Lokdeep Singh, CEO da Unily – Série de Entrevistas

Lokdeep Singh tem mais de 20 anos de experiência liderando empresas de software corporativo de alto crescimento. Mais recentemente, como Conselheiro Sênior na Providence Equity Partners, onde apoiou as empresas do portfólio em estratégia de IA, excelência operacional e aceleração de go-to-market. Antes disso, foi CEO da Talkwalker, líder global em inteligência de consumo empresarial, onde conduziu a transformação para alcançar crescimento sustentável e lucrativo; e na Synchronoss Technologies como Gerente Geral.

Unily é uma plataforma de experiência do funcionário corporativa projetada para ajudar grandes organizações a conectar funcionários, simplificar comunicações internas e trazer ferramentas, conhecimento e serviços de trabalho para um ambiente digital unificado. Fundada em 2006, a empresa atende a corporações globais com forças de trabalho distribuídas, de escritório e de linha de frente, combinando recursos de intranet, comunicações internas, busca, análises, integrações e personalização em uma única plataforma. A Unily posiciona cada vez mais sua tecnologia como nativa em IA, usando inteligência artificial governada para automatizar a gestão de conteúdo, revelar informações relevantes, personalizar experiências dos funcionários e permitir que os trabalhadores interajam com aplicativos corporativos conectados por meio de interfaces conversacionais. A plataforma integra-se a sistemas de trabalho amplamente usados, como Microsoft 365 e Teams, e foi construída para organizações com ambientes tecnológicos complexos, requisitos regulatórios e grandes forças de trabalho multilíngues.

Você começou sua carreira mergulhado em engenharia de telecomunicações e infraestrutura de rede antes de passar para cargos de CTO, produto, gestão geral e CEO, eventualmente liderando a Talkwalker até uma saída bem-sucedida e agora assumindo a liderança na Unily. Como essa progressão moldou sua visão sobre o que realmente é necessário para que os funcionários confiem e adotem uma tecnologia transformadora como a IA?

Minha carreira me deu uma perspectiva que fica entre a tecnologia e as pessoas que se espera que a utilizem. No início, eu me concentrei na infraestrutura, garantindo que os sistemas funcionassem de forma confiável, segura e em escala. À medida que passei para produto, gestão geral e, finalmente, cargos de CEO, aprendi que a capacidade técnica é apenas uma parte do sucesso de uma tecnologia.

Os funcionários só adotarão uma tecnologia emergente quando entenderem como ela afeta seu trabalho, acreditarem que ela ajudará em vez de prejudicá-los e tiverem confiança de que ela se comportará de maneira previsível.

O maior erro que os líderes podem cometer é tratar a adoção de IA como um lançamento de software. Você pode implantar o melhor modelo do mundo, mas se os funcionários não confiarem nas informações que ele fornece, não entenderem o que lhe é permitido fazer ou não souberem onde estão os limites, a adoção permanecerá superficial. A confiança precisa ser incorporada à experiência do funcionário desde o início.

As capacidades de IA estão melhorando extraordinariamente rápido, porém a confiança dentro das organizações parece estar avançando muito mais lentamente. O que está impulsionando essa lacuna crescente entre o que a IA pode fazer tecnicamente e o que os funcionários realmente se sentem confortáveis em permitir que ela faça?

A lacuna de confiança existe porque as organizações investiram fortemente em tornar a IA capaz, mas não no mesmo ritmo em torná‑la compreensível, responsável e baseada em informações confiáveis.

A IA agora pode raciocinar, gerar conteúdo e agir, mas muitas organizações ainda carecem de um sistema autoritário de registro de conhecimento e conteúdo. Quando os funcionários não sabem de onde a IA obtém suas respostas, se a informação está atual ou quem a possui, a confiança se deteriora rapidamente.

Fechar essa lacuna exige mais do que modelos melhores. Exige uma governança de conteúdo robusta e uma base de conhecimento confiável que garanta que a IA trabalhe com informações precisas, seguras e atualizadas. As organizações que terão sucesso serão aquelas que incorporarem a confiança à própria experiência de IA, e não como um pensamento posterior.

As empresas frequentemente encaram a IA corporativa como um problema de implantação tecnológica centrado em modelos, integrações, segurança e infraestrutura. Por que você acredita que o desafio mais difícil é, em última análise, uma questão de pessoas e organização?

