Como preparar a sua força de trabalho para liderar e colaborar com a IA

David Rice: Há muitas empresas que ficam presas numa espécie de modo-piloto. Implementam modelos de formação e dão o assunto por encerrado. Qual é a alavanca mais importante que realmente conduz uma organização rumo à fluência?

Glen Cathey: A maior alavanca é a liderança. Se vai criar uma cultura em que a opção predefinida é recorrer à IA, são os líderes que têm de demonstrar isso, antes de mais nada. São eles que definem a visão. Vivem-na e mostram-na efetivamente, para poderem servir de exemplo. Pode ter toda a formação do mundo, mas, se não tiver uma liderança totalmente alinhada, não conseguirá criar uma cultura em que mais pessoas recorram naturalmente à IA e explorem todas as formas como esta pode realmente melhorar o seu trabalho.

David Rice: A maioria das pessoas nunca foi gestora. Como ensinamos a 80% da força de trabalho a tornarem-se, de repente, líderes de pessoas no contexto da IA?

Glen Cathey: Nunca encarámos verdadeiramente a gestão como uma competência. Também não é algo que se possa resolver simplesmente frequentando um curso e dizendo: agora sou magicamente um excelente gestor de pessoas ou de IA. É algo que as pessoas têm de transformar, de certa forma, num hábito, para começarem a pensar nesses passos.

O que estou a tentar resolver? Que recursos tenho? Quais são as capacidades? Como forneço instruções suficientes para que consigam fazer um bom trabalho por mim? E depois, como forneço feedback?

David Rice: Acha que estamos agarrados a determinadas funções quase por tradição, em vez de necessidade?

Glen Cathey: Vejamos algumas soluções relativamente novas, como o assistente de recrutamento do LinkedIn. Tem um modelo separado para pesquisa, contacto e seleção. Pode introduzir informação em linguagem natural. Estamos a falar da automatização de tarefas no recrutamento: compreender uma função, traduzir essa função em requisitos de pesquisa e correspondência. Por isso, existem hoje no mercado soluções capazes de fazer isso. E depois pergunto-me: afinal, porque é que a função do recrutador existe?

David Rice: Bem-vindos ao podcast People Managing People — o programa onde ajudamos os líderes a manter o trabalho humano na era da IA. Eu sou o vosso anfitrião, David Rice. No episódio de hoje, estou acompanhado por Glen Cathey. É vice-presidente sénior de Consultoria de Talento na Randstad Enterprise. Vamos falar sobre o percurso rumo à fluência em IA e sobre a criação das competências necessárias para lá chegar.

Glen, bem-vindo!

Glen Cathey: Muito obrigado. É um prazer estar aqui. Estou ansioso pela conversa.

David Rice: Sem dúvida. Queria começar por falar sobre a formação online. Obviamente, é algo em que todos estão a pensar, porque temos de desenvolver todas estas competências que ainda não dominamos — ou, em alguns casos, nem sequer sabemos ainda quais são.

Quando falámos antes desta conversa, disse-me que a formação online cria conhecimento, mas não necessariamente competências. A minha pergunta é: o que seria necessário para as empresas colmatarem realmente essa lacuna e como deixamos de tratar a IA como uma espécie de curso a concluir, quando aquilo de que realmente precisamos é de pensar nela mais como uma cultura que vamos viver?

Glen Cathey: Gosto muito dessa forma de enquadrar a questão. Faz sentido que qualquer empresa aposte fortemente na formação online, porque é a forma mais fácil de chegar a toda uma organização. Cria-se um curso e depois é possível disponibilizá-lo a centenas de milhares de pessoas. Mas, como referiu, acredito que a aprendizagem online ensina sobretudo conhecimento e que o objetivo não é apenas dar conhecimento às pessoas, mas também capacidade. A mudança comportamental é, na realidade, uma parte fundamental deste processo.

Por isso, não me parece sensato tratar a IA generativa como uma implementação tecnológica. É muito mais um exercício de gestão da mudança, porque implica levar as pessoas a pensar de forma diferente sobre o modo como trabalham. Implica mudar os seus comportamentos e, eventualmente, transformar esses comportamentos em hábitos.

E isso consegue-se sobretudo através da experiência, como a aprendizagem prática. Por isso, costumo recomendar — e é algo que também temos feito interna e externamente — o desenvolvimento de workshops práticos e experienciais, onde as pessoas arregaçam as mangas, por assim dizer, se envolvem diretamente e praticam repetidamente, trabalhando com exercícios relevantes para as suas funções.

Assim, não se trata apenas de uma ideia ou de um conceito. Torna-se algo real. Continua a ser um desafio, porque a formação é apenas um acontecimento. Quer seja online ou num workshop, é realmente necessário concentrarmo-nos no reforço dessa aprendizagem. É assim que se desenvolve primeiro a mentalidade, depois a mudança comportamental e, por fim, a transformação dessa mudança em hábitos.

David Rice: Sim, é interessante. É como ver um vídeo de exercício físico não nos pôr em forma, certo? É preciso praticar. Não sei porque é que, em alguns casos, não pensamos nisso da mesma forma, mas deveríamos. Temos de integrar isto nos fluxos de trabalho diários, certo? Não é algo que os Recursos Humanos possam simplesmente impor às pessoas.

É preciso incorporar práticas de IA. Por exemplo, integrar instruções para a IA nos modelos de projetos — algo tão simples como isso — e torná-las parte da experiência quotidiana na empresa. E depois recompensar a experimentação quando ela acontece. Penso que tudo isso é essencial para chegarmos a esse ponto.

Glen Cathey: Sou membro da World 50 AI Roundtable, que se reúne uma vez por mês. Faço parte dela há quase dois anos e houve uma frase muito interessante que não conseguirei citar exatamente, mas cuja essência era: a magia da IA generativa surge quando a integramos cuidadosamente nos fluxos de trabalho.

