Conceber para a preparação, não apenas para a eficiência, num mundo aumentado pela IA
A IA não substituiu o seu emprego—substituiu a sua proposta de valor. Neste episódio, conversamos com Taylor Blake, vice-presidente sénior dos Laboratórios de IA da Degreed, sobre a verdade desconfortável que as equipas de L&D enfrentam: se o seu trabalho é apresentado como disponibilizar conteúdos, desbloquear os colaboradores ou fornecer respostas no fluxo de trabalho, a IA já o faz melhor, mais depressa e sem o convite para a sua agenda.
Mas é precisamente onde a IA fica aquém que começa o futuro de L&D. Taylor partilha como a sua equipa na Degreed vive como “cliente zero”, utilizando as suas próprias ferramentas antes de as disponibilizar aos clientes—o que significa que está envolvida na complexidade, e não apenas a promover a promessa. Da preparação, em vez da capacidade de resposta, ao impacto emocional de uma eficiência implacável, esta conversa explora o que significa realmente desenvolver capacidades num mundo onde um colaborador tem agora o poder—e a pressão—de dez.
O que vai aprender
- Porque L&D tem de passar de transmitir conhecimento a desenvolver capacidades humanas
- A diferença entre aprendizagem no momento certo e verdadeira preparação—e porque isso é mais importante do que nunca
- Como a IA está a elevar as exigências de cada função, em vez de as substituir
- Os efeitos secundários emocionais não intencionais da hipereficiência
- Porque são os cépticos ponderados, e não apenas os optimistas em relação à IA, que têm de construir o futuro
Principais conclusões
- Eficiência ≠ Impacto: Resumir um livro de 400 páginas em tópicos poupa tempo, mas elimina a transformação. Aprender não é apenas informação; é experiência e ressonância emocional.
- A preparação é um sistema, não uma corrida: As decisões de alto risco exigem contexto e discernimento profundos. Sem uma estrutura de apoio intencional—simulação, orientação e segurança psicológica—os trabalhadores são lançados na complexidade sem estarem preparados.
- O conteúdo não é rei—o contexto é: A IA pode gerar respostas superficiais, mas a experiência vivida, a memória institucional e as nuances não verbalizadas continuam a ser insubstituíveis.
- Estamos a conceber o esgotamento por defeito: Quando a IA elimina o trabalho de baixo risco, resta um julgamento incessante. Sem margem, reflexão ou limites humanos, os custos emocionais acumulam-se.
- A ética não pode ser uma reflexão tardia: Pessoas reais vivem dentro das nossas experiências. Quem desenvolve ferramentas de IA tem de dar espaço à ambiguidade, às consequências não intencionais e às coisas estranhas—como o seu filho preferir a validação da IA à sua.
Capítulos
- 00:00 — A IA assumiu a descrição do seu emprego
- 02:00 — A Degreed como cliente zero
- 05:00 — A proposta de valor cada vez menor de L&D
- 07:30 — Preparação vs. no momento certo
- 09:00 — O custo da eficiência
- 12:30 — Ferramentas para a mudança, não apenas para conteúdos
- 15:30 — Trabalho de alto risco, menos preparação
- 18:00 — Profundidade, contexto e a perda da aprendizagem com um mentor
- 20:00 — Os seres humanos detêm o verdadeiro contexto
- 23:00 — Conceber o esgotamento por acidente
- 25:00 — Experimentar de forma responsável
- 28:00 — Desenvolver IA com preocupação
Conheça a nossa convidada
Taylor Blake é vice-presidente sénior de Novas Iniciativas e Laboratórios de IA na Degreed, onde lidera esforços de inovação na interseção entre aprendizagem, desenvolvimento de talentos e inteligência artificial, ajudando as organizações a preparar as suas forças de trabalho para o futuro. Com vasta experiência em estratégia de pessoas, transformação digital e desenvolvimento de produtos orientados por IA, Taylor promove soluções que potenciam o desenvolvimento de competências, o envolvimento e o desempenho num local de trabalho em rápida evolução. É um líder reconhecido por moldar a forma como as empresas utilizam dados e sistemas inteligentes para impulsionar experiências de aprendizagem personalizadas e resultados estratégicos na gestão de talentos.
