Porque é que a IA não está a proporcionar os ganhos de produtividade que esperávamos

David Rice: Os executivos pensam que os seus colaboradores utilizam cerca de trinta e cinco aplicações. O número real poderá surpreendê-lo. Esta lacuna de visibilidade está no centro da razão pela qual o investimento em IA continua a aumentar, enquanto a produtividade dos trabalhadores continua estagnada. E Ofir Bloch, da WalkMe, considera que já ultrapassámos o ponto de poder chamar a isto uma curva de adoção temporária. Temos simplesmente de o admitir. Implementar ferramentas sem redesenhar o trabalho não é uma estratégia.

No programa de hoje, converso com Bloch sobre o Relatório sobre o Estado da Adoção Digital da WalkMe e sobre o que cinco anos de dados nos dizem acerca dos pontos onde as organizações estão realmente a falhar. Não é o modelo. É tudo o que o rodeia: os sistemas fragmentados, a fricção, a diferença entre aquilo que os executivos acreditam estar a acontecer e aquilo que os colaboradores vivem efetivamente todos os dias.

As organizações que estão a ter bons resultados neste momento não são as que têm a IA mais avançada. São as que reduzem a fricção mais rapidamente. Os trabalhadores com apoio contextual integrado no fluxo de trabalho têm quase quatro vezes mais probabilidades de afirmar que confiam plenamente no seu trabalho, não porque tenham recebido melhor formação, mas porque a ajuda chegou no momento em que precisavam dela, e não seis semanas antes.

Por isso, hoje vamos abordar a razão pela qual a diferença entre trinta e cinco e centenas de aplicações explica a desconexão entre executivos e colaboradores, porque é que a formação tradicional não consegue acompanhar a mudança em tempo real, a diferença entre utilizar uma ferramenta e tirar realmente partido dela, e porque é que a orquestração é atualmente mais importante do que a sofisticação do modelo.

Eu sou David Rice. Isto é o People Managing People. E se a sua organização ainda mede o sucesso da IA pela utilização de licenças, esta conversa vai mostrar-lhe o que está realmente a perder. Vamos então começar.

Ofir, seja bem-vindo. É um prazer tê-lo connosco.

Ofir Bloch: Obrigado, David. É bom estar aqui.

David Rice: Queria começar a conversa de hoje por uma das maiores tensões do relatório que publicaram: o investimento em IA continua a acelerar, enquanto a produtividade e a experiência dos trabalhadores parecem estar a piorar.

E estou curioso para saber: em que momento deixamos de tratar isto como uma curva de adoção temporária e admitimos simplesmente que há algo fundamentalmente errado na forma como estamos a implementar a IA?

Ofir Bloch: Bem, honestamente, penso que já ultrapassámos esse ponto. Sabe, relativamente ao que disse, temos simplesmente de o admitir.

Temos de identificar o problema e começar a enfrentá-lo. Veja, conhecemos os números. Vemos que as empresas estão a investir cada vez mais dinheiro em tecnologia e agora, claro, em toda esta euforia em torno da IA, atingindo valores recorde: cinquenta e quatro milhões de dólares no ano passado. Mas, como sabe, os investimentos não estão realmente a produzir os resultados que esperávamos.

Por isso, temos um problema. Existem dados que o comprovam. O nosso relatório revela muitos desses pontos e fico contente por estar aqui hoje para falar sobre eles.

David Rice: Parece que partimos do princípio de que a IA vai criar produtividade naturalmente, simplesmente por existir. Quer dizer, só pelo facto de estar aqui, pensamos: pronto, toda a gente vai multiplicar por dez a sua produtividade ou…

Mas a adoção de tecnologia e a transformação dos fluxos de trabalho são duas coisas completamente diferentes, e parece que algumas empresas estão a confundir atividade com capacitação. Implementar as ferramentas sem redesenhar o trabalho e a forma como ele realmente acontece está apenas a conduzir a este tipo de situação… É por isso que não conseguimos definir o retorno do investimento.

