Requalificando talentos para reduzir lacunas de tecnologia

 

Requalificando talentos para reduzir lacunas de tecnologia.

 

Frustrado com os resultados da atual maturidade da inteligência artificial? Ainda são como crianças pequenas em fase de aprendizado? Lembrem da regrinha básica “a máquina não substitui o homem em criatividade”. As máquinas são rápidas, muito mais rápidas e racionais do que nós – depende da programação feita – mas levam um tempo para “aprender” e nós, por mais lento que sejamos, temos a capacidade de “dar nosso jeito” para superar as barreiras ou incontingências, ainda não calculadas pelas estatísticas dos algoritmos das IA.

 

Apesar da crescente prevalência de tecnologia de IA e dados transacionais gerados dentro e fora das empresas, obter valor com esta nova ferramenta ​​não é fácil. Mesmo com esta tecnologia cada vez mais fácil de adquirir, 40% das organizações que fazem investimentos significativos em IA ainda não relataram ganhos de negócios com a IA, segundo uma pesquisa da MIT/SLOAM. Assim como ocorreu com os avanços da tecnologia no passado, a tecnologia sozinha não é a resposta para gerar o “valor para o negócio” – e esse é uma lição bem antiga e bem dada, só não aprendeu quem não quis.

 

Obter valor da IA ​​requer investimento além da tecnologia, principalmente em infraestrutura de dados e talentos. O talento de IA pode ser uma limitação particularmente difícil. Uma vez armadas com tecnologia e infraestrutura, muitas organizações descobrem que não possuem as habilidades para gerar e trabalhar IA.

 

Modelos sofisticados não ajudam se as pessoas na organização não sabem o que necessitam ver ou o que significam os resultados ou o que deveriam fazer de forma diferente com base nos resultados. O problema, portanto, é menos sobre como gerenciar a tecnologia em si e mais sobre como gerenciar as habilidades e processos necessários para pessoas e equipes.

 

Para ilustrar, considere a relação entre a maturidade de uma organização com uma tecnologia específica e a sofisticação do uso dessa tecnologia. Conforme uma organização amadurece, a sofisticação técnica provavelmente melhora em geral. Mas essa sofisticação técnica não é distribuída uniformemente por toda a organização. Alguns funcionários têm mais habilidades técnicas do que outros. Algumas funções organizacionais são provavelmente mais sofisticadas tecnicamente do que as dos funcionários que consomem esses resultados (como a alta gerência ou equipes de atendimento ao cliente). Para agravar a dificuldade, conforme a organização amadurece, os níveis de habilidade entre os grupos de funcionários se desenvolvem em ritmos diferentes. Este é um problema resolvido com governança e organização, não com tecnologia.

 

 

Amadurecimento da sofisticação tecnológica

Muitos dos produtores e consumidores de tecnologia amadurecem em ritmos diferentes, levando ao crescimento, e não à redução, das lacunas entre o que as organizações podem criar com a tecnologia e o que podem usar.

 

Quando uma organização não tem o talento necessário para produzir resultados com uma tecnologia como a IA, ela pode buscar ajuda externa. Infelizmente, a terceirização fornece valor relacionado à IA para apenas 12% das organizações – segundo a mesma pesquisa MIT/SLOAN, que relatam usar essa abordagem.

 

Esse resultado limitado não significa necessariamente que a terceirização não funcione, é que não resolve o problema. O talento externo pode ajudar as organizações a melhorar a produtividade e os resultados com novas tecnologias. As organizações podem se beneficiar rapidamente da experiência duramente conquistada por outras pessoas, sem a dificuldade de ganhá-la sozinha. Mas, não será perene se seus talentos não forem capacitados a usá-los. E, você dependerá sempre do terceiro, com a limitação dele, que não tem o seu foco de mercado, então porque ter talentos dentro da organização? – faz sentido isso?

 

A verdade é que produzir resultados apenas com sistemas de IA não é suficiente. As empresas precisam ajudar os funcionários a melhorar sua capacidade de trabalhar ao lado das máquinas. Melhorias no consumo são necessárias para que as empresas vejam os benefícios de novos e sofisticados sistemas de IA. Caso contrário, é mais um desperdício de dinheiro com a tal “Transformação Digital”.

 

Hoje a taxa de melhoria dos resultados de consumo de IA é mais lenta do que a taxa de melhoria da produção de IA porque poucas pessoas produzem modelos de IA para elas mesmas. A maioria dos funcionários são consumidores dos resultados desses modelos que eles não criaram, não entenderam, não aprenderam “a lógica”. Limitar a sofisticação para um grupo de usuários de tecnologia torna esse aprendizado lento, principalmente quando (por definição) esse grupo de funcionários está focado na tecnologia, não na função dos negócios.

 

Essa interação é necessária porque tecnologias como a IA não funcionam em bolhas ou silos. Essa tecnologia requer contexto de negócios – amplo – que é específico da organização.  De acordo com o relatório de estudo e pesquisa executivo global do MIT/SLOAM – Artificial Intelligence de 2019, as organizações que ativamente capacitaram suas forças de trabalho existentes a obter habilidades necessárias para trabalhar com IA têm mais probabilidade, em 40 pontos percentuais, de gerar valor com estas ferramentas ​​do que as empresas que não se concentraram em requalificação.

 

Nos dias atuais, nestes tempos de mudanças imprevistas, onde o mercado ainda está reaprendendo a se relacionar e consumidores estão se adaptando ao seu novo dia-a-dia, ter velocidade para entender e acompanhar o consumo pode ser uma vantagem competitiva muito importante para a perenidade do negócio.

 

Para obter valor de tecnologias como a IA, as organizações devem, portanto, encorajar os funcionários a desenvolver novas habilidades.

 

 

por Carlos Magalhães – Xcellence & Co.

carlos.magalhaes@xcellence.com.br

 

Xcellence & Co.

Transformar suas Ideias em Valor, mas também ajudá-los a Superar seus Desafios, SEMPRE.