Construir Confiança em IA: Programas de Treinamento Ajudam a Fechar Lacunas de Conhecimento

A IA está remodelando a força de trabalho a um ritmo acelerado, mas os esforços de treinamento não estão acompanhando o ritmo. Apesar de um quarto dos executivos se sentir otimista em relação à tecnologia, apenas 12% dos trabalhadores receberam treinamento relacionado à IA nos últimos 12 meses. Essa falta de preparação não apenas obstaculiza a adoção bem-sucedida e segura da IA, mas também cria incerteza entre os funcionários sobre o impacto da tecnologia em seus empregos. À medida que a lacuna entre o entusiasmo dos executivos e a relutância dos funcionários cresce, fica claro que as organizações precisam de ferramentas de treinamento para ajudar a construir confiança em IA e introduzir essa nova era de inovação.

A IA vai melhorar, não substituir

Talvez o fator mais importante para construir confiança em IA seja ajudar os funcionários a entender como a tecnologia se encaixará em seus papéis. Apesar da quantidade de desinformação que circula, na maioria dos casos, a IA não é destinada a substituir os funcionários. Na verdade, empresas que recentemente tentaram substituir humanos por IA estão lutando para alcançar o retorno sobre o investimento que imaginavam. Em vez disso, o verdadeiro valor da IA vem de usá-la para complementar os conjuntos de habilidades dos funcionários, produtividade e competitividade em seus campos. Ao lidar eficientemente com tarefas mais rotineiras e administrativas, a tecnologia permite que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor.

No entanto, é igualmente importante notar que a integração da IA não torna isso possível por si só; os funcionários devem entender como usá-la efetivamente para desbloquear seu potencial total. Sem o treinamento adequado, a IA pode levar a preocupações em torno da privacidade de dados, viés e imprecisões – tornando esse conhecimento fundamental não negociável. É por isso que tanto o treinamento de upskilling quanto o de cross-skilling são essenciais para manter o ritmo das mudanças.

Upskilling vs cross-skilling

Os treinamentos de upskilling e cross-skilling são usados para ajudar os funcionários a expandir seus conjuntos de habilidades e são ferramentas críticas quando se busca adotar a IA. Embora sejam semelhantes, é importante entender a diferença entre os dois.

• Upskilling é o processo de fortalecer habilidades existentes e se concentra em ajudar os funcionários a avançar em seus empregos e ganhar responsabilidades mais altas. Um excelente exemplo de upskilling é treinar líderes de TI – que já têm uma base sólida em tecnologia – para obter uma compreensão mais profunda da IA.
• Cross-skilling é igualmente importante, mas muitas vezes é negligenciado no treinamento de IA. Cross-skilling (também conhecido como treinamento cruzado) é o processo de desenvolver novas habilidades que se aplicam a diferentes funções e se concentra em treinar mais de um funcionário em uma tarefa organizacional. A adoção da IA e as estratégias de cross-skilling também devem ser feitas simultaneamente para garantir o sucesso. Um exemplo para demonstrar cross-skilling seria um líder de marketing com pouca formação em tecnologia. À medida que a IA é cada vez mais usada em diferentes departamentos, o cross-skilling garante que todos os funcionários sejam capazes de usar a tecnologia com base em seus papéis e responsabilidades específicas.

Benefícios do treinamento na era da IA

Com as indústrias, mercados e práticas comerciais diárias evoluindo, as habilidades e o conhecimento dos funcionários permanecem como a base da inovação organizacional. Os funcionários desejam propósito e impacto, e alinhar os objetivos corporativos com as ambições dos funcionários é uma maneira garantida de aumentar o engajamento. Além disso, fornecer aos funcionários a capacidade de aliviar tarefas onerosas por meio da IA ajuda a aumentar a satisfação geral no trabalho.

Em um cenário competitivo cada vez mais acirrado, atender a essas necessidades e reter os melhores talentos é crucial para manter a produtividade e o crescimento. E, embora argumentos recentes afirmem que aqueles que já possuem habilidades em IA tomarão conta dos empregos, 79% dos profissionais de aprendizado e desenvolvimento acreditam que é menos caro requalificar um funcionário atual do que contratar um novo.

Upskilling e cross-skilling em ação

Se o upskilling e o cross-skilling não fazem parte de um programa de aprendizado e desenvolvimento, as organizações podem aproveitar os recursos que já estão disponíveis. Aqui estão algumas práticas recomendadas para começar:

• Avaliar Conjuntos de Habilidades Atuais: Identificar prioridades de upskilling e cross-skilling é mais difícil sem um entendimento básico dos conjuntos de habilidades que a base de funcionários possui e quais habilidades eles precisam desenvolver para construir confiança em IA. Dado que as equipes já estão familiarizadas com seus papéis e a organização como um todo, pesquisar o nível atual de conhecimento em IA e identificar lacunas é um ótimo lugar para começar.
• Definir Metas Atingíveis: Com essa compreensão fundamental da força de trabalho, o próximo passo é estabelecer metas de upskilling e cross-skilling. É importante entender o “porquê” por trás desses programas de treinamento e identificar onde os funcionários podem e devem crescer. As metas devem ser definidas no nível do contribuinte individual, ao mesmo tempo identificando objetivos para equipes maiores e a organização como um todo.
• Reconsiderar Formatos de Aprendizado: Mesmo os programas de treinamento mais robustos não moverão a agulha se não forem entregues em um formato que ressoe com a força de trabalho. Na verdade, 86% das empresas não estão satisfeitas com os programas de treinamento existentes que têm em vigor. Os empregadores estão cada vez mais descobrindo que programas de treinamento ao vivo ou presenciais não são mais suficientes. Em vez disso, o aprendizado baseado em vídeo que oferece flexibilidade e melhor acessibilidade a diferentes estilos de aprendizado pode ser o melhor caminho para tópicos complexos como a IA.
• Priorizar IA Responsável: Implementar as melhores práticas de privacidade de dados, segurança e governança de dados é um passo crucial para garantir que os funcionários usem a IA de forma responsável. Além disso, implementar um quadro de viés e transparência para validar a saída da IA e construir confiança com a eficácia da IA dentro da organização pode ser crucial. Para ajudar com isso, as organizações devem considerar construir “campeões de IA” para ensinar aos funcionários como usar a IA de forma eficaz, de modo que os humanos possam se beneficiar dos ganhos de produtividade e, ainda, ter as habilidades para proteger contra alucinações e viés.
• Monitorar e Promover: Para que o upskilling e o cross-skilling sejam impactantes, os funcionários precisam ter a oportunidade de expandir suas responsabilidades. As organizações devem habilitar uma estrutura de recompensa que motive os funcionários a procurar maneiras criativas de usar a IA para ajudar a melhorar a eficiência departamental e organizacional e acelerar a inovação.

O resumo

Embora a IA tenha um potencial exponencial para o local de trabalho moderno, os funcionários são os pivôs que determinarão seu sucesso. Independentemente de seu papel, departamento ou especialização, ter uma base de conhecimento em IA beneficiará as trajetórias de carreira e a empresa como um todo. Ao se concentrar não apenas em upskilling de funcionários com inclinação para tecnologia, mas também em cross-skilling para criar uma cultura mais ampla centrada em IA, as organizações podem colher os benefícios de um engajamento melhorado, retenção de talentos e expertise de mercado competitiva.