Como provar o ROI da IA quando o retorno é de apenas 1%?

David Rice: Apenas 17% das organizações implementaram agentes de IA. O número relativo a vários departamentos ronda os 3%. A JLL já deixou de os contabilizar. No programa de hoje, falo com Carlin Power, vice-presidente global de IA e capacitação de tecnologia de plataformas da JLL, sobre aquilo que os outros 97% estão prestes a aprender.

Porque a JLL não está a experimentar com agentes. Está a executá-los em produção em toda a empresa, na gestão de instalações, nas comunicações da marca e nas funções corporativas, e as lições daí resultantes não são sobretudo técnicas. A primeira coisa que falhou não foi a tecnologia, foi a conversa sobre o ROI. Como justificar o custo do essencial?

Como sentar-se diante do seu diretor financeiro e dizer: “Podemos obter um retorno de 1% com isto”? A resposta de Power foi colocar a conversa sobre o valor no lugar a que pertence: dentro da demonstração de resultados que toma a decisão de investimento. Se um líder empresarial está a tentar crescer e aumentar em 20% a participação na carteira dos principais clientes, a IA passa a fazer parte dessa conversa, em vez de ser um martelo à procura de um prego.

A questão do início da carreira também merece atenção neste tema. A investigação de Stanford traça uma linha clara. Quando a IA automatiza, a contratação de profissionais em início de carreira diminui. Quando aumenta as capacidades, o emprego mantém-se ou cresce. A JLL fez uma escolha deliberada e os estagiários que recrutou recentemente apresentaram um trabalho de conclusão tão sofisticado que, sem ser informada, Power não teria adivinhado que não estavam há três ou quatro anos nas suas carreiras.

Por isso, hoje abordamos o que distingue os agentes que sobrevivem dos 40% que, segundo as previsões do Gartner, serão cancelados até 2027, por que razão o enquadramento do ROI é mais importante do que a própria tecnologia, como criar literacia em IA em oitenta países sem perder a relevância local e o que deve fazer, nos primeiros três meses, um diretor de pessoas que tenha zero agentes em produção enquanto os implementa.

Eu sou David Rice. Este é o People Managing People e, se a sua organização ainda está a tentar perceber por onde começar com os agentes, esta conversa oferece um plano prático de alguém que já ultrapassou essa questão há muito tempo. Vamos começar.

Bem-vindos ao podcast People Managing People. Como sempre, sou o vosso anfitrião, David Rice, e hoje estou acompanhado por Carlin Power. É vice-presidente global de IA e capacitação de tecnologia de plataformas na JLL. Muitas organizações estão a experimentar agentes de IA, mas vocês implementaram alguns com sucesso. Certo. Então-

Carlin Power: Sim, implementámos…

David Rice: vamos falar um pouco sobre isso e sobre algumas das lições aprendidas nesse processo.

A primeira pergunta que lhe queria fazer era sobre algo que tinha visto num inquérito do Gartner a diretores de informação, segundo o qual apenas 17% das organizações tinham implementado agentes.

Carlin Power: Certo.

David Rice: E penso que o número relativo a vários departamentos é de 3% ou algo semelhante, certo? Sim, sim. É realmente baixo.

Carlin Power: Sim.

David Rice: Por isso, muitas pessoas estão no início deste percurso. E vocês divulgaram, a última vez que vi o número era cerca de 34. Penso que agora já têm mais do que isso.

Carlin Power: Sim. Estamos a crescer. Penso que simplesmente deixámos de contar.

David Rice: Deixaram de contar… Então, a minha primeira pergunta é: o que sabe agora que os outros 97% estão prestes a aprender?

Carlin Power: Penso que isso remonta, na verdade, a algumas decisões que tomámos inicialmente. Fizemos um investimento naquilo a que chamamos JLL Falcon, que é um nome de marca sofisticado para uma coleção de capacidades de IA e APIs que todos os nossos programadores de software podem utilizar de forma económica para implementar capacidades de IA na tecnologia nova que estão a criar e na tecnologia existente que já têm no mercado.

Por causa disso, e porque conseguimos descentralizar a inovação entre todos os nossos engenheiros, eles começaram a desenvolver competências muito mais rapidamente sobre como criar e implementar coisas como agentes. Temos agentes no nosso negócio de gestão de instalações que estão a otimizar ordens de trabalho e a forma como os técnicos são enviados para os locais para realizarem o seu trabalho de gestão de instalações.

