Organizações que sabem aprender: como acelerar a adoção da IA

A velocidade vertiginosa com que a inteligência artificial evolui torna praticamente impossível manter-se a par das inúmeras novas maneiras pelas quais ela pode revolucionar o modo como as pessoas trabalham. Paradoxalmente, porém, o descompasso entre o que é possível e o que é implementado só está aumentando na maioria das organizações. Uma Pesquisa Global da McKinsey de 2024 revela que nove em cada dez funcionários já utilizam a IA generativa no trabalho, 21% deles com bastante frequência. Mas, embora o entusiasmo dos funcionários seja grande, a adoção formal de ferramentas de IA ficou para trás na maioria das empresas: apenas 13% dos colaboradores entrevistados acreditam que suas organizações sejam verdadeiramente pioneiras nessa área.

A lenta adoção institucional de novas ferramentas não é um fenômeno inédito. Movimento similar ocorreu quando profissionais “nativos digitais” anteciparam a colaboração em plataformas na nuvem e a comunicação com clientes via mídias sociais anos antes de suas empresas legitimarem oficialmente essas tecnologias. Mais recentemente, funcionários experientes em tecnologia móvel passaram a utilizar aplicativos de mensagens e a otimizar fluxos de trabalho com smartphones enquanto os departamentos de TI ainda discutiam protocolos de segurança para esses aparelhos. Agora, o mundo vê o surgimento uma nova geração de profissionais “nativos em IA”, predominantemente jovens, que já incorporaram ferramentas de IA generativa para redigir e-mails, escrever código e analisar dados – enquanto os decisores da empresa e os gestores de orçamento ainda se preocupam com a governança e os custos de adotar essa tecnologia.

Desta vez, porém, a grande diferença é a rapidez e a escala da mudança. O intervalo de tempo entre os recursos da IA generativa se configurarem como uma vantagem competitiva e se tornarem uma necessidade competitiva é drasticamente mais curto que o de transições tecnológicas anteriores. As organizações que dominarem a arte da adoção acelerada definirão as novas regras de seus respectivos setores.

Mas como os líderes podem catalisar o aprendizado organizacional sem sacrificar a qualidade ou criar o caos? Como assegurar que a empresa maximizará o valor de bolsões dispersos de inovação? Examinamos a seguir quatro mentalidades e práticas que podem ser úteis nesse sentido.

Estimular o que já está crescendo

No livro The gardener and the carpenter, a psicóloga do desenvolvimento Alison Gopnik propõe que os pais devem permitir que seus filhos se desenvolvam de acordo com suas tendências naturais, sem seguir construtos predeterminados. Esse conceito, que ela chama de “mentalidade de jardineiro”, é tão relevante para os líderes organizacionais como para os pais: o importante é estimular o crescimento que já está ocorrendo. Os gestores mais bem-sucedidos são aqueles que se esforçam para identificar os “brotos” – isto é, os colaboradores, equipes ou departamentos que já estão experimentando novas tecnologias e apresentando resultados iniciais promissores – e perguntar: “Onde a inovação já está germinando? Quem já está resolvendo problemas de maneiras surpreendentemente eficazes?”

Entretanto, a maioria das organizações ainda prefere a “mentalidade de carpinteiro”, ou seja, ainda quer planejar meticulosamente, de cima para baixo, cada detalhe de uma transformação tecnológica. Mas essa abordagem é incapaz de dar conta da dinâmica atual das mudanças. Líderes que tentarem prescrever rigidamente como a IA deve ser implementada na organização acabarão inevitavelmente construindo soluções de ontem para os problemas de amanhã.

Considere a experiência de uma empresa asiática de serviços financeiros que descobriu que suas equipes vinham utilizando informalmente a inteligência artificial para otimizar o desenvolvimento de aplicativos. Os gerentes então adotaram essa inovação e criaram uma infraestrutura de dados compartilhada que permitiu que as equipes automatizassem as etapas mais demoradas (como a rotulagem de dados), cortando pela metade o tempo de desenvolvimento de soluções de IA.