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David Rice: A IA roubou a descrição do seu trabalho, não o seu trabalho. Sabe, aquilo que tem dito fazer na última década. A IA faz isso mais depressa, mais barato e no momento da necessidade. Se trabalha em aprendizagem e desenvolvimento e tem definido o seu trabalho como ministrar formação ou produzir conteúdos, ou dar respostas às pessoas no fluxo de trabalho, bem, Taylor Blake, vice-presidente sénior de Laboratórios de IA e Novas Iniciativas da Degreed, tem más notícias.
Está com problemas, porque a IA consegue fazer tudo isso e não precisa da sua ajuda. Mas eis o que ela não consegue fazer. Não consegue ampliar as capacidades das pessoas para decisões de maior importância. Não consegue prepará-las para momentos que ainda não aconteceram, nem criar preparação em vez de capacidade de resposta. Não consegue ajudar os seres humanos a navegar pela complexidade estratégica que surge quando uma só pessoa pode agora fazer uma diferença tão grande.
E essa é a oportunidade que a aprendizagem e desenvolvimento está a perder, enquanto alguns no setor se ocupam a defender a distribuição de conteúdos. A equipa de Taylor não está apenas a criar ferramentas de IA para empresas. Está a utilizá-las internamente como cliente zero, o que significa que vive dentro das consequências das suas escolhas. E o que está a descobrir é desconfortável.
A diferença entre uma demonstração de IA e a IA na prática é enorme. A pressão pela eficiência está a achatar a capacidade emocional das pessoas. E, por vezes, os efeitos secundários são coisas que nunca anteciparia, como a filha de 10 anos de Taylor procurar validação junto da IA em vez dos pais. Hoje vamos abordar por que razão a aprendizagem e desenvolvimento precisa de pensar de forma mais abrangente ou será substituída.
A diferença entre aprendizagem just-in-time e preparação, e por que razão ambas são importantes agora; como a IA está a tornar o trabalho de todos mais estratégico e com maior impacto; o paradoxo da eficiência, em que todos fazemos mais com a IA, mas nos sentimos mais ocupados do que nunca; e por que razão as pessoas ponderadas e preocupadas devem estar a criar ferramentas de IA, não apenas os optimistas.
Eu sou David Rice. Este é o People Managing People. E se tem estado a defender a sua proposta de valor actual em vez de a reinventar, esta conversa será o seu alerta. Vamos começar.
Olá, Taylor, bem-vindo! Como está?
Taylor Blake: Estou bem, David. Obrigado pelo convite.
David Rice: Tivemos oportunidade de conversar na conferência da Gartner.
Foi muito interessante conhecer tudo o que está a fazer com a Degreed, e queria começar pela ideia de a Degreed ser uma espécie de cliente zero, certo? Está a experimentar não apenas para o desenvolvimento de produtos, mas também como utilizador das suas próprias ferramentas de IA. Tenho curiosidade: quais foram alguns dos maiores benefícios que obtiveram e como é que isso mudou a vossa abordagem ao longo do tempo?
Taylor Blake: Sim, sem dúvida. A razão pela qual fazemos estas experiências, a razão pela qual temos os Laboratórios de IA, é que há tanta tecnologia e tantas capacidades novas a surgir com a IA que precisamos realmente de uma oportunidade para as compreender, e isso é muito difícil. Não existem simplesmente especificações que possamos ler e compreender facilmente como se traduzem em casos de utilização de aprendizagem e desenvolvimento ou em experiência do utilizador.
É realmente necessário experimentar estas coisas, por isso podemos testá-las internamente. Isso fez algumas coisas. Primeiro, ajudou-nos a compreender o que está e o que não está preparado. A própria IA está a passar pelas suas diferentes fases de entusiasmo, mas cada capacidade de IA e cada caso de utilização podem estar preparados ou não.
