Diretor de Pessoas afirma que a confiança na IA não prevê a adoção

Justin Angsuwat passou duas décadas a ajudar organizações como a Google, a PwC, a Thumbtack e a Blackbird Ventures a utilizarem dados, tecnologia e estratégia de pessoas para criarem equipas de alto desempenho. Atualmente, ocupa o cargo de Diretor de Pessoas e Envolvimento do Cliente na Culture Amp.

Na nossa conversa com Justin, disse-nos que a adoção e a confiança são problemas diferentes.

Como a IA está a mudar o papel da liderança

Sou Justin Angsuwat, Diretor de Pessoas e Envolvimento do Cliente na Culture Amp.

Nos últimos 20 anos, trabalhei com empresas como a PwC, a Google, a Thumbtack e a Blackbird Ventures para criar sistemas de dados e análise que otimizam a experiência dos colaboradores, promovem culturas de trabalho fortes e criam equipas de alto desempenho. Durante este período, a tecnologia mudou completamente aquilo que é possível fazer na liderança de pessoas. 

Nos últimos 18 meses, percebi que isto parece ser apenas o início de algo muito mais transformador. Não estamos apenas a tornar os fluxos de trabalho existentes mais rápidos, mas também a questionar se precisamos sequer desses fluxos de trabalho.

A IA não está apenas a acelerar os RH, está a reinventá-los, e isso definiu a forma como abordo a liderança atualmente. Obrigou-me a passar de perguntar "como podemos otimizar os nossos processos?" para perguntar "o que se torna possível quando a análise e a ação são constantes?"

Navegar pela transformação da IA a nível global

Lidero as áreas de Pessoas e Envolvimento do Cliente na Culture Amp, a principal plataforma mundial de experiência dos colaboradores. Servimos 25 milhões de colaboradores em 6 000 organizações a nível global, abrangendo mais de 90 países.

O meu âmbito de atuação inclui a criação e o apoio à nossa cultura interna, incluindo a liderança da transformação da IA e a capacitação dos nossos clientes para transformarem as suas. Somos uma equipa global distribuída pelos EUA, Reino Unido, Alemanha e Austrália, pelo que navego constantemente pela complexidade de criar uma cultura coesa em contextos muito diferentes.

Esta realidade distribuída tornou-nos melhores a compreender o que funciona no local de trabalho moderno, porque vivemos os mesmos desafios e oportunidades que os nossos clientes enfrentam.

Como aumentar a confiança dos colaboradores na utilização da IA

Mudámos a forma como abordamos a confiança dos colaboradores e o desenvolvimento de competências com IA. Há um ano, iniciámos um programa de seis semanas a que chamamos "Accel-AI-rate", com um objetivo específico: fazer com que os colaboradores se sintam confiantes a utilizar a IA, e não apenas curiosos.

Separamos a exploração da expectativa — sem pressão para produzir resultados perfeitos, apenas aprendizagem estruturada, passando da compreensão à experimentação e, depois, à integração. Quase 80% da nossa organização declarou sentir confiança na utilização da IA no trabalho quotidiano, face ao ponto de partida, com apenas 4% de opiniões negativas.

A maior mudança operacional, contudo, foi deixar de esperar por casos de utilização perfeitos ou por autorização para experimentar. Passámos de uma abordagem tradicional em cascata ao desenvolvimento de software para a criação rápida de protótipos, desenvolvendo em semanas coisas que anteriormente demoravam meses e colocando imediatamente protótipos funcionais nas mãos dos utilizadores.

Esta mudança de "planear tudo e depois construir" para "construir, aprender, iterar" alterou fundamentalmente a nossa velocidade e a forma como as equipas trabalham diariamente.

Agora, estamos a avançar para a próxima fase, alterando o nosso modelo operacional fundamental para desbloquear o próximo nível da transformação da IA. Criar, por exemplo, uma camada de contexto organizacional de IA exige tornar legível por máquinas e passível de consulta a maior parte daquilo que fazemos.

Isto não é um projeto tecnológico, é uma mudança de comportamento. Muda a forma como criamos e documentamos projetos e decisões. Significa que acumular informação passa a ser um erro, e não uma funcionalidade. Significa menos reuniões, porque a informação já está disponível. Não é necessário transmiti-la, repeti-la ou marcar uma chamada para a partilhar.

O Justin partilha

A maior mudança operacional, contudo, foi deixar de esperar por casos de utilização perfeitos ou por autorização para experimentar…Essa mudança de “planear tudo e depois construir” para “construir, aprender e iterar” alterou fundamentalmente a nossa velocidade e a forma como as equipas trabalham diariamente.