Temos visto muitos exemplos semelhantes, como equipes de atendimento ao cliente que utilizam discretamente chatbots de IA para a elaboração de respostas, diminuindo drasticamente o tempo de processamento. Não obstante, muitas equipes gestoras, imobilizadas por preocupações de segurança ou governança, interrompem tais experimentos. Outras, porém, estudam o que os torna bem-sucedidos, aprimoram as abordagens e potencializam sua escalabilidade. Para catalisar a inovação, é mais útil reconhecer e estimular o que já está crescendo do que tentar plantar sementes com base em teorias abstratas. Contudo, se quiserem realmente adotar a “mentalidade de jardineiro”, os líderes precisam investir mais tempo em observar padrões e menos em criar planos rígidos. Isso significa, sobretudo, aceitar que as ideias mais transformadoras frequentemente germinam nos lugares mais inesperados da organização.

Criar um ecossistema de incentivos

Todos nós sabemos como é difícil mudar hábitos de trabalho consolidados e aprender a utilizar novas ferramentas. Na maioria das organizações, a camada intermediária – isto é, os gerentes e profissionais seniores que definem o tom cultural – costuma ser a mais resistente à mudança, motivada por um certo egoísmo pragmático: afinal, todos estão ocupados, seus métodos atuais funcionam razoavelmente bem e a curva de aprendizado tecnológico pode parecer intimidadora.

Incentivos financeiros e sociais são essenciais para promover uma adoção significativa, mas as recompensas mais eficazes são aquelas focadas no aprendizado, e não no mero uso. Em vez de oferecer bônus pela implementação da IA, as organizações mais bem-sucedidas valorizam os funcionários que demonstram novas competências, compartilham insights com colegas e ajudam os outros a superar os desafios do aprendizado. O reconhecimento social costuma ser mais poderoso do que as recompensas financeiras. Líderes respeitados que compartilham abertamente suas jornadas de aprendizado em IA, admitindo publicamente que ainda estão aprendendo, contribuem para desconstruir as barreiras psicológicas para todos.

Muitas organizações de grande porte (incluindo a McKinsey) implementam concursos de inovação em que grupos de colegas de várias áreas colaboram entre si para apresentar novas ideias. As equipes que avançam para rodadas subsequentes da disputa recebem recursos progressivos, suporte especializado e acesso à liderança. As melhores empresas oferecem tais incentivos não apenas durante eventos anuais, mas todos os dias. Um executivo de tecnologia destacou a importância em sua empresa dos rituais de inovação – por exemplo, dias específicos dedicados à inovação, durante os quais “as equipes exploram interesses e descobrem ideias ainda não mapeadas”. Essas sessões costumam provocar insights inesperados que levam a organização a reorientar sua próxima onda de projetos.

Acelerar o aprendizado organizacional

Organizações de sucesso não apenas experimentam mais; elas também experimentam melhor. Incorporam os princípios do rigoroso mundo dos testes A/B e os aplicam à inovação corporativa:

• Começar com hipóteses claras. Em vez de metas vagas e genéricas, como “melhorar a produtividade com IA”, equipes bem-sucedidas começam com previsões específicas e testáveis – por exemplo, “A utilização da IA para automatizar nossos relatórios mensais reduzirá o tempo de processamento em 50%, mantendo uma precisão superior a 95%”. No entanto, uma ideia nova só é tão boa quanto as premissas subjacentes e, com demasiada frequência, as equipes não as identificam nem as testam com rigor suficiente.
• Desenhar com vistas ao aprendizado, não apenas ao sucesso. Muitas vezes, obter um resultado positivo costuma ser o único objetivo dos programas piloto e, portanto, estes raramente produzem insights valiosos sobre o que realmente funciona. Os melhores experimentos são aqueles desenhados para fracassar rapidamente e documentar abordagens que não funcionaram. E abrangem múltiplas funções. Por exemplo, uma equipe de P&D poderá obter insights sobre os clientes logo no início do processo por meio do pessoal de vendas. Sempre que possível, esses experimentos também devem incluir grupos de controle e mensurar os indicadores antecedentes, não apenas os resultados posteriores. Algumas empresas partem de um resultado desejado e, em seguida, identificam os pressupostos que podem levar a ele. Certa empresa de biotecnologia agrícola utilizou essa metodologia baseada em premissas para identificar a melhor maneira de lançar um novo produto e conseguiu reduzir o tempo de lançamento em 30%.
• Valer-se do poder das pequenas amostragens. As organizações não precisam de um grande processo de implementação para obter insights significativos. Alguns dos experimentos organizacionais mais valiosos envolvem apenas cinco ou dez pessoas ao longo de duas a quatro semanas. O objetivo é a agilidade das iterações, não a busca de significância estatística.
• Documentar o que está por trás dos resultados. Não importa se o experimento foi um sucesso ou um fracasso; a pergunta mais crucial não é “O que aconteceu?”, mas “Por que isso aconteceu?” Equipes que sistematicamente captam esses insights contribuem para a construção do conhecimento institucional e, assim, aceleram a inovação futura.

