Um executivo de talento e transformação sobre como a IA está a redesenhar silenciosamente as organizações — os líderes têm de acompanhar

Sentámo-nos com Ravin para compreender de que forma a IA está a alterar a estrutura organizacional e como os líderes devem abordar a implementação da IA para o fazerem com sucesso. Eis o que nos disse.

Uma carreira nos negócios e na gestão de talento

Lidero globalmente o negócio de consultoria de transformação da Mercer. Antes disso, liderei toda a área de inovação e gestão de talento na empresa que é agora a Willis Towers Watson. E, antes disso, fui consultor na área de estratégia da Accenture.

Também faço parte de vários comités diretivos do Fórum Económico Mundial. Sou membro do corpo docente da Kellogg School of Management da Northwestern, onde sou também professor executivo. Sou ainda autor de seis livros e de algumas centenas de artigos sobre o futuro do trabalho e o impacto da IA no trabalho e nas organizações.

Dica de Ravin

Existe a crença de que se pode liderar com tecnologia e, de alguma forma, obter magicamente um retorno, em vez de fazer o trabalho árduo de redesenhar o trabalho e a arquitetura do trabalho que envolve a organização. É nesta ideia errada que residem os obstáculos fundamentais à adoção da tecnologia.

Como a IA está a transformar os modelos de trabalho de «fixo» para «fluxo»

Vejo a liderança a mudar de forma bastante dramática num mundo orientado pela IA, e não apenas no papel de liderança que desempenho, mas também no trabalho que desenvolvo com os meus clientes.

Em particular, vejo que os líderes precisam de orquestrar um ecossistema muito mais amplo e distribuído de opções para realizar o trabalho e executar as suas estratégias — quer seja através de colaboradores que fazem parte da sua organização, de IA desenvolvida internamente, de IA adquirida, das capacidades de um parceiro de aliança ou das competências de um trabalhador independente.

Todas estas capacidades entram em jogo num mundo aumentado pela IA, à medida que a velocidade do trabalho aumenta e a IA exige novas competências. Isto está a substituir a ideia de que o trabalho está ligado a um emprego por formas mais ágeis de trabalhar.

No meu último livro, descrevo três modelos de envolvimento do talento:

1. O modelo fixo: trata-se do modelo tradicional baseado em funções.
2. O modelo flexível: neste modelo, as pessoas desempenham funções, mas têm flexibilidade para expressar as suas competências em diferentes áreas ou adquirir novas competências.
3. O modelo de fluxo: neste modelo, o talento estabelece ligação ao trabalho apenas através de projetos, missões e trabalhos pontuais.

A IA na conceção organizacional afeta agora todos os aspetos do trabalho e da liderança, pelo que estamos a ver as empresas passar de modelos de trabalho fixos para modelos flexíveis e, depois, para modelos de fluxo.

Porque devem os líderes redesenhar o trabalho antes de implementar a IA

Existe a crença de que se pode liderar com tecnologia e, de alguma forma, obter magicamente um retorno, em vez de fazer o trabalho árduo de redesenhar o trabalho e a arquitetura do trabalho que envolve a organização.

É nesta ideia errada que residem os obstáculos fundamentais à adoção da tecnologia.

Graças à IA generativa, ultrapassámos o problema da última etapa que a IA costumava enfrentar quando não era adequada à sua finalidade. A IA generativa é uma tecnologia incrivelmente fácil de utilizar. É conversacional e é-nos disponibilizada através de tecnologias que utilizamos diariamente. No entanto, o desafio que continua a ser mais difícil de resolver é a arquitetura do trabalho.

É nesse domínio que os líderes das organizações progressistas estão a trabalhar ativamente. E por boas razões — é aí que podem obter ganhos exponenciais.

Os líderes devem estar dispostos a olhar para além da substituição dos seres humanos pelas máquinas e ver todo o potencial de um ecossistema distribuído.

Concentre-se nestes tipos de perguntas: «Para que nível de competências inferior pode o trabalho ser potencialmente transferido?» E «À medida que o trabalho é substituído, onde precisamos de alguém com um nível de competências superior para assumir esse trabalho?»

Saiba mais sobre como redesenhar o trabalho e tirar partido da produtividade possibilitada pela IA.

Um exemplo real de uma abordagem de "trabalho em primeiro lugar"

Eis um exemplo de um trabalho realizado com um dos nossos clientes. Numa divisão de uma organização global de serviços financeiros de grande dimensão, redesenhámos o trabalho em torno das capacidades de uma nova plataforma tecnológica proprietária que incluía visão computacional para a ingestão de dados, automatização de processos, aprendizagem automática e IA generativa.

Redesenhar o trabalho primeiro permitiu-nos pegar nas tarefas, transferi-las para a plataforma, substituí-las e reforçá-las com as capacidades da plataforma. E isso não foi tudo. Outras partes do trabalho puderam então passar dos profissionais de níveis mais sénior para os principiantes. Isto foi possível porque as tarefas valorizavam a experiência, mas a tecnologia reduziu o valor adicional dessas competências.

Na verdade, em alguns casos, conseguimos eliminar totalmente a necessidade de determinados tipos de competências. A tecnologia substituiu este trabalho de nível inicial.

Utilizámos uma abordagem de "trabalho de trás para a frente" para redesenhar o trabalho, em vez da abordagem "tecnologia em primeiro lugar" que tantas organizações tentam implementar — frequentemente sem sucesso. A vantagem da nossa abordagem é libertar e tornar visíveis não só os efeitos primários da tecnologia, mas também os efeitos secundários e terciários.

