Compreender a IA e o aprendizado de máquina (machine learning) não é mais tarefa apenas de consultores de tecnologia, departamentos de TI e cientistas de dados. Hoje, todo líder e gestor deve conhecer os fundamentos práticos da IA. Felizmente, é possível que quase qualquer pessoa aprenda os fundamentos de como a IA funciona e que tipos de tarefas ela realiza melhor.

Três consultores ligados a escolas de negócios concluíram uma significativa pesquisa com executivos que trabalham em transformação digital e identificaram cinco práticas que gestores de sucesso precisarão dominar:

1. Conceda a administração para IA;
2. Foque no trabalho de avaliação;
3. Trate as “Intelligent Machines” como colegas;
4. Trabalhe como um designer;
5. Desenvolva habilidades sociais e relacionamentos.

IA acabará por revelar-se mais barata, mais eficiente e potencialmente mais imparcial nas suas ações do que os seres humanos. Mas tal cenário não deve ser motivo de preocupação para os gestores: significa apenas que os empregos mudarão para se concentrarem em coisas que só os humanos podem fazer. O rastreamento de cronogramas e recursos poderá em breve cair na mão das máquinas, mas a elaboração de estratégias permanece indubitavelmente humana.

Texto inspirado na pesquisa elaborada pelos consultores Vegard Kolbjornsrud, Richard Amico e Robert Thomas para Harvard Business Review Press, em “How AI Will Redefine Management”, de 2017.

Acompanho com grande interesse os processos de inovação nas organizações, principalmente as genuínas tupiniquins. As startups, principalmente as digitais, em qualquer lugar e mesmo por aqui, são ágeis, inovadoras e aparentemente prontas para o futuro. A maioria somente tem uma grande ideia ou uma importante fonte de inspiração e cópia. Não importa, vale tudo para o sucesso e a fonte de riqueza alvejada.

Assim, nesse momento de frenesi da gestão empresarial, cabe um pouco de teoria, além de revermos o conhecimento de “mestres” reconhecidos visando a implantação de processos permanentes de inovação. Dentre várias opções, deve ser incluído o design thinking como uma das mais formidáveis ferramentas inspiradoras para inovação e citar o principal mentor desse conceito – o inglês Tim Brown.

Portanto, aproveito e relaciono, a seguir, oito lições de Brown para tornar o design thinking ferramenta essencial do processo constante de inovação em qualquer tipo e estágio de organização:

Comece pelo começo – envolva design thinkers logo no início do processo de inovação, antes de qualquer definição ser tomada. O design thinking o ajudará a explorar mais ideias com mais rapidez do que seria possível de outra forma.

Adote uma abordagem centrada no ser humano – juntamente com questões comerciais e tecnológicas, a inovação deve levar em consideração o comportamento, as necessidades e as preferências humanas. O design thinking centrado no ser humano – especialmente quando inclui investigação baseada na observação direta – irá captar insights inesperados e produzir inovação que reflita com mais precisão o que o consumidor deseja.

Experimente logo – crie uma expectativa de experimentação e prototipagem rápida. Incentive as equipes a criarem um protótipo na primeira semana do projeto. Avalie o progresso com uma métrica como o tempo médio de realização ou o número de consumidores expostos aos protótipos durante o programa.

Procure ajuda externa – expanda o ecossistema de inovação procurando oportunidades de co-criação com clientes e consumidores. Explore as redes Web para ampliar a escala efetiva de sua equipe de inovação.

Reuna projetos grandes e pequenos – gerencie um portfólio de inovação que se estende desde ideias incrementais de curto prazo até ideias revolucionárias de longo prazo. Espere que as áreas do negócio incentivem e financiem a inovação incremental, mas que também estejam dispostas a iniciar a inovação revolucionária.

Orçamento no ritmo da inovação – o design thinking acontece rapidamente, mas o caminho até o resultado pode ser imprevisível. Não restrinja o ritmo em que você pode inovar confiando em ciclos orçamentários complexos. Esteja preparado para alterar o financiamento à medida que os projetos avançarem e as equipes aprenderem sobre as oportunidades.

