Diretora de Pessoas numa startup de IA explosiva partilha os seus conhecimentos sobre a implementação de IA em ambientes de hipercrescimento

Falámos com a Katie para perceber como está a utilizar a IA para fazer exatamente isso. Eis o que nos disse.

De CPO da HubSpot a responsável pela equipa “Glue” da Harvey

Sou a Diretora de Pessoas da Harvey. Lidero aquilo a que chamamos internamente a equipa "Glue", que inclui recrutamento, recursos humanos, marketing, tecnologia empresarial e envolvimento dos clientes.

A Harvey disponibiliza soluções de IA para o mundo dos serviços jurídicos e profissionais, e estou aqui há cerca de um ano. Antes disso, fui Diretora de Pessoas da HubSpot, onde passei quase doze anos. Durante esse período, a HubSpot teve a sorte de ser reconhecida globalmente pela sua cultura.

Sou uma líder de pessoas ligeiramente pouco convencional, porque comecei a minha carreira no marketing, por isso agora posso fazer um pouco de ambas as coisas. Em termos de liderança, o denominador comum em todas as organizações onde trabalhei é um ritmo acelerado — prospero num mundo onde podemos acrescentar um pouco de estrutura e processos a empresas e equipas em hiper crescimento.

Porque está a mudar o planeamento do número de colaboradores num mundo que coloca a IA em primeiro lugar — e como adaptar-se

No domínio das Pessoas, a maior mudança fundamental num mundo que coloca a IA em primeiro lugar é passar de uma perspetiva de "planeamento do número de colaboradores" para uma perspetiva de "trabalho a realizar" e repensar as unidades necessárias para o concretizar. Já não se trata de saber que combinação de trabalho a tempo inteiro, contratual e através de agências permitirá concluir este âmbito; trata-se mais de perceber que trabalho está a ser realizado por pessoas, onde identificamos ganhos de eficiência com a IA e que funções se irão transformar fundamentalmente no novo modelo.

Para esse efeito, parte do nosso trabalho consiste em ajudar a organização a ser realista quanto aos momentos em que a adoção proporciona melhorias modestas de eficiência — e quanto aos momentos em que serão necessárias mudanças fundamentais no número de colaboradores.

Penso que a questão do horizonte temporal é provavelmente a mais difícil de acertar. É necessário ser realista e fazer previsões com base no desempenho do modelo, na iteração e na adoção da IA pela organização, uma vez que tudo depende destes três fatores.

Há dez anos, normalmente elaboraria um plano de três anos para o número de colaboradores. Naturalmente, adaptá-lo-ia ao longo do ano e ajustaria os aspetos necessários em intervalos regulares — mas a questão é que era viável fazer uma estimativa aproximada (SWAG) do número de colaboradores para os três anos seguintes. Atualmente, penso que todas as pessoas estão a tornar o planeamento do número de colaboradores mais ágil,

Na Harvey, trabalhamos atualmente com a equipa financeira num plano aproximado de um ano, mas, realisticamente, a maior parte do trabalho difícil é realizada trimestralmente. E observamos a mesma mudança nos nossos clientes. Antes, planeavam para os três anos seguintes, mas agora ajustam os planos com maior regularidade.

A maioria das organizações inclui nas suas abordagens uma expectativa de produtividade e eficiência proporcionadas pela IA. Mas é mais difícil avaliar realisticamente não só onde irão obter ganhos de eficiência, mas também onde equipas inteiras ou necessidades empresariais irão mudar completamente devido à IA.

Por isso, a minha recomendação é incorporar flexibilidade na abordagem geral e adotar uma abordagem muito mais ágil ao planeamento em toda a organização. Dessa forma, beneficia das grandes melhorias proporcionadas pela tecnologia, sem ficar muito atrasado em relação às necessidades de contratação ou do negócio.

A arquitetura tecnológica interna de IA da Harvey para expandir as operações

Eis a nossa arquitetura tecnológica interna na Harvey:

• Google Workplace como ferramenta de colaboração online para e-mails, etc.
• Slack como ferramenta de comunicação interna
• Zoom para reuniões
• Notion como ferramenta de gestão de projetos para documentação
• Ashby para recrutamento
• Glean para pesquisar documentos e como software de gestão da força de trabalho
• AIR para identificar e etiquetar ativos da marca
• Tenor como software de gestão do desempenho para acompanhamentos
• Harvey para tradução, investigação aprofundada, redação e armazenamento de documentos críticos como sistema de gestão documental

Estamos atualmente a adicionar algumas ferramentas adicionais específicas de IA à nossa pilha tecnológica. E, por sermos uma empresa multimodelo, utilizamos o Gemini, o Claude e o ChatGPT — tanto individualmente como para testar os resultados do Harvey através da nossa equipa de Investigação Jurídica.

E a nossa equipa de recrutamento está a fazer muita experimentação para definir a sua futura pilha tecnológica para o próximo ano — teremos mais novidades da nossa parte sobre a forma como inovamos nessa área.

