A IA no trabalho: porque as empresas precisam de um novo manual de estratégia

Leia a transcrição:

Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts utilizando um programa de software. Perdoem eventuais erros de digitação, uma vez que o bot não está correto 100% das vezes.

Steve Cadigan: Se a sua primeira implementação de IA consiste em reduzir o número de trabalhadores, isso não é fantástico? Não sei quem está a avaliar o que é fantástico. Os seus futuros colaboradores, quão fantástico acham que isso é? E penso que aquilo que gostaria de ver nas organizações — e o desafio que tenho — é: porque não implementar algumas soluções que demonstrem um enorme crescimento na aprendizagem através da implementação da IA e, consequentemente, um maior impacto nas carreiras e uma trajetória de remuneração superior?

Porque não provamos às nossas pessoas que estamos tão interessados, ou até mais interessados, nisso? Em vez de seguirmos o paradigma tradicional de fazer mais, produzir mais unidades, reduzir o número de trabalhadores, poupar dinheiro e tudo o resto.

David Rice: Bem-vindos ao podcast People Managing People. Temos como missão construir um mundo do trabalho melhor e ajudá-lo a criar locais de trabalho felizes, saudáveis e produtivos. Eu sou o vosso anfitrião, David Rice.

O meu convidado de hoje é Steve Cadigan. É consultor de talento e antigo diretor de recursos humanos do LinkedIn. Vamos falar sobre como conciliar a IA com o atual ambiente de trabalho e sobre como as empresas podem abordar melhor esta tecnologia.

Steve, bem-vindo!

Steve Cadigan: Olá, é um prazer estar aqui.

David Rice: Estávamos a conversar antes desta gravação sobre o desafio único de implementar a IA como solução no local de trabalho, em comparação com outras tecnologias que utilizámos no passado. Na sua opinião, explique-me porque não podemos simplesmente aplicar a esta tecnologia o mesmo tipo de pensamento que aplicámos às ferramentas anteriores que comprámos e implementámos.

Steve Cadigan: Sim, é um excelente ponto de partida. E, antes de mais, chamar-lhe uma solução é um pouco enganador. Isto é um trabalho em desenvolvimento de proporções épicas, certo? O bolo ainda não está completamente cozido. É uma tecnologia em evolução. Os criadores de produtos de inteligência artificial estão tão preocupados e nervosos quanto entusiasmados com as possibilidades.

Nem sempre é claro como alguns destes resultados são produzidos. Encontramo-nos num momento realmente interessante, em que temos algo muito poderoso, mas, ao contrário de qualquer outra tecnologia que tenhamos visto antes, aquilo que normalmente vemos nas implementações tecnológicas é: aqui está a tecnologia; vamos conseguir fazer algo mais depressa, com maior rapidez e custos mais baixos; vamos implementá-la.

Neste momento, nem sequer sabemos tudo aquilo de que a IA é capaz e ainda estamos a aprender, o que torna tudo um pouco desafiante, porque exige alguma experimentação — e isso não é algo a que estejamos habitualmente habituados, certo?

Estamos habituados a ter bastante clareza sobre a forma como algo será aplicado. Agora, é mais: “Uau, as possibilidades são realmente grandes e ainda não foram totalmente exploradas, mas temos quase a certeza de que existe aqui uma vantagem competitiva. Por isso, vamos avançar.” E esse é parte do desafio do momento em que nos encontramos.

David Rice: Sim, não é como se fosse uma solução de software que aparece simplesmente para fazer uma demonstração, certo?

Steve Cadigan: Exatamente.

David Rice: Como referiu, ainda não é um produto completo. Muito poucos de nós sabem realmente como funciona a nível técnico e, como consequência, as pessoas também não o estão a utilizar de forma uniforme. Quando penso nisso, parece-me que as empresas que terão melhores resultados serão aquelas com uma cultura de experimentação. Como se cria essa estrutura em torno de uma tecnologia que, em muitos casos, algumas pessoas não confiam nela? O utilizador final não confia nela e os líderes talvez não a compreendam.

Steve Cadigan: Eu sei. Não penso que alguma vez tenhamos visto um enigma como este no mundo do trabalho: algo que está a gerar tanta reflexão e preocupação e, ao mesmo tempo, tanto medo e desconfiança.