Por isso, a palavra que costumo usar é «prescritivo». Às vezes, ainda tenho dificuldade em explicar o desafio que surge quando disponibilizamos aos colaboradores um conjunto de ferramentas de IA generativa, como o Copilot, o Gemini ou o ChatGPT: estas ferramentas são capazes de fazer literalmente qualquer coisa no que diz respeito a tarefas de conhecimento e cognitivas.

Por um lado, isso parece entusiasmante, mas, por outro, coloca um desafio: por onde começo? Como referiu, as bibliotecas de instruções são muito úteis, porque dão às pessoas acesso a ideias e permitem-lhes dizer: «Isto é interessante, nunca tinha pensado nisso.» Mas ainda mais importante é ajudar as pessoas a pensar no seu trabalho de uma forma que as leve a parar, refletir e perceber: esta é uma oportunidade para usar IA.

Por um lado, é útil ser muito prescritivo e dizer: «Neste fluxo de trabalho específico, para esta função específica, estes são os cinco momentos em que esperamos que utilize IA. E aqui estão algumas instruções iniciais.» Isso é muito importante. Mas também é igualmente importante ajudar as pessoas a desenvolver a capacidade de identificar por si próprias oportunidades para tirar partido da IA.

Por isso, não é uma coisa ou outra. É uma coisa e outra.

David Rice: Sim, sem dúvida. Também têm de sentir segurança psicológica suficiente para pensarem: «Posso experimentar isto e ver o que acontece; se falhar, não é assim tão grave.» É assim que o conhecimento se transforma em competência, certo?

Glen Cathey: Sim. As pessoas aprendem fazendo e há um livro muito interessante que mostra que as pessoas aprendem mais, até ao nível cerebral, quando existe algum esforço envolvido, o que é fascinante. Penso que o livro que li sobre isso se chamava The Talent Code e explica como as pessoas desenvolvem competências. Muitas vezes, as competências são construídas através de tentativa e erro, o que significa que temos de cometer alguns erros pelo caminho. Ao cometer os erros e depois ultrapassá-los, consolidamos verdadeiramente o conhecimento sobre como fazer determinada coisa.

Para mim, isso é muito fascinante. Gosto do facto de ter mencionado a segurança psicológica. O que constatamos é que existe uma pressão permanente para que as pessoas tenham um bom desempenho nas suas funções atuais. Se vão dedicar tempo a abrandar o ritmo para refletir sobre a forma como trabalham, convidar a IA a participar e fazer experiências, isso vai inicialmente torná-las mais lentas.

Muitas pessoas ficam nervosas e pensam: «Se abrandar e começar a experimentar isto, sabendo que nem sempre vai funcionar e que não vou tornar-me especialista imediatamente, isso pode ser um problema.» Podem dizer: «Não me sinto realmente seguro a dedicar tempo adicional quando deveria ser tão produtivo quanto possível.»

Por isso, é muito importante que as empresas reconheçam que, quando há mudança, as pessoas têm de abrandar para ganhar velocidade. E, como disse, terão de experimentar. Ninguém passa de principiante a especialista num dia. É um processo, e é preciso dar às pessoas espaço e tempo para experimentarem em segurança, para que possam passar do ponto onde estão para o ponto onde queremos que estejam.

Mas sinto que muitas empresas não se concentram o suficiente em garantir que as pessoas têm espaço para experimentar, que isso é aceitável e que têm tempo para o fazer. E, se inicialmente isso as tornar mais lentas, também não há problema, porque é expectável.

David Rice: Também é interessante, porque tivemos alguns convidados com quem falei sobre o facto de as pessoas estarem muito ligadas às tarefas, porque sempre lhes ensinámos que esse era o seu valor, certo?

O valor estaria na sua capacidade de concluir tarefas. Estamos a entrar numa era em que se trata mais de aprender e de perceber no que nos podemos tornar, em vez de nos limitarmos ao que somos. Penso que parte do desafio é desaprender. Todos temos hábitos. Todos temos coisas que fazemos no nosso trabalho e temos de as desaprender, para depois as reaprender de uma forma diferente com a IA.

Na sua opinião, a experiência é uma espécie de bagagem? Como convencemos colaboradores experientes de que os hábitos que conquistaram com tanto esforço podem, na realidade, estar a impedi-los de avançar?

Glen Cathey: Gosto dessa ideia da bagagem. Não tínhamos falado sobre isso antes. É interessante, porque penso que se trata de uma bagagem inconsciente.

Não sei se já falámos sobre os quatro níveis de competência. No topo, a maioria das pessoas que desempenha uma função há algum tempo é inconscientemente competente. Isto significa que não pensa realmente no que faz; está simplesmente no fluxo do trabalho e conclui as tarefas.

É assim que praticamente todos trabalhamos, exceto quando somos novos numa função ou no mercado de trabalho. A realidade é que, quando implementamos uma ferramenta ou solução como a IA generativa, as pessoas têm de voltar ao primeiro nível. Os quatro níveis de competência começam, idealmente, pela incompetência inconsciente, o que significa que as pessoas nem sequer sabem o que não sabem. Depois passam ao nível seguinte, a incompetência consciente: «Agora tenho consciência da IA, mas percebo que não sou muito bom a utilizá-la ou a integrá-la no meu trabalho diário.»

Depois passam ao nível seguinte, a competência consciente: «Sou razoavelmente bom, mas tenho de pensar realmente na forma correta de a utilizar.» O objetivo é levar toda a gente do piloto automático, da competência inconsciente em que as pessoas simplesmente fazem o seu trabalho todos os dias. Eu chamaria a isso uma espécie de bagagem de que temos de nos libertar, porque é necessário repensar a forma como trabalhamos.