É por isso que não conseguimos realmente perceber o que fazer a seguir. E penso que também existe atualmente uma certa psicologia associada aos custos irrecuperáveis: quanto mais as empresas gastam, mais difícil se torna admitir que a implementação não está a funcionar.

Ofir Bloch: Sim, é absolutamente verdade. Existem muitas camadas e níveis neste problema, certo?

Quem é responsável por promover a mudança comportamental? Quem é responsável por garantir a adoção destas novas ferramentas? Existe a ideia errada de que, se construirmos algo, as pessoas irão utilizá-lo. Se o implementarmos, as pessoas vão simplesmente usá-lo, quando, na realidade, acontece precisamente o contrário. Estamos, de facto, a assistir a uma espécie de alargamento da lacuna de produtividade ou da lacuna de adoção.

O ritmo da inovação é verdadeiramente impressionante, certo? Todos os dias surge algo novo. Soube agora que o Sonnet 5 será lançado amanhã, e nós acabámos de nos habituar ao Opus 4.7 com o Claude. Todos os dias surge um novo modelo, e cada modelo é melhor do que o anterior. Mas, no final do dia, quando as pessoas utilizam essas ferramentas apenas para resumir mensagens de correio eletrónico ou fazer tarefas básicas, não estão realmente a tirar partido delas nem a aproveitar todo o seu potencial.

Por isso, sim.

David Rice: Também gostei da referência a Field of Dreams, porque, se olharmos para a secção de comentários de qualquer conteúdo sobre IA, parece mais um campo de gritos. Mas o vosso relatório mostra uma enorme diferença de perceção entre executivos e trabalhadores, certo? Penso que percebemos isso quando ouvimos durante tempo suficiente.

Não se trata apenas de confiança. Trata-se também de preparação, formação e de saber se estas ferramentas estão realmente a ajudar as pessoas no seu trabalho. Gostava de conhecer a sua opinião sobre isto. É algo que costumo perguntar muitas vezes: como é que a liderança se torna tão desligada da realidade vivida no trabalho?

E o que pode fazer para voltar rapidamente a ter contacto com essa realidade?

Ofir Bloch: Sim, penso que essa foi uma das observações mais claras deste relatório. E, já agora, tem sido consistente. Este é o quinto relatório que publicamos. Podem existir várias explicações, mas uma das coisas que o nosso relatório revelou especificamente foi uma enorme diferença entre o número de aplicações e a pilha tecnológica que os executivos pensam que a sua força de trabalho utiliza e aquilo que acontece na realidade.

Quando perguntamos aos executivos quantas ferramentas utiliza a sua força de trabalho ou os seus colaboradores, respondem que algumas, talvez trinta ou trinta e cinco aplicações. Mas, na realidade, quando analisamos a verdadeira pilha tecnológica e o portefólio dessas empresas, verificamos que são quase setecentas aplicações.

Existe, portanto, uma enorme lacuna de visibilidade entre aquilo que pensam ter e aquilo que efetivamente implementaram. E isso faz sentido, porque atualmente é muito fácil comprar ferramentas. Basta tirar o cartão de crédito, pagar vinte dólares por mês e temos ferramentas. E ainda mais com a programação por descrição, certo?

Hoje, qualquer pessoa pode criar e desenvolver ferramentas, e a maioria de nós já está a experimentar esse tipo de solução. Existe, por isso, uma enorme lacuna de visibilidade entre aquilo que os executivos pensam ter e aquilo que está realmente a ser utilizado pela força de trabalho. Parte do problema deve-se ao facto de não existirem ferramentas adequadas para medir ou analisar isso.

Penso que foi algo muito claro no relatório, ano após ano. Quanto à sua segunda pergunta, sobre o que precisam de fazer para recuperar o controlo, penso que grande parte da resposta passa pela comunicação. Passa por ouvir aquilo de que as pessoas realmente precisam no trabalho.

O que estão a utilizar? O que lhes falta? Mas também existe uma solução tecnológica para isto. Há ferramentas que mostram o que existe na sua pilha tecnológica e aquilo que as pessoas estão realmente a utilizar.