Como a IA desafia a liderança tradicional

Durante anos, partimos do princípio de que uma boa conceção de processos significava etapas sequenciais claras. Por exemplo, nas avaliações de desempenho, primeiro a autorreflexão, depois a opinião dos colegas, em seguida a avaliação do responsável e, por fim, a transmissão do feedback. Criámos sistemas inteiros para tornar esses fluxos de trabalho eficientes. A IA obrigou-me a perceber que o próprio fluxo de trabalho pode ser a restrição, e não a solução. 

Quando a IA consegue sintetizar o contexto em tempo real, apresentar informações úteis instantaneamente e ajudar os responsáveis a preparar conversas a pedido, será realmente necessário que todos sigam a mesma sequência rígida? Tive de abandonar a ideia de que estrutura é sinónimo de rigor. Por vezes, estrutura é apenas sinónimo de fricção.

Outra ideia preconcebida: os colaboradores mais experientes liderariam naturalmente a adoção da IA devido à sua experiência. Foi revelador observar colaboradores juniores a trabalhar de forma mais natural com a IA do que os executivos e líderes responsáveis pela transformação da organização. A experiência pode ser uma vantagem ou uma responsabilidade, dependendo do grau de apego à forma como as coisas sempre foram feitas.

O desafio de desaprender na era da IA

Os resultados da integração da IA são mensuráveis: 80% de confiança dos colaboradores na utilização da IA, uma melhoria de 24% na concordância com a afirmação "exploramos e adotamos novas tecnologias, como a IA", que atingiu 84% de concordância, e ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

Os responsáveis de toda a organização também conseguem compreender o que impulsiona o envolvimento e o desempenho nas suas equipas específicas sem terem de solicitar análises de dados às equipas de análise.

A confiança não se traduz automaticamente em integração. As pessoas podem continuar a olhar para uma tela em branco nos seus fluxos de trabalho diários e ficar bloqueadas.

Como referi, descobrimos que os nossos colaboradores mais experientes e com melhor desempenho têm, por vezes, mais dificuldades do que os colaboradores juniores, porque desaprender a forma como trabalharam durante 20 anos é mais difícil do que aprender algo novo.

Parte da identidade de uma pessoa fica ligada ao seu fluxo de trabalho, e a IA pode torná-lo obsoleto bastante rapidamente. Ainda estamos a tentar perceber como aproximar os colaboradores em início de carreira, que são nativos da IA, dos colaboradores seniores que possuem conhecimentos profundos, mas precisam de mudar a forma como os aplicam.

Porque a confiança na IA não garante a adoção

Construir confiança e promover a adoção são dois desafios completamente diferentes, que exigem intervenções distintas. Inicialmente, compreendi isto a nível intelectual, mas senti-o de forma mais profunda do que esperava. Aquele brilhante programa de seis semanas que mencionei fez com que 80% das pessoas ganhassem confiança, e partimos do princípio de que a confiança se traduziria numa mudança de comportamento. Não aconteceu — pelo menos, não automaticamente.

Se soubesse disso desde o início, teria concebido a fase de integração de forma diferente desde o primeiro dia — talvez com incentivos contínuos a mais longo prazo, tecnologia de IA acelerada ou estruturas de responsabilização diferentes. 

Gastámos muita energia a partir do princípio de que precisávamos de formar todos da mesma forma, quando precisávamos de abordagens diferentes para quem estava a desaprender e para quem estava a aprender algo novo. Compreender mais cedo como essa dinâmica entre colaboradores seniores e juniores se iria desenrolar ter-nos-ia poupado tempo a tentar impor soluções iguais para todos.

Porque a integração da IA é mais desafiante do que o esperado

A fase de integração — incorporar a IA nos fluxos de trabalho diários — revelou-se muito mais difícil do que o esperado. Partimos do princípio de que a adoção aconteceria naturalmente assim que as pessoas ganhassem confiança e vissem as capacidades da IA através do nosso programa de exploração e desenvolvimento de competências.

As pessoas deparam-se frequentemente com a sua carga de trabalho habitual de terça-feira de manhã e voltam aos velhos hábitos. O fosso entre «Sei que a IA pode ajudar com isto» e «Estou efetivamente a utilizar a IA para isto» continua a ser grande. 