As primeiras tentativas da Amazon com o streaming de vídeos exemplificam esses princípios em ação. Inicialmente, o Prime Video teve um desempenho aquém das expectativas. No entanto, em vez de abandonar o projeto, a Amazon perguntou-se por que os usuários continuavam arredios e, assim, descobriu que os clientes não identificavam um valor diferenciado no serviço e eram mais atraídos por plataformas com conteúdo exclusivo. Em resposta, empresa decidiu integrar o Prime Video à assinatura Amazon Prime, aumentando o valor percebido, e investiu maciçamente em conteúdo original. A mudança transformou um projeto piloto sofrível em um poderoso mecanismo de atração de assinantes para o Amazon Prime e um fator fundamental de fidelização.

Aplaudir apenas o que merece aplausos

Na euforia de incentivar a inovação, muitos líderes empresariais caem na armadilha de celebrar tudo igualmente. Se cada experimento de IA recebe elogios hiperbólicos e se todo relatório de progresso exagera os resultados com vistas a conseguir um orçamento maior, as ideias verdadeiramente inovadoras acabam se diluindo nesse burburinho. As organizações mais inovadoras distinguem entre experimentos promissores (aqueles que valem a pena tentar) e inovações revolucionárias (aquelas que valem a pena escalar). E recompensam relatos sinceros de fracassos tanto quanto celebram sucessos.

Isso não significa adotar uma postura desanimadora; pelo contrário, implica intencionalidade. Elogios seletivos e bem fundamentados têm mais peso. Quando os líderes articulam exatamente por que certa abordagem constitui um avanço real, as equipes passam a entender o que, de fato, é excelência.

As organizações podem revolucionar sua cultura de inovação simplesmente repensando os programas piloto. Em vez de perguntarem “Como está indo o projeto de IA?”, elas perguntam: “Quais descobertas inesperadas você fez?” Em vez de simplesmente festejarem a adoção da inteligência artificial, elas valorizam os insights profundos sobre novas maneiras de trabalhar que decorreram dessa adoção.

Um bom exemplo é a alta gestão de um conglomerado que incentivou todos a assumir responsabilidade pelos projetos e a focar resultados concretos. Solicitou-se a 100 líderes empresariais que patrocinassem um projeto de IA com metas específicas de aumento da receita, redução dos custos ou melhoria da satisfação do cliente, sendo que essa meta precisaria estar refletida no orçamento do ano seguinte ou do subsequente.

Organizações que dominam esses princípios não só adotam as novas tecnologias mais rapidamente, como também cultivam uma vantagem competitiva que vai se fortalecendo ao longo do tempo. Cada experimento bem-sucedido aumenta a sua confiança. Cada falha bem documentada evita a repetição de erros anteriores. Cada líder com mentalidade de jardineiro cria um espaço propício ao florescimento de mais inovações.

O futuro não está apenas distribuído de modo desigual; está sendo constantemente redistribuído. As organizações que sabem aprender já estão colhendo os benefícios de identificar a inovação antes das demais, cultivando-a com atenção e expandindo-a com sabedoria.