No mundo dos negócios, existem poucas áreas que a inteligência artificial não tocou. Muitas indústrias estão correndo para adotar a IA, e a tecnologia está mudando a forma como os funcionários colaboram e realizam tarefas.
IA generativa é uma palavra da moda para líderes empresariais. Mas, na verdade, a integração da IA pode ser uma história diferente.
“Muitos de nossos clientes têm dezenas de pilotos de IA em todos os lugares”, disse Jack Azagury, executivo-chefe do grupo de consultoria da Accenture, em uma mesa redonda de Inovação na Força de Trabalho. “Muito poucos têm um caso de negócios coerente e uma verdadeira reinvenção e transformação.”
Como as empresas avançam à medida que a novidade da IA passa? Julia Hood, do Business Insider, perguntou aos membros do conselho de Inovação da Força de Trabalho como eles fizeram a transição de seus pilotos de IA para casos de uso do mundo real. Os membros do conselho compartilharam cinco maneiras principais pelas quais suas empresas estavam transferindo a IA da teoria para as operações.
“Antes de dizermos aos nossos clientes para embarcarem totalmente na IA, queremos ser uma organização que prioriza a IA”, disse Anant Adya, vice-presidente executivo, chefe de oferta de serviços e chefe de entrega nas Américas da Infosys. “Queremos mostrar aos nossos clientes que estamos usando IA, seja no RH, quando se trata de melhorar a experiência dos funcionários, ou quando se trata de recrutamento.”
Os membros também destacaram a formação dos funcionários e as oportunidades de aprendizagem entre pares.
Os participantes da mesa redonda foram:
- Anant Adya, vice-presidente executivo, chefe de oferta de serviços e chefe de entrega nas Américas da Infosys.
- Lucrecia Borgonovo, diretora de talentos e eficácia organizacional da Mastercard.
- Neil Murray, CEO de Dinâmica de Trabalho da JLL.
- Justina Nixon-Saintil, vice-presidente e diretora de impacto da IBM.
- Marjorie Powell, diretora de RH e vice-presidente sênior da AARP.
O seguinte foi editado para maior extensão e clareza.
Identifique os primeiros adotantes, como recursos humanos
Nixon-Saintil: Como fornecemos essas plataformas e soluções aos clientes, geralmente somos cliente zero. Implementamos IA em nossos negócios e em várias funções, e uma das primeiras coisas que fizemos foi nosso produto AskHR, que acredito que respondeu a mais de 94% das perguntas dos funcionários.
Os funcionários de RH agora dedicam tempo a trabalhos de alto nível e parcerias com unidades de negócios, em vez de responder a perguntas básicas que um assistente virtual pode responder. Acho que é aí que você começa a ver muitos dos benefícios disso.
Borgonovo: O RH tem liderado o caminho em termos de incorporação de IA para melhorar a experiência do funcionário de ponta a ponta, desde antes de você contratar alguém até depois de ele deixar a organização. Existem inúmeras oportunidades para melhorar o desempenho e a produtividade e fornecer maior personalização.
AARP
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MasterCard
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Infosys Cobalto
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Invista em formação contínua
Comer: Existem certas certificações e cursos de IA que todos devem fazer para ter conhecimento sobre IA. Portanto, estamos impulsionando a educação em termos de qual é o impacto da IA, o que é IA genérica, o que são LLMs e como você encara os casos de uso. E certamente educar a todos que não se trata de perda de empregos, mas de amplificar o seu potencial para fazer mais.
Powell: Temos capacitação prática. No ano passado, publicamos mais de 20 workshops sobre IA ajudando as equipes a integrar a IA em seu trabalho. Nós realmente encorajamos nossa equipe a participar. Temos um produto que usamos atrás de nosso firewall, para que eles possam interagir e brincar com ele. Estamos apenas dizendo a eles para irem em frente e tentarem quebrá-lo, para que possam nos dar feedback sobre o que está funcionando.
Houve uma equipe que disse que queríamos ver como você poderia usar IA com PowerPoint ou Excel. E eles estão descobrindo, bem, não é tão bom nessas coisas. Mas à medida que continuar a crescer, eles estarão prontos para isso e saberão o que foi capaz de fazer e o que não foi. Acho que é apenas divertido e assim não é tão assustador.
Murray: Nosso modelo interno de linguagem grande agora é um widget no painel de todos que pode ser acessado em sua landing page. O treinamento é super importante aqui para deixar as pessoas confortáveis com ele. Mesmo que seja apenas um módulo online, você precisa deixar as pessoas confortáveis.
