A IA aplicada tem mais potencial do que apenas turbinar as operações de sua empresa: é também uma ferramenta poderosa para construir organizações melhores e inovadoras.
O que está mudando?
Mais da metade dos respondentes em uma Pesquisa Global sobre IA da McKinsey afirmaram ter adotado a IA em pelo menos uma de suas unidades de negócios, e quase dois terços esperavam que os investimentos de suas empresas em IA aumentassem nos próximos anos. Enquanto parte desse investimento busca melhorar a velocidade e a escala das operações, a IA aplicada é também uma ferramenta poderosa para construir organizações melhores.
Enquanto as decisões organizacionais eram anteriormente tomadas principalmente com base no julgamento da gestão, organizações impulsionadas pela IA estão reimaginando como gerenciam talentos, processos e estruturas organizacionais. Essas organizações estão utilizando a IA para criar pipelines de talentos sustentáveis a longo prazo; melhorar drasticamente as formas de trabalho; e realizar mudanças estruturais mais rápidas e orientadas por dados.
No que diz respeito ao talento, cada vez mais empresas estão utilizando software habilitado por IA para combinar atributos comportamentais de candidatos a empregos, ajudando essas organizações a adotarem uma abordagem baseada em habilidades para contratação.
A IA também auxilia na personalização de ofertas de emprego e na sua divulgação aos candidatos certos, na triagem desses candidatos e na consideração de vieses humanos. Outras aplicações de gerenciamento de talentos incluem sistemas de aprendizado baseados em IA e plataformas de experiência do funcionário.
Uma empresa global de tecnologia introduziu uma ferramenta que prevê a probabilidade de saída de funcionários com base em mais de 20 fontes de dados e informa os líderes em conformidade. Isso dá aos líderes a oportunidade de abordar esses funcionários de forma proativa, entender as razões subjacentes para seu potencial interesse em sair e reagir à informação.
A IA também pode melhorar drasticamente as formas de trabalho. Uma empresa de saúde digital começou a usar um sistema integrado habilitado por IA para fomentar um ambiente de trabalho colaborativo, orientado por dados e divertido, e, como resultado, impulsionou a produtividade, o engajamento dos funcionários e o desempenho. Nada de e-mails nesta empresa; tudo é gerenciado pelo sistema.
Além do orçamento, faturamento, controle de tempo e agendamento de reuniões, o sistema pode até mesmo pedir automaticamente o almoço para os funcionários quando eles escaneiam a entrada no prédio. Ele também oferece experiências personalizadas orientadas por dados para os funcionários. Outras empresas têm usado ferramentas de IA para melhorar a comunicação em suas organizações ou ajudar líderes a avaliar a qualidade geral das dinâmicas de equipe identificando atributos em nível de grupo.
Empresas estão utilizando a IA para realizar mudanças estruturais orientadas por dados. Isso inclui o uso de dados de RH para identificar áreas de oportunidade para líderes garantirem que o trabalho certo está sendo feito na estrutura certa e para reequilibrar spans of control subótimos entre funções gerenciais, removendo trabalhos duplicados e transacionais e redistribuindo a alocação de atividades entre funções.
As pessoas certas em toda a organização (líderes de negócios e de RH) podem colaborar e usar essas informações para projetar vários cenários de mudanças estruturais de forma integrada, com implicações em tempo real das escolhas de design nos resultados alvo. O interminável desenho e redesenho de organogramas finalmente chegou ao fim.
Os Benefícios de Fazer Certo
A aplicação da IA para construir organizações melhores promete benefícios, especialmente quando as empresas gerenciam a IA levando em consideração preocupações práticas, éticas e relacionadas a riscos.
Primeiramente, pesquisas da McKinsey mostram um forte impacto da IA na eficiência. Empresas que obtiveram os maiores retornos na linha de fundo com a IA aplicada – aquelas que atribuem pelo menos 20% do EBIT ao uso de IA – são mais propensas a terem se preparado para o sucesso alinhando estratégias de IA e negócios. Além disso, a participação dos respondentes nesses levantamentos que relatam pelo menos 5% do EBIT atribuível à IA permaneceu comparável ano após ano (27% nos resultados mais recentes da pesquisa; 27% e 22% nos resultados dos dois anos anteriores, respectivamente).
Em segundo lugar, a IA amplifica o talento. Ajuda os líderes de negócios a melhorar a velocidade e eficiência na contratação de candidatos, tornar mais eficaz o emprego de recursos, aumentar a personalização do desenvolvimento de habilidades e melhorar a experiência e o engajamento dos funcionários. De acordo com pesquisas da McKinsey, organizações com forte uso de análises de pessoas veem um aumento de 80% na eficiência de recrutamento, um aumento de 25% na produtividade empresarial e uma diminuição de 50% nas taxas de rotatividade.
Em terceiro lugar, a IA aplicada (especialmente o aprendizado de máquina) pode ajudar as organizações a atuar com velocidade e precisão, melhorando assim a resiliência. A tomada de decisão individual e em equipe pode ser descentralizada na organização, removendo obstáculos à ação, respondendo às necessidades do mercado mais rapidamente e levando em consideração fatores como viés humano e política. Isso se traduz em um impacto organizacional quantificável.