Para existir confiança, é necessário construir um historial de desempenho consistente e fiável. E ainda não temos isso. É realmente estranho e diferente de tudo o que já vimos. Referiu uma palavra essencial nesta discussão sobre inteligência artificial, particularmente para quem gere pessoas: pergunte a qualquer pessoa como se proporciona um desempenho excelente.

É necessário criar um ambiente de confiança. E quando as coisas estão a mudar rapidamente, quando não se conhece o resultado daquilo que se está a utilizar e não se sabe se se vai ultrapassar involuntariamente alguma barreira ética na aplicação e implementação, isso aumenta o nível de preocupação. Além disso, existe atualmente uma narrativa enorme nos meios de comunicação: a inteligência artificial vai substituí-lo e tirar-lhe o emprego.

Já vimos uma enorme penetração em áreas como a assistência jurídica e a quantidade de investigação legal que pode ser realizada através da inteligência artificial. Isso implica uma menor dependência dessa profissão, por assim dizer. Sabemos que isso vai acontecer; simplesmente não sabemos em que medida. Mas também estamos a ver a criação de novos empregos, ao mesmo tempo que um enorme número de empregos desaparece.

Esse nível de medo e desconfiança vai, penso eu, criar alguns obstáculos à implementação da inteligência artificial nas organizações. Foi por isso que fiquei tão entusiasmado por participar no programa, porque, no People Managing People, todos temos agora de nos ver como responsáveis pela forma como vamos introduzir esta IA e fazê-la tocar nos empregos, nas carreiras e no trabalho de todos os nossos colaboradores, de uma forma que crie mais valor e produza melhores resultados.

Neste momento, não sei se temos muitas garantias sobre a forma ideal de o fazer.

David Rice: Sim, concordo.

Não me lembro da última vez que mencionou a questão ética, nem da última vez que utilizei uma tecnologia ou qualquer tipo de plataforma em relação à qual tivesse pensado que poderia existir uma implicação ética.

Até as redes sociais continuam a depender da ideia de que, desde que não publique nada absurdo, tudo está bem. Já com isto, por vezes nem sei o que vou obter, ou se, ao introduzir algo sem ter feito a devida verificação relativamente ao que foi gerado, isso poderá ter espalhado desinformação. E isso está presente nos próprios termos e condições.

Steve Cadigan: Um excelente teste que qualquer pessoa pode fazer é pedir-lhe algo que conheça muito bem. Peça-lhe para escrever a história da sua empresa ou o seu perfil. Já lhe pedi que escrevesse um perfil meu e atribuiu-me declarações incorretas.

Disse coisas que eu nunca disse. Soava muito bem, mas eu nunca tinha dito aquilo. Encontramo-nos num momento muito interessante. Tenho alguns filhos na universidade e, nos últimos dois anos, tem sido interessante ver os professores universitários confrontados com a questão: “O que estou a avaliar é o vosso pensamento original.”

Num entendimento muito generalizado daquilo que um professor universitário faz, é necessário avaliar a qualidade do pensamento original do aluno. Atualmente, um estudante tem recursos ilimitados. Será que se pode confirmar que não utilizou Claude, ChatGPT ou Gemini na produção do trabalho?

Não sei. Estamos a começar a ver situações interessantes. Um dos meus filhos está a assistir a professores que dizem: “Vamos apostar tudo no ChatGPT; utilizem-no.” Outros professores estão a fazer experiências interessantes: “Este é o tema. Quero que escrevam um trabalho com o ChatGPT. Depois quero que me entreguem a vossa versão editada.”

Assim, é possível ver como cada pessoa pegou num conjunto de trabalho e o melhorou. É extraordinariamente interessante. Onde estão os limites da criatividade e do pensamento original individual quando aplicados ao trabalho ou à escola? É um domínio completamente novo para nós.

David Rice: Concordo totalmente.

Existe a sensação de que, com esta tecnologia, tal como com muitas outras, se estamos a procurar coisas novas e a incentivar as pessoas a utilizá-la, estamos a fazer tudo bem. Mas, se não o fizermos, vamos ficar para trás. Isto conduz, penso eu, a uma lógica estranha em torno da IA e a uma utilização desorganizada.