Encontre talentos – contrate programas interdisciplinares com instituições de design e escolas de negócios. Pessoas com experiência em design convencional podem oferecer soluções além de suas expectativas. Você pode até treinar não-designers com atributos adequados para se destacarem em funções de design thinking.

Projete o ciclo completo – em muitas empresas as pessoas mudam de posições a cada 12 a 18 meses. Mas os projetos de design podem levar mais tempo do que isso para serem concluídos. Planeje tarefas para que os design thinkers passem da inspiração à idealização e à implementação. Experimentar o ciclo completo cria um melhor entendimento, além de enormes benefícios de longo prazo para a organização.

Imagem: Tim Brown – CEO da consultoria de design IDEO

Empresas estabelecidas gastam enormes recursos tentando se transformar em líderes digitais de algum novo ecossistema, no entanto, normalmente o resultado é sofrível. Muitos executivos acreditam que a ameaça representada pelos disruptores digitais exige uma resposta gigantesca e destruidora dos modelos de negócios estabelecidos.

No entanto, a solução é adotar uma abordagem incremental de transformação digital e que seja orientada pela descoberta de oportunidades. A indicação é procurar problemas para resolver com a tecnologia digital, explorando o valioso conhecimento sobre os clientes, o amplo ambiente operacional e vasto conjunto de talentos da organização, enquanto se aprende o caminho para um novo modelo de negócios.

Inteligência Artificial:

Estamos assistindo o surgimento de um novo tipo de empresa em que a IA é a principal fonte de criação de valor. O modelo de operações orientado pela Inteligência Artificial confunde os limites que costumavam separar os setores industriais e agora alteram completamente as regras da concorrência empresarial. Tanto para as start-ups digitais como para as empresas tradicionais, é essencial compreender o impacto revolucionário que a IA tem nas operações e na concorrência.

Os esforços de muitas empresas para ampliar a inteligência artificial são insuficientes. Isso ocorre porque raras estão envolvidas em práticas básicas que apoiam a adoção generalizada dessa ferramenta. Tecnologia de ponta e pessoas talentosas não são suficientes: as empresas devem quebrar as barreiras organizacionais e culturais que impedem o uso da IA.

Os líderes empresariais devem apresentar a urgência das iniciativas de IA e os seus benefícios para todos; gastar o mesmo em contratações quanto em tecnologia; organizar o trabalho de IA com base na maturidade da IA, na complexidade do negócio e no ritmo de inovação da empresa e finalmente, investimento na educação em IA para todos os envolvidos.

Grande parte do trabalho realizado em transformações bem-sucedidas de IA incide em uma área cinzenta em termos de responsabilidade. As principais tarefas – definir a direção dos projetos de IA analisar os problemas que eles resolverão, construir os algoritmos, projetar as ferramentas, testá-las nos usuários finais, gerenciar a mudança e criar a infraestrutura de TI de suporte – podem ser de responsabilidade de uma área unificada entre TI e comercial, como um hub, ou de responsabilidade dos representantes dos clientes e compartilhado com a TI.

As empresas devem reimaginar os seus processos de negócio, concentrando-se na utilização da IA ​​para obter mais flexibilidade ou maior velocidade operacional, maior escala, melhor tomada de decisões, além de aumentar a personalização de produtos e serviços.

A inteligência artificial vem transformando os negócios – com impacto mais significativo quando congrega e amplia o número de trabalhadores humanos em vez de os substituí-los. As empresas obtêm os maiores ganhos de desempenho quando humanos e máquinas inteligentes trabalham juntos. São necessárias pessoas para treinar máquinas, explicar seus resultados e garantir seu uso responsável. A IA, por sua vez, pode melhorar as competências cognitivas e a criatividade dos seres humanos, libertar os trabalhadores de tarefas de baixo nível e ampliar as suas capacitações.

As organizações que utilizam máquinas apenas para deslocar trabalhadores através de automações perderão todo o potencial da IA. Essa estratégia é equivocada: os líderes de amanhã serão aqueles que adotarem a inteligência colaborativa, transformando as suas operações, os seus mercados, as suas indústrias e, principalmente, a sua força de trabalho.

Texto inspirado em conceitos de “On Leading Digital Transformation” e “On Ai, Analytics, and the New Machine Age”, da Harvard Business Review Press, de 2022.