Nada mais nos separa do futuro em que a Inteligência Artificial será parte do nosso cotidiano.
A tecnologia tem avançado muito rapidamente nos últimos anos. Dados de vários tipos são produzidos e armazenados em grandes quantidades, serviços de processamento de dados em nuvem se tornam cada vez mais acessíveis e as técnicas de fronteira permitem transformar os dados em inteligência; ou seja, nada mais nos separa do futuro em que a Inteligência Artificial (ou Artificial Intelligence, AI) será parte do nosso cotidiano.
Diante desse contexto, muito se discute sobre como será a interação da máquina “inteligente” com os humanos no mercado de trabalho. Especificamente um tema se mostra intrigante para as empresas: qual será o efeito da introdução da Inteligência Artificial sobre os recursos humanos da minha empresa?
Apesar das muitas previsões que alertam para a substituição de pessoas por robôs, o que se observa na prática é que a variação da empregabilidade vai depender da solução que se emprega, do setor de atuação ou do estágio de aplicação da solução. De acordo com pesquisa realizada pela consultoria McKinsey[1] com executivos que desenvolveram projetos de AI, mais de um terço dos entrevistados relatam menos de 3% de alteração no tamanho da força de trabalho por causa da implantação da AI, e apenas 5% dos entrevistados relatam uma alteração superior a 10%.
Uma outra estratégia de projetos de Inteligência Artificial busca gerar valor para a companhia por meio de aumento da produtividade dos seus funcionários. Segundo a pesquisa da IFS global, muitas empresas (61%) justificam o investimento em AI como um recurso para ajudar colaboradores a se tornarem mais produtivos. O desafio que se coloca para as empresas, então, não é simplesmente tecnológico. Após o desenvolvimento de soluções de AI, o passo seguinte é incorporá-los no dia a dia da operação dos seus funcionários, de forma a aumentar a produtividade do trabalho. Uma falha nesse passo pode colocar tudo a perder.
De acordo com pesquisa realizada com 400 executivos pelo Economist Intelligence Unit, dentre os três riscos principais para adotar ou aumentar o uso da AI, dois estão relacionados à capacitação da força de trabalho. Trinta e seis porcento (36%) dos entrevistados informaram que sua organização pode não ter os recursos, em termos de pessoas ou ferramentas, para implementar efetivamente a AI. Logo atrás, com índice de 35%, apareceram as preocupações em como convencer os funcionários a adotar novas tecnologias ou aprender novas habilidades.
Na prática, a tendência a se observar nas empresas será a formação de times técnicos em AI e Data Science, em conjunto com o treinamento e capacitação de pessoal interno não-técnico que, para colocar em prática os novos sistemas, precisará compreender seu funcionamento. O time técnico, que será formado por engenheiros e cientistas de dados, será responsável pela estruturação de bases de dados, treinamento de modelos e desenvolvimento de sistema.
Esses profissionais, apesar de disputados, podem ser encontrados fora da empresa. Já a equipe de Data Translators[2], que será a responsável por extrair o máximo de valor a partir dos sistemas, deverá combinar conhecimento prático do setor (domain knowledge) com o conhecimento mínimo dos novos sistemas, de forma a poder criticar os resultados da AI (a máquina não é infalível!) e maximizar seus efeitos no negócio. Este profissional será muito raro e a principal forma de tê-lo é formá-lo internamente na empresa, por meio de treinamento especializado.
Uma força de trabalho que compreenda claramente os benefícios que a AI traz para seus trabalhos e esteja equipada com as habilidades necessárias para usar essa tecnologia estará bem posicionada para identificar novas oportunidades, não apenas para aumentar a produtividade, mas também para o desenvolvimento da carreira pessoal. Cabe aos empregadores inteligentes estarem atentos para dar a devida importância tanto ao desenvolvimento tecnológico quanto ao desenvolvimento das equipes internas.
*[1] “Global AI Survey: AI proves its worth, but few scale impact”.
*[2] McKinsey (2018) “Analytics translator: The new must-have role”.
***Por Edmilson de Siqueira Varejão, Sócio-Fundador da Startup AI Consult, mestre e doutorando em economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV)
****Artigo previamente publicado no IT Forum 366