David Rice: Sim, penso que o ponto sobre ouvir é excelente, porque, enquanto estava a pensar na forma como este problema surge ou em como se transforma num problema, a própria desconexão é fascinante: ambos os grupos estão tecnicamente a viver a mesma organização, certo?

Sim. Mas os executivos veem muitas vezes a promessa, enquanto os colaboradores vivem a fricção. E penso que muitas equipas de liderança subestimam a rapidez com que a confiança se desgasta quando as pessoas sentem que estão a suportar o peso da experimentação e a tentar garantir que ela gera retorno do investimento. Penso que existe um problema de empatia no topo, certo?

Os líderes tendem a ver isto como um problema tecnológico quando não está a funcionar. Não sei quantas vezes podemos dizê-lo. Vejo-o em todo o lado no LinkedIn, ouve-se neste podcast e noutros podcasts. Não é um problema tecnológico, é um problema de pessoas. Parece que isso não chega a alguns líderes, e não tenho a certeza porquê.

Ofir Bloch: Sim. Existe esta noção de empatia digital. Muitas empresas falam sobre a experiência dos colaboradores, mas, se pensarmos bem, atualmente no trabalho, especialmente desde que começámos a trabalhar a partir de casa e num modelo híbrido, a experiência de um colaborador consiste sobretudo em diferentes pontos de contacto digitais e na forma como vivenciamos a pilha tecnológica e as ferramentas que utilizamos no trabalho.

Quando falamos de experiência dos colaboradores, grande parte do assunto está relacionada com a fricção causada pela tecnologia, com a alteração da forma como trabalhamos ou com a tentativa de aprender coisas novas. Por isso, tem toda a razão, e essa desconexão não ajuda. Se a gestão e os executivos compreendessem que tipos de ferramentas as pessoas utilizam, a fricção associada a essas ferramentas e a complexidade dos diferentes fluxos de trabalho que implementámos para que as pessoas executem o seu trabalho, penso que, se tivéssemos esse sentido de empatia digital, a vida profissional e a experiência digital global dos colaboradores seriam melhores.

David Rice: Sim, concordo. Defende que a verdadeira limitação está na capacidade da IA, certo? Falta-lhe contexto, e isso parece ser um problema de sistemas mais profundo do que a maioria das organizações imagina. Porque é que o contexto se está a tornar a principal limitação da IA empresarial?

Ofir Bloch: Parte da resposta está relacionada com a forma como estas ferramentas são implementadas.

Estamos a viver uma explosão da IA. Todos os fornecedores estão a integrar IA e a incorporá-la nas suas próprias ferramentas. Temos assistentes. A maioria destas ferramentas concentra-se numa única aplicação ou ecossistema, mas, infelizmente ou felizmente, o trabalho não vive numa única aplicação. Os nossos fluxos de trabalho atravessam várias aplicações. Os modelos de IA não têm realmente acesso a todas essas aplicações.

Na verdade, alguns modelos conseguem aceder a dados através de APIs ou de outras abordagens programáticas, como MCPs, A2As, entre outras. Mas o problema é que nem todas as aplicações que utilizamos têm acesso a esses protocolos. Os dados mostram que apenas vinte e nove por cento dos nossos fluxos de trabalho são acessíveis através dessas abordagens programáticas.

Assim, setenta e um por cento não está ao alcance desses modelos. E, relativamente ao seu ponto sobre o contexto, grande parte do trabalho de um trabalhador e de um colaborador acontece no ecrã. Quando eu, enquanto colaborador e ser humano, olho para o ecrã, consigo ver uma grande quantidade de informação num instante.

Mas a IA não consegue fazer isso. Vou dar-lhe um exemplo rápido, que penso que será familiar para o seu público, composto por profissionais de recursos humanos. Imaginemos que quero atribuir-lhe, David, um prémio extraordinário. Digamos cinco mil dólares. Vamos atribuir ao David um prémio extraordinário de cinco mil dólares.

Quando entro num chatbot, num assistente ou num assistente de IA dentro de uma aplicação e digo: «Quero atribuir ao David um prémio extraordinário de cinco mil dólares», há muitas perguntas a que preciso de responder para que isso aconteça. Quando vemos as demonstrações dos fornecedores, tudo acontece como por magia, mas não é assim que a vida real funciona.