Dica do Ravin

Utilizámos uma abordagem de \u0022trabalho de trás para a frente\u0022 para redesenhar o trabalho, em vez da abordagem de \u0022tecnologia em primeiro lugar\u0022 que tantas organizações tentam implementar — frequentemente sem sucesso. A vantagem da nossa abordagem é libertar e tornar visíveis não só os efeitos primários da tecnologia, mas também os efeitos secundários e terciários.

Porque é que uma abordagem de "trabalho de trás para a frente" melhora a adoção da IA

Uma abordagem de "trabalho de trás para a frente" também ajuda na adoção da IA.

Ao implementar a IA no planeamento estratégico, é muito fácil as organizações distribuírem a tecnologia indiscriminadamente e esperarem que as pessoas a adotem de forma uniforme. Mas isso raramente acontece.

Em vez disso, precisam de realizar o difícil trabalho de:

• Redesenhar funções
• Redesenhar processos
• Alterar os requisitos relativos a novos talentos
• Assegurar o rigor com que a tecnologia é utilizada, orientada e gerida, para garantir uma aplicação e implementação consistentes.

Eu sei, vocês sabem, todos sabemos que a gestão da mudança é o fator que determina o sucesso ou o fracasso das transformações. No entanto, de alguma forma, a IA na gestão da mudança — e o redesenho ativo do trabalho — continuam a ser o maior obstáculo para as organizações.

Dica do Ravin

Todos os líderes precisam de ter literacia em IA, e não conseguem alcançá-la a menos que utilizem esta tecnologia todos os dias. Também não conseguem alcançá-la sem experimentar, sem \u003ci\u003cem class=\u0022Lexical__textItalic\u0022\u003etentar\u003c/em\u003e\u003c/i\u003e. Mais importante ainda, não conseguem alcançá-la sem dar o exemplo ao resto da organização e liderar na linha da frente.

Como o desenvolvimento da literacia em IA acelera a adoção

Temos utilizado o nosso próprio LLM há quase dois anos e, tal como muitas organizações, democratizamos o acesso.

Para garantir a adoção e a literacia, os nossos líderes dão o exemplo na sua utilização. Também formamos as pessoas na utilização da tecnologia. Formámo-las para compreenderem como se manifesta uma alucinação. Formámo-las para validarem e verificarem os dados. Formámo-las sobre aquilo que constitui uma utilização adequada da IA nas operações empresariais, o que devem carregar e o que não devem carregar.

A formação é realizada através de vários meios:

• Simulações baseadas em IA
• Aprendizagem entre pares
• Oficinas de trabalho

Investimos na preparação das nossas pessoas para que a IA na aprendizagem e no desenvolvimento seja verdadeiramente um parceiro a quem recorrem todos os dias, para cada tarefa.

Mas volto a dizê-lo: não é possível obter o ROI da IA se tudo o que fizer for democratizar o acesso sem redesenhar intencionalmente as funções e os processos.

Como uma infraestrutura interna de IA permite redesenhar o trabalho mais rapidamente

Tal como praticamente todos os líderes empresariais, sou obcecado pela IA generativa.

Permitiu-nos aproveitar um legado de automatização de processos, aumentando progressivamente o nível de inteligência e de integração dos fluxos de trabalho. E ajudou-nos a desenvolver uma capacidade agentiva que está verdadeiramente a transformar todos os aspetos do nosso trabalho.

Para isso, utilizamos o nosso próprio LLM, bem como uma ferramenta interna de desenho do trabalho que ajuda os nossos clientes a redesenhar as suas funções e processos.

Como os fluxos de trabalho agentivos estão a transformar o talento, as operações e a consultoria

Falando de agentes, a preparação para a IA agentiva está presente em todos os aspetos do nosso modelo de negócio e da nossa cultura — desde as componentes operacionais da consultoria aos processos de gestão de talento e aos nossos processos de gestão financeira.

A IA agentiva está a criar oportunidades para novos serviços e a acrescentar valor aos serviços existentes. É realmente difícil exagerar a dimensão da transformação que está a provocar na nossa estratégia e no nosso modelo de negócio.

A nossa ferramenta interna de desenho do trabalho permitiu-nos transformar um processo de consultoria de seis semanas num processo de seis horas, distribuído por três workshops, que nos permite ajudar os nossos clientes a redesenhar as suas funções e processos para permitir uma melhor adoção da IA

A ferramenta ajuda-nos a desconstruir funções e processos, analisar o trabalho e identificar opções de redistribuição, nas quais o trabalho pode ser substituído ou aumentado por diferentes tipos de tecnologia (RPA, aprendizagem automática, IA generativa, agentes, robótica, etc.), e a reconstruir novas formas de trabalhar.

Porque é que os líderes têm de dominar a IA e liderar pelo exemplo

Em breve, as equipas e os clientes esperarão conhecimentos especializados a uma velocidade muito superior, com um nível de conhecimento e de testes sem precedentes — e cada vez mais, à medida que os gémeos digitais se desenvolvem. Será necessário implementar soluções testadas e acionáveis em dias e semanas, em vez de meses.

Com a IA no desenvolvimento de liderança, não chegará a esse ponto se não utilizar esta tecnologia todos os dias. Não chegará a esse ponto sem experimentar, sem tentar.

Mais importante ainda, não chegará a esse ponto sem dar o exemplo ao resto da sua organização e liderar pelo exemplo.

Acompanhe-nos

Pode acompanhar o trabalho de Ravin Jesuthasan no LinkedIn, enquanto continua a implementar a IA através da sua abordagem de «trabalhar de trás para a frente».

Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas na People Managing People!