Líderes e o desafio da IA

Gulshan Walia Blocked Desbloquear Seguir Seguindo 26 de dezembro

Máquinas substituindo humanos! Já aconteceu antes e continuará acontecendo. Da prensa tipográfica de Gutenberg, no século 15, que impactou os empregos de escribas e copiadoras, até a agricultura mecanizada no século XIX, que reduziu a necessidade de mão-de-obra agrícola manual. Em tempos mais recentes, os caixas automáticos (ATMs) afetavam os empregos bancários, e depois, com o dinheiro digital e as transações sem dinheiro, reduzindo a necessidade de caixas eletrônicos, havia um impacto nos próprios empregos relacionados ao caixa eletrônico. Esses são apenas alguns exemplos de mudanças que proporcionaram grandes oportunidades para os negócios e levaram a melhorias na produtividade, eficiência, velocidade e redução de custos.

Eles eram necessários para a humanidade progredir. Também é verdade que essas mudanças criaram novos empregos. De trabalhos relacionados a executar impressoras, trabalhos de fábrica devido à industrialização, a empregos relacionados a serviços bancários pela Internet, surgiram muitos novos empregos. Da mesma forma, a Inteligência Artificial (AI) pode criar novos fluxos de receita, por exemplo, para fabricação de drones ou aplicações de rede neural nas preferências do cliente. Isso levará à criação de novos empregos na IA e em suas disciplinas relacionadas. Claro, alguns trabalhos também serão automatizados.

É a mesma velha história de mudança. De novo assumindo o velho – uma verdade universal. Sempre que ocorrem tais mudanças, os líderes têm uma enorme responsabilidade de entender a mudança, aproveitar as oportunidades oferecidas por ela e diminuir a dor da transição.

Aqui estão 3 recursos que os líderes precisam aprimorar em si mesmos, para garantir uma transição mais suave para um negócio habilitado para IA.

Desenvolvendo Curiosidade e Conscientização

As antenas de um líder precisam ser afiadas e curiosas, sempre examinando o ambiente em busca de mudanças que afetem seus negócios. Como uma esponja, ele precisa constantemente absorver conhecimento através da leitura, da rede da indústria e do aprendizado de fontes variadas como a Internet, especialistas, treinamentos, conferências etc.

Uma curiosidade bem desenvolvida permite que um líder busque conhecimento e estabeleça conexões entre práticas existentes e novos insights. Ele precisa se concentrar especificamente em entender as implicações das mudanças e novas maneiras de trabalhar em sua área funcional ou negócios. Isso o ajuda a criar um caminho adiante para navegar na mudança com sucesso.

Tomemos o exemplo de carros sem motorista que usam AI para funcionar. Estes carros estão passando por uma fase de testes e podem ser uma realidade nas estradas em algum momento. Como o líder de uma empresa de táxi deve responder a essa possibilidade? Sua empresa possui muitos carros e emprega muitos motoristas / motoristas. O mais importante é estar ciente da invenção de carros sem motoristas. Infelizmente, pode haver alguns líderes no setor de operação de táxi que podem não estar cientes desse avanço, e continuarão com os negócios como de costume. Mas, haverá alguns cuja curiosidade está alimentando sua consciência. Eles estarão buscando respostas para perguntas como – Como funcionam os carros sem motorista? Haverá novas oportunidades com a vinda deles? Em quanto tempo os carros sem motorista se tornarão realidade? Qual seria a sua estrutura de custos? Os clientes gostarão de carros sem motorista? Como vou adaptar meu negócio aos carros sem motorista quando isso realmente acontecer?

Líderes em todas as funções e negócios precisam estar cientes dos desenvolvimentos na IA em geral, e especificamente em sua área funcional ou de negócios. Líderes da indústria automobilística precisam estar cientes do mercado que interrompe o potencial dos carros sem motoristas. Líderes em saúde precisam estar cientes do potencial da IA na previsão de doenças. Os líderes de marketing precisam estar cientes dos insights dos clientes criados pela aplicação de AI aos dados. Eles precisam pensar nas oportunidades criadas por esses insights e, então, formular uma estratégia de marketing ideal com a adoção da IA. Os líderes de RH precisam pensar em análise preditiva baseada em IA e como isso fortalecerá seus processos de tomada de decisão.

Os líderes, juntamente com suas equipes, precisam passar por experiências imersivas de aprendizado em IA, para obter uma compreensão da IA e de suas implicações. Esse aprendizado imersivo irá desencadear conversas dentro da organização sobre como a IA pode ser aplicada para promover os negócios. Um líder que tenha uma forte percepção das maneiras pelas quais a IA impacta seu negócio ou sua função já está um passo à frente no enfrentamento da mudança, comparado a outro líder cujas antenas não estão bem sintonizadas.