Qual David? É o David do nosso escritório em Londres ou do escritório de São Francisco? O David faz parte da minha equipa? Tenho autorização para atribuir cinco mil dólares como prémio extraordinário? O diretor financeiro precisa de aprovar? O que acontece é que, em vez de dar instruções à IA, começamos a ser questionados. Se iniciarmos sessão num sistema de gestão de capital humano, conseguimos ver toda essa informação num único ecrã.

A interface gráfica do utilizador contém grande parte desse contexto, mas os modelos de IA não o têm, porque não conseguem ver o nosso ecrã. Esse foi outro problema que identificámos no inquérito.

David Rice: Isto é fascinante, porque grande parte do trabalho é profundamente contextual e, como disse, estes sistemas não conseguem ver tudo isso.

Passámos os últimos dois anos a falar sobre a inteligência dos modelos. Não sei se estamos a falar o suficiente sobre inteligência organizacional e sobre a necessidade de ligar todos estes pontos. Sim, a IA consegue gerar resultados extraordinários, mas, sem esse contexto, sem compreender as prioridades da organização, a política, o historial e as dependências — toda essa informação invisível que faz uma organização funcionar — penso que isso explica, em parte, a dificuldade em perceber o retorno do investimento e a razão pela qual os resultados parecem por vezes tão desligados de quem somos enquanto organização e daquilo que tentamos alcançar profissionalmente.

Ofir Bloch: E deixe-me acrescentar outro dado a esse respeito. Verificámos que trinta e sete por cento dos trabalhadores ignoram completamente a IA. Nem sequer tentam utilizá-la porque há demasiadas perguntas a que precisam de responder e demasiada informação que têm de introduzir. Por vezes, nem sequer confiam na IA para realizar o trabalho, por isso abandonam-na completamente.

Portanto, sim, tem toda a razão.

David Rice: Pergunto-me se, no passado, falávamos sempre sobre o tempo libertado e se aquilo que fizemos com esse tempo foi produzir mais e encher ainda mais o dia. Talvez valha a pena começar a explorar, especialmente em áreas como os recursos humanos, a utilização do tempo libertado para nos concentrarmos mais nos sistemas, aprendermos a utilizá-los e torná-los mais coerentes em toda a organização.

Penso que é aí que reside a grande oportunidade para continuar a fazer com que esta tecnologia dê mais frutos. A maioria das organizações apresenta a IA paralela como um problema de governação ou conformidade, mas este relatório sugere que é frequentemente um sinal de que os sistemas melhorados não estão a responder à realidade do trabalho.

Gostava de saber se estão realmente a verificar que as empresas diagnosticam mal esse problema.

Ofir Bloch: Na maioria dos casos, sim. Mas começo por dizer que não gosto do termo IA paralela. Prefiro falar de IA orientada pelo negócio, porque é isso que ela é. A resposta padrão na maioria das organizações será: é um problema de segurança, são ferramentas não autorizadas, temos de bloquear tudo.

Isso faz sentido do ponto de vista do risco, mas não capta aquilo que está realmente a acontecer, e é por isso que não gosto de lhe chamar IA paralela. No fundo, as pessoas estão a dizer-lhe: «Não estou a obter das ferramentas que disponibiliza aquilo de que preciso.» Quarenta e cinco por cento dos trabalhadores inquiridos admitiram utilizar ferramentas não autorizadas e, na verdade, trinta e seis por cento afirmaram utilizá-las também com informação confidencial.

Não penso que estes colaboradores tenham más intenções. Estão apenas a tentar fazer o seu trabalho, e as ferramentas disponibilizadas pela organização provavelmente não estão a produzir o resultado esperado. Podem preferir modelos diferentes. Talvez prefira o Claude para escrever e não o ChatGPT. Talvez goste mais da forma como o Codex cria componentes de front-end do que da forma como o Claude o faz.

