Sua estratégia de priorização da TI está causando mais problemas do que resolvendo?

De gigantes da tecnologia, como o Google, a grandes consultores de gestão, como a McKinsey, um número cada vez maior de empresas prega uma estratégia de "IA em primeiro lugar". Em essência, isso significa considerar a IA como a prioridade estratégica final, que precede outras direções alternativas. À primeira vista, essa estratégia parece lógica, talvez até inevitável. Os números falam por si: o grande volume de investimento que flui para as tecnologias de IA mostra os níveis de confiança em um futuro cada vez mais orientado para a IA. Mas será que essa abordagem pode ser um grande passo em falso estratégico, a razão exata para minar as iniciativas de transformação da IA? À medida que as organizações priorizam cada vez mais a IA acima de tudo, elas correm o risco de esquecer que o principal objetivo da tecnologia é resolver problemas. Uma abordagem que prioriza a IA poderia impulsionar rapidamente a implantação da IA nas operações de negócios, não porque ela resolve problemas "reais" da organização ou do cliente, mas porque a implementação da TI se torna um fim em si mesma. O resultado provável é um monte de soluções de IA em busca de problemas ou, pior ainda, soluções que criam novos problemas. Quando a IA primeiro dá errado Considere o caso do uso relatado pela Uber de imagens geradas por IA em seu aplicativo de entrega. Algumas das imagens de alimentos geradas por IA eram de baixa qualidade, irrelevantes ou até mesmo absurdas. Mas o principal problema é que elas não atendem à principal necessidade do consumidor nesse contexto: uma representação visual autêntica da comida que ele está pensando em pedir. Em vez disso, eles criam problemas adicionais ao enganar os consumidores e estabelecer expectativas irreais. Mesmo quando a IA é aplicada a problemas reais, uma abordagem que prioriza a IA pode ser mal orientada. As soluções de IA, pelo menos as existentes, não ajudam em todos os problemas e podem até ser contraproducentes em certos casos. Veja os resultados de um experimento do Boston Consulting Group, por exemplo. Embora os consultores que trabalham com a GenAI tenham apresentado ganhos significativos de eficiência e eficácia em geral, seu desempenho não foi uniformemente melhor em todas as tarefas - isso prejudicou o desempenho em tarefas que foram consideradas "fora da fronteira" para a GenAI. Uma abordagem que prioriza a IA também pode levar à adoção de aplicativos chamativos sem preparar a infraestrutura de TI principal. Uma pesquisa recente da Equinix mostra que uma parte significativa dos gerentes de TI (42%) não tem confiança de que sua infraestrutura possa lidar com as demandas de IA, mesmo que 85% já a tenham implantado ou planejem implantá-la. Simplificando, se um sistema central, como a folha de pagamento, tiver falhas fundamentais, não será útil investir em um chatbot inteligente para a folha de pagamento antes de simplificar o software essencial. Da mesma forma, a maioria das empresas não tem os recursos de dados necessários, sem os quais até mesmo os aplicativos de IA mais impressionantes serão prematuros. Adotar uma abordagem que prioriza a IA também envia uma mensagem clara e subliminar aos funcionários, uma mensagem que não é totalmente motivadora: Se a IA estiver em primeiro lugar, eles estarão, na melhor das hipóteses, em segundo. Isso provavelmente exacerbaria suas preocupações existentes sobre a IA tomar seus empregos - um medo que não é infundado, dadas as evidências anedóticas e as previsões sobre a substituição de empregos impulsionada pela IA. Como resultado, os funcionários provavelmente ficarão ainda menos comprometidos com as iniciativas de IA. E, como sabemos por meio de pesquisas acadêmicas, sem essa adesão dos funcionários, uma transformação bem-sucedida é altamente improvável, se não totalmente impossível. Além do desinteresse dos funcionários, a implantação da IA pode ter uma série de consequências comportamentais não intencionais. Considere um estudo recente que examinou as reações dos funcionários ao gerenciamento algorítmico em tarefas como avaliações de desempenho. A implementação de algoritmos reduziu a motivação dos funcionários para ajudar os outros, pois eles começaram a ver seus colegas mais como objetos do que como seres humanos. Assim, mesmo que esses algoritmos se mostrem eficazes, eles podem ter impactos de longo alcance, possivelmente corroendo a própria estrutura da cultura organizacional. Da mesma forma, uma abordagem que prioriza a IA pode ser um tiro pela culatra ao considerar as respostas dos consumidores. Em contextos em que a IA ultrapassa funções tradicionalmente definidas por qualidades humanas - como chatbots de