Cases mostram como tecnologia alavanca capital humano – e não o contrário

Pense em alguém que está no lugar certo na hora certa. Esse é Sam Ransbotham, professor do Boston College , pesquisador, editor-convidado para inteligência artificial da MIT Sloan Management Review e anfitrião do podcast Me, Myself and AI, onde executivos do mundo todo têm dividido com uma audiência espalhada pelo planeta suas aventuras e desenventuras com IA – processo que já está em sua nona temporada.

Se, em sua pesquisa sobre os benefícios da IA para a cultura das empresas Ransbotham mostra que existe uma interdependência entre cultura, uso de IA e ganho de eficiência, no podcast, produzido pela MIT SMR em parceria com o BCG, ele explora, ao lado de Shervin Khodabandeh, as maneiras muito práticas com que os líderes das organizações inovadoras em IA chegaram a bons resultados não só em eficiência e competitividade, mas também em adaptar sua cultura para a colaboração entre a tecnologia e o capital humano.

A seguir, listamos cinco episódios nos quais os entrevistados trazem insights sobre esse tema.

A perspectiva do Nobel de Economia Paul Romer

Em maio, um dos convidados foi o economista Paul Romer, que em 2018 recebeu o Prêmio Nobel em sua área pelo trabalho para integrar inovações tecnológicas na análise macroeconômica de longo prazo. Quanto à IA, ele não acredita que o futuro seja a automação completa, e sim usar as ferramentas para desenvolver ao máximo o potencial dos trabalhadores.

“Essa ideia de simplesmente treinar a máquina e usar aprendizado não supervisionado achando que ela vai realmente ficar inteligente e fazer coisas para nós não é bem o que vai acontecer”, afirma ao podcast, mencionando os problemas com o desenvolvimento de veículos autônomos. Romer sugere olhar, caso a caso, o que está acontecendo nas organizações.

Para ele, uma das aplicações mais significativas da IA é a educação. “Deveríamos prestar muito mais atenção ao potencial dos empregos para aprimorar, de fato, as habilidades. Em vez de desacelerar essa tecnologia, vamos direcioná-la a isso.”

Jeff Cooper e a colaboração entre estilistas e algoritmos

Jeff Cooper é diretor sênior de ciência de dados na Stitch Fix, uma consultoria de estilo online em que a experiência humana alimenta tecnologias inteligentes (e vice-versa) em prol da eficiência operacional. “Somos apaixonados por esse modelo. Aprendemos muito com os clientes porque fazemos muitas perguntas para entender qual é o seu estilo. Boa parte disso requer uma abordagem humana: nossos estilistas conhecem essas pessoas. Mas também usamos IA e aprendizado de máquina nas ferramentas de recomendação, baseadas no que o sistema imagina que seria ótimo para cada um”, explica o executivo no início do episódio.

Para converter melhor as vendas com recursos como sugerir uma peça de roupa para completar o look do cliente, a tática da empresa é turbinar a conexão humana entre estilistas e clientes com uma inteligência artificial que agiliza e dá escalabilidade ao trabalho. “Isso economizou cerca de 20% do tempo de redação de notas dos estilistas. Eles ficaram realmente entusiasmados com a forma como o recurso foi implementado.”

A tecnologia incentiva a multidisciplinaridade na Capital One

Para desenvolver soluções de IA que realmente funcionem, as organizações precisam mesclar profissionais com experiência em áreas tão diversas quanto engenharia e marketing, afirma ao podcast Prem Natarajan, cientista-chefe e chefe de IA da companhia de serviços financeiros Capital One.

Ele cita o caso da plataforma antifraude desenvolvida na empresa usando machine learning para tomar decisões complexas em tempo real. “Gosto desse exemplo porque mostra todas as diferentes disciplinas que precisamos envolver. O melhor trabalho está na intersecção de pessoas com visão sólida de produto, imaginando os casos de uso, com as que têm uma visão científica da invenção necessária para que isso aconteça e com engenheiros com capacidade de fazer isso”, descreve. “É algo que exercita todos os músculos de uma organização multidisciplinar complexa.”

A adoção da IA, para ele, traz a necessidade de uma cultura de interação, não de isolamento em departamentos. “Começar a ter cada vez mais uma mentalidade de produto, em que todos pensem dessa forma, ajuda a organização inteira.”

Na NASA, o desafio de impor (ou não) limites à IA

A exploração do espaço é um dos campos onde tecnologias autônomas brilham, especialmente em planetas como Marte, onde humanos ainda não pisaram. Vandi Verma, engenheira-chefe de operações robóticas no Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) da NASA, falou ao podcast sobre o uso de IA nessas missões e o que aprendeu com elas.

Ela explica que os veículos robóticos que vasculham a superfície de outros planetas usam a IA para observar grandes áreas com muito mais detalhe e enviar os dados para os cientistas. Parece fácil, mas ela revela que a comunicação pode ser um obstáculo. “Temos muita dificuldade em dizer às máquinas o que queremos que elas façam, pois há vários parâmetros. Na exploração, procuramos coisas novas, mas também buscamos recolher dados sobre hipóteses que já existem. Então usamos supercomputadores para traduzir isso em parâmetros para o robô explorador.”

Os humanos, segundo ela, ainda precisam entender que, mesmo sendo especialistas e tendo realizado simulações, é preciso confiar na inteligência da tecnologia e deixar ela fazer o seu trabalho com mais autonomia. “Assim que o robô percorrer 5, 10 metros, terá muito mais informações sobre o ambiente do que nós tínhamos. Portanto, temos que aprender a não o restringir demais. E isso é realmente difícil de ensinar aos novos colaboradores. Se você não deixar espaço suficiente de manobra, vai falhar.”

IA acelera a inovação interdisciplinar na Volvo

Na Volvo, a IA é utilizada na tomada de decisão para a produção de um veículo, tendo como parâmetros pilares da empresa, como a otimização da produção, a sustentabilidade e a segurança dos motoristas. “Essas são três áreas em que a IA pode ser de fato uma tecnologia central para que alcancemos os nossos propósitos”, afirma Anders Sjögren, líder de projetos de inovação em dados e IA da organização.

No podcast, ele comenta que a organização também pesquisa dados sobre acidentes para gerar insights sobre a segurança dos carros. “As ideias podem vir do time de tecnologia ou do pessoal da análise, e temos agilidade para executá-las”, diz. Nesse caso, ele diz que a tecnologia acelera graças à cultura corporativa. “Como uma empresa automobilística, a Volvo não é muito grande. Então os profissionais de todas as etapas, desde a estratégia do produto, design, pesquisa e desenvolvimento até a engenharia, estão fisicamente muito próximos”, afirma. “É mais fácil fazer conexões e criar atividades informais de inovação.”