Recalculando os custos e benefícios da IA generativa

Para onde quer que olhemos, estamos cercados de mensagens sobre o profundo impacto da IA generativa. Um fluxo constante de artigos descreve como as organizações podem aumentar a velocidade e a escala do trabalho ou automatizar e simplificar os processos, enquanto nossas caixas de entrada e feeds de mídia social são bombardeados com listas das "10 principais ferramentas de IA" que prometem nos tornar individualmente mais eficientes e tirar de nosso prato tarefas domésticas ou mundanas. Vamos esclarecer uma coisa: A IA generativa pode absolutamente nos ajudar a produzir um volume maior de resultados, mais rapidamente e com menos esforço humano. Qualquer pessoa que negue isso está, bem, em negação. No entanto, ao nos concentrarmos no valor do resultado que a IA produz, tendemos a não pensar muito sobre outras fontes de valor, como o que aprendemos e como construímos relacionamentos. Raramente nos perguntamos: de que forma cada atividade que realizamos cria um valor verdadeiro e exclusivo? Chegou a hora de os líderes olharem com frieza para suas organizações e fazerem essa pergunta para que não destruam mais valor do que criam ao adotar a IA generativa. De onde vem o valor Por mais que eu desejasse escrever artigos como Mozart supostamente escreveu sinfonias - com palavras derramadas na página em pensamentos totalmente formados e sem correções à vista -, esse nunca é o caso. Para escrever este artigo, foram necessários vários começos falsos, vários esboços (conflitantes), afastar-me com frequência do computador em sinal de frustração e um documento de "restos" que é uma ordem de magnitude maior do que o artigo final. Por curiosidade, inseri alguns prompts em uma ferramenta de IA generativa para criar um rascunho e obtive algo coerente em aproximadamente 10 segundos. Portanto, vamos começar com o óbvio: a IA generativa tem o potencial de criar um enorme valor para organizações e funcionários individuais. Ao automatizar tarefas complexas ou mundanas, a TI pode ser usada para aumentar a eficiência e liberar recursos para aplicativos que geram mais valor. Seu poder computacional pode melhorar a qualidade da decisão por meio da análise de dados e acelerar processos como a inovação, modelando, testando e refinando novas ideias - tudo em uma escala e velocidade muito além de nós, meros seres humanos. Quando usado como um auxílio para brainstorming, o TI pode semear nossos processos criativos com quantidades aparentemente infinitas de material de origem. Os líderes precisam começar com esses benefícios e mantê-los em mente, pois todos eles podem melhorar a qualidade e a eficiência do trabalho que está sendo feito. Mas o que podemos estar negociando quando terceirizamos uma tarefa para a IA generativa? Ou, dito de outra forma: De onde mais vem o valor? Aqui estão cinco áreas principais a serem consideradas. Obtenção de conhecimento e insights Nossos processos de trabalho geralmente nos proporcionam conhecimento e compreensão além da tarefa em que estamos trabalhando. A dificuldade de encontrar uma palavra em um idioma estrangeiro muitas vezes a fixa em nosso cérebro para ser lembrada no futuro; as soluções rejeitadas para um problema técnico espinhoso podem se tornar soluções para outros problemas relacionados ou inovações inesperadas por si só (como foi o caso da descoberta da penicilina, da Coca-Cola e dos detectores de fumaça); e o processo de resumir e sintetizar informações nos ajuda a reconhecer conexões conceituais. Pedir à IA generativa que traduza, resolva problemas ou resuma documentos, sem dúvida, produzirá resultados mais rápidos e, em alguns casos, mais precisos, com menos esforço; no entanto, ao fazer isso, perdemos o aprendizado que, de outra forma, teríamos obtido. Considere esta citação atribuída ao filósofo confuciano Xun Kuang: "Diga-me e eu esqueço. Ensine-me e eu me lembrarei. Envolva-me e eu aprendo". Aprimorando habilidades Em uma relação próxima, há um motivo pelo qual as pessoas dizem que "a prática leva à perfeição" - aprimoramosnossas habilidades por meio da prática. Redigir e revisar um relatório aprimora nossas habilidades editoriais, pesquisar para encontrar erros em nosso código nos torna melhores programadores e xingar o bloqueio do escritor aumenta nossa perseverança como escritores. Paralelamente ao aprendizado, pedir à IA generativa para revisar um documento, redigir ou encontrar erros no código ou gerar uma coleção de parágrafos para escolher nos traz o benefício de curto