Temos agentes da marca que aplicam a nossa marca aos PowerPoints e o nosso tom de voz às comunicações internas e externas da JLL. E, há cerca de um mês e meio, implementámos o Ask JLL, uma coleção de agentes que reúne todos os especialistas de domínio das nossas funções corporativas para ajudar os colaboradores a obter apoio em todas essas funções.

Por isso, graças a essa descentralização entre todas as equipas de engenharia, estamos simplesmente a criar agentes para problemas empresariais específicos, com resultados de ROI muito deliberados.

David Rice: É por isso que pensa que tem sido bem-sucedido? Mencionou a natureza específica. Essa é uma das razões do sucesso: não estão a tentar resolver algo de forma genérica, estão a ser muito específicos?

Carlin Power: Sim. Temos agentes gerais e ferramentas de IA de utilização geral. Temos um assistente geral de IA a que chamamos Pulse, carinhosamente, que analisa todas as nossas conversas, todos os nossos emails e todos os nossos documentos partilhados. Funciona como uma espécie de assistente administrativo que reduz grande parte do peso das tarefas administrativas e operacionais que é necessário realizar num trabalho de conhecimento.

Por isso, implementámos intencionalmente algumas capacidades gerais. Mas sim, o verdadeiro ROI, porque essas coisas são mais o que eu chamaria de essenciais, certo? São coisas que todos os nossos colaboradores precisam de ter à disposição para podermos competir no mercado.

Todos os agentes implementados pelas nossas equipas de engenharia de software que apoiam uma determinada linha de negócio ou função corporativa estão a resolver problemas empresariais específicos que fazem avançar os resultados do negócio, e isso está alinhado com vários níveis da organização.

David Rice: Leve-me de volta ao agente número um. O que falhou que não era técnico? Foram as permissões e a propriedade, ou a descrição do trabalho de alguém, essencialmente?

Carlin Power: Sim… O agente número um, uau. Na verdade, é o Pulse, também conhecido como ferramentas de trabalho da JLL, porque agora o disponibilizamos através de um MCP, ou seja, a palavra sofisticada para um conector diretamente para um agente e dados estruturados.

Por isso, não penso que tenha sido realmente uma questão técnica que tenha falhado. Foi mais uma questão de como justificar o custo face ao ROI. Estava a falar consigo sobre o essencial. É uma conversa bastante difícil quando apenas se observam números de eficiência entre 1% e 3%, porque é difícil sentarmo-nos diante do diretor financeiro e dizer: “Penso que devemos fazer isto, mas podemos obter um retorno de 1%”. Inicialmente, tentávamos perceber qual era a melhor forma de articular o valor do essencial e de uma determinada agente.

E isso seria um padrão que definiríamos para a criação? Como garantir que cada pessoa que cria algo na nossa organização possa dizer: “Vou disponibilizar este agente para resolver este problema, que anteriormente nos custava X em mão de obra ou nos proporcionava X resultado. Agora conseguiremos ter uma produtividade cinco vezes superior, gerar uma nova fonte de receitas, aumentar a nossa quota de mercado ou aumentar a nossa participação na carteira de um cliente”?

Quando começamos a levar as equipas a pensar dessa forma, demonstrar o ROI torna-se muito mais simples. Mas esse foi o primeiro obstáculo: perguntavam-nos quando e como deveriam utilizar isto e qual era o ROI, e nós respondíamos: “Boa pergunta”.

David Rice: É interessante mencionar a normalização disso. Houve também uma uniformização da linguagem ou uma compreensão do que qualificava como ROI para as pessoas que queriam fazer estas coisas? Porque consigo imaginar que a imaginação das pessoas pudesse fugir um pouco.

Podiam dizer: “Isso não é realmente valor empresarial”.

Carlin Power: Felizmente, temos excelentes profissionais de finanças na nossa organização. Embora seja uma função centralizada, está descentralizada na forma como essas pessoas estão integradas nas nossas linhas de negócio e funções.

A nossa equipa financeira passou muito tempo a pensar em como fornecer às equipas estruturas para desenvolverem efetivamente uma conversa sobre ROI, ou uma equação de ROI. Penso que isso está agora a amadurecer. Não diria que temos a resposta, porque, se tivesse essa resposta, abandonaria tudo e criaria de um dia para o outro uma consultora de mil milhões de dólares, tal como toda a gente faria.

Mas penso que estamos a colocar a conversa sobre o valor no lugar a que pertence: na demonstração de resultados que toma a decisão sobre o investimento. Se um líder empresarial disser: “Precisamos de aumentar em 20% a nossa participação na carteira dos nossos dez principais clientes”, a IA passa a fazer parte dessa conversa, em vez de sermos um martelo à procura de um prego.