Adoção Disciplinada e Abandono

A IA pode estimular a adoção de novas práticas e o abandono de práticas antigas. Ambas envolvem mudanças, e os seres humanos geralmente são resistentes a mudanças. Gostamos de nos apegar a formas familiares e estabelecidas de fazer as coisas. O primeiro passo é identificar quais processos, práticas ou formas de trabalho precisam mudar. É preciso evitar a tentação de uma mentalidade de rebanho e entrar na onda do AI, simplesmente porque todo mundo está fazendo isso. Isso requer uma compreensão detalhada e ponderada de como a adoção de uma nova prática ou o abandono e o antigo terão impacto na organização. É importante criar um business case para a mudança proposta, delineando os benefícios claros e os possíveis riscos.

Uma abordagem de pensamento sistêmico – entender as inter-relações entre todas as partes móveis é fundamental ao fazer mudanças. É importante entender que, se a prática A for adotada ou abandonada, como isso afetará a prática B, o resultado C e o departamento D.

Por exemplo, um call center decide mudar para chatbots para determinadas consultas básicas e atribuir apenas as consultas mais complexas a operadores humanos. Os chatbots correm um risco de segurança, é possível que os hackers possam se passar por um chatbot, e o usuário pode revelar informações confidenciais para ele. Uma abordagem de pensamento sistêmico exigirá que os líderes pensem como a segurança é afetada devido à transição para os chatbots. Será que eles precisarão de maiores investimentos em segurança e como isso afetará seus orçamentos e outras prioridades? Eles precisarão trazer pessoas com conhecimento e habilidades avançadas de segurança do chatbot? Ou podem atualizar as habilidades existentes de sua equipe para lidar com esse desafio? Será que alguns operadores de call center são redundantes? Eles podem ser reimplantados ou re-qualificados?

É importante ter uma cadeia de pensamento tão lógica, que enquadre progressivamente as questões em torno dos múltiplos efeitos de ondulação de cada ação e busque respostas para elas. As respostas, então, podem alimentar mais perguntas, levando a uma maior clareza sobre as implicações de uma ação.

Isto é o que se entende por adoção ou abandono “disciplinado” – isto é feito somente após um processo de pensamento muito robusto e minucioso, versus um que é frenético e aleatório.

Elemento Foresight & the People Compassivo

O "elemento das pessoas" é o mais complicado, pois afeta vidas humanas. Os líderes têm que lidar com questões como – quais habilidades não serão mais necessárias? Qual unidade de negócios ou departamento poderia ser redundante daqui para frente? E o mais doloroso – As pessoas precisarão ser dispensadas?

Um líder consciente e compassivo vai querer aproveitar as oportunidades, bem como tentar minimizar o impacto negativo sobre as pessoas. Este é um equilíbrio muito difícil de alcançar, precisando de muita previsão. E precisa ser uma previsão compassiva. Isso não significa que as decisões sobre deixar as pessoas não sejam tomadas.

Isso significa que um líder com visão compassiva dá muita importância às decisões relacionadas às pessoas. Ele se mantém ciente de possíveis mudanças, que podem estar longe agora, mas podem afetar as pessoas quando elas realmente acontecem. Sua previsão o ajuda a avaliar as possíveis conseqüências da mudança iminente, e também lhe dá tempo para mudar de rumo, ou chegar a soluções criativas antes que a mudança esteja em sua cabeça, forçando-o a agir.

Continuando com o exemplo do operador de táxi, ele começaria a procurar respostas para perguntas como – E quanto a todos os motoristas e motoristas nos meus testes? Posso reequipar meus motoristas para gerenciar a operação de carros sem motoristas? Preciso reduzir a contratação de novos drivers? Meu negócio preenche a necessidade do cliente de transporte, mas existem outros serviços de valor agregado que os clientes estarão dispostos a pagar ao usar carros sem motorista? Eu poderia segmentar meus clientes para aqueles que precisam apenas de transporte e aqueles que precisam de uma experiência agradável? Ele pode pensar em companhias aéreas que basicamente fornecem transporte, mas também proporcionam experiências agradáveis através de seus serviços na cabine. Ele poderia reequipar seus motoristas para fornecer alguns serviços de valor agregado?

É possível que, mesmo depois de muita previsão compassiva e resolução criativa de problemas, ainda possa haver algum impacto negativo sobre as pessoas. Mas, talvez seja menor que o impacto em situações em que os líderes não planejaram antecipadamente as próximas mudanças.

Os líderes, portanto, precisam dar uma boa olhada em seus negócios, entender como a IA irá impactá-los e, então, trabalhar de forma disciplinada para obter os benefícios da IA, reduzindo ao mesmo tempo o impacto negativo sobre as pessoas.