É uma reformulação da forma como trabalhamos. Temos um recurso disponível 24 horas por dia, sete dias por semana, capaz de nos ajudar em qualquer tarefa de conhecimento ou cognitiva, a qualquer momento. As pessoas nunca tiveram um recurso sentado ao seu lado, à espera de ser orientado, delegado ou envolvido numa colaboração. É um enorme salto mental passar da forma como trabalho atualmente, sem sequer pensar conscientemente no meu trabalho, para abrandar, tomar consciência do meu processo de trabalho e perceber que talvez tenha de fazer perguntas importantes: como posso usar a IA para melhorar a qualidade?

Não se trata apenas de eficiência. Pode tratar-se da qualidade do trabalho, das decisões, dos resultados ou até da experiência do cliente.

Existem muitas outras variáveis para além da eficiência e da redução de tarefas aborrecidas.

David Rice: Penso que também é necessário reformular a aprendizagem. Quando as pessoas ouvem falar disso, a primeira reação é sentirem que vão abandonar a sua experiência ou algo semelhante.

Mas talvez seja mais como uma atualização de software. Não estamos a apagar a memória muscular; estamos apenas a acrescentar um novo reflexo. A investigação mostra que as pessoas que sabem fazer este trabalho e que agora aplicam IA tendem a ser mais bem-sucedidas nas suas funções e a ter um impacto maior do que as pessoas que estão apenas a começar a utilizar IA ou que simplesmente delegaram tudo à tecnologia.

Penso que é uma questão de criar uma perceção melhor sobre o que significa desaprender e reaprender. É curioso: trabalhar com agentes de IA tem algumas semelhanças com gerir uma pessoa — delegar tarefas, definir objetivos, dar feedback e assim por diante. Se a maioria das pessoas nunca foi gestora, como ensinamos a 80% da força de trabalho a tornarem-se, de repente, líderes de pessoas no contexto da IA?

Glen Cathey: Isso tem estado no centro das minhas preocupações nos últimos meses: estabelecer essa ligação. Penso que a forma correta de encarar o trabalho com IA é vê-la como um recurso com o qual é necessário colaborar e que é necessário gerir. É desafiante, porque, se a maioria da força de trabalho nunca geriu nada antes, temos um problema.

Certamente, algumas pessoas podem ter colaborado com outras, mas não é possível colaborar com outra pessoa a qualquer segundo do dia. Normalmente, é preciso marcar reuniões. Por isso, é necessário repensar o trabalho e formar as pessoas sobre o que são competências de gestão.

A primeira é identificar e até decompor problemas, o que parece muito sofisticado, mas se resume a perguntar: o que estamos realmente a tentar fazer? E, retomando a nossa conversa de há pouco, a maioria das pessoas funciona em piloto automático. Sabe em que se concentra todos os dias. Isto exige abrandar e descobrir: o que estou realmente a tentar resolver?

Depois, que recursos tenho disponíveis? Se eu fosse gestor, que recursos teria ao meu dispor? Agora temos a IA como um recurso com o qual posso colaborar ou ao qual posso delegar tarefas. Se tem este recurso, precisa de fornecer instruções ao nível de um especialista. Tem de fornecer contexto suficiente para que a IA compreenda o que está a tentar fazer, quem é, do que precisa, porque o quer e como o quer.

Depois de realizar algum trabalho, tem de fornecer feedback, tal como um gestor faria a um colaborador: «Fizeste este trabalho. Algumas partes estão bem, mas preciso que te concentres um pouco mais nesta área.» São coisas que um colaborador individual nunca fez antes. Embora nunca tenhamos encarado verdadeiramente a gestão como uma competência, também não é algo que se resolva com um curso que nos transforme magicamente num excelente gestor de pessoas ou de IA.

É algo que as pessoas têm de transformar num hábito e numa rotina, para começarem a pensar nesses passos: o que estou a tentar resolver? Que recursos tenho? Quais são as capacidades? Como forneço instruções suficientes para que consigam fazer um bom trabalho por mim? E depois, como forneço feedback para continuarmos a obter resultados cada vez melhores?

David Rice: Sem dúvida. E ensinar a força de trabalho a fazer isso. Penso que existem oportunidades, por exemplo, através de pequenas simulações em que os colaboradores orientam uma IA para melhorar os seus resultados, tal como um gestor dá feedback. Depois, pode dar-se feedback sobre a forma como estão a orientá-la e desenvolver essa competência.

A clareza, a especificidade e o ciclo geral de feedback são as mesmas características dos bons gestores. É irónico que talvez seja a IA a ensinar-nos a fazê-lo melhor em alguns aspetos.

Glen Cathey: Concordo. E é engraçado, porque só quando disse isso é que tive uma ideia: existe uma forma de criar uma instrução — no Gemini, por exemplo, um Gem, ou no ChatGPT, um GPT personalizado — à qual se podem dar instruções para fazer perguntas. Assim, não fica apenas à espera da nossa intervenção; pode orientar-nos durante o processo. Isso é algo que se pode implementar hoje com praticamente qualquer solução disponível comercialmente.

Basicamente, ajuda-nos a geri-la melhor, e é um pouco irónico. A realidade é que, quando faço formações nesta área, penso que as pessoas precisam de compreender plenamente o poder destas soluções, as suas capacidades e o modo como podem ser semelhantes às pessoas — e, por vezes, até superiores às pessoas — em competências humanas como a empatia e a consciência emocional. Pode parecer estranho que a IA consiga superar as pessoas.

Mas vários estudos demonstraram que, em investigações cegas, as pessoas chegam a considerar os resultados da IA mais empáticos e emocionalmente mais conscientes. Isto é absolutamente surpreendente, mas significa que, se temos este recurso com o qual podemos trabalhar, ele não é apenas tecnologicamente forte. Não é apenas forte em termos de raciocínio e inteligência; pode ajudar-nos a ser melhores enquanto pessoas e desenvolver competências interpessoais que nunca teríamos imaginado que a IA pudesse apoiar.

