Como criar um sentido de pertença e usar a IA para eliminar preconceitos

Leia a transcrição:

Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts através de um programa de software. Perdoe eventuais erros tipográficos, uma vez que o robô não está correto a 100% do tempo.

Vijay Pendakur: Como em tudo, é uma questão de intencionalidade. Assim que estabelecemos clareza sobre o que é a floresta e o que são as árvores, as empresas que estão a fazer um bom trabalho nesta área começaram, em algum momento dos últimos 12, 24 ou 36 meses, a requalificar os seus líderes de equipa para liderarem com vista à pertença.

David Rice: Bem-vindos ao podcast People Managing People. A nossa missão é 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.

Hoje, vamos continuar com a segunda parte da minha conversa recente com o Dr. Vijay Pendakur, autor de The Alchemy of Talent. Vamos aprofundar esta ideia de uma crise de pertença e analisar o quanto a IA está a mudar o panorama da aquisição de talento. Vamos retomar exatamente onde ficámos, por isso vamos entrar diretamente no assunto. Desfrutem!

Fala de uma crise de pertença na força de trabalho dos EUA, e tenho curiosidade em saber qual considera ser o principal fator dessa crise e como ela está a mudar. Porque penso que pertença é um termo de que vamos ouvir falar cada vez mais nos próximos anos. E, como dissemos, quando as pessoas começam a usar estes termos livremente, eles começam a adquirir um novo significado ao longo do tempo, certo?

Gostaria de saber quais considera serem os principais fatores para criar este sentido de pertença, tal como o entendemos atualmente. E quais são alguns exemplos de empresas que viu fazerem isto bem?

Vijay Pendakur: Claro. Sim. Uau. Esta é uma pergunta substancial.

David Rice: Penso que eram três perguntas.

Vijay Pendakur: Sim. Pois. Pois. Pois. É a sanduíche tripla de carne, que é uma das minhas favoritas. Penso que compreender primeiro a crise de pertença exige que apliquemos algum rigor ao significado de pertencer no trabalho. Tal como a segurança psicológica ou a confiança, da nossa conversa anterior, a palavra pertença tem um uso quotidiano e um uso técnico.

E, para mim, enquanto especialista em experiência dos colaboradores, é importante estabelecer aqui algum rigor técnico. Gosto muito do modelo que a Coqual desenvolveu na sua investigação sobre a pertença no trabalho, e utilizo-o no livro — uma menção especial à Coqual. Mas as pessoas sentem um sentido de pertença na sua equipa quando se sentem vistas, ligadas, orgulhosas e apoiadas.

Estes são fatores muito mais acionáveis e, em conjunto, quando as pessoas dispõem deles, relatam um elevado sentido de pertença. Portanto, existe uma forte validade nesta abordagem das ciências sociais. Para explicar estes termos aos ouvintes que estão menos familiarizados com este corpo de investigação e que querem aplicar alguns destes princípios às suas equipas, sentir-se visto é, em grande medida, um fator de inclusão.

Certo? Sou compreendido e valorizado por aquilo que sou nesta equipa? Sinto-me ligado? Tenho interações significativas com as pessoas com quem trabalho? Sinto orgulho? Sinto que faço parte de uma equipa onde posso ter sucesso? A minha equipa tem sucesso? A minha equipa é valorizada nesta empresa, nesta organização? Compreendo de que forma o meu trabalho contribui para uma vitória maior?

Estes são elementos do orgulho no local de trabalho, até ao ponto de perguntar se a minha empresa ou organização é um lugar onde me orgulho de trabalhar, tendo em conta o trabalho que realiza no mundo ou a forma como trata os seus colaboradores. E, finalmente, apoiado. Esse é o quarto fator. Tenho aqui um emprego?

Ou tenho uma carreira? Este é um dos meus testes decisivos para determinar se as pessoas se sentem apoiadas ou não. Estou numa trajetória? Posso aprender e crescer? Ou isto é meramente transacional? É apenas um momento no tempo? E quando o volume de cada um destes quatro fatores, destes quatro subfatores, é aumentado, as pessoas relatam um forte sentido de pertença.