Afinal, ela acabou de chegar, certo? Acha que essa necessidade de acompanhar os outros está a toldar a forma como muitas empresas estão a utilizar a tecnologia?

Steve Cadigan: Penso que a maior barreira neste momento é, antes de mais, a resposta à sua pergunta: sim.

As barreiras à implementação são determinadas pelos nossos modelos mentais sobre a forma como implementámos tecnologia no passado: software pronto a utilizar, ligá-lo, receber formação e aprender a utilizá-lo. Agora estamos a ver empresas como a Walmart, o maior retalhista do país, a dar a cem mil dos seus colaboradores uma ferramenta de IA generativa e a dizer: “Aqui está. Não sabemos para que a podem utilizar, mas sabemos em torno do que precisamos de experimentar. Vejam se conseguem liderar melhor a vossa equipa, gerir melhor os inventários ou criar uma experiência de cliente mais extraordinária. Depois partilhem os resultados e veremos se isto tem valor.”

Nunca teríamos visto isso antes. Quando uma das maiores empresas retalhistas do país, que não é necessariamente conhecida pela criatividade de vanguarda, diz “vamos fazer uma experiência em grande escala”, isso é um momento importante. É isso que me entusiasma. As empresas que terão vantagem serão aquelas que tiverem um ambiente de experimentação.

Isso é difícil se não se trabalha no mundo da tecnologia, onde experimentar faz parte da atividade, porque se está no negócio de produzir resultados fiáveis, consistentes e previsíveis. Não se está no negócio da experimentação. Se estou numa sala de operações, não quero fazer uma série de experiências. Há vidas em jogo. Preciso de um resultado previsível.

No entanto, para aprendermos plenamente aquilo de que esta tecnologia é capaz, será necessária alguma experimentação. Existem muitas barreiras: a barreira da confiança, o paradigma sobre aquilo que a tecnologia pode e deve fazer e a ameaça humana de o meu emprego estar em risco por causa da IA. Isso pode fazer com que eu não queira realmente introduzi-la, porque poderá tornar-me vulnerável.

Recordo-me de, no início da minha carreira, a ideia de subcontratar tudo para a Índia estar na moda. “Vamos poupar dinheiro porque podemos pagar muito menos a essas pessoas.” Depois, todas aquelas equipas norte-americanas ouviam: “Podem ir a Bangalore formar essa equipa?” E respondiam: “Porque haveria eu de fazer isso? Porque haveria de os formar para me tirarem o emprego?” Iriam resistir intensamente, dizer que sim e, depois, prejudicar o trabalho dessas pessoas para que nunca lhes tirassem o emprego.

David Rice: Sim.

Steve Cadigan: É difícil.

David Rice: Essa foi a tendência dos últimos 20 anos. Agora estamos a ver a mesma coisa e talvez isso venha pelo menos a abrandar. Acelera tudo o resto, mas abranda esse processo.

A narrativa em torno da tecnologia sempre foi a de que tornaria as pessoas mais produtivas. Mas, quando falámos antes desta gravação, referiu que isso significa que as pessoas fazem mais trabalho e ficam mais stressadas. Vê uma oportunidade diferente. Explique-me como precisamos de adaptar o nosso pensamento para explorar novas formas de trabalhar, novos mercados e novas oportunidades.

Steve Cadigan: É uma excelente observação e uma excelente pergunta, David. Penso que temos seguido o caminho de que a tecnologia serve para fazer mais, avançar mais depressa, concluir mais tarefas e reduzir custos.

Agora temos uma ferramenta que nos pode permitir ser mais criativos, tornar os nossos empregos mais interessantes e causar um impacto maior. Isto está a ser recebido com alguma resistência devido à forma como temos pensado sobre o assunto. Essa é a oportunidade que gostaria que os líderes de pessoas considerassem: se a sua primeira implementação de IA consiste em reduzir o número de trabalhadores, se dizem “vamos eliminar 300 empregos no serviço de apoio ao cliente”, isso é fantástico?

Não sei quem está a avaliar o que é fantástico. Os acionistas provavelmente acham que é fantástico. E os seus colaboradores e futuros colaboradores, quão fantástico acham que isso é?