Por isso, vou utilizar a ferramenta que me ajuda a fazer melhor o meu trabalho. Penso que a IA paralela não é realmente um problema comportamental. É simplesmente o que acontece quando trabalhar dentro do sistema ou ecossistema aprovado é mais difícil do que trabalhar fora dele. As pessoas estão a sinalizar: «Ouçam-nos. Não estão a disponibilizar as ferramentas certas.»

David Rice: Gosto dessa reformulação da IA paralela. Sempre achei que o termo não correspondia inteiramente ao que estava a acontecer. IA paralela parece algo saído de Missão: Impossível, com o Ethan Hunt a entrar no sistema central da CIA, quando, na realidade, penso que a maioria das pessoas a utiliza porque não está a tentar criar riscos.

Está a tentar remover fricção. Historicamente, surgem soluções alternativas sempre que os sistemas deixam de corresponder à realidade. Estamos num ponto em que, em vez de perguntarmos por que razão os colaboradores estão a infringir as regras ou a utilizar ferramentas não aprovadas, a melhor pergunta será provavelmente: porque sentem que os sistemas oficiais não os estão realmente a ajudar a fazer aquilo de que precisam?

Uma coisa que achei muito interessante é que os trabalhadores não estão necessariamente a rejeitar a IA por serem resistentes à tecnologia. Estão a rejeitar a interrupção, a fragmentação e a incerteza — as condições que ela está a criar. Pensa que os líderes estão a subestimar o peso cognitivo que a IA está a criar no trabalho moderno?

Ofir Bloch: Sim, dramaticamente. Isso é muito evidente quando analisamos os dados. Inquirimos os dois grupos e oitenta e um por cento dos executivos afirmam que a IA melhorou a produtividade, porque veem o resultado. Veem apenas o resultado. Mas os trabalhadores relatam muita fricção relacionada com a IA.

Já abordámos isto anteriormente, mas apenas nove por cento dos trabalhadores confiam realmente na IA para tarefas complexas. Muito disso deve-se às alucinações ou ao tempo necessário para copiar e colar dados e alternar entre sistemas. E falámos sobre o facto de o trabalho não viver numa única aplicação.

Se considerarmos alguém numa organização de vendas, um simples fluxo de trabalho desde a geração de um contacto até à oportunidade e ao recebimento pode atravessar uma dúzia de aplicações diferentes e cinco departamentos: jurídico, vendas, marketing, entre outros. Se for necessário copiar e colar os dados constantemente e cada ferramenta tiver a sua própria IA ou assistente, isso representa muita fricção.

É preciso começar a pensar: «Estou em conformidade? Posso utilizar esta ferramenta? Posso carregar este documento? Isto é uma alucinação? Preciso de verificar as fontes dos dados?» Se pensarmos em tudo isso, sim, existe claramente uma carga cognitiva provocada pela IA, mas os executivos não a veem.

Veem apenas o resultado.

David Rice: Uma coisa que tenho ouvido quando falo com líderes — e muitos líderes não a utilizam realmente — é que uma das razões é dizerem: bem, mencionou que as pessoas não confiam nela para trabalho complexo. Dizem: «Experimentei isto e não gostei do resultado, ou não confiei nele. Criou muitos problemas.» E, no fim, perguntamos: «Mas o que introduziu?»

Existe aqui um problema: não estamos a introduzir os elementos certos e, por isso, não obtemos algo em que possamos confiar. Não estamos a construir — detesto dizer isto, uma relação com a ferramenta — mas, de certa forma, é necessário fazê-lo.

É algo que muitas conversas ignoram: existe uma sobrecarga mental associada a este processo. Já não estamos apenas a fazer o trabalho. Estamos a gerir um sistema cujo funcionamento, francamente, muitos de nós não compreendemos.

Ofir Bloch: Sim, e isso transforma-se em trabalho adicional. No final do dia, os seres humanos são criaturas de hábitos.

É muito difícil mudar esse comportamento. Se pensarmos nos executivos, por exemplo, quantas vezes descarregou uma aplicação no iPhone ou num telemóvel Android e ela não fez aquilo que esperava, ou não funcionou bem, e simplesmente deixou de a utilizar?

