O Futuro do Trabalho: Como a IA e a Automação Estão Redefinindo Papéis de Trabalho e Modelos de Negócios

Em nossa prática profissional, encontramos duas opiniões polarizadas sobre a IA e seu impacto nos papéis de trabalho e modelos de negócios. De um lado, há aqueles que se preocupam com as taxas de desemprego e a inteligência artificial tomando o controle, enquanto do outro lado, há aqueles que acreditam que a IA não trará mudanças significativas e acabará sendo uma bolha.

Como 64% dos CIOs depositam grandes esperanças na utilização da IA para elevar suas operações comerciais e fazer evoluir as empresas, entender as fortes capacidades e limitações da tecnologia se torna particularmente importante. A inteligência artificial pode verdadeiramente introduzir novos modelos de negócios, ou essas expectativas estão enraizadas em preconceitos?

Como sempre, a resposta verdadeira está em algum lugar no meio.

Toda revolução tecnológica foi seguida pela transformação de papéis de trabalho e rotinas de trabalho. A evolução da IA prometeu mudar rapidamente os locais de trabalho e impulsionar mudanças sociais. Como se revelou, a IA não impactou a sociedade como se esperava, mas a sociedade pode e deve impactar a IA.

A desaceleração no desenvolvimento de LLM e os contínuos relatórios de alucinações da IA tornam claro que os sistemas de IA que conhecemos hoje estão longe de ser perfeitos — eles não entregam o que foi esperado, e os desenvolvedores sabem disso. É importante entender que o problema não está na inteligência artificial, mas no hype em torno dela. Em vez de desacelerar e se concentrar em melhorar os recursos existentes, os desenvolvedores começaram a mirar no próximo objetivo. Como resultado, muitos problemas potenciais permaneceram inexplorados e negligenciados, causando inúmeros problemas, como o Google experimentar uma queda de $100 bilhões em ações porque seu chatbot de IA Bard forneceu informações imprecisas que ninguém verificou.

Esses resultados mostram que, se a IA precisa de controle e monitoramento para realizar tarefas básicas, é cedo demais para confiar nela para tarefas complicadas. Muitos papéis de trabalho exigem insight profundo, pensamento crítico e flexibilidade que a inteligência artificial falta — e isso não mudará tão cedo.

Como o ex-chefe do grupo de preparação para a IA geral da OpenAI disse, a verdadeira eficiência da IA será o resultado de um diálogo robusto entre empresas, governos, vozes da indústria, profissionais e cidadãos. Atualmente, essa conversa ainda não começou, e exigirá a participação total de todos os interessados.

IA nos modelos de negócios: explorando o valor atual

Embora a era dos modelos de negócios impulsionados por IA não seja algo que devemos esperar em um ou dois anos, não há como negar que a inteligência artificial teve um impacto significativo na forma como as empresas operam e gerenciam seus fluxos de trabalho.

Em geral, tudo se resume a três pilares de suporte de qualquer empresa:

1. Análise de dados

Quanto mais conectados estamos, mais dados nos chegam. Isso é particularmente verdadeiro para as empresas — cada ano da jornada empresarial gera multidões de dados, documentos, papéis e capturas de tela. Cada um desses bits oferece um valor imenso, mas precisa ser encontrado primeiro. Para especialistas humanos, minerar e organizar todos esses dados levaria meses, se não anos. No entanto, para a inteligência artificial, é uma questão de dias, se não segundos. Ao mergulhar profundamente em grandes volumes de dados, classificá-los e organizá-los — incluindo dados não estruturados — a IA conecta informações vitais com funcionários, tomadores de decisão e executivos, apagando gargalos de dados e permitindo uma tomada de decisão mais aguçada em todos os níveis. Com a IA, a história e a visão geral da jornada empresarial se tornam muito mais claras, adicionando mais certeza e ajudando os líderes empresariais a perceber quais marcos estão atingindo e onde precisam estar no futuro.

2. Personalização das interações com os clientes

Com a qualidade da experiência do cliente nos EUA atingindo um nível recorde de baixa, reduzir o tempo de resposta, permitir interações personalizadas e atender às preocupações dos clientes o mais rápido possível nunca foi mais importante para as empresas. No entanto, atingir esses objetivos significa absorver cada pedaço de dados do cliente: demografia, histórico de compras, frequência de interação com a marca e muitos outros fatores. Uma tarefa dessa escala é demais para um call center ou equipe de suporte lidar, mas é uma atividade rotineira para um assistente de IA. Ao trabalhar em conjunto, plataformas impulsionadas por IA e funcionários humanos podem fornecer um serviço de atendimento ao cliente superior, pesquisando instantaneamente o histórico individual do cliente e atendendo às suas necessidades específicas. Essa abordagem fornece os níveis de personalização e empatia que os clientes procuram em uma marca, fortalecendo seu relacionamento com o fornecedor e nutrindo a lealdade.

3. Gerenciamento de riscos

O gerenciamento de riscos é um ponto de dor constante e imutável para as empresas — e sempre será assim. Quanto mais intenso o cenário empresarial, mais cenários os executivos precisam avaliar para avaliar adequadamente os riscos financeiros e de reputação. Algumas avaliações são baseadas no pensamento crítico e na experiência, enquanto outras exigem enormes quantidades de dados históricos para revelar padrões. Nesse último caso, a inteligência artificial oferece uma ajuda imensa, lidando com a detecção de anomalias, identificando padrões e detectando comportamento suspeito. Essas capacidades aliviam a pressão sobre os gerentes, analistas e executivos, permitindo que eles identifiquem ameaças antes que elas surjam — e se preparem adequadamente.

O futuro dos modelos de negócios de IA: fique atento para mais

Um dos pontos mais importantes a considerar é que os tipos de modelos de negócios impulsionados por IA permanecerão indefinidos até que o valor total da inteligência artificial seja descoberto. Com os líderes empresariais ainda indecisos sobre como calcular o ROI da IA, há uma necessidade de exploração e pesquisa.

A adoção da inteligência artificial não é uma mudança pequena; ela introduz um fluxo de trabalho completamente novo. Portanto, os líderes empresariais precisam obter uma boa compreensão desse fluxo de trabalho, identificar seus KPIs e determinar o que o torna diferente das rotinas anteriores — e deduzir o valor transformacional com base em sua análise.

Por exemplo, em muitos casos, a IA não apenas melhora os processos empresariais — ela cria novos processos que permitem alcançar resultados desejados. Mas para maximizar o valor desses resultados e estabelecer a base para novos modelos, qualquer empresa precisaria de três componentes integrais: o processo, a tecnologia e as pessoas que a utilizam.