David Rice: É uma época interessante para estar vivo. Estou sempre a dizer isso a mim próprio: «Nunca pensei que chegaria a ver isto.» Quando falámos antes, mencionou-me que implementar IA em escala é como duplicar a força de trabalho de um dia para o outro. Se isso é verdade, qual é o custo oculto em termos de — ou risco, suponho que não seja apenas custo — ter de repente o dobro dos trabalhadores, metade dos quais nunca dorme, mas também nunca pensa sem receber uma instrução e nunca pensa de forma independente?

Glen Cathey: Considero essa forma de olhar para a questão útil para ajudar a motivar as empresas e fazê-las compreender que isto não é apenas implementar licenças de software que as pessoas podem ou não utilizar.

Se encararmos a situação como se estivéssemos a duplicar a força de trabalho, isso cria mais consciência e talvez um maior sentido de responsabilidade para garantir que esses recursos estão a trabalhar. Caso contrário, ficam simplesmente parados. Tento usar essa perspetiva porque, se duplicasse realmente a sua força de trabalho, sentiria muita pressão e ansiedade para garantir que os novos colaboradores fossem tão produtivos quanto possível.

Mas não sinto que as empresas estejam a pensar assim quando se trata de trabalhar com soluções de IA generativa. Deveriam ter essa mentalidade. E isso leva-nos de volta à formação em gestão: se vai disponibilizar isto à maioria dos seus colaboradores, que são contribuintes individuais, a ligação em falta é perceber que contratou, por assim dizer, estes novos recursos. São IA, conseguem realizar trabalho real hoje, aumentar capacidades e até executar tarefas como agentes ou de forma automatizada.

Mas é necessário pensar: temos estes novos recursos. Quem os está a gerir? Quem é capaz de os gerir? E como desenvolvemos as competências das pessoas para garantir que estes recursos ganham velocidade? Até encontrar uma forma melhor de o dizer, esta perspetiva consiste em criar alguma ansiedade relativamente à subutilização de um ativo da força de trabalho que possuímos.

Talvez exista uma forma melhor de ver a questão, mas, até agora, esta parece resultar com algumas pessoas: se eu duplicasse realmente a minha força de trabalho, seria responsável por garantir que esses recursos estariam preparados e seriam tão produtivos quanto possível. Atualmente, em muitas empresas, ficam parados. Embora sejam muito menos dispendiosos do que uma pessoa, isso não significa que não devamos pensar neles e sentir a necessidade de garantir que as pessoas estão a tirar partido destas ferramentas.

Cada vez mais empresas estão a implementá-las à escala empresarial, o que significa que o acesso às ferramentas já não é uma vantagem competitiva. O fator diferenciador passa a ser a eficácia com que capacitamos as pessoas para utilizarem a tecnologia, o que nos leva de volta ao ponto central da nossa conversa. Espero que isso também crie alguma pressão para garantir que estamos a fazer o suficiente para permitir que as pessoas obtenham o máximo benefício destas ferramentas.

David Rice: Sim, não poderia concordar mais. A ideia de que se obtém uma vantagem competitiva com isto está a desaparecer um pouco, porque se está a tornar tão comum. Penso que o desafio é garantir que as empresas estão preparadas.

É preciso encarar isto como uma sobrecarga de gestão. Cada novo agente e cada nova ferramenta implementada acrescenta carga cognitiva algures. Há mais coisas a explicar, mais elementos a verificar e mais aspetos em que confiar. É necessário integrá-los numa estrutura em que se possa confiar, porque por vezes transmitem uma falsa sensação de segurança.

Nunca dormem, mas também nunca contestam. Podem gerar respostas erradas com enorme confiança. Se não dedicarmos tempo a isso, podemos simplesmente disponibilizá-las. Para mim, que escrevo muito, este é um aspeto de que estou sempre consciente. Existe uma oportunidade em termos de governação e de pensar nas operações de IA da mesma forma que pensamos noutras operações.

Há regras de controlo de qualidade e de responsabilidade. É preciso implementar essas regras e pensar no assunto dentro desse enquadramento.

Glen Cathey: Concordo totalmente. Existe a governação centralizada, mas também existe uma governação que se estende a todos os colaboradores que utilizam este tipo de ferramentas.

Isso leva-nos de volta à formação: garantir que as pessoas compreendem o que devem e não devem fazer ao utilizar este tipo de tecnologias. Sim, existem oportunidades para alucinações ou para aquilo a que algumas pessoas chamam «lixo de IA», mas, quando se trata desse lixo, eu diria que não é um problema da IA; é um problema das pessoas.

Se está a perpetuar esse lixo, significa que está a permitir que ele seja divulgado. E isso revela que uma das coisas mais importantes que as pessoas trazem para a equação é o pensamento crítico. Isso envolve rever o trabalho e remete-nos para a forma de pensar de um gestor: se delegasse trabalho a um colaborador, iria revê-lo.

Iria garantir que, antes de o trabalho ser divulgado externamente ou utilizado para um objetivo importante, alguém com os conhecimentos necessários tivesse oportunidade de o rever e confirmar que a qualidade está presente e que o resultado representa aquilo que se pretende alcançar. Mas, quando se disponibiliza isto a muitos colaboradores, deposita-se muita confiança no facto de cada indivíduo seguir as regras.

É por isso que a formação é importante. E não se trata apenas de um acontecimento. Pode frequentar um curso ou participar num workshop, mas também tem de perpetuar esse tipo de cultura, garantindo que comunica constantemente estas normas de governação: lembretes permanentes para que as pessoas verifiquem a qualidade, confirmem os factos que precisam de ser confirmados e garantam que o nível de qualidade e o tom de voz são adequados ao modo como o resultado será utilizado.