Assim, depois de introduzir uma heurística um pouco mais técnica sobre o significado de pertencer, vamos afastar-nos um pouco dessa perspetiva. Pense nesta conversa como um todo, David. Pense nos últimos quatro anos e meio. Todas as perturbações de que falámos no início do podcast: a perturbação na forma como trabalhamos, o trabalho remoto, o trabalho híbrido, as recessões económicas e os despedimentos resultantes, os congelamentos de promoções e a deslocalização de operações, à medida que as organizações e as empresas procuram uma estratégia de localização de menor custo.

As empresas a reduzir as despesas com benefícios nos últimos 12 a 18 meses ou a terminar programas de propósito social; o sentimento de descartabilidade que surge nos colaboradores que não foram despedidos nas reduções cíclicas, mas que continuam na empresa, sentem culpa de sobrevivente e perguntam-se: serei eu o próximo?

É tudo isto que ouço quando interajo com a força de trabalho e com os líderes de equipa, e representa a crise de pertença. Porque como podemos chegar a sentir-nos vistos, ligados, orgulhosos e apoiados quando essa é a agitação, a rotatividade em que estamos a viver? Penso que também perguntou, na sua pergunta em forma de sanduíche tripla de carne, o que podem fazer as empresas, certo?

Bem, quem está a fazer um bom trabalho nesta área? E penso que, como em tudo, é uma questão de intencionalidade. Assim que estabelecemos clareza sobre o que é a floresta e o que são as árvores, as empresas que estão a fazer um bom trabalho nesta área começaram, em algum momento dos últimos 12, 24 ou 36 meses, a requalificar os seus líderes de equipa para liderarem com vista à pertença.

Dando-lhes consciência de um modelo mental e uma caixa de ferramentas com competências e comportamentos que lhes permitam efetivamente aumentar o volume dos subfatores da pertença. Assim, é necessário garantir que os seus líderes possuem competências básicas de inclusão e assegurar que, enquanto empresa, criou muitas oportunidades para que a sua força de trabalho híbrida, remota e presencial encontre uma ligação significativa com os colegas.

Para ter percursos de carreira e arquiteturas transparentes de famílias profissionais e níveis, de modo que as pessoas pensem: está bem, já percebi. Se fizer estas coisas e desenvolver estas competências, penso que consigo chegar ao próximo lugar nesta empresa. Ou talvez a minha próxima função não seja na minha equipa, mas existe nesta organização um excelente percurso de carreira não linear.

Assim, posso passar das vendas de produtos para uma equipa corporativa ou central. As empresas que estão a pensar no orgulho e dizem: caramba, gastámos dinheiro em programas de propósito social e doámos dinheiro a causas meritórias durante alguns anos, mas já não temos margem para continuar a fazê-lo.

Existem práticas muito importantes nas quais podem investir para aumentar o orgulho. Equidade salarial. Um dos estudos mais interessantes que vi revelou que as empresas que investem na equidade salarial e comunicam de forma transparente à sua força de trabalho que realizam uma revisão anual da equidade salarial, conduzida por uma auditoria rigorosa de terceiros, e que fazem ajustes relacionados com a justiça, para que não existam problemas injustos de equidade salarial na empresa, conseguem aumentar o orgulho dos colaboradores. Isto acontece porque os colaboradores dizem: ótimo, tenho muito orgulho em trabalhar numa empresa que se preocupa com a justiça. E, quando existe uma situação injusta relacionada com a equidade salarial, a empresa corrige-a.

Por isso, também existem medidas sensatas, com retorno do investimento empresarial, que podem ser tomadas para aumentar alguns destes fatores.

David Rice: Sem dúvida. Agora, isto não é sobre o livro, mas, como alguém que trabalhou em empresas de SaaS e no setor tecnológico, tenho de lhe perguntar, porque estou curioso para conhecer a sua opinião sobre uma coisa.