David Rice: Penso que o Gartner prevê que 40% dos projetos de IA agentiva serão cancelados até ao final de 2027. A minha pergunta é: quando olha para os agentes que criaram, o que lhe dá confiança de que serão resilientes e continuarão para além dessa data?

Carlin Power: Mais uma vez, isso remete para a nossa decisão de implementar o JLL Falcon e para a tomada de decisões descentralizada nas nossas funções de engenharia, agora ligada aos indicadores-chave de desempenho das linhas de negócio.

Não criamos nada, ou pelo menos estamos a tentar não criar nada, que não tenha um ROI atribuível ou uma poupança quantificável. Por isso, a conversa torna-se muito simples quando analisamos os agentes de IA que estão a ter bons resultados ou não. Estão a cumprir os seus objetivos, tal como um colaborador cumpriria os seus objetivos empresariais?

Esta tecnologia e este agente estão a fazer aquilo que esperávamos? Estão a concretizar os benefícios que esperávamos obter? Se não, porquê, e devemos continuar a investir? É necessário ter periodicamente uma conversa de parar, iniciar ou continuar relativamente a qualquer agente que esteja a ser implementado na organização.

David Rice: Mencionou a tomada de decisões descentralizada. Foi algo que construíram desde o início? Já fazia parte dos vossos processos antes de tudo isto?

Carlin Power: A base da nossa estratégia de IA é a nossa camada de dados empresarial. Passámos os últimos cinco ou seis anos, sob a direção do nosso diretor de tecnologia, Yao Moran, a desenvolver a literacia, a exatidão, a integridade e a relevância dos dados no nosso armazém de dados empresarial.

Cada elemento de dados que temos na JLL entra no nosso armazém de dados empresarial. Depois, existe um conjunto de capacidades de governação que define o que são esses dados, para que são relevantes, para quem são relevantes e como as pessoas obtêm acesso a essa informação. Temos uma camada de dados muito robusta na base e, por cima dela, temos o JLL Falcon.

Quando falamos do MCP ou do conector, este vai diretamente ao nosso armazém de dados empresarial e extrai os dados relevantes para o utilizador que os está a consultar. Essa é a nossa função de escala, tanto do ponto de vista da relação custo-eficácia como da relevância dos dados.

Depois, temos uma estratégia de IA orientada pelos colaboradores e uma estratégia de IA orientada centralmente. É na estratégia orientada centralmente que ocorre a descentralização de que tenho falado. Existem iniciativas para cada linha de negócio e equipa tecnológica das funções corporativas, alinhadas com essa estratégia, para proporcionar a diferenciação de que precisamos no mercado.

A estratégia orientada pelos colaboradores é a forma como capacitamos internamente as pessoas para utilizarem as nossas ferramentas e desenvolverem literacia interna em IA. É a nossa função de capacitação. Temos a base, que são os dados; a função de escala, que é a plataforma JLL Falcon; a função de diferenciação, que é a estratégia orientada centralmente; e a função de capacitação, que é a estratégia orientada pelos colaboradores.

Tudo isso se articula em torno dos nossos três resultados empresariais: proporcionar valor aos clientes, libertar a excelência das nossas operações e promover a inovação.

Penso que isso é fundamental para o nosso sucesso. Mas, respondendo à sua pergunta, a descentralização foi deliberada? Sim, foi mesmo. Tomámo-la logo no início? Não me lembro. Mas foi onde acabámos por chegar? Sem dúvida.

David Rice: Uma das perguntas que queria fazer-lhe é sobre uma investigação de Stanford que traçou uma linha clara: quando a IA automatiza tarefas, a contratação de profissionais em início de carreira diminui.

E quando aumenta as capacidades, o emprego mantém-se ou cresce.

Carlin Power: Sim.

David Rice: Entre 34 agentes, ou mais agora, de que lado dessa linha pensa que ficaram? E foi uma decisão ou um resultado?

Carlin Power: Se uma empresa se concentrar na eficiência e na produtividade e, por isso, tiver como resultado a redução da mão de obra, incluindo a mão de obra em início de carreira, penso que isso revela alguma imaturidade na sua estratégia geral de IA e no seu modelo de envolvimento.