Gostaria de ver organizações implementarem soluções que demonstrem um enorme crescimento e aprendizagem através da IA e, consequentemente, um maior impacto nas carreiras e uma trajetória de remuneração superior. Porque não provamos às nossas pessoas que estamos tão interessados, ou até mais interessados, nisso do que no paradigma tradicional de fazer mais, produzir mais unidades, reduzir o número de trabalhadores e poupar dinheiro?

Penso que reduzir custos representa cerca de 5% daquilo que a IA pode proporcionar. E não sou tecnólogo; tenho claramente uma perspetiva própria nesta conversa. A verdadeira oportunidade está em criar novas fontes de receita, repensar formas de causar impacto e criar valor em novos mercados.

Mas não foi assim que estruturámos tradicionalmente as empresas. Estamos a dificultar o nosso próprio caminho quando pensamos na forma como queremos aplicar isto. O nosso único desafio somos nós próprios e a nossa forma de pensar. É uma nova maneira importante de pensar sobre o trabalho.

David Rice: Imagine ter acesso aos melhores talentos do mundo. Quer seja aquele engenheiro em São Paulo, o diretor de vendas em Dublin ou aquele designer incrível na Cidade do Cabo. A sua próxima grande contratação pode estar em qualquer parte do mundo. Com a Oyster, não tem de ser a oportunidade perdida. A Oyster ajuda as empresas a contratar talento globalmente, processar salários corretos e atempados e manter a conformidade em cada etapa. Construa a equipa dos seus sonhos e cresça com confiança, porque o mundo é verdadeiramente a sua ostra.

Sim, e apresenta uma excelente perspetiva sobre o assunto. Penso que acontece o mesmo com a DEI. Tenho a certeza de que algumas pessoas podem achar que é uma boa ideia cortar nessa área. Mas e os seus colaboradores como um todo? Não sei se todos concordam consigo. É tudo uma questão de perspetiva. Pode ser positivo para os acionistas reduzir o número de trabalhadores, mas, em última análise, a maior oportunidade empresarial encontra-se noutro lugar.

Steve Cadigan: Pensar em DEI e IA é complicado para a maioria das pessoas. Podemos pedir à IA: “Ajuda-me a articular algumas vantagens reais para a minha estratégia de DEI. Tenho alguém na minha equipa de liderança que duvida desta abordagem, ou o meu diretor executivo pensa que ela limita as suas opções por ser um homem branco. Como posso apresentar exemplos e ideias, preenchendo-os com exemplos e histórias da minha própria empresa? Como podemos demonstrar que conseguimos ganhar mais dinheiro e causar um impacto maior com uma ênfase na DEI?”

Este tema foi transformado numa arma no universo político e penso que, neste momento, é uma areia movediça sobre a qual as pessoas se sentem verdadeiramente desconfortáveis em falar.

David Rice: Sim. Tenho tido muitas conversas sobre isso. Fazem-me muitas perguntas sobre o futuro desta área e, neste momento, ela é quase tão imprevisível como a IA.

Steve Cadigan: Fui entrevistado pelo Financial Times no outro dia e disseram-me: “Ninguém quer falar sobre isto. Aceita falar connosco?” Respondi: “Claro que sim.” Se uma empresa implementava DEI apenas para assinalar uma opção, porque sentia que tinha de o fazer, então isso nunca foi central para a sua estratégia. Mas, se era central para a estratégia e a empresa se mantém firme, como a Costco ou a Delta Airlines, então continuará a fazê-lo; não era apenas um programa.

Isso é positivo. Se quiser criar um caso empresarial para a sua equipa de liderança, utilize a IA para fazer investigação e ajudá-lo a munir-se de algumas dessas lições.

David Rice: Absolutamente.

Tenho curiosidade, porque participa em muitas conferências e ouve tantas ideias sobre IA. É interessante falar sobre utilizá-la para articular uma estratégia de DEI; não me parece que tenha ouvido muitas pessoas falar disso. Que outras ideias e estratégias o entusiasmam mais relativamente à entrada desta tecnologia no local de trabalho?

Steve Cadigan: A maior área, aquilo a que chamo o Santo Graal do talento, é a possibilidade de prever a capacidade de aprender novas competências.