O facto de podermos experimentar estas coisas nós próprios dá-nos confiança relativamente ao que está preparado e ajuda-nos a compreender quando algo ainda não está completamente pronto. Mas também penso que muitas experiências de aprendizagem dependem da experiência individual. Ao tornarmo-nos verdadeiramente o cliente zero e passarmos nós próprios por estas experiências, penso que elevámos o nível, porque queremos garantir que são experiências realmente excelentes. Só depois de aperfeiçoarmos algo e dizermos: “Eu próprio usaria isto”, é que podemos utilizá-lo como base.
E transformá-lo numa capacidade que os nossos clientes empresariais possam utilizar.
David Rice: O que adoro neste modelo é que parece, diga-me se estou errado, obrigar à responsabilização, certo? Porque não estão apenas a vender uma ideia ao mercado e a ficar por aí; estão a viver dentro das consequências das escolhas que fazem, certo?
Penso que isso é bastante raro. E imagino que exponha tensões que, de outra forma, não veriam, como aquilo que as pessoas dizem querer da IA em comparação com o que realmente utilizam quando esta está integrada no seu fluxo de trabalho.
Taylor Blake: Sim, sem dúvida. E há muitas camadas diferentes. A diferença entre uma demonstração de IA e a IA na prática pode ser enorme, e só se percebe realmente quando se experimenta directamente.
É preciso ver e sentir esses problemas, perceber que questões criam e descobrir como as vamos mitigar, ou coisas desse género. Por isso, sim, sentimos certamente essa responsabilização. Ao utilizarmos primeiro estas coisas de forma extensiva, experienciamos todos esses problemas, mas, ao mesmo tempo, também reconhecemos que não somos necessariamente os nossos clientes.
Mesmo quando conseguimos fazer algo funcionar para nós, isso é apenas uma base. Não é o passo final. Ainda há muitos processos a seguir para garantir que estas capacidades estão prontas para grandes clientes empresariais.
David Rice: Grandes ou pequenos, a aprendizagem e desenvolvimento está a mudar, certo? Quando falámos na conferência, falámos de como a IA está a ocupar um pouco o espaço da aprendizagem e desenvolvimento.
É mais rápida a desbloquear as pessoas no momento do que as equipas de aprendizagem e desenvolvimento conseguem ser, e isso representa uma grande mudança. Como é que a aprendizagem e desenvolvimento se mantém relevante num mundo em que desbloquear alguém já não é verdadeiramente a proposta de valor?
Taylor Blake: Penso que é um bom desafio para a aprendizagem e desenvolvimento, porque temos de reconhecer que, se definirmos o nosso trabalho como ministrar formação, produzir conteúdos ou dar respostas às pessoas no fluxo de trabalho, estamos com problemas.
A IA consegue fazer muitas dessas coisas. Sim, precisa de ajuda, orientação e limites. Mas consegue fazer grande parte delas. Penso, contudo, que a aprendizagem e desenvolvimento tem a oportunidade de pensar de forma mais abrangente. Nem todos os problemas de desempenho são problemas de formação, mas muitos problemas de desempenho acabam por estar relacionados com as pessoas.
Por isso, penso que a aprendizagem e desenvolvimento precisa de adoptar uma visão mais ampla: estamos aqui para ajudar as pessoas a mudar, expandir as suas capacidades e ter um melhor desempenho no trabalho. Se nos concentrarmos apenas na formação e na distribuição de conteúdos, isso está a ser absorvido. Mas, se adoptarmos uma visão mais abrangente, existem muitas oportunidades, especialmente porque vemos que, para os nossos clientes, a tecnologia e a oportunidade já não são as limitações. A verdadeira limitação destas empresas, para os movimentos estratégicos que estão a tentar fazer, resume-se às pessoas.
Resume-se a saber com que rapidez podem mudar, qual é a sua abertura à mudança, quão rapidamente conseguem alinhar as pessoas e orientá-las na direcção certa. Existem tantos desafios centrados no ser humano, e penso que a aprendizagem e desenvolvimento precisa simplesmente de dizer: “Sim, podemos ajudar. Podemos ajudar. Precisamos de ampliar o nosso conjunto de ferramentas para perceber como vamos ajudar.”
Não se trata apenas de conteúdos, nem apenas de cursos ou formação tradicionais.