Desafios a Serem Abordados
A implementação da IA traz uma série de desafios, muitos dos quais se baseiam nos problemas que as empresas já podem estar enfrentando com a implantação digital.
Um desafio comum é a resistência à mudança. Alguns funcionários podem estar receosos de uma classe de tecnologia que pode ser abusada ou explorada se as devidas balizas e proteções de privacidade não forem estabelecidas – ou que poderia resultar na perda de seus empregos.
Outro desafio comum na implementação da IA é a falta de talento e habilidades necessárias para impulsionar a mudança tecnológica. As habilidades digitais e analíticas necessárias incluem desenvolvimento de software, insights do cliente e ciência de dados.
Um terceiro desafio comum são os riscos relacionados à IA e preocupações éticas. Na Pesquisa Global de Confiança Digital da McKinsey em 2022, 55% dos respondentes relataram incidentes nos quais a IA ativa produziu resultados tendenciosos, incorretos ou problemáticos que reduziram a confiança dos funcionários na IA ou causaram perdas financeiras.
Resultado da pesquisa:
Os respondentes da pesquisa relatam lacunas de capacidade existentes ou iminentes em funções orientadas para a tecnologia.
Lacunas de capacidade em tecnologia, por função, % de respondentes (n = 489)
Encontrando a Fórmula Certa
Se as organizações se redefinirem como organizações orientadas para a IA – entidades impulsionadas pela IA, não apenas usuárias avançadas dela -, essa caracterização pode ajudá-las a lidar com questões-chave. Organizações orientadas para a IA concentram-se não apenas nas tecnologias por trás da IA, mas também nos modelos operacionais, cultura, talento, liderança e capacidades necessárias para obter o máximo de seus investimentos em IA.
Incorporando a IA na Cultura Corporativa
Organizações orientadas para a IA estão focadas em construir uma cultura de aprendizado contínuo e ensinar IA a toda a força de trabalho. Essa é a única maneira segura de impulsionar a aceitação generalizada da IA. As organizações que relatam os maiores retornos da IA são quase três vezes mais propensas do que outras a relatar o uso de uma variedade de programas de desenvolvimento de capacidades (como aprendizado experimental, cursos online autodirigidos e programas de certificação) para desenvolver funcionários técnicos. Elas também são quase duas vezes mais propensas do que outras a oferecer programas para funcionários não técnicos.
Contratação ou Desenvolvimento de Líderes com Conhecimento em IA
Em nível sistêmico, os líderes em organizações orientadas para a IA provavelmente precisarão estabelecer novos papéis de tecnologia – por exemplo, diretor de análise, diretor de dados e diretor de privacidade. Esses líderes terão as habilidades e o histórico tecnológicos necessários, mas também precisarão demonstrar acuidade nos negócios e entender como as organizações e os ecossistemas nos quais operam criam valor e impulsionam o crescimento. Eles também compreenderão que a conduta corporativa é importante, mostrando grande interesse em entender e aderir à ética e higiene dos dados. Por exemplo, eles poderiam deixar claro que algumas sugestões sobre projetos e práticas orientados a dados simplesmente não estão abertas a negociações. Dessa forma, podem ajudar a garantir que as organizações evitem possíveis problemas de privacidade.
Os líderes em organizações orientadas para a IA também devem ser agentes de mudança que podem advogar pela inclusão da tecnologia em discussões estratégicas e de processos. Eles podem ajudar a reduzir a divisão entre as equipes de tecnologia e negócios. Acima de tudo, podem abraçar ativamente seu papel como talent scouts – atraindo, retendo e cultivando especialistas de alto nível em aprendizado de máquina, engenheiros de software, engenheiros de dados, cientistas de dados e outros talentos de alto nível para funções relacionadas à IA. P
esquisas da McKinsey mostram que as empresas que obtêm os maiores retornos na linha de fundo com a IA aplicada são mais propensas do que outras a ter programas de desenvolvimento de capacidades bem definidos para cultivar talentos em IA.
Considerando Cuidadosamente os Riscos e Questões Éticas Relacionadas à IA
Organizações orientadas para a IA contribuem para e adotam requisitos para o uso responsável e confiável da IA. Elas consideram possíveis efeitos não intencionados no bem-estar social e ambiental, segurança técnica, privacidade e governança de dados, diversidade e equidade, entre outros fatores. Essas são muitas das mesmas preocupações que já afetam a análise de pessoas.
Pesquisas da McKinsey mostram que as empresas que obtêm os maiores retornos na linha de fundo com a IA aplicada – aquelas que atribuem pelo menos 20% do EBIT ao uso de IA – são mais propensas do que outras a seguir as melhores práticas que possibilitam a explicabilidade da IA. Ou seja, elas podem sempre explicar por que um sistema de IA chegou a uma decisão específica, o que é especialmente importante em organizações nas quais modelos de IA podem ser usados para automatizar buscas de contratação, aprovações de empréstimos ou outros processos sensíveis. Temos observado aumentos constantes no foco em mitigar os riscos de IA relacionados à equidade e justiça.
Fonte:
Estudo da consultoria McKinsey & Company:
Ten shifts that are transforming organizations and what to do about them.
Traduzido como Dez mudanças que estão transformando organizações e o que fazer a respeito delas.
Tradução do ChatGPT – Diagramação gráfica portal BH1