Eis o maior problema que a maioria dos meus clientes enfrenta em todo o mundo: já não consigo contratar as pessoas que quero tão rapidamente como conseguia. Não encontro pessoas qualificadas e, quando as encontro, elas não ficam.

Esse modo de pensar também provém de um modelo empresarial tradicional: alguém saiu, por isso preciso de contratar alguém novo, em vez de perguntar quem pode fazer isto internamente ou quem está perto de conseguir fazê-lo. Desenvolver essa pessoa exigirá menos tempo e recursos do que procurar no mercado aberto. Além disso, penso que formar pessoas as torna muito mais leais e cheias de energia.

Penso que o futuro do trabalho, nos últimos cinco anos, tem sido muito discutido nos círculos em que participo como a anatomia das competências. A IA está a dar-nos capacidade para perceber, por exemplo: quem são os 10% de melhores profissionais da empresa? O que podemos aprender com tudo o que sabemos sobre essas pessoas? Tem a ver com a pessoa para quem trabalham? Com o local de onde vieram? Talvez provenham de famílias multilingues ou bilingues. Que escolas frequentaram? Em que culturas empresariais trabalharam? O que podemos aprender, agora que conseguimos analisar uma quantidade tão grande de dados, deixando de depender do instinto?

Para mim, o instinto é uma das piores razões para tomar uma decisão, porque é algo que sentimos, mas para o qual ainda não temos provas. Agora, a IA pode fornecer-nos essas provas. É uma área com um potencial enorme, não apenas para avaliar pessoas durante o processo de recrutamento.

Também permite analisar o conjunto do talento. Todas as empresas onde trabalhei tiveram pessoas que saíram porque não percebemos que poderiam ter feito outra coisa dentro da empresa ou aplicado as suas competências de uma forma diferente. É uma ferida autoinfligida que, penso eu, veremos diminuir no futuro.

E isso entusiasma-me muito.

David Rice: Concordo. Não é apenas o poder de análise, mas também a capacidade de estabelecer ligações entre coisas que talvez não pensássemos estarem relacionadas. Isso será muito interessante. Pode haver elementos que não são intuitivos: queremos medir uma coisa para compreender outra, mas talvez devêssemos medir algo completamente diferente. A IA poderá mostrar-nos isso no futuro. Como disse, consegue analisar tanto que isso deixaria qualquer ser humano impressionado.

Steve Cadigan: Exatamente. E amanhã será ainda maior do que aquilo que consegue analisar hoje.

David Rice: Cada iteração é mais impressionante do que a anterior.

Steve Cadigan: É verdade.

David Rice: Já o ouvi falar bastante sobre agilidade. Por várias razões, é seguro dizer que, atualmente, a estabilidade é praticamente uma ilusão. Quais são alguns dos pontos essenciais que as empresas não compreendem quando pensam em tornar-se adaptáveis ou mais ágeis, capazes de lidar com mudanças no mercado quando estas surgem rapidamente, como parece estar a acontecer agora?

Steve Cadigan: Criámos um modelo empresarial para um ritmo de mudança mais lento. Por exemplo, um diretor executivo é recompensado por resultados fiáveis, previsíveis e consistentes. Mas esse não é o mundo em que vivemos atualmente.

A pandemia foi um curso intensivo sobre isso para todos nós. A nossa capacidade terá de consistir em adaptarmo-nos ao inesperado e ao imprevisível, a um novo concorrente, a uma mudança nas dinâmicas geopolíticas, a tarifas ou a guerras. A rapidez com que conseguimos fazê-lo é cada vez mais uma vantagem competitiva.

Não penso que seja novo os líderes valorizarem a adaptabilidade e a agilidade. Falamos disso há muito tempo. A conversa está a chegar a um ponto muito interessante: qual é a anatomia da minha força de trabalho que aumenta a minha confiança de que conseguimos fazer isso?

Estamos a começar a ver mais movimentação de pessoas. Sempre soubemos que era uma boa estratégia, porque proporciona às pessoas mais experiência periférica e cria redes internas mais fortes. Mas também é uma excelente apólice de seguro num mundo do trabalho com maior rotatividade.

