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.

Esse texto foi baseado na pesquisa elaborada pelos consultores: Vegard Kolbjornsrud, Richard Amico e Robert Thomas para HBR (Harvard Business Review).

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.

O texto foi elaborado utilizando conceitos de casos de negócios de Harvard Business Review: “On Leading Digital Transformation” e “On Ai, Analytics, and the New Machine Age”.