Nunca foi uma decisão deliberada nossa dizer: “Vamos retirar todos estes custos da organização e eliminar 40% dos postos de trabalho”. No discurso desta manhã, chamaram a isso alarmismo. Penso que é uma posição demasiado extrema e, mais uma vez, de curta duração. Pode ser muito prejudicial para o sucesso de uma organização eliminar por completo os seus talentos em início de carreira.

David Rice: Sim.

Carlin Power: Na segunda-feira passada, estive com os nossos estagiários de aprovisionamento e compras, que apresentaram os seus projetos de conclusão. Muitos tinham utilizado as nossas ferramentas internas e alguns dos laboratórios avançados com os quais temos parcerias.

Se o responsável pelo aprovisionamento e pelas compras não me tivesse dito que eram estagiários, eu teria dito que estavam há três ou quatro anos nas suas carreiras profissionais, dada a profundidade do conhecimento que tinham sobre problemas muito complexos de aprovisionamento e compras e a proximidade que tinham com as contas dos clientes com os quais trabalhavam para melhorar a quantidade de ativos sob a nossa gestão e o volume de contratos sob a nossa gestão.

Aprendi imenso. Fiquei impressionada tanto com aquilo que conseguiram fazer num período tão curto como com o facto de, no final, o diretor de aprovisionamento e compras ter dito: “Todos têm emprego aqui na JLL, se o quiserem”. É um excelente exemplo de que não devemos eliminar estes empregos de início de carreira.

Devemos estabelecer expectativas completamente diferentes sobre aquilo que esperamos dos talentos em início de carreira. Reestruturámos totalmente a nossa estratégia para o início da carreira em torno de projetos de conclusão baseados em projetos, que criam realmente valor a partir dos programas de estágio que realizamos na JLL.

Penso que isto é provavelmente uma questão de maturidade e que acabarão por lá chegar. Alertaria as empresas para não tentarem eliminar essa escada de progressão no início da carreira, porque penso que grande parte da inovação dos próximos três a cinco anos virá precisamente daí.

David Rice: Ainda bem que disse isso, porque há muito que defendo algo que o projeto de conclusão me faz lembrar: é quase mais um modelo de aprendizagem.

Carlin Power: Sim.

David Rice: Pensamos nos estágios e lembro-me de ter feito um na universidade. Foi bastante aborrecido.

Não havia muita responsabilidade associada. Era mais ou menos assim-

Carlin Power: Penso que atendia telefones e arquivava documentos.

David Rice: Exatamente. Não era muito aprofundado, ao ponto de eu sair de lá a pensar: “Isto foi assim tão importante?”

Carlin Power: Sim.

David Rice: Pois, podia colocá-lo no currículo.

Carlin Power: Sim, fiz isso.

David Rice: Mas o modelo de aprendizagem, que penso que é o que está a descrever, implica que a pessoa aprende e faz efetivamente o trabalho.

Carlin Power: Exatamente.

David Rice: E fá-lo com uma profundidade que, como disse, fazia parecer que estavam há três ou quatro anos no mercado.

Carlin Power: Fiquei impressionada. Isso ajudou-me a estabelecer um novo padrão e a explicar à organização o que devemos esperar dos nossos talentos em início de carreira.

Espero que também estabeleça, a nível organizacional, uma competência segundo a qual devemos provavelmente esperar muito mais dos nossos profissionais. Temos vindo a explicar aos nossos líderes aquilo a que chamo a evolução da proposta de valor. Levamo-los por um workshop de formação com vários módulos e, talvez surpreendentemente, era muito difícil para eles articularem a sua atual proposta de valor para a empresa.

Por isso, perguntamos: quando toda a sua equipa for aumentada, melhorada ou substituída pela IA, o que vai fazer com esse valor? Como vamos recuperar esse valor, seja através de maior produtividade, entregáveis de melhor qualidade, mais tempo com os clientes ou mais tempo para criar futuras fontes de receita?

David Rice: Penso que, sem um instrumento, “as pessoas primeiro” são apenas palavras, basicamente um slogan. Gostava de saber como fazem isso: como distinguem a adoção da conformidade e das pessoas que estão simplesmente a contornar o agente?

Carlin Power: Foi outra decisão intencional tomada muito cedo.

Investimos uma parte considerável do nosso orçamento em profissionais de envolvimento e capacitação que, desde o início, ajudaram todos os nossos colaboradores a estabelecer um nível de literacia em IA. Isso incluiu apresentá-los a novas ferramentas, dar-lhes fundamentos sobre o funcionamento da IA generativa e explicar como protegemos os seus dados e os dados dos nossos clientes.