atendimento ao cliente - a reação do consumidor pode ser um obstáculo significativo. É possível superar isso, por exemplo, enfatizando o elemento humano nos aplicativos de IA. No entanto, uma busca intransigente pela IA poderia desviar a atenção da compreensão dessas sutis, porém importantes, consequências comportamentais. Uma abordagem focada principalmente na tecnologia também está repleta de riscos, dada a infinidade de dilemas éticos e ambiguidades legais que cercam a IA. Qual seria a bússola de um gerente em uma situação em que ele precisasse escolher entre a implementação da IA e os princípios éticos? Veja a experiência da Amazon como um exemplo. Certa vez, a empresa desenvolveu uma ferramenta de triagem de currículos baseada em IA, mas descobriu que ela era sexista. Por fim, a Amazon descartou a ferramenta, mas aí reside uma questão crítica: os gerentes tomariam consistentemente a decisão certa quando a IA fosse priorizada em relação a tudo o mais? É muito fácil citar exemplos da história recente em que os princípios foram deixados de lado, levando a graves consequências, desde a manipulação do comportamento dos eleitores até o prejuízo da saúde mental dos adolescentes. Para ser claro, o problema com uma estratégia que prioriza a TI não está no componente "IA", mas no aspecto "primeiro"; trata-se de como o foco organizacional é direcionado. Uma abordagem que prioriza a IA pode ser míope, podendo nos levar a ignorar o verdadeiro propósito da tecnologia: servir e aprimorar os esforços humanos. Uma abordagem equilibrada da IA Uma abordagem diferente, mais equilibrada e ponderada para a transformação da IA não é apenas possível, mas também provavelmente mais eficaz. Em vez de adotar uma estratégia de IA em primeiro lugar, recomendo que as organizações mantenham os 3Ps na vanguarda de sua transformação de IA: centradano problema, nas pessoase orientada por princípios. A premissa central dessa abordagem é aproveitar o potencial da IA, sem perder de vista os objetivos organizacionais, o lado humano da tecnologia e os valores fundamentais. Centrada no problema. Comece com o problema, não com a tecnologia. Considere como a IA pode ser usada para atingir os objetivos estratégicos e enfrentar os desafios organizacionais de maneiras mais eficientes, eficazes ou inovadoras. Por exemplo, um varejista poderia analisar os registros de atendimento e as reclamações para desenvolver soluções de IA direcionadas que abordem os pontos problemáticos dos clientes, em vez de lançar um chatbot de atendimento ao cliente com IA só porque todo mundo está fazendo isso. Da mesma forma, uma equipe de marketing deve primeiro entender a voz da marca e o público-alvo antes de explorar o uso de IA de texto para imagem para gerar um texto de anúncio ousado. Pessoas em primeiro lugar. Priorize os seres humanos em vez da IA. Coloque sua ênfase principal em como a IA pode capacitar os seres humanos. Isso exige um esforço proativo para entender o que a IA significa para funcionários e clientes, uma comunicação aberta com eles e a consideração de consequências comportamentais mais amplas. Por exemplo, uma abordagem que coloca as pessoas em primeiro lugar exigiria mudar o foco de apenas ganhos de eficiência ou desempenho em uma tarefa para considerar como a IA pode tornar os trabalhos mais intrinsecamente motivadores ao automatizar tarefas indesejáveis. Da mesma forma, uma equipe de RH poderia desenvolver um programa de treinamento abrangente com foco em como as ferramentas da GenAI podem aumentar as responsabilidades atuais do trabalho e, ao mesmo tempo, aliviar o medo da substituição. Orientado por princípios. Reflita sobre os aspectos éticos e legais da implementação da IA para articular sua posição ética sobre a IA. Considere aspectos como justiça, preconceito, privacidade e transparência. Estabeleça uma política clara para orientar a implementação da IA na organização, garantindo que os projetos estejam alinhados com os valores abrangentes. Por exemplo, um desses princípios poderia ser a inclusão de humanos no ciclo de decisões consequentes, como contratação e promoção. Da mesma forma, ao buscar novos parceiros de IA, uma equipe de aquisições poderia pedir aos fornecedores que incluíssem em suas solicitações de propostas como seus modelos minimizam o viés e protegem a privacidade do usuário. Dado o enorme potencial da TI, é compreensível a pressa em integrá-la a todas as facetas das operações comerciais. No entanto, ironicamente, ao colocar a IA à frente de todo o resto, as organizações podem estar se preparando para o fracasso. O verdadeiro sucesso com a transformação da IA pode muito bem ser alcançado por aqueles que colocam a estratégia, os seres humanos e os princípios à frente da IA.