Se tiver mais pessoas que já desempenharam uma determinada função, quando alguém sair terei outra pessoa que sabe fazê-la. A continuidade melhora e funciona como uma almofada, uma espécie de apólice de seguro. Estas são algumas das mudanças que começo a observar: mais intencionalidade na contratação, colocação e formação de pessoas para desenvolver essa capacidade de agilidade.

David Rice: Existe uma visão muito utópica da IA que algumas pessoas têm. É uma ideia agradável, mas nem sempre está muito alinhada com a realidade, especialmente nesta fase inicial. Faz-me lembrar quando as pessoas falam em passar a uma abordagem baseada em competências. Parece bem e as pessoas tendem a gostar de estruturas. Mas uma coisa que considero cada vez mais interessante na IA é a linguagem que utilizamos. Há um conjunto de palavras demasiado usadas que vi destacar numa das suas publicações no LinkedIn. Em alternativa, propunha algumas formas diferentes de falar sobre o assunto, que talvez não assustem tanto as pessoas.

Explique-me porque considera isso importante e que linguagem deveríamos utilizar.

Steve Cadigan: Penso que “o futuro do trabalho” é uma das piores campanhas de marketing da história. Estamos fundamentalmente a assustar a força de trabalho, de uma forma algo humorística, mas também muito real. As palavras “transformação digital”, que temos utilizado e que permitiram a muitas empresas de consultoria de gestão gerar milhares de milhões em receitas, são um código para dizer: “Provavelmente vou ficar sem emprego porque a minha empresa provavelmente não me vai formar.”

Provavelmente vão querer avançar mais depressa, contratar pessoas mais jovens ou fazer outra coisa qualquer, e eu não conseguirei acompanhar. Não estamos a ajudar-nos ao utilizar essa linguagem. Em vez de dizer “vamos passar por uma transformação digital”, odeio a palavra “transformação”; provoca-me uma reação imediata. E “adaptabilidade”, “agilidade” e “disrupção” também podem ter esse efeito.

Vamos falar de enriquecimento da carreira. Vamos introduzir novas ferramentas digitais, mas, na realidade, queremos enriquecer as pessoas e o impacto que têm, seja aqui ou noutro lugar, porque sabemos que provavelmente não ficarão aqui para sempre — e isso está bem.

Vamos torná-las melhores, porque, se as tornarmos melhores e elas saírem, serão como anjos que nos enviarão talento e recomendações no futuro, ou que nos trarão novos negócios e contratos. Outra palavra que me incomoda é “retenção”. “Vamos reter as pessoas.”

Quem pensa que as pessoas vão ficar mais tempo nas organizações no futuro? Ninguém, porque temos mais indústrias novas, mais percursos profissionais novos e mais transparência relativamente às oportunidades do que em qualquer outro momento da história. Por isso, vamos deixar de falar em retenção e começar a falar de criação de valor num mundo mais fluido.

Vamos falar em manter a relação com as pessoas e não apenas em preocuparmo-nos com elas enquanto trabalham para nós, mas também em preocuparmo-nos com elas quando saírem — e sabemos que vão sair — da nossa organização. Atualmente, nos Estados Unidos, entre os 20 e os 35 anos, a antiguidade mediana é ligeiramente superior a dois anos.

Isso significa que metade dos valores é inferior. No Silicon Valley, onde vivo, para muitas pessoas, como os engenheiros de software, é de cerca de um ano e meio. E, apesar disso, continua a ser uma das partes mais criativas e inovadoras do mundo.

O que está a acontecer? Temos toda esta fluidez, mas também uma enorme criatividade, inovação e criação de valor. Talvez tenham aprendido que as culturas capazes de se adaptar e movimentar conseguem criar um valor desproporcional. Esse é o desafio para muitas indústrias que não tiveram no passado a fluidez que enfrentam atualmente.

Estão a ter de aprender que todas as suas recompensas estão ligadas a manter as pessoas durante muito tempo e que todo o reconhecimento se baseia numa longa permanência. Precisam de rever esse pensamento. O mesmo modelo antigo de trabalho, criado para um período de mudança mais lento, é uma das razões pelas quais esta revolução e evolução da IA são tão difíceis para nós: não estamos habituados a experimentar, ao ritmo da mudança, e todas estas coisas atingem-nos ao mesmo tempo. Isso está a provocar dores de cabeça a muitos líderes.