Também os ajudámos a lidar com as perguntas que surgiram no início, como: o que acontece quando carrego a demonstração de resultados de um cliente para uma ferramenta de IA? A resposta era: construímo-la de forma segura e isolada, mas utilize o seu melhor discernimento.

Ajudámo-los ainda a compreender o equilíbrio entre aquilo que podem e não podem confiar à IA generativa. Uma metodologia de confiar, mas verificar. Incutir isso desde muito cedo ajudou a acelerar a adoção de outras capacidades mais avançadas à medida que foram surgindo.

Estávamos a criar ferramentas, a implementá-las e a formar as pessoas na sua utilização. Criámos um programa de embaixadores que podia adaptar todas essas formações às funções e perfis individuais das nossas linhas de negócio e funções corporativas, porque somos uma empresa enorme, a operar em 80 países.

Há muitos aspetos que têm de ser considerados a nível local e que uma função central não está preparada para apoiar em escala. Por isso, tivemos de contar com a ajuda dos especialistas desses domínios para estabelecer o nível seguinte de literacia de que as nossas equipas precisavam para começarem a inovar por si próprias.

David Rice: Estamos a ficar sem tempo, mas antes de terminar quero colocar-lhe uma situação hipotética. Gosto de uma boa situação hipotética.

Carlin Power: Claro.

David Rice: Imagine que tem um diretor de pessoas com zero agentes em produção. No entanto, o conselho de administração começa a exercer pressão. Quer ver algum progresso e pergunta por que razão isso ainda não aconteceu. Tem 12 meses e um orçamento.

O que deve fazer nos primeiros três meses para começar e qual é a primeira coisa que será tentado a fazer, mas que talvez considere uma perda de tempo?

Carlin Power: Penso que a primeira coisa é estabelecer um grupo de pessoas com quem se sinta muito confortável a experimentar em toda a organização. Não sei se avançaria imediatamente para os FTE, mas escolheria especialistas de domínio das linhas de negócio e funções corporativas, tecnicamente literatos, que pudessem ajudar a definir casos de utilização reais nos quais até a experimentação tivesse um ROI positivo.

Tentar fazer tudo de forma muito ampla e abrangente ao mesmo tempo vai gerar muitos custos. Se não tiver internamente pessoas informadas sobre os diferentes domínios do negócio ou sobre IA, os custos vão disparar e aquilo que descreveu através destas perguntas começará a acontecer.

David Rice: Sim.

Carlin Power: Por isso, é fundamental criar sucesso em alguns casos de utilização, escalá-los e utilizar esse ROI para reinvestir em mais ferramentas ou em ferramentas mais horizontais, de utilização geral, disponibilizadas à organização.

A outra parte é a função de capacitação e a literacia. É preciso deixar as pessoas muito confortáveis a utilizar as ferramentas e incentivá-las a fazê-lo. Há algo que menciono continuamente e pelo qual estou muito grata: o nosso diretor executivo, Christian Ulbrich, definiu a visão e deu poder às pessoas para utilizarem a IA, estabelecendo indicadores-chave de desempenho globais para a literacia, a adoção e a utilização.

Não havia qualquer punição por utilizar estas ferramentas. Não era: “Descobriste como automatizar o teu departamento? Ótimo, vamos despedir toda a gente”. Essa narrativa nunca existiu na JLL. A questão era podermos utilizar a IA para servir melhor os nossos clientes e as nossas pessoas.

Por isso, todos os nossos executivos tiveram de criar indicadores-chave de desempenho relacionados com esse objetivo e de dar o exemplo desses comportamentos. O nosso diretor executivo foi muito claro: cada pessoa tinha de utilizar ferramentas de IA e ele iria medir essa utilização. Se as pessoas não virem os seus líderes a utilizar as ferramentas, não se sentirão confortáveis nem capacitadas para as utilizar.

Ele queria que a inovação viesse de baixo para cima tanto quanto queria que o exemplo viesse de cima para baixo. Por isso, o meu conselho a qualquer líder da direção seria dar também esse exemplo e alinhar os incentivos com o comportamento que quer ver na organização.

David Rice: Obrigado por ter vindo ao programa de hoje. Carlin Power, senhoras e senhores. Até à próxima.

Carlin Power: Muito obrigada.

David Rice: Caros ouvintes, se ainda não o fizeram, visitem peoplemanagingpeople.com/subscribe. Subscrevam a newsletter. Receberão este podcast e tudo o que criamos diretamente na vossa caixa de entrada.

Até à próxima.