É muito fácil escrever uma instrução simples e obter atualmente um resultado razoável, mas esse resultado será algo genérico. Hesito em chamar-lhe «lixo de IA», mas vejo muitos comentários sobre o assunto. Tento ajudar as pessoas a compreender que a culpa não é da IA; é nossa. Se o resultado é divulgado, é porque permitimos que isso acontecesse.

David Rice: Bem-vindos ao Data Bite desta semana. O número que quero que tenham em mente esta semana é 64%. De acordo com o mais recente inquérito AI Pulse da EY, 64% dos líderes sénior afirmam que o medo de serem substituídos pela IA está a impedir a adoção nas suas organizações. No entanto, apenas 24% identificam a resistência dos colaboradores como uma barreira importante. Pensemos nesta contradição por um momento. O que isto nos diz é que os líderes sabem que as suas pessoas estão assustadas. Veem isso e reconhecem-no.

Mas não o identificam como o problema central. Em vez disso, falam de preparação dos dados, cibersegurança e questões regulamentares. O que vejo realmente a acontecer é que estamos a assistir a uma transformação em que o custo humano está a ser codificado como um desafio técnico. Dois terços dos líderes reconhecem que a sua força de trabalho teme tornar-se obsoleta, mas esse medo não está a ser tratado como a crise que realmente é.

A pergunta que deveríamos fazer não é «Como ultrapassamos a resistência à IA?», mas sim «O que diz sobre as nossas organizações o facto de as nossas pessoas estarem aterrorizadas com a possibilidade de serem substituídas e de continuarmos a avançar a toda a velocidade?» Porque aqui está a verdade desconfortável: quando 64% dos líderes veem medo, mas apenas 24% o tratam como uma barreira que merece ser enfrentada, não estamos a resolver a questão do bem-estar humano.

Estamos a contorná-la. A verdade é que isto não é um problema de gestão da mudança. É uma questão fundamental sobre o papel que os seres humanos terão num mundo que está a tornar-se cada vez menos dependente deles. E, neste momento, não me parece que estejamos a ter essa conversa com honestidade. E, com isto, voltamos ao programa.

Digo sempre que o problema nunca é realmente a tecnologia. É a forma como escolhemos utilizá-la. E, se escolher utilizá-la de forma preguiçosa, obterá resultados preguiçosos. Obterá lixo, tal como aconteceria com uma pessoa preguiçosa, qualquer que fosse a sua função. Essa pessoa entregaria trabalho descuidado e aconteceria exatamente o mesmo.

Por isso, trata-se de aprender a exigir mais da ferramenta e garantir que produz o resultado pretendido.

Glen Cathey: Ainda bem que utilizou a palavra «preguiçosa», porque é algo que tento transmitir aos outros. Também tento ser muito transparente comigo próprio, porque estou no mesmo percurso que todos os outros, a tentar descobrir a melhor forma de utilizar estas ferramentas. Há momentos em que estou a trabalhar com IA e começo a ficar irritado com o tempo que demora a fornecer contexto e uma instrução suficientes.

Tenho de me lembrar sempre de que estou irritado porque parece que isso me está a atrasar, mas devo recordar-me — e faço questão de me lembrar disso todos os dias — de que mais alguns minutos a fornecer o contexto adequado produzirão resultados muito melhores. Por isso, digo às pessoas que não devem pensar em si próprias apenas como utilizadoras destas ferramentas.

E, como tal, não sejam gestoras preguiçosas. Se já geriu pessoas, saberá que a maioria dos bons gestores dedica tempo a garantir que, quando delega tarefas ou atribui trabalho, as pessoas compreendem plenamente o que se pretende que façam. Provavelmente, até lhes dá exemplos do que é um bom resultado.

Também lhes permite fazer perguntas. Pode dizer: «Expliquei-lhe o que quero que faça. Precisa de saber mais alguma coisa? Que perguntas tem para mim?» Isso é boa gestão. Outra coisa que fazemos nas nossas formações é lembrar às pessoas que podem pedir à IA que faça perguntas. É uma descoberta simples e não técnica: no final das suas instruções, pode dizer «Faça-me algumas perguntas, uma de cada vez. Isso ajudá-lo-á a fornecer o melhor resultado possível.»

Mais uma vez, trata-se a ferramenta um pouco como uma pessoa. Se vai gerir, seja um bom gestor e faça a gestão da IA tão bem como faria a de um bom colaborador.

Algumas pessoas utilizam a IA sem a gerirem verdadeiramente: fornecem o mínimo de informação, configuram algumas coisas e escrevem uma frase, obtendo resultados razoáveis, mas não os melhores. Seria igual se fornecesse tão pouco contexto a um ser humano; essa pessoa nunca conseguiria fazer um bom trabalho nove vezes em dez.

Por isso, é útil manter presente o mesmo nível de exigência.

David Rice: Penso que muitas pessoas têm uma reação imediata quando se diz «trate-a como um ser humano»: «Não quero fazer isso.» Mas não quero dizer que tenha de falar com ela sobre os seus problemas.

Quero dizer que tem de lhe dar o mesmo nível de compreensão que daria a uma pessoa e perceber que ela não é inerentemente genial. Sim, tem uma enorme capacidade computacional, pensa muito depressa e consegue fazer todas estas coisas, mas continua a precisar de contexto. Continua a precisar de compreender porque quer determinada coisa. Caso contrário, vai simplesmente produzir algo que pensa que quer, mas pode não ser aquilo de que realmente precisa.

Glen Cathey: Para mim, isso continua a ser fascinante. Costumava dizer às pessoas que era quase uma questão de «entra lixo, sai lixo» quando se trata de instruções. Mas isso já não é totalmente verdade, porque as ferramentas de IA generativa atuais — e ficarão ainda melhores amanhã — conseguem produzir resultados fortes mesmo quando recebem uma quantidade mínima de informação.