Fluxos de trabalho de IA do mundo real que poupam tempo e permitem escalar equipas num crescimento acelerado

Um dos meus fluxos de trabalho favoritos, que depende de uma combinação de automação e IA, ajuda a encerrar os nossos canais internos do Slack que utilizamos para a colaboração interna quando um candidato assina oficialmente a sua carta de oferta no Ashby.

Esse evento desencadeia vários outros, incluindo colocar a data de início no calendário do seu responsável, informar as TI sobre o candidato, a localização e a data de início, e automatizar alguns dos fluxos de trabalho do candidato para ajudar no seu processo de integração. Torna algo que fazemos com muita frequência — contratar num contexto de crescimento acelerado — consideravelmente mais fácil de escalar a nível global.

Eis mais alguns exemplos de formas como estamos a utilizar a nossa pilha tecnológica interna:

• Glean: A nossa maior mudança foi adicionar o Glean à nossa pilha tecnológica. Fizemos uma pequena implementação para garantir que o caso de utilização funcionava para nós e nos permitia poupar tempo. Estamos a crescer super rapidamente na Harvey, pelo que a capacidade de os colaboradores pesquisarem rapidamente no Slack e no Google Docs aquela coisa de que precisam, em questão de segundos, foi fundamental. Tem permitido poupar imenso tempo. Pessoalmente, já notei uma grande diferença ao pesquisar ficheiros entre equipas e localizações, ou ao tentar obter rapidamente contexto sobre algo sem incomodar alguém durante uma reunião.
• Slack: O nosso vice-presidente de marketing configurou um GPT personalizado para redigir comunicações da liderança, para aprendermos com iterações anteriores ao redigir as futuras. A nossa equipa poupa horas nas primeiras versões.
• Tenor: Estamos atualmente no meio das reuniões de acompanhamento de desempenho e utilizamos uma ferramenta chamada Tenor para ajudar a preparar conversas de comentários. É possível carregar contexto e praticar em direto para receber comentários em tempo real, o que permite realizar melhores reuniões de acompanhamento e, idealmente, dar melhores comentários à sua equipa.
• AIR: O AIR tem sido extremamente útil para identificar e etiquetar rapidamente os nossos ativos internos de marca.
• Harvey: Utilizamos a nossa própria plataforma Harvey para tradução, investigação aprofundada, redação e também para armazenar documentos críticos, facilitando a sua consulta e o seu acesso de forma segura. A funcionalidade Vault tem sido útil para coisas como saber quantos dos nossos contratos com clientes são renovados na data X ou quantos acordos de colaboradores incluem a disposição Y. Permite à nossa equipa e à equipa jurídica poupar horas, se não dias, todos os meses. Do mesmo modo, no que diz respeito à tomada de decisões, utilizo frequentemente o Harvey para perceber que argumentos discordantes as pessoas poderão ter relativamente a uma determinada mudança antes de a implementarmos. Se é suficientemente bom para litigantes, pode certamente tornar os processos internos de gestão da mudança mais eficazes antes de os comunicarmos!

A pergunta certa não é: "Onde pode adicionar IA aos processos existentes?" É: "Como pode repensar os processos atuais para tornar o trabalho significativamente mais fácil?"

Como melhorar a literacia em IA numa organização

A literacia em IA é ligeiramente diferente para nós, porque a Harvey é uma empresa de IA, pelo que tendemos a dedicar bastante tempo do processo de entrevistas a procurar pessoas que tenham um determinado nível de literacia, à-vontade e interesse em IA. Mas vale a pena salientar que algumas das formas como aumentamos internamente a literacia em IA são as mesmas que recomendamos aos nossos clientes:

1. Organizamos pequenos-almoços dinamizados pela nossa equipa de investigação em IA, nos quais nos concentramos em IA. É explicitamente referido que não é necessário ser especialista para participar e aprender num ambiente descontraído.
2. Temos advogados na nossa equipa chamados Especialistas em Desenvolvimento Estratégico de Negócio e Especialistas em Produtos Jurídicos — organizam sessões aprofundadas sobre áreas de prática ou geografias, com exemplos específicos de como utilizar melhor o Harvey nas suas áreas de especialização. Também têm tido a gentileza de organizar sessões informais de aprendizagem durante o almoço para a nossa equipa de recrutamento e para a nossa equipa de operações executivas, para que ambas as organizações tenham um melhor contexto sobre como podem utilizar o Harvey para tornar o seu trabalho mais fácil.
3. Pediremos às pessoas que partilhem o pedido específico que utilizaram para gerar um resultado — na semana passada, o nosso CEO partilhou comigo um que utilizou para a Investigação Aprofundada e o nosso vice-presidente de Produto partilhou um que a sua equipa de Operações de Produto utilizou para tratar consultas internas no nosso sistema de gestão do conhecimento. Normalizar a partilha do que funciona ajuda definitivamente e também normaliza o pedido de ajuda quando necessário.