David Rice: Concordo totalmente. A linguagem utilizada quando ouvimos falar de automatização ou, como disse, de transformação digital leva-nos a pensar: “Então, eu não tenho lugar nisto?”

Por isso, penso que a linguagem é muito importante, porque as pessoas não conseguem interpretá-la de outra forma.

Steve Cadigan: Também temos de reconhecer que estamos a polarizar a nossa força de trabalho quando começamos a utilizar palavras robóticas e não humanas como essas.

David Rice: Foi excelente tê-lo connosco. Gosto sempre muito de falar consigo.

Antes de terminarmos, há algumas coisas que gosto sempre de fazer. Primeiro, quero dar-lhe a oportunidade de dizer às pessoas onde podem contactá-lo e saber mais sobre o seu trabalho.

Steve Cadigan: Podem contactar-me no LinkedIn ou visitar o meu website, stevecadigan.com.

Também podem seguir-me no TikTok, enquanto este ainda existir. Tenho lá bastantes publicações sobre histórias reais da América empresarial, que são boas para dar umas gargalhadas. Também publiquei um livro que gostaria muito que consultassem, chamado Workquake: Aproveitar as réplicas da COVID-19 para construir um futuro melhor do trabalho.

David Rice: A última coisa é uma pequena tradição do podcast: pode fazer-me uma pergunta. Passo-lhe a palavra; pergunte-me o que quiser.

Steve Cadigan: Vamos falar sobre IA. Na sua perspetiva, o que é que os recursos humanos estão a fazer bem relativamente à IA? O que vê que lhe dá confiança?

David Rice: Penso que a resposta dos recursos humanos tem sido bastante ponderada e está sempre alinhada com a cultura da empresa. Algumas pessoas estão muito interessadas em estabelecer limites, o que pode ser adequado para a sua organização. Talvez não tenham a formação ou a infraestrutura necessárias para se sentirem confortáveis com os resultados que obtêm.

Depende do tipo de liderança que existe, porque algumas pessoas têm a impressão de que serão vistas como preguiçosas se utilizarem a IA. Se essa for a cultura, talvez os recursos humanos devam adotar uma abordagem mais ponderada. Mas, se estiver aberto à experimentação, há muitos profissionais de recursos humanos que dizem: “Vamos deixar as pessoas experimentar livremente e ver o que acontece.”

Penso que é mais provável encontrar essa mentalidade no setor tecnológico e do software como serviço. Ao mesmo tempo, estamos finalmente a chegar a um ponto em que a liberdade que os recursos humanos permitiram — ou, melhor dizendo, incentivaram — está a produzir resultados úteis.

No início, as primeiras versões não eram inúteis, mas funcionavam mais como um ponto de partida para muitas coisas. Agora, penso que estamos a começar de um ponto bastante aperfeiçoado e isso só vai melhorar. Será interessante observar.

Penso que muitos profissionais de recursos humanos lidaram bastante bem com isto. Não foram demasiado rígidos e reconheceram que se pode criar orientações e regras, mas aplicá-las ou encontrar uma forma de controlar efetivamente a utilização seria quase impossível. Por isso, qual seria o objetivo? Percebe o que quero dizer?

Steve Cadigan: Concordo consigo. Algumas das pessoas mais inovadoras neste setor, que sabem muito mais do que eu, estão a criar conselhos consultivos de IA e grupos de ética da IA, e a colocar etiquetas nutricionais de IA nos projetos.

“É uma boa solução? Está alinhada com os nossos valores? Está a enriquecer os empregos ou haverá um impacto negativo no moral se isto for implementado?” Penso que é uma forma muito inteligente de abordar o assunto.

David Rice: Gosto dessa ideia: etiquetas nutricionais de IA. Nunca tinha ouvido essa expressão.

Steve Cadigan: Sim, exatamente.

David Rice: Steve, obrigado por participar. Agradeço muito.

Steve Cadigan: Obrigado pelo convite.

David Rice: Caros ouvintes, se ainda não o fizeram, como sempre, visitem peoplemanagingpeople.com/subscribe. Subscrevam a newsletter. Até à próxima, trabalhem nas vossas etiquetas nutricionais de IA. Descubram o que querem obter dela.