O problema é que não estão a utilizar toda a sua capacidade. Diria que entra lixo e sai algo melhor do que lixo, mas não é o melhor resultado possível. Como disse, é necessário fornecer informação suficiente para que a ferramenta faça o seu melhor trabalho. Espero que quem esteja a ouvir isto utilize o conceito de pedir à IA que faça perguntas: «O que mais precisa de saber para fazer o melhor trabalho possível nesta tarefa?»

Garanto-lhe que ficará surpreendido com a qualidade das perguntas. A IA consegue perceber automaticamente que determinada informação é útil para realizar a tarefa, mesmo que nós não tenhamos pensado nela. Teve de a extrair de nós através de perguntas. Para mim, é uma experiência interessante: pedir à IA que faça perguntas e dizer-lhe «O que mais precisa de saber para fazer o melhor trabalho possível?»

Ela fará perguntas muito boas e perspicazes, o que, por sua vez, lhe permitirá fazer o melhor trabalho possível. Mas a maioria das pessoas nem sequer tem consciência disso. Há mais uma coisa que acrescentaria: se alguma vez ficar pouco impressionado com o resultado ou achar que é mediano, digo às pessoas que devem olhar para o espelho, porque provavelmente são responsáveis por pelo menos 50% do problema.

Assuma a responsabilidade. Se o resultado for «isto não ficou muito bem», pergunte a si próprio o que poderia ter feito melhor para ajudar a ferramenta a fazer um trabalho melhor. Não vejo muitas pessoas a pensar nisto numa perspetiva de responsabilização, ou seja, em perceber até que ponto são responsáveis pela informação que fornecem. Mas é algo extraordinário, de uma forma positiva.

Estamos numa fase em que podemos utilizar linguagem natural para comunicar com sistemas. Antes de há três anos, já existiam mensagens de voz, mas não era como a IA generativa. Algumas pessoas continuam a fornecer informação mínima por preguiça, sem perceber que bastam mais alguns minutos para dar todo o contexto necessário e obter um resultado excelente, seja por escrito ou por voz.

Muitas pessoas ainda não tiram partido de algumas destas ferramentas: falar com elas como se fossem uma pessoa, utilizando o microfone, para não ter de estar sentado a escrever. Se sente que está a perder tempo a escrever, clique no microfone e comece a falar.

David Rice: É uma capacidade extraordinária.

Glen Cathey: É mesmo. Atualmente, já a tomamos como garantida, mas, no futuro, será incrível pensar que usávamos os dedos para tocar em pequenos botões e comunicar com computadores.

David Rice: Telefones de automóvel.

Glen Cathey: Era assim que as coisas funcionavam. Ou pense nos discos e na música digital. A certa altura, vamos rir-nos do facto de termos usado os dedos para tocar em pequenos botões e comunicar com computadores.

Quando percebemos que tocar em teclas era uma barreira significativa à comunicação e que essa barreira desapareceu literalmente, porque já não precisamos de escrever e podemos simplesmente falar, tudo muda.

David Rice: A IA não se incomoda com mensagens de voz longas, ao contrário dos seus amigos.

Glen Cathey: É verdade. Nunca parece ficar irritada se divagarmos um pouco.

Também faz um trabalho muito bom quando escrevemos notas de forma rápida e intensa durante reuniões. Mesmo utilizando uma aplicação de tomada de notas, por vezes continuo a gostar de escrever notas. Nem são disparates, mas também não estão bem estruturadas. É impressionante a facilidade com que a IA consegue compreender essas notas e transformá-las em algo que parece exatamente aquilo que eu queria.

Se olhasse para as minhas notas originais, não conseguiria perceber o que lá está, mas a IA consegue. É absolutamente fascinante.

David Rice: Há muitas empresas que ficam pela literacia, certo? Ficam presas no modo-piloto. Tenho ouvido falar muito disso. Recentemente, lançámos uma conta comunitária gratuita que as pessoas podem criar e, quando indicam o motivo pelo qual se juntaram, muitas estão na fase de executar projetos-piloto de IA. Vemos isto com frequência, mas muitas pessoas ficam presas nessa fase.

Implementam modelos de formação e dão o assunto por encerrado. Na sua opinião, qual é a maior alavanca que realmente conduz uma organização rumo à fluência?

Glen Cathey: A maior alavanca é provavelmente a liderança. Se pretende criar uma cultura em que a opção predefinida é recorrer à IA, ou garantir que as pessoas estão mais conscientes da necessidade de a integrar cuidadosamente no seu trabalho quando isso faz realmente a diferença, isso não será conseguido apenas através de formação.

Pode ter um curso de formação online e workshops experienciais e práticos, que considero absolutamente necessários. Esse seria o meu número dois. Mas o número um seria a liderança, porque são os líderes que demonstram, antes de mais nada, o comportamento e definem a visão: «É isto que estamos a tentar fazer.»

Vivem essa visão e mostram-na, servindo de exemplo. Depois, a cadeia de comando da liderança responsabiliza as pessoas a todos os níveis. Os líderes que lideram outros líderes responsabilizam-nos por garantir que as pessoas mudam efetivamente o seu trabalho diário.

Pode ter toda a formação do mundo, mas, se não tiver uma liderança totalmente alinhada e empenhada em responsabilizar todos os níveis — desde o topo até aos gestores de linha que gerem os contribuintes individuais — não conseguirá criar uma cultura em que mais pessoas recorram naturalmente à IA e explorem todas as formas como esta pode melhorar o seu trabalho.

David Rice: Penso que também é importante compreender quais são as características da fluência. A modelação por parte dos líderes será o que cria fluência. Por exemplo, os colaboradores podem sentir-se dispostos a redesenhar um fluxo de trabalho por iniciativa própria, sem receberem instruções para o fazer.