Mencionou no livro que as palavras inteligência artificial generativa aparecem atualmente praticamente em todo o lado, e agora estamos a assistir à integração da IA em praticamente todo o tipo de software de recursos humanos disponível no mercado. Por isso, gostaria de saber qual é a sua opinião sobre a capacidade da IA para eliminar preconceitos ou ajudar-nos a construir organizações mais diversificadas de forma natural, através da sua presença, suponho?

Porque tenho a certeza de que já ouviu os defensores da IA falar bastante sobre isto, e eu também. Gostaria de saber como avalia a situação atual e onde pensa que estaremos talvez daqui a cinco anos.

Vijay Pendakur: Claro, claro. Defensores e críticos, certo? Toda a gente está a falar sobre isso. Quer dizer, sim, neste momento não podemos estar numa sala de recursos humanos, certo, nem ir a uma conferência de recursos humanos sem ouvir falar de IA generativa. Primeiro, diria que penso que o nosso tempo até ao impacto ainda é longo; ainda não chegámos lá, certo? Há muita discussão.

Mas a adequação do produto ao mercado, a proposta de valor, o tempo de implementação e a preparação da força de trabalho são alguns dos aspetos que têm de ser abordados nas vias de adoção. Portanto, não é uma mudança instantânea. Penso que, no que diz respeito às ferramentas para utilizadores finais, estamos obviamente a assistir à possibilidade de ter uma conta ChatGPT ou Gemini e começar a utilizá-la como uma espécie de copiloto.

Isso é uma coisa. Mas, no que diz respeito à alteração fundamental da tecnologia de recursos humanos pela IA generativa, penso que ainda temos algum tempo. Quanto aos preconceitos, tenho duas perspetivas, certo? Tenho uma resposta muito bipolar, bimodal, a esta questão. Por um lado, sei que as experiências humanas no trabalho são profundamente afetadas pelos erros humanos de julgamento.

Esses erros acontecem devido a preconceitos ou a ruído, certo? Ruído significa simplesmente erros indesejados no julgamento humano. Preconceito são os atalhos que o nosso cérebro utiliza num padrão e que têm um efeito negativo a jusante nos colaboradores. Podemos ver isto em tudo, desde as avaliações de desempenho até à atribuição de projetos de desenvolvimento e à escolha de quem recebe mentores ou patrocinadores. Existem tantas coisas no trabalho que simplesmente não estão corretas.

Estão carregadas de preconceitos e ruído. Tenho esperança de que a IA generativa nos proporcione um contrapeso, que a parceria entre humanos e máquinas, a parceria entre humanos e software, nos permita ultrapassar a nossa dependência histórica de um mecanismo muito tendencioso e ruidoso: o cérebro humano. E que, através dos mecanismos de controlo e equilíbrio entre o piloto e o copiloto, consigamos chegar a um espaço melhor, onde o nosso talento e o nosso trabalho árduo sejam avaliados e recompensados de forma justa no trabalho.

E isso seria extraordinário, porque, neste momento, não penso que existam muitas empresas que possam dizer que resolveram esse problema. Por outro lado, o meu ceticismo e a minha hesitação também resultam da realidade de que, na mentalidade de avançar depressa e partir coisas do Vale do Silício, onde passei muito tempo, muitas empresas treinaram os seus grandes modelos linguísticos com dados carregados de preconceitos e ruído, porque esses dados provêm da experiência humana.

Estão a utilizar o repositório de dados criados por seres humanos, que reflete toda a nossa bagagem enquanto espécie e enquanto sociedade. E, por isso, estou preocupado, porque parece que estamos a incorporar nos grandes modelos linguísticos os nossos problemas e dificuldades, devido à velocidade a que estamos a avançar. Penso, por isso, que isto será provavelmente um movimento recursivo em direção ao progresso: dois passos em frente, um passo atrás; um passo em frente, dois passos atrás. E já vimos isso em alguns dos lançamentos, erros e lacunas de grande visibilidade de algumas das ferramentas de IA generativa mais famosas, à medida que o pêndulo oscila e as correções excessivas acontecem em tempo real, diante de audiências ao vivo.