Lições aprendidas sobre a adoção da IA em empresas em rápido crescimento

Porque é que a adoção da IA tem de começar pela liderança

Existe a perceção de que a IA é mais utilizada ou mais eficaz com pessoas em início de carreira. Não é isso que tenho observado.

Cerca de 20% das pessoas que utilizam o Harvey semanalmente são sócios, e é cada vez mais claro que as organizações que dão prioridade ao envolvimento dos profissionais mais seniores com a IA e à sua integração no seu sistema operacional enquanto organização têm, de longe, mais sucesso do que aquelas que tentam implementar mudanças incrementais ou dependem de uma adoção de baixo para cima.

Se está a implementar ferramentas de IA, dedique tempo a garantir primeiro o apoio da sua equipa de liderança, ou faça-o em paralelo com o resto da organização. O sucesso da IA depende tanto de uma excelente gestão da mudança na prática como da tecnologia.

Porque é que os líderes devem incentivar a adoção da IA com a cenoura, e não com o chicote

Certifique-se de que está a pensar mais na cenoura do que no chicote. Acredito firmemente que as organizações mais bem-sucedidas mostram o que é possível fazer com a IA através da obtenção de resultados e da liderança pelo exemplo, em vez de darem demasiada importância ao medo. Enquanto líder na área de pessoas, tem a responsabilidade de abraçar essa mudança.

Dica da Katie

Quando se trata da adoção da IA, certifique-se de que está a pensar mais na cenoura do que no chicote.

Porque é que criar momentos de revelação é essencial para uma adoção bem-sucedida da IA

Atualmente, um dos maiores desafios da adoção da IA é levar as pessoas ao seu primeiro momento de revelação. Isto é verdade internamente e também o observamos quando implementamos o Harvey nas organizações. Os colaboradores precisam de chegar a um momento em que a perceção não seja “A IA é interessante”, mas sim “Eis como a IA me pode ajudar a fazer melhor o meu trabalho”.

Isso significa ajudar as pessoas a identificar casos de utilização relevantes para as suas áreas de prática e geografias específicas. Depois de vivenciar esse momento de impacto, é muito mais fácil ganhar confiança para experimentar coisas novas.

Porque é que as organizações têm de ultrapassar as narrativas de medo em torno da IA

É igualmente fundamental garantir que ultrapassamos a narrativa do medo.

Muitas pessoas têm medo de experimentar a IA porque estão preocupadas com a substituição de postos de trabalho. Penso que temos de explicar melhor de que forma a IA pode ajudar significativamente a melhorar o trabalho das pessoas. Temos de criar espaço para mais formação e mais mentoria.

Já vi alguns exemplos que ajudam realmente neste aspeto:

1. Criar espaços para que as pessoas aprendam os conceitos básicos da criação de instruções e vejam casos de utilização que as possam ajudar nas suas funções específicas.
2. Tornar a formação mais divertida e envolvente, em vez de obrigatória e arcaica. As implementações mais bem-sucedidas que observamos caracterizam-se normalmente por tornar a implementação do Harvey relevante para toda a organização, com o apoio da liderança.
3. Criar uma cultura de experimentação. É importante normalizar a ideia de que o objetivo é experimentar, e não fazer tudo na perfeição à primeira tentativa.
4. Utilizar mentoria inversa. Muitas vezes, aprendo melhores instruções ou casos de utilização com os nossos colaboradores mais jovens, e sou-lhes muito grata por isso.

Evite abordagens incrementais à adoção da IA

E, por fim, resista à tentação de adotar uma abordagem incremental à adoção da IA.

Dica da Katie

Resista à tentação do incrementalismo na sua abordagem à adoção da IA

Como a IA pode devolver significado e propósito ao nosso trabalho

Na verdade, não gosto muito de fazer previsões arrojadas — não acho que seja particularmente boa nisso. No entanto, gosto de escolher fundadores que fazem previsões arrojadas e tenho tido algum sucesso razoável com isso. Por isso, em vez disso, vou partilhar uma das convicções fundamentais em que a Harvey assenta, graças aos nossos fundadores.

Eles acreditam que, quando bem utilizada, a IA nos deve devolver àquilo que a maioria das carreiras deveria ser: mais tempo para aprendizagem prática, mentoria e aprendizagem no trabalho, em vez de um fluxo interminável de trabalho, revisões e fluxos de trabalho em que não sentimos que estamos a acrescentar muito valor.

Por isso, espero que, ao longo do tempo, a IA nos devolva mais tempo para atribuirmos significado ao nosso trabalho e nos sentirmos mais realizados no nosso dia a dia profissional.

Acompanhe

Pode acompanhar Katie enquanto ela transforma a forma como as equipas trabalham em ambientes de elevado crescimento no X e no LinkedIn. E conheça a Harvey — IA para o setor jurídico e dos serviços profissionais.

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