Normalmente, não voltamos a essa aplicação para verificar se mudou ou se existe uma atualização. Abandonamo-la porque, na nossa mente, não produziu o resultado esperado. Foi isso que aconteceu com a IA nos últimos anos. Passámos por diferentes versões destes modelos, que foram ficando cada vez melhores.

Mas talvez, há doze meses, tenha tentado fazer algo com IA e não tenha obtido o resultado esperado. Não criou a apresentação da forma que pretendia. Não produziu o documento com o tom que queria, e simplesmente abandonou-a, porque ficou com a ideia de que não conseguia realizar a tarefa pretendida.

Muitos executivos experimentaram-na e disseram: «Não está a funcionar. Não está a produzir aquilo que queria.» E nunca mais voltaram. Penso que uma das coisas que estamos a verificar com a IA é que, devido a este ritmo de inovação, é necessário voltar sempre a experimentá-la, porque está a melhorar, mas também é necessário alterar constantemente a forma como trabalhamos.

David Rice: O próprio trabalho de validar resultados. É outro tipo de alternância constante de contexto, porque já não estamos a fazer a mesma coisa nem a pensar da mesma forma. Costumo dizer à minha equipa que a perspetiva de editor é diferente da perspetiva de escritor. É necessário colocar uma perspetiva completamente diferente nesse momento.

Por isso, sim, tecnicamente estamos a fazer as coisas mais depressa, mas, em muitos aspetos, a carga cognitiva global é um pouco maior. Criámos uma situação em que automatizámos o trabalho, mas continuo a sentir-me exausto no final do dia.

Ofir Bloch: Porque está a fazer mais. Está simplesmente a tentar alcançar mais. Por isso, sim.

David Rice: O relatório salienta que a formação tradicional não consegue acompanhar o ritmo, porque o trabalho moderno está a mudar em tempo real. Isso faz sentido para muitas pessoas. Mas conduz inevitavelmente à pergunta: o que fazer a esse respeito? Como podemos preparar as pessoas de forma semelhante à formação tradicional, mas para esse contexto moderno?

Ofir Bloch: Muitas organizações ainda estão a tentar resolver problemas novos com ferramentas antigas. O instinto de muitas empresas continua a ser: vamos fazer melhor formação, com maior frequência; vamos utilizar salas de aula e vídeos. Mas isso simplesmente não funciona.

Estas abordagens tradicionais já não funcionam em 2026. Sabemos que as pessoas esquecem aquilo que aprendem. E falou sobre a sobrecarga cognitiva, que acontece claramente, especialmente quando existem diferentes gerações no local de trabalho e a capacidade de atenção é reduzida.

Além disso, como podemos acompanhar toda esta inovação e todos estes novos modelos que surgem diariamente? O que vimos no relatório foi que, quando incorporamos esse apoio no fluxo de trabalho, em vez de fazermos uma formação, um tutorial ou um vídeo isolado, e ele está disponível exatamente quando é necessário, orientando-nos num processo ou recordando-nos como fazer algo no momento certo, é então que observamos os maiores aumentos de produtividade.

Alguns dados do relatório: verificámos que os trabalhadores com esse tipo de apoio contextual integrado no fluxo de trabalho têm entre 1,9 e 3,7 vezes mais probabilidades de afirmar que confiam plenamente em todas as dimensões do seu trabalho. Ter apoio no fluxo de trabalho, no momento em que é necessário, em vez de ter de interromper o trabalho para aprender algo, é provavelmente a melhor abordagem para adotar estas novas tecnologias.

David Rice: Gosto da ideia deste apoio contextual no momento certo, porque grande parte do trabalho atual parece muito caótica. A partir de determinada fase da carreira, há sempre algo novo a ser-nos apresentado. A formação tradicional pressupõe sempre um ambiente estável ou um ponto de partida: aprender o software, aprender o fluxo de trabalho e repetir.

