Estarão os líderes a trocar a capacidade futura pela eficiência da IA a curto prazo?

A IA pode estar a mudar o trabalho, mas o maior risco é o que acontece quando as organizações otimizam tão agressivamente para a eficiência de hoje que deixam de desenvolver as capacidades de amanhã.

Gravado ao vivo na conferência AI4, em Las Vegas, o apresentador David Rice conversa com a Dra. Jana Brown, Diretora de Recursos Humanos da eHealth, para analisar as consequências a longo prazo da redução dos percursos profissionais de entrada, a razão pela qual os RH precisam de “fluência em transformação” e não apenas de conhecimentos técnicos, e aquilo que distingue iniciativas de IA úteis de passatempos empresariais dispendiosos. Exploram também os sistemas humanos e operacionais que têm de avançar em conjunto para que a transformação se consolide — e a razão pela qual a própria tecnologia raramente é o fator que faz fracassar um projeto de IA. Os ouvintes poderão ouvir um pouco mais do ruído habitual do espaço da conferência, mas esse é o preço de captar estas conversas no local onde estão realmente a acontecer.

O que vai aprender

  • Porque a fluência técnica, por si só, não é suficiente para os líderes de RH que navegam pela IA e pela transformação digital.
  • Como a diminuição das contratações para funções de entrada pode enfraquecer silenciosamente a futura reserva de liderança de uma organização.
  • Porque o planeamento da força de trabalho tem de ter em conta tanto a eficiência imediata como a capacidade a longo prazo.
  • Como encarar os empregos como conjuntos de tarefas, separando o trabalho que pode passar para a tecnologia daquele que continua a exigir discernimento humano.
  • Porque as iniciativas de IA precisam de estar diretamente ligadas à missão e aos objetivos da organização.
  • Como o “sistema humano” e o “sistema operacional” de uma organização precisam de evoluir em conjunto.
  • Porque a própria história de automatização dos RH proporciona à função uma experiência útil para liderar a mudança impulsionada pela IA em toda a empresa.

Principais conclusões

  • A fluência em transformação é mais importante do que fingir ser um tecnólogo. Os líderes de RH não precisam de se tornar engenheiros. Precisam de conhecimentos técnicos suficientes para fazer perguntas melhores, identificar as implicações para a força de trabalho e combinar esse conhecimento com aquilo que os RH já sabem sobre mudança, adoção e comportamento organizacional.
  • Os cortes nas funções de entrada criam consequências tardias. A eliminação de funções juniores pode parecer eficiente trimestre após trimestre. Mas, quando isso se repete vezes suficientes, uma decisão de contratação isolada transforma-se num padrão — e, eventualmente, uma organização descobre que deixou de desenvolver as pessoas que deveriam tornar-se os seus profissionais experientes e futuros líderes.
  • O planeamento da força de trabalho tem de ir além do número de colaboradores. Brown estrutura a questão em torno de saber se as organizações devem desenvolver, pedir emprestadas, comprar ou automatizar capacidades. Isso exige compreender as tarefas que compõem os empregos, em vez de tratar cada função como uma unidade indivisível.
  • Cuidado com o passatempo da IA. Uma iniciativa que não resolva um problema ligado à missão ou aos objetivos da organização está a consumir dinheiro e capacidade pelo privilégio de ser, eventualmente, abandonada. “Temos uma iniciativa de IA” não é, por si só, uma estratégia.
  • A tecnologia raramente é a única limitação. Os projetos de IA podem sobreviver à implementação técnica e, ainda assim, fracassar porque os fluxos de trabalho, as capacidades, a adoção e as estruturas organizacionais não mudaram com eles. Instalar a ferramenta é a parte fácil. Reconstruir o trabalho em torno dela é transformação.
  • Mantenha o sistema humano e o sistema operacional em sintonia. A estratégia e as necessidades do negócio podem liderar, mas as capacidades da força de trabalho precisam de as acompanhar rapidamente. Brown descreve o discernimento humano, a liderança e a qualidade das decisões como a “espinha dorsal” que liga esses dois sistemas.
  • Os RH têm de aplicar o método a si próprios. Se os RH esperam orientar o resto da organização ao longo da automatização, precisam de ter experiência direta na reformulação do seu próprio trabalho. Brown aponta para a automatização da remuneração das vendas como uma oportunidade para afastar a sua equipa da administração manual e orientá-la para uma análise de maior valor.
  • A IA responsável significa, por vezes, “sim, mas ainda não”. O chatbot de benefícios de Brown foi adiado para que as salvaguardas de cibersegurança e privacidade pudessem ser testadas primeiro. Avançar rapidamente é importante; poder defender aquilo que se apresenta aos colaboradores é ainda mais importante.

Capítulos

  • 00:00 — O custo da eficiência a curto prazo
  • 01:52 — Domínio da transformação
  • 06:58 — A lacuna de talento de nível inicial
  • 09:23 — Quem é responsável pelo pipeline de talento?
  • 10:19 — Construir, pedir emprestado, comprar — ou usar um bot?
  • 12:46 — O mandato da liderança
  • 14:42 — Utilizar melhor os dados das pessoas
  • 16:32 — O que deve a IA resolver?
  • 18:25 — Evitar passatempos com IA
  • 21:15 — Porque falham os projetos de IA
  • 23:14 — Pessoas vs. sistemas operativos
  • 25:47 — O que deve o RH automatizar
  • 28:42 — O manual de transformação do RH
  • 31:02 — Quando deve a IA esperar
  • 35:27 — Encerramento

Conheça a nossa convidada

A Dra. Jana Brown é a Diretora de Recursos Humanos da eHealth, onde lidera a estratégia de capital humano e a transformação da cultura nas áreas de talento, desenvolvimento da liderança, planeamento da força de trabalho, aprendizagem e recompensas totais. Executiva de RH experiente, ocupou anteriormente cargos de liderança sénior na Centurion Health, na TIAA e na CareSource. Jana é doutorada em Educação, com especialização em Aprendizagem e Mudança Organizacional, pela Baylor University, onde a sua investigação explorou de que forma os executivos de RH podem preparar as organizações para a transformação digital. O seu trabalho centra-se na liderança, na mudança organizacional, na cultura do local de trabalho e no papel em evolução dos líderes de pessoas na era da IA.

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