A IA altera a relação entre as pessoas e a tecnologia. Tecnologias corporativas anteriores esperavam, em grande parte, que os funcionários lhes dissessem o que fazer. A IA pode interpretar a intenção, fazer recomendações e, cada vez mais, agir.

Isso torna a adoção de IA um desafio do futuro do trabalho, não apenas um desafio tecnológico. Ela muda como o trabalho é realizado, como as decisões são tomadas e como as equipes colaboram. As organizações não podem simplesmente implantar IA e esperar que a transformação ocorra. Os funcionários precisam entender onde a IA se encaixa em seus fluxos de trabalho e sentir-se capacitados para usá‑la de forma eficaz.

As iniciativas de IA mais bem‑sucedidas são impulsionadas por adoção de base, não por mandatos de cima para baixo. Quando os funcionários veem valor claro em seu trabalho diário, a adoção acelera naturalmente.

É por isso que a estrutura para o ROI da IA gira simplesmente em torno de confiar, capacitar e governar. Construa confiança por meio da transparência e do conhecimento confiável, capacite os funcionários com ferramentas que melhorem seu modo de trabalho e estabeleça governança que garanta o uso responsável da IA. A tecnologia possibilita a mudança, mas as pessoas, processos e cultura determinam, em última análise, seu sucesso.

As organizações precisam de governança, mas políticas excessivamente restritivas podem levar os funcionários a recorrer a ferramentas não autorizadas ou desencorajar a experimentação totalmente. Como seria uma estrutura eficaz de governança de IA se o objetivo for aumentar tanto a confiança quanto a adoção, em vez de simplesmente controlar o uso?

Uma boa governança deve se assemelhar a trilhos de proteção que permitem que os funcionários avancem mais rápido com segurança.

Isso significa ser muito claro sobre o que os funcionários podem usar a IA, quais informações podem fornecer aos sistemas de IA e quais ações a IA tem permissão para executar. Essas regras devem ser compreensíveis para um funcionário, não enterradas em um documento de política extenso.

A governança também precisa ser dinâmica. O risco associado à IA gerar um rascunho inicial é muito diferente do risco de a IA aprovar um pagamento, alterar o registro de um funcionário ou se comunicar com um cliente. O nível de supervisão humana deve corresponder à consequência potencial.

Em última análise, o objetivo não deve ser minimizar o uso de IA. Deve ser maximizar o uso responsável.

A pesquisa da Unily constatou que 52% dos funcionários relataram não ter nenhuma política de IA conhecida em sua organização, enquanto alguns reconheceram inserir informações sensíveis em ferramentas de IA não sancionadas. Até que ponto o aumento da \”shadow AI\” é realmente uma falha de comunicação e governança, e não um problema de comportamento dos funcionários?

Devemos ter cuidado ao enquadrar a shadow AI como um problema de mau funcionário. Uma razão significativa para o uso de shadow AI é um sintoma de demanda não atendida. Os funcionários estão encontrando maneiras de resolver problemas que suas organizações ainda não lhes forneceram ferramentas aprovadas, o que é um comportamento humano natural.

Em vez de esperar que eles ignorem a tecnologia que está mudando a forma como o trabalho é realizado, a solução é oferecer aos funcionários um caminho seguro e sancionado para experimentar, incluindo limites claros e educação.

Transparência e explicabilidade são frequentemente apresentadas como essenciais para uma IA confiável, mas os funcionários não precisam necessariamente entender como um modelo de linguagem grande funciona internamente. Que informações um sistema de IA deve fornecer para que um funcionário possa tomar uma decisão informada sobre confiar ou não em sua resposta ou recomendação?

Um sistema de IA empresarial deve deixar claro de onde a informação veio, quando foi atualizada pela última vez, quais fontes ou sistemas corporativos foram usados e por que uma recomendação específica foi feita.

Também deve ser honesto sobre a incerteza. Um dos sinais de confiança mais importantes é um sistema de IA dizer, efetivamente, \”Não tenho informações suficientes para responder a isso com confiança.\”

A confiança não vem da IA fingindo estar certa. Ela vem de fornecer aos funcionários contexto suficiente para exercer seu próprio julgamento.