Também é uma questão de mudar a mentalidade, deixando de olhar apenas para taxas de conclusão ou produtividade e passando a pensar na mudança de capacidades: quem utiliza a IA, para quê e o que mudou nos resultados. Há mudanças de mentalidade que têm de acontecer na liderança. Parte do processo consiste simplesmente em utilizá-la. Já falei com várias pessoas que dizem o mesmo: falam com líderes que afirmam «somos uma organização orientada para a IA», mas que não a utilizam.

Glen Cathey: As pessoas reparam nisso. Quando temos uma grande população de colaboradores, sejam centenas, dezenas de milhares ou centenas de milhares, haverá sempre essa distribuição normal. Teremos os primeiros utilizadores, que vão aderir à tecnologia independentemente da formação. Vão compreendê-la.

Depois, haverá pessoas que não confiam na IA. Mesmo que estejamos muito entusiasmados, devemos lembrar-nos de que existem pessoas céticas, desconfiadas, preocupadas ou simplesmente relutantes em aprender algo novo. E existe muita gente no meio.

Para as mobilizar, a formação é importante, mas a liderança é essencial. Não basta comunicar e demonstrar; é preciso responsabilizar as pessoas. Embora isso pareça rígido, por vezes pode ser tão simples como garantir que a IA faz parte de todas as reuniões de equipa e que se discute como está a ser utilizada, dando às pessoas oportunidades para partilharem casos de utilização, permitindo que outros os conheçam.

Também é possível documentar esses casos e partilhá-los. A IA pode fazer parte das avaliações de desempenho. Não digo isto de forma assustadora. Não é apenas uma penalização; também pode ser um incentivo. Se me disserem: «Glen, nas avaliações de desempenho vou perguntar-lhe como está a utilizar a IA», já sei que essa pergunta vai surgir e, por isso, vou tomar medidas.

Por vezes, é tão simples quanto isso. Não tem de ser mais complexo, mas é essa cadeia de liderança que começa a orientar as pessoas para os comportamentos corretos, porque sabem que o tema será discutido e que lhes será perguntado se estão a utilizar a IA. Se não estiverem, isso tornar-se-á evidente e não ficará bem.

É quase como dizer «não quero utilizar a Internet» quando esta surgiu. A certa altura, temos de reconhecer que este é o futuro e aderir.

David Rice: Sobretudo se tivermos um trabalho realizado diante de um computador, esta é simplesmente a realidade. Seria como dizer que não queremos utilizar a Internet. Hoje, nem sequer pensaríamos nisso; seria absurdo. Penso que também vamos chegar a esse ponto com a IA.

Glen Cathey: Espero que sim. E penso que, com qualquer tecnologia, há sempre pessoas que não conhecem todas as suas possibilidades. Uso frequentemente o Excel como exemplo. O Excel existe há muito tempo, mas ainda há funcionalidades que 99% das pessoas desconhecem. Há imenso que se pode fazer.

Existem pessoas que fazem carreira a formar outras pessoas na utilização do Excel. É uma tecnologia e uma ferramenta muito poderosa. A maioria das pessoas consegue fazer o que precisa utilizando apenas 10% das funcionalidades, mas é importante perceber que existem outros 90% disponíveis.

Penso que vamos conseguir que mais pessoas se tornem nativas da IA — não gosto muito desta expressão, mas não consigo pensar numa melhor neste momento — e que recorram mais naturalmente a ela. No entanto, utilizá-la não significa utilizar todas as suas capacidades. É como no Excel ou num documento do Word: continuam a existir funcionalidades por descobrir.

Ainda hoje descubro atalhos do Windows que aprendi há apenas dois meses e penso: «Como é que não sabia disto?» Isto nunca estará concluído, tal como a liderança nunca foi totalmente resolvida. A formação não transforma magicamente toda a gente em excelentes líderes. Há sempre espaço para crescer nessa área.

Penso que será muito semelhante no caso da IA. Desde que as pessoas adiram e percebam que esta é a nova forma de trabalhar, o medo de ficar para trás pode ser utilizado de forma positiva, porque também corresponde à realidade. Imagine quando surgiu o Microsoft Office. Se as pessoas dissessem «não quero utilizar folhas de cálculo nem processamento de texto», a certa altura ficariam para trás.

Teriam escolhido não reconhecer que aquilo se tornaria parte integrante do trabalho, e isso iria prejudicá-las. Com a IA acontece exatamente o mesmo. Não é diferente do Microsoft Office; será simplesmente uma competência que toda a gente terá de possuir.

Se não aderirmos, estaremos a prejudicar-nos.

David Rice: Quando pensamos, por exemplo, no recrutamento, a IA pode assumir tarefas desde a pesquisa até à seleção e até à comunicação com as pessoas. Onde está a linha entre aumento de capacidades e substituição?

É algo que assusta muitas pessoas. Acha que estamos agarrados a determinadas funções quase por tradição, em vez de necessidade?

Glen Cathey: É uma excelente pergunta. Tenho algumas ideias, embora possam ser controversas para algumas pessoas. Tal como muitos outros, ainda estou a refletir sobre isto. Comecemos por analisar algumas soluções relativamente novas, como o assistente de recrutamento do LinkedIn.

O assistente de recrutamento do LinkedIn é um verdadeiro modelo multiagente. Tem um modelo separado para pesquisa, outro para contacto e outro para seleção. Podemos introduzir informação em linguagem natural e existem também outras soluções capazes de fazer isto. Estamos a falar da automatização de tarefas no recrutamento: compreender uma função, traduzir essa função em requisitos de pesquisa e correspondência, encontrar pessoas, envolvê-las e fazer uma pré-seleção.

Existem hoje no mercado soluções capazes de realizar essas tarefas. E isso leva-me a perguntar: afinal, por que razão existe a função do recrutador? Na minha experiência, quando temos empresas muito pequenas, como as startups, muitas vezes não existem recrutadores dedicados. Quem contrata são os gestores, que recrutam as suas próprias pessoas.