É uma área sobre a qual ainda estou a refletir, mas espero que o meu raciocínio em voz alta consigo, David, seja produtivo para si, para mim e para os seus ouvintes.

David Rice: Não, é ótimo ouvir isso, porque penso que, acima de tudo, continua a sublinhar o facto de ainda sabermos tão pouco, de ainda desconhecermos muito mais do que aquilo que sabemos sobre esta questão.

Por isso, antes de terminarmos, há duas coisas que precisamos de fazer e que gosto sempre de fazer no final do podcast. Primeiro, quero dar-lhe a oportunidade de dizer às pessoas onde podem estabelecer contacto consigo, saber mais sobre o que está a fazer e onde podem comprar o livro. Partilhe connosco o seu discurso promocional.

Vijay Pendakur: Está bem. Bem, obrigado pela oportunidade de fazer alguma autopromoção descarada. Penso que qualquer pessoa interessada em acompanhar-me ou acompanhar o meu trabalho pode visitar o meu website, que corresponde ao meu primeiro e último nome.com. VijayPendakur.com. É muito fácil encontrar-me na internet. Recomendo que subscrevam a minha newsletter.

É uma forma rápida de receber regularmente informações sobre o que estou a fazer, em que estou a trabalhar, bem como os meus textos e a minha investigação originais. Também podem seguir-me no LinkedIn. Tenho uma presença muito ativa no LinkedIn, que penso ser outra forma proveitosa de nos mantermos ligados. E o livro será lançado numa edição inicial com a editora em meados de setembro.

Assim, a partir de 16 de setembro, através da Amplify Publishing Group, podem visitar o website da Amplify Publishing Group e encomendá-lo diretamente à editora. Se quiserem ser super fãs, adoraria que o fizessem a partir de meados de setembro; ou podem esperar e ganhar impulso até que esteja disponível na Amazon, Barnes & Noble, Walmart e Books-A-Million, o que deverá acontecer no início de dezembro.

Neste momento, estamos a apontar provisoriamente para 3 de dezembro. Vão assistir a muitos mais eventos de lançamento e ações de comunicação entre agora e essa data, numa tentativa de celebrar a oportunidade de oferecer às pessoas um plano radicalmente simplificado para realizarem o melhor trabalho das suas vidas e liderarem equipas de alto desempenho.

E esta é a minha autopromoção descarada.

David Rice: Adoro. Está muito bem. A segunda coisa é que temos uma pequena tradição aqui no podcast, em que pode inverter os papéis. Pode fazer-me uma pergunta. Por isso, vou passar-lhe a palavra. Pergunte-me o que quiser. Não tem de ser sobre o tema de hoje, pode ser sobre o que entender.

Vijay Pendakur: Bem, ótimo. Estou entusiasmado com isto porque estive a consultar a sua presença online, David, e fiquei muito intrigado com a sua vasta experiência no jornalismo. Desempenhou vários cargos jornalísticos realmente impressionantes. Está neste setor há muito tempo. Fale-me de um setor afetado pela perturbação. Fale-me de um setor afetado pela agregação.

Existem muito menos intervenientes neste setor do que havia quando cresci, nos anos 80 e 90, e agora temos a IA generativa. Pediu-me que olhasse para além do óbvio e tentasse fazer uma pequena previsão sobre o impacto da IA generativa no setor dos recursos humanos. Gostaria de inverter a questão e pedir-lhe que consultasse a sua bola de cristal. Onde estaremos daqui a cinco anos no que diz respeito ao jornalismo com IA generativa?

David Rice: Penso que será mais comum. Haverá cada vez mais uma espécie de jornalismo cidadão, porque a componente da escrita e até parte da edição se tornam muito mais mecânicas. A parte difícil para essas pessoas continuará a ser saber quais são as perguntas certas a fazer, a quem fazê-las e como encontrar essa pessoa.

As ferramentas de um jornalista, o trabalho propriamente dito, ensinam-nos a procurar informação de forma sistemática. Por outro lado, aquilo em que as pessoas terão dificuldades, e que receio que se perca à medida que começamos a confiar cada vez mais nesta tecnologia, é essa capacidade enquanto músculo que podemos exercitar para contar histórias.