Mas a IA, a partir de determinado momento, muda tudo tão rapidamente que o conhecimento estático começa a degradar-se no instante em que o adquirimos. Dizemo-lo constantemente e as evidências continuam a apontar para isso: o futuro não passa necessariamente por formar as pessoas na utilização de ferramentas, mas por criar confiança na adaptação e ensinar as pessoas a aprender continuamente enquanto estão em movimento.

Ofir Bloch: Sim, absolutamente.

David Rice: Uma das ideias mais subtis do relatório é que os vencedores poderão não ser as organizações com a IA mais avançada, mas aquelas que melhor orquestram pessoas, sistemas, fluxos de trabalho e todo esse contexto. Pensa que estamos a entrar numa era em que a integração operacional é mais importante do que a sofisticação dos modelos?

Ofir Bloch: Sim, sem dúvida. Existe uma diferença enorme entre utilizar uma ferramenta e tirar partido dela. Pode verificar um aumento na utilização de licenças. As pessoas conseguem entrar e sair das aplicações, mas o que fazem dentro delas? Se tudo o que faço é colocar perguntas básicas, resumir uma mensagem de correio eletrónico ou alterar a formulação de algo, estou realmente a aproveitar todo o potencial desse modelo dispendioso com milhares de milhões de tokens?

Provavelmente não. Penso que as empresas que estão efetivamente a obter resultados de produtividade e a ultrapassar as outras são aquelas que compreendem a necessidade de estabelecer uma ligação entre as pessoas e a tecnologia. No final do dia, existem diferentes gerações no local de trabalho e diferentes níveis de competência digital.

Existe resistência à mudança, entre outros fatores. Se pretende nivelar as capacidades e garantir que cada pessoa da organização consegue obter o mesmo resultado destas ferramentas, tem de compreender que a experiência precisa de ser contextualizada e personalizada. É necessário levar a tecnologia às pessoas e as pessoas à tecnologia, encontrando um ponto de equilíbrio.

Por isso, penso que orquestração é uma boa palavra a vários níveis. Primeiro, a orquestração das pessoas com estas ferramentas. Segundo, a forma como ajudamos as pessoas a compreender que ferramentas devem utilizar e quando, sem terem de aprender tudo isso. Enquanto colaborador, não deveria ter de me preocupar com a forma como fazemos o processamento das despesas, com a aplicação que serve de sistema de gestão de capital humano ou com o nosso CRM.

Tenho um objetivo empresarial. Tenho uma tarefa. Se a IA me puder ajudar a executar esse fluxo de trabalho sem ter de alternar entre doze aplicações diferentes ou procurar o assistente certo, então ótimo. Nesse caso, orquestrei a IA para servir o ser humano e consigo alcançar um resultado empresarial. Penso que é nisso que as organizações precisam de se concentrar.

Em vez de implementarem simplesmente o modelo mais inteligente, como podemos estabelecer uma ligação entre as pessoas e os modelos que implementámos?

David Rice: Este parece ser um momento realmente importante para esta mudança, porque a conversa do mercado tende a centrar-se na guerra entre modelos. Mas não penso que a maioria das organizações esteja a ter dificuldades porque o modelo não é suficientemente inteligente.

Falham porque os sistemas em redor do modelo tendem a estar fragmentados. Não levaram todas as pessoas consigo nessa jornada. E, honestamente, a orquestração parece ser a palavra que acabámos por adotar, podendo tornar-se a maior vantagem competitiva neste momento, mais do que a capacidade bruta da IA.

No fundo, provavelmente quem reduzir mais rapidamente a fricção será quem terá a maior vantagem.

Ofir Bloch: Sim, absolutamente. Não poderia ter dito melhor.

David Rice: Ofir, foi uma boa conversa. Agradeço a sua participação.

Ofir Bloch: Sim, sem dúvida. Obrigado pelo convite. Tenho a certeza de que vai colocar a ligação algures nos comentários, mas, para quem quiser ler o relatório, chama-se Estado da Adoção Digital 2026 da WalkMe. Até à próxima.

David Rice: Sim, vale definitivamente a pena descarregá-lo. Li-o e foi fascinante. Vou publicar mais informações quando promover este episódio, mas consultem o relatório.

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Até à próxima: contexto, contexto, contexto.