Mas chega-se a um ponto em que, enquanto gestor da área que se gere — por exemplo, engenharia de software —, não há tempo para ser recrutador a tempo inteiro. Isso cria a necessidade de alguém assumir essas tarefas.

O que acontece quando temos tecnologia capaz de executar essas tarefas? Poderia existir um cenário futuro — não estou a dizer que irá acontecer — em que o utilizador final do assistente de recrutamento do LinkedIn fosse o próprio gestor responsável pela contratação.

Sei que isso parece assustador, mas é importante ter consciência. Não podemos esconder a cabeça na areia e fingir que isso não é possível. Tecnicamente, já é totalmente possível hoje. Devemos estar atentos. Não estamos a dizer que irá acontecer. Depois, é necessário perceber: se sou recrutador, onde me encaixo no futuro?

Nesse cenário, nem todos os gestores quererão recorrer autonomamente à tecnologia. Muitos continuarão provavelmente a querer delegar o trabalho a um recrutador humano. Se eu fosse recrutador e gerisse este sistema verdadeiramente multiagente, onde acrescentaria valor? Parece um cliché, mas é verdade.

Trata-se da construção de relações e do recrutamento propriamente dito, que envolve persuasão e influência. Como pego num candidato passivo que não estava a pensar mudar de emprego, ou em alguém que está a entrevistar-se ativamente noutras empresas, e oiço essa pessoa com empatia? Como relaciono aquilo que lhe interessa — competências, motivações e aspirações — com a próxima oportunidade?

Como alinho aquilo que a pessoa me diz com a possibilidade de a nossa empresa ser a melhor opção, se isso for realmente verdade? Trata-se de relações com os gestores responsáveis pela contratação e de uma abordagem consultiva. Não sei se chegaremos a um ponto em que as pessoas dependam a 100% da IA como consultora de talento.

Mas é possível. Ainda assim, acredito que haverá claramente um papel para as pessoas enquanto consultoras de talento, tanto do lado do gestor responsável pela contratação como do lado do candidato. É apenas uma reflexão sobre esta área. As capacidades existem e dizer que não podemos ser substituídos não é correto.

O facto de podermos fazer algo não significa que devamos fazê-lo. E penso que a última coisa que diria é que esta será uma decisão estratégica para cada empresa. Uma empresa pode dizer: «Vamos automatizar esta parte e utilizar IA aqui, mas vamos utilizar pessoas ali.» Cada empresa irá definir a sua própria abordagem para decidir onde quer IA e onde quer pessoas.

O local onde coloca pessoas pode acabar por ser uma das suas vantagens competitivas em termos de experiência. Mas o local onde utiliza IA também pode ser uma vantagem competitiva nesse âmbito. Afinal, nem todos os candidatos recebem feedback. Não existem recrutadores suficientes para dar feedback a todos os candidatos.

A IA pode ser excelente a fazer isso e a preencher uma lacuna que não conseguimos colmatar com pessoas. São apenas algumas reflexões sobre o assunto.

David Rice: Concordo, porque penso que ainda subestimamos a quantidade de trabalho mecânico que existe, neste caso específico, no trabalho dos recrutadores. A IA consegue tratar de muita coisa, mas onde é que o ser humano acrescenta valor?

É no discernimento, na capacidade de contar histórias, na empatia e em aspetos semelhantes. É estranho, porque a função pode persistir por motivos de identidade, e não de utilidade. Mas qual é o valor disso? Penso que o valor futuro está no que mencionou: nem todos os candidatos recebem feedback, mas a experiência do candidato seria muito melhor se o recebessem.

Por isso, reformular a experiência do candidato e pensar na forma como se pode utilizar a IA para esse fim é um caso de utilização de grande valor. A questão deixa de ser «vai substituir-me?» e passa a ser «que parte do meu trabalho merece mais atenção e como me vai permitir dar-lhe essa atenção?»

Cheguei a esta conclusão no meu próprio trabalho. Percebo que talvez algumas coisas a que estava muito ligado, ou às quais dedicava muito tempo, já não tenham de ser feitas da mesma forma. Posso utilizar estas instruções, obter o resultado e canalizar mais energia para aquilo a que sempre quis dar mais atenção: as coisas que precisam especificamente da minha intervenção.

Assim, encontro finalmente esses momentos e oportunidades.

Glen Cathey: Concordo. Penso que existe uma oportunidade não apenas para analisar o ciclo de recrutamento ou o ciclo de gestão de talento existentes e perguntar onde podemos aplicar legitimamente a IA. Também podemos reimaginar os processos.

A certa altura, é necessário limpar a lousa e perguntar: agora que temos estas capacidades adicionais, como desenharíamos esta experiência? Como desenharíamos este processo? Isso é diferente de pegar no processo atual e inserir IA.

Se o reimaginássemos, como seria? Isso estimula verdadeiramente a minha imaginação, porque já existem empresas a pensar dessa forma. Com o passar do tempo, cada vez mais empresas serão obrigadas a reconhecer que não podem continuar a fazer as coisas da forma antiga e simplesmente inserir IA, esperando que funcione.

Não é que não vá funcionar, mas não será, na minha opinião, a concretização plena do que é possível até reconhecermos que talvez tenhamos de repensar tudo, porque agora dispomos de capacidades completamente novas. Isso muda as coisas.

Não se trata apenas de inserir tecnologia no nosso processo antigo. Também envolve reimaginar o aspeto que um novo processo deve ter com as nossas novas capacidades.

David Rice: Deitar tudo abaixo e começar de novo. Glen, quero agradecer-lhe por ter participado no programa. Agradeço muito o seu tempo e as suas perspetivas.

Glen Cathey: Foi ótimo. Obrigado.

David Rice: Ouvintes, sigam o Glen no LinkedIn. Se ainda não o fizeram, visitem People Managing People, criem uma conta comunitária gratuita e subscrevam a newsletter. Até à próxima.