Nixon-Saintil: Também fizemos aprimoramento de habilidades em toda a empresa. Tivemos dois desafios do Watsonx. Watsonx é nossa plataforma de dados de IA. Esta é uma das maneiras pelas quais capacitamos a maioria da organização. O resultado disso é que existem algumas ótimas ideias que os funcionários realmente idealizaram e agora estão implementando essas ideias e soluções em diferentes funções.
Borgonovo: Os funcionários querem usar a IA e acho que estão ansiosos para aprender como usar a IA para melhorar seus empregos. Para isso, construímos uma abordagem de aprendizagem em três níveis. Uma delas é democratizar o acesso para todos e construir um conhecimento geral sobre IA.
A segunda camada é muito mais específica para a função. Como impulsionamos novas formas de trabalhar fazendo com que pessoas em diferentes funções adotem ferramentas de IA? Engenharia de software, consultoria, vendas – você escolhe. E então algo que definitivamente queremos construir para o futuro é pensar proativamente sobre como requalificar as pessoas cujas funções podem ser afetadas pela IA, para que possam se sentir mais confortáveis realizando tarefas de alto nível ou possam mudar para um tipo diferente de função que é emergentes dentro da organização.
A outra parte é onde vemos a maior demanda internamente, que é a gestão do conhecimento. É coletar informações de diversas fontes de uma maneira muito fácil.
Outra família de profissionais que está muito ansiosa para colocar as mãos em novas tecnologias de IA é a engenharia de software. Adotamos uma abordagem bastante ponderada na implantação de assistentes de codificação na comunidade de engenharia de software. Este ano fizemos um piloto com um subconjunto deles usando assistentes de codificação. A ideia é apenas aprender e, com base em nosso aprendizado, expandir de forma mais ampla nossa comunidade de engenharia de software em 2025.
Um dos aprendizados realmente interessantes desse piloto foi que os engenheiros de software que usavam os assistentes de codificação provavelmente eram pessoas que haviam recebido treinamento. O que estamos aprendendo é que antes de começar a implementar todas essas tecnologias ou plataformas específicas de IA para diferentes famílias de cargos, é preciso ser realmente intencional ao incorporar treinamento imediato.
IBM
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Dinâmica de Trabalho na JLL
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Desbloqueie a aprendizagem ponto a ponto
Powell: Temos competições de apresentação de ideias e um programa de pipeline de ideias durante todo o ano, onde as pessoas podem apresentar ideias sobre como usar a IA e compartilhar o que aprenderam. Isso desperta muita aprendizagem entre pares e criatividade em nossas capacidades digitais para nos ajudar em nossa transformação digital.
Então colaboramos através da comunidade. Temos uma comunidade de prática de IA generativa. É mais ou menos assim como as empresas têm grupos de recursos de funcionários; também temos comunidades de prática. Eles oferecem aos funcionários um espaço para compartilhar suas técnicas, aprender uns com os outros e ficar à frente das tendências em evolução. Eles se reúnem mensalmente, têm um patrocinador executivo e oferecem todo tipo de atividades e oportunidades de aprendizado.
Murray: À medida que monitorávamos o uso da IA e que tipo de perguntas eram feitas, identificamos superusuários em todos os departamentos – ou seja, as pessoas que eram capazes de desenvolver os prompts mais evoluídos. Suponho que esses prompts agora estão aparecendo em menus suspensos para ajudar as pessoas que talvez não estejam tão avançadas no uso deles, porque os prompts são uma parte muito importante disso. E assim os superusuários estão incentivando todos os outros a mostrar-lhes o que é possível em toda a organização.
Encontre pontos problemáticos do cliente para resolver
Borgonovo: Um dos casos de uso que impulsiona não apenas o gerenciamento do conhecimento, mas também a eficiência, diz respeito ao suporte ao cliente. O suporte ao cliente é provavelmente uma das áreas que tem liderado o caminho.
Temos um processo de integração de clientes que pode ser muito demorado, muito técnico, envolvendo centenas de páginas de documentação e materiais de referência. Foi nosso primeiro caso de uso de um assistente baseado em chat que processamos em termos de agilização e criação de maior eficiência e uma experiência muito melhor para o cliente.
Reforçar a liderança responsável
Powell: Queremos que os nossos líderes, especialmente os líderes de pessoas, orientem os funcionários a usar a IA de forma eficaz e responsável. Queremos ter certeza de que eles estão enfatizando privacidade, política e eficiência. Portanto, incentivamos os gerentes a orientar a equipe sobre o treinamento que oferecemos, e oferecemos bastante treinamento.