O Unily Glass foi projetado para levar a IA empresarial além de responder perguntas e em direção à execução de ações em sistemas como RH, TI e plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente. À medida que a IA passa de fornecer informações para realmente agir, como as organizações devem decidir quais decisões os agentes podem tomar autonomamente e quais devem continuar exigindo aprovação humana?

O princípio fundamental deve ser a proporcionalidade do risco. Se um agente de IA está agendando uma reunião ou encontrando informações, o prejuízo de uma ação incorreta é relativamente limitado. Você pode conceder a ele muito mais autonomia. No entanto, se um agente está aprovando uma transação financeira, alterando a remuneração de um funcionário, revogando acesso ou tomando uma decisão importante para o cliente, o limiar deve ser drasticamente mais alto.

As organizações devem estabelecer níveis explícitos de autonomia com base em fatores como impacto financeiro, exposição regulatória, reversibilidade e impacto nas pessoas. Quanto mais consequente ou irreversível for a ação, mais importante se torna a aprovação humana.

O objetivo é manter os humanos com controle significativo onde isso importa.

As empresas estão cada vez mais implantando múltiplos copilotos, agentes especializados, grandes modelos de linguagem e aplicativos habilitados por IA em toda a pilha tecnológica. Como as organizações podem impedir que isso crie outra camada de fragmentação, e você espera que uma camada centralizada de confiança ou orquestração se torne essencial?

Corremos o risco de recriar a mesma fragmentação que o software empresarial gerou nas últimas décadas, exceto que agora cada aplicativo pode ter sua própria interface de IA e seu próprio agente.

Os funcionários não devem precisar entender qual modelo está por trás de qual aplicativo ou lembrar onde a IA de cada organização reside. Eles devem ser capazes de interagir com a IA no contexto de seu trabalho e ter as informações e capacidades corretas reunidas para eles.

É aí que uma camada de orquestração e confiança se torna cada vez mais importante. Ela pode oferecer uma forma consistente de gerenciar identidade, permissões, contexto, acesso a dados e ações em diferentes sistemas de IA.

Provavelmente não haverá um único modelo ou plataforma de IA que possua tudo, mas as organizações precisarão cada vez mais de uma camada comum que faça todos esses sistemas funcionarem juntos de forma responsável.

Muitas organizações podem medir com que frequência os funcionários utilizam uma ferramenta de IA, mas o uso por si só não prova que o investimento está gerando valor. Quais métricas os líderes devem acompanhar para determinar se a IA está realmente melhorando a produtividade, a tomada de decisões, a experiência dos funcionários ou os resultados de negócios?

O uso é um ponto de partida interessante, mas não é o resultado. Os líderes devem perguntar se a IA está reduzindo o tempo necessário para concluir fluxos de trabalho importantes, eliminando trabalhos repetitivos, melhorando a qualidade ou a velocidade das decisões e reduzindo o atrito para os funcionários.

Eu consideraria métricas como tempo economizado por fluxo de trabalho, taxas de conclusão de tarefas, taxas de erro, satisfação dos funcionários, tempo de resolução e, em última instância, métricas de negócios vinculadas à função específica que está implantando a IA.

As organizações mais fortes conectarão as métricas de IA diretamente aos resultados de negócios, em vez de celebrar a atividade por si só.

À medida que a IA corporativa evolui de assistentes que geram conteúdo para agentes que podem executar fluxos de trabalho cada vez mais complexos, o que você acredita que os líderes empresariais ainda subestimam sobre a relação entre a capacidade da IA, a confiança dos funcionários e a adoção bem-sucedida?

Muitos líderes ainda subestimam o quanto a confiança determina o limite para a adoção de IA.

As empresas costumam falar sobre a capacidade da IA como se mais capacidade significasse automaticamente mais valor. Não é assim. Um sistema extremamente capaz que os funcionários não confiam pode gerar menos valor do que um sistema mais limitado que eles entendem e utilizam com confiança.

Isso exige que as empresas considerem tecnologia, governança, experiência dos funcionários e mudança organizacional como um único sistema. As empresas precisam descobrir como tornar a IA confiável o suficiente para realmente mudar a forma como as pessoas trabalham.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Unily.