Também constatamos que utilizar a IA para tarefas determinísticas — aquelas que têm uma resposta correta, como «qual foi a nossa receita no quarto trimestre?» — parece impressionante, mas não tem grande valor real. É mais lento do que executar uma consulta e acarreta o risco de alucinações. O impacto advém de tarefas probabilísticas, nas quais a IA interpreta nuances. No entanto, passar de uma utilização como calculadora melhorada para um motor de informação? Esse é o desbloqueio em que ainda estamos a trabalhar.

Porque é que os inquéritos de envolvimento precisam de uma reformulação com IA

Os inquéritos de envolvimento e todo o ciclo de planeamento de ações devem ser reformulados ativamente. Tradicionalmente, realiza-se um inquérito, aguardam-se semanas pelos resultados, a equipa de análise segmenta os dados de dezenas de formas, realizam-se reuniões de liderança para interpretar as pontuações e, depois, talvez — se houver disciplina — criam-se planos de ação que podem ou não ser executados. Quando a ação é tomada, os dados já têm meses e a confiança dos colaboradores diminui, porque não veem mudanças. 

Reformulámos completamente este processo na nossa plataforma. A IA analisa agora os dados dos inquéritos instantaneamente, identifica as 3 a 5 principais ações com maior potencial de impacto e ajuda os gestores a criar planos de ação baseados em evidências e fundamentados na ciência das pessoas — tudo em minutos, não em semanas.

Como resultado, passámos de 50% dos colaboradores a observarem mudanças positivas após os inquéritos para 73% a observarem ações significativas. Isto altera o que é possível discutir com o conselho de administração e transforma a cultura numa alavanca estratégica, não apenas numa métrica de RH. Qualquer líder que continue a realizar inquéritos de envolvimento da forma antiga está a deixar escapar um valor enorme.

Onde termina a IA e começa a liderança

Recorro intensivamente à IA para tarefas probabilísticas com muitas respostas possíveis. Analiso padrões em centenas de comentários de colaboradores para identificar frustrações emocionais, realizo planeamento de cenários de estratégia da força de trabalho e identifico sinais de alerta precoces para concretizar a nossa estratégia — encontrando faíscas em vez de incêndios.

A IA transformou a tomada de decisões, passando de «a sua pontuação de envolvimento é 72» para «este problema específico de responsabilização pelo baixo desempenho vai custar-lhe 3 milhões de dólares se não o resolver». Esta especificidade altera completamente as discussões com o conselho de administração.

As decisões relacionadas com as pessoas — quem promover, quem despedir, se alguém está preparado para uma função de maior responsabilidade — continuam a ser explicitamente humanas. A IA pode identificar sinais que me poderiam ter passado despercebidos e ajudar-me a preparar conversas difíceis, mas a decisão sobre o que é correto para essa pessoa naquele momento exige contexto humano, empatia e responsabilização.

Penso nisto da seguinte forma: a IA trata do processamento de dados complexos; os seres humanos tomam decisões quando está em causa a carreira e o sustento de uma pessoa.

Como podem os líderes orientar a transformação impulsionada pela IA

Justin partilha

A IA não consiste em tornar os fluxos de trabalho existentes 10% mais rápidos — isso gera retornos decrescentes. A verdadeira transformação surge quando questionamos se precisamos sequer do fluxo de trabalho e começamos a abordar problemas que nem sabíamos que a IA podia resolver.

• Comece pela confiança, não pelos casos de utilização. Se não utilizou as ferramentas e não fez pelo menos uma centena de pedidos por si próprio, a sua opinião sobre a IA tem pouco peso. Isto porque não saberá que problemas ela pode resolver até ter essa experiência. 
• Não espere por autorização nem pelo plano de implementação perfeito; lance algo e continue a avançar. Crie percursos estruturados que vão da compreensão à experimentação e à integração, mas separe a exploração das expectativas para que as pessoas se sintam apoiadas em vez de expostas. 
• Concentre-se primeiro nas pessoas por detrás da tecnologia. De que têm medo? O que as faria sentir capazes? 
• Seja implacavelmente honesto quanto ao contexto. A IA só é tão boa quanto o contexto que possui e a cultura em que é inserida. Se as suas pessoas não confiam na liderança, nenhuma ferramenta de IA resolverá isso. Mas, se existir confiança, a IA torna-se um verdadeiro multiplicador. 
• A IA não consiste em tornar os fluxos de trabalho existentes 10% mais rápidos — isso gera retornos decrescentes. A verdadeira transformação surge quando questionamos se precisamos sequer do fluxo de trabalho e começamos a abordar problemas que nem sabíamos que a IA podia resolver.

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