prazo de uma solução, mas apresenta riscos para melhorias de longo prazo em nossas capacidades. Manutenção de laços sociais Tradicionalmente, a maior parte do trabalho é feita coletivamente - com grupos de pessoas fornecendo a potência mental necessária para encontrar soluções para problemas particularmente desafiadores. O aumento maciço do poder computacional proporcionado pela IA generativa nos permite resolver individualmente muitos dos problemas para os quais, de outra forma, precisaríamos de outras pessoas, o que, por sua vez, significa menos interações interpessoais. É importante reconhecer que essas interações servem de base para a compreensão mútua, o senso de conexão e de comunidade e, em última análise, a confiança - tudo isso tem um impacto significativo na capacidade de entrega das organizações. Além disso, pesquisas sugerem que essas mudanças de comportamento também podem estar reduzindo nosso bem-estar pessoal, tornando-nos mais isolados e solitários. Envolvimento com as ideias O engajamento, definido como estar psicologicamente presente ao desempenhar uma função, traz uma ampla gama de benefícios, desde a melhoria da qualidade e da eficiência dos resultados até o bem-estar e a satisfação individual. No entanto, nenhum de nós está 100% envolvido em 100% das coisas que fazemos 100% do tempo, e o uso da IA generativa pode desempenhar um papel nisso. Veja o caso da sumarização, uma tarefa em que a IA generativa é excelente, extraindo temas de grandes volumes de dados com muito mais rapidez do que qualquer ser humano. Independentemente de os dados a serem resumidos serem um grande relatório ou a transcrição de uma reunião, quando terceirizamos essa tarefa para a IA generativa, muitas vezes damos um passo atrás mentalmente e reduzimos nosso envolvimento. A sumarização humana é um processo ativo; não capturamos simplesmente os dados - enquadramos, interpretamos e desenvolvemos as ideias. Esse processo nos conecta ao trabalho e aumenta nosso envolvimento. Embora seja fácil dizer: "Mas eu voltarei e acrescentarei meus comentários ou desenvolverei os argumentos mais tarde", pergunte-se: com que frequência o senhor realmente faz isso? Estamos todos ocupados, e é muito fácil olhar e dizer: "Sim, acho que isso é bom o suficiente", sem se envolver profundamente para reconhecer o que está faltando. Manter a singularidade Abra qualquer publicação de gestão ou seção de negócios de um jornal e o senhor não precisará procurar muito antes de encontrar artigos sobre diferentes estilos de liderança. Isso é por uma boa razão, pois ter o estilo de liderança certo para uma determinada situação pode fazer uma enorme diferença nos resultados. Somos o produto de nossas experiências, e o trabalho que realizamos contribui para nossa identidade como líderes. Nosso tom em documentos escritos, como nos comunicamos em mensagens, nosso estilo em apresentações e até mesmo como resolvemos problemas são traços identificáveis que nos distinguem uns dos outros. Embora o uso da IA generativa para gerar automaticamente e-mails, memorandos ou apresentações possa economizar o tempo dos líderes e produzir resultados tecnicamente melhores, isso remove o tom e a voz pessoais que os tornam únicos. Indo um pouco além, é importante lembrar que os LLMs são tecnologias fundamentalmente convergentes. Quando um líder pede à IA generativa para elaborar algo, ela retorna uma resposta que melhor se alinha e corresponde a todas as informações relevantes nos dados em que foi treinada. Isso significa que todos os líderes que fizerem perguntas semelhantes ao mesmo LLM obterão respostas semelhantes, pois foram criados a partir das mesmas suposições. (Esse efeito pode ser ampliado quando essas respostas forem adicionadas aos dados de treinamento de modelos futuros). Pesando os custos e os benefícios da IA generativa Tentar pesar os benefícios, como aumento de produtividade ou eficiência, em relação aos custos, como perda de habilidades ou redução do envolvimento, não é fácil; em vez de comparar maçãs com laranjas, é mais como comparar maçãs com óleo de motor. No entanto, isso é ainda mais complexo porque nem todos os custos e benefícios são sentidos da mesma forma. Em nossa pesquisa sobre a criação de uma proposta de valor integrada para os funcionários, Amy Edmondson, professora da HBS, e eu identificamos duas dimensões críticas que os líderes devem ter em mente ao avaliar os efeitos das iniciativas organizacionais: nível (individual ou coletivo) e horizonte de tempo (curto ou longo prazo). Os líderes