Por isso, penso que essa é uma preocupação, mas creio que aquilo que distinguirá uma boa reportagem de uma má reportagem será a sua capacidade de fazer isso. E poderemos utilizar um pouco a IA generativa para ajudar a escrever, editar ou simplificar algumas coisas, certamente em áreas como a otimização para motores de pesquisa, porque atualmente até os jornalistas têm de pensar nisso.

Sim, pode utilizá-la para todas essas coisas, mas, no final do dia, ou tem uma história ou não tem. Isso continua a ser verdade, e uma das coisas que continuará a ser valorizada é a sua capacidade de sair e encontrar as pessoas certas com quem falar, os exemplos certos para contar a sua história.

Porque a IA generativa pode ajudá-lo, mas não consegue criar tudo por si. Vemos isso constantemente neste momento. Estamos, na verdade, a ter esta conversa o tempo todo: ela dá-lhe uma base. É como se lhe desse uma tela com uma linha para o horizonte, mas não desenha nada nesse horizonte.

Vijay Pendakur: Sim. Está a fazer-me lembrar o desastre da Sports Illustrated de há alguns trimestres. Sim. Quando a dependência excessiva desta ferramenta produziu textos e artigos bastante terríveis, que eram simultaneamente contrários aos factos e nos faziam pensar: espere, o artigo acaba mesmo aqui?

David Rice: Sim, era difícil de ler e de compreender qual era a intenção.

Vijay Pendakur: Sim. Sim.

David Rice: Porque é que esta publicação ilustre publicou isto? Isso continuará a acontecer. E, quando as pessoas dizem: uau, o futuro desta profissão… Eu penso: bem, na verdade, o futuro desta profissão está bem. Foi prejudicado há muito tempo pelos aspetos de que falou, algumas das perturbações que tivemos, nomeadamente o facto de não existirem assim tantos meios de comunicação.

Um punhado de empresas parece possuir tudo, e tudo o resto é uma espécie de jornalismo corporativo. É quase como marketing de conteúdos, e depois temos um punhado de empresas a controlar tudo. Por isso, esse foi realmente o impacto mais prejudicial. Diria que a IA generativa terá aspetos positivos e negativos.

As pessoas já estão a melhorar na deteção desse tipo de conteúdo, percebe? As pessoas conseguem sentir quando algo foi escrito por IA e têm as suas próprias opiniões sobre isso. Conseguem determinar se confiam ou não nesse conteúdo. E essa confiança — falámos dela no contexto organizacional, mas, no que diz respeito ao seu cliente, que nos meios de comunicação é a sua audiência — vai exigir um esforço cada vez maior para ser construída, porque as pessoas estão cada vez mais céticas em relação ao que veem.

Isto já acontecia antes de a IA existir. Estamos na era da desinformação. Por isso, a culpa não é da IA generativa, mas ela também não está necessariamente a ajudar.

Sim, penso que é uma dessas coisas. É uma mistura de aspetos positivos e negativos. Onde estaremos daqui a cinco anos? As pessoas estarão a utilizá-la, mas continuarão a ter de possuir as competências necessárias para sair e contar uma boa história.

Vijay Pendakur: Fantástico. Está a levar-nos à igreja, David. Gosto disso.

David Rice: Bem, obrigado por nos dedicar algum do seu tempo hoje. Agradeço muito a sua participação no programa.

Vijay Pendakur: Foi um prazer estar aqui e espero continuar esta conversa consigo fora do programa.

David Rice: Está bem. Bem, ouvintes, obrigado por se juntarem a nós hoje. Se ainda não o fizeram, visitem peoplemanagingpeople.com/subscribe e subscrevam a newsletter. Receberão conteúdos como este podcast, todos os nossos artigos mais recentes e muitos conteúdos sobre software. Por isso, estejam atentos. Receberão todas as nossas análises de ferramentas e conteúdos semelhantes. Subscrevam a newsletter.

Até à próxima, brinquem com a IA, mas não a levem demasiado a sério.