhor.
No entanto, existe um paradoxo que afeta todas as formas de automação: delegar tarefas repetitivas a máquinas pode liberar tempo e aumentar a produtividade, mas também pode reduzir as oportunidades para que as pessoas adquiram experiência, desenvolvam habilidades e aprendam a reconhecer erros e anomalias. É justamente essa experiência, porém, que se torna indispensável quando se trata de monitorar a qualidade do trabalho produzido pela inteligência artificial. Se a IA executar cada vez mais tarefas básicas, o risco é que as habilidades necessárias para supervisioná-la se enfraqueçam progressivamente. O desafio não é apenas decidir o que delegar às máquinas, mas também quais tarefas continuar a ser executadas por pessoas para que elas desenvolvam o discernimento necessário para avaliar o que as máquinas produzem. O "direito à expertise" será cada vez mais um valor a ser protegido para trabalhadores e empresas.
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