são responsáveis pelos resultados coletivos e individuais, e as decisões sobre onde e como integrar a IA generativa afetam ambos. Por exemplo, quando a IA generativa é introduzida para escrever código para um projeto, ela pode aumentar a produção no nível do projeto, mas ao custo do desenvolvimento individual dos membros da equipe. Da mesma forma, os líderes devem pensar não apenas nas ferramentas e nos processos que beneficiam seus funcionários, suas equipes e a organização no presente, mas também em como eles se comportarão ao longo do tempo. Por exemplo, o uso de IA generativa para capturar e resumir reuniões pode economizar tempo no presente, mas levar ao desinteresse no futuro. Portanto, os líderes também devem pensar em como pesar os benefícios atuais em relação aos custos futuros - algo que os seres humanos são notoriamente ruins em fazer. Como realizar uma auditoria de valor da IA A IA generativa veio para ficar e seus benefícios são inegáveis, mas os possíveis trade-offs significam que os líderes precisam ser intencionais quanto ao seu uso. Assim como qualquer outra decisão gerencial importante, isso exige uma avaliação objetiva e holística dos benefícios e custos. Os líderes precisam realizar uma auditoria de valor da IA. Veja como: Etapa 1: Determinar os tipos de valor mais relevantes para uma determinada tarefa passível de IA. Comece perguntando que tipos de valor a tarefa cria. A produção - como volume, velocidade, qualidade e eficiência - é óbvia, mas considere também a quantidade de aprendizado que a tarefa gera, o quanto ela promove a interação social e os relacionamentos e se ela se beneficia de uma voz única ou pessoal. Essa lista não é exaustiva, mas é um bom ponto de partida. Isso não precisa ser um processo pesado - pode ser tão simples quanto uma lista de verificação com notas adesivas. Apenas certifique-se de que o senhor reflita sobre isso e pense além da produção. Etapa 2: Priorize e otimize os tipos que o senhor identificou. Nem todas as tarefas precisam fornecer todos os tipos de valor, nem cada projeto é igualmente eficaz em fornecê-los. Concentre-se em onde os benefícios são maiores e mais necessários. Por exemplo, usar IA generativa para resumir reuniões pode aumentar a eficiência, mas reduzir a conexão e o envolvimento. Considere automatizar as anotações apenas para reuniões de baixo risco ou alternar entre IA e anotações ao vivo. Considere também como as tarefas se encaixam no ecossistema e na rede social mais amplos. Se o senhor usar a IA generativa para substituir uma reunião de brainstorming, por exemplo, procure outras oportunidades para as pessoas criarem relacionamento. Etapa 3: Iterar. Reconheça que ainda não sabemos todos os impactos da IA generativa. Além disso, cada organização, setor e equipe é diferente - e o contexto é importante. Use o que chamo de "teste do leite": Toda decisão sobre o uso da IA generativa deve vir com uma data de validade. Assim como verificar o leite, reavalie quando os dados chegarem - não os jogue fora automaticamente, mas dê uma cheirada neles. Pense como um cientista: Formule uma hipótese, teste-a, reúna dados e chegue a conclusões com base empírica. Essa é a melhor maneira de garantir que suas decisões sejam adaptáveis, pois o senhor pode ajustá-las se descobrir que sua priorização não é mais a ideal. . . . Um último ponto: A decisão de usar IA generativa não cabe somente (talvez nem mesmo principalmente) aos líderes. Essas ferramentas são baratas, acessíveis e amplamente disponíveis, portanto, seus funcionários já estão tomando suas próprias decisões sobre quando e como usá-las - com ou sem orientação. Como diz o ditado, "o que é medido é feito". Se os seus KPIs e outras métricas se concentrarem apenas na produção e na velocidade, o senhor estará incentivando os funcionários a terceirizar a IA generativa o máximo possível. Se isso é tudo o que importa - e em alguns casos é -, tudo bem. No entanto, se não for, analise o que o senhor está recompensando e considere opções que promovam comportamentos que possam estar em risco, como colaboração ou aprendizado. Por fim, converse com seu pessoal sobre a IA generativa e os tipos de valor que ela cria e corre o risco de prejudicar. Garantir que eles estejam cientes dos benefícios e das desvantagens reduzirá a probabilidade de as pessoas tomarem decisões que não sejam do seu próprio interesse ou do interesse da organização.

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Resumo.

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