Observação: Nós nos empenhamos ao máximo para manter o espírito e as nuances originais de nossos artigos. Porém, pedimos desculpas desde já por quaisquer erros de tradução que você venha a notar. Seu feedback é bem-vindo através do e-mail reader_input@mckinsey.com
A GenAI invadiu o ambiente de trabalho, mas seu impacto continua indefinido. Embora dois terços das empresas globais utilizem IA generativa (GenAI, na abreviação em inglês),1 essas implementações estão se mostrando muito diferentes dos projetos de software empresarial do passado. Os CEOs compreendem cada vez mais o potencial da GenAI, mas ainda não têm clareza sobre como gerar valor significativo a partir dessa tecnologia.
A GenAI tem o potencial de mudar completamente a maneira pela qual os funcionários trabalham. Sua interface em linguagem natural facilita o uso, enquanto suas capacidades crescentes de raciocínio e agência permitem que ela execute tarefas cada vez mais complexas, como interpretar grandes volumes de informações, escrever programas de computador e responder a consultas. Os agentes mais avançados estão até começando a realizar tarefas como criar planilhas e navegar em páginas da web. E os funcionários estão claramente ansiosos para usá-los; já estão fazendo isso três vezes mais do que seus líderes imaginam2.
Mais insights da McKinsey em português
Confira nossa coleção de artigos em português e assine nossa newsletter mensal em português.
No entanto, simplesmente colocar uma nova tecnologia nas mãos das pessoas não garante que elas a usarão de forma eficaz, nem muda profundamente o modo de trabalho da empresa. O que os CEOs precisam fazer é implementar uma nova abordagem de gestão de mudanças que mobilize seus funcionários, transformando-os de experimentadores de GenAI em aceleradores de GenAI. Esse processo não é linear. A gestão de mudanças na era da GenAI exige que os funcionários se tornem participantes ativos, em vez de meros usuários. Ela pede aos funcionários que experimentem, criem produtos em conjunto e se comprometam com o desenvolvimento contínuo de competências. Também reconhece que nem todos farão a transição de forma tranquila e que alguns funcionários precisarão de apoio adicional. No presente artigo, descrevemos cinco passos que os CEOs podem dar para liderar sua empresa nesse território desconhecido.
Esse novo tipo de transformação pode inaugurar uma era de enorme crescimento – e finalmente liberar o verdadeiro valor da GenAI. Mas chegar lá exigirá que os CEOs gerenciem as mudanças substanciais que a GenAI trará para sua força de trabalho. Os melhores líderes vão reconfigurar sua organização para que use a plena capacidade proporcionada pela GenAI, dando a seus funcionários superpoderes de IA para libertá-los de tarefas tediosas e repetitivas.
1º passo: estabelecer um norte com base nos resultados, não nas ferramentas
É tentador ver a GenAI como apenas mais uma ferramenta que os funcionários terão de usar. Porém, os CEOs estão descobrindo que essa visão é incompleta – e que os funcionários veem a IA mais como uma capacidade do que como uma ferramenta. Uma organização reconfigurada em torno da IA terá seres humanos e agentes de GenAI trabalhando juntos de forma integrada. Embora esse momento ainda não tenha chegado, os CEOs com visão de futuro estão criando hoje planos que são um norte, para terem sucesso amanhã nesse novo mundo.
Esse norte deve ser simples o suficiente para ser universalmente compreendido, mas ousado o suficiente para inspirar as equipes. Deve acomodar a evolução da tecnologia e ser capaz de absorver e ativar modelos de IA de ponta e suas novas capacidades dentro de um prazo razoável. Deve definir como a organização gerará valor e vantagem competitiva a partir da GenAI e qual será o provável impacto disso no ciclo de vida dos talentos. Para serem bem-sucedidos ao liderarem essa mudança, os líderes talvez precisem aprofundar sua própria educação – tanto sobre o que a GenAI é capaz de fazer hoje quanto sobre a trajetória em direção ao que é provável que acontecerá no futuro.
Gerenciar a magnitude das mudanças que esse norte representa exigirá dois componentes cruciais: um plano de gestão de mudanças com recursos adequados e uma reformulação completa dos fluxos de trabalho de ponta a ponta. Os líderes precisarão levar em consideração tanto o ritmo das mudanças tecnológicas quanto a capacidade de mobilizar seus funcionários em direção a esse estado futuro. Por exemplo, a empresa pode começar implantando agentes de GenAI que realizam tarefas individuais e depois evoluir para a implantação de enxames de agentes capazes de alcançar resultados empresariais completos. Nessa versão de uma empresa capacitada pela GenAI, partes da organização podem se tornar organizações viáveis mínimas (MVOs, na sigla em inglês), nas quais os enxames de agentes supervisionam a maior parte do trabalho, com o menor número possível de seres humanos para checar suas saídas (“outputs”). Outras áreas da empresa manteriam um número maior de funcionários humanos dotados de superpoderes proporcionados pela tecnologia. Ao criarem um norte, os CEOs podem refletir sobre quais partes de sua empresa se prestam a cada abordagem, como funções de atendimento ao cliente de alto contato, que permanecem mais humanizadas, enquanto as operações administrativas se tornam MVOs.
Seja qual for o equilíbrio entre seres humanos e máquinas, a abordagem de gestão de mudanças terá de reconhecer que o ritmo das mudanças em toda a organização não será uniforme. A jornada para criar esse tipo de organização que combina humanos e IA vai além do que os manuais tradicionais abordam.
2º passo: criar confiança com dados acessíveis, governança e sabedoria empresarial
É essencial criar uma base de confiança no uso da GenAI em toda a organização. Afinal, se os funcionários não confiam nos resultados da GenAI, não confiarão nas decisões que ela toma. Dessa maneira, a tecnologia terá poucas chances de atingir escala. Nossa pesquisa mostra que as “empresas de alto desempenho em GenIA”, ou seja, as que atribuem pelo menos 10% de seu lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA, na sigla em inglês) ao uso da GenAI, são mais propensas do que as demais a investir em atividades que promovem a confiança (Quadro 1). E, quando uma empresa investe na criação de confiança na IA e nas tecnologias digitais, ela apresenta uma probabilidade quase duas vezes maior de obter taxas de crescimento de receita de 10% ou mais do que as empresas que não investem.3
Construir uma base de confiança também requer que os líderes tratem a acessibilidade dos dados como um fluxo de trabalho de primeira classe e um componente essencial do processo de gestão de mudanças. Nossa experiência mostra que quase todas as organizações têm um “mercado de informações” moldado por hierarquias e políticas que definem onde as informações são armazenadas e quem pode acessá-las. A capacidade da GenAI de consumir dados não estruturados nesses mercados pode ser uma vantagem competitiva distinta, ajudando as organizações a extrair insights e padrões ocultos de seus dados. Entretanto, treinar modelos para processar dados estruturados e não estruturados a fim de fornecer respostas confiáveis e de alta qualidade continua sendo um desafio. As práticas empresariais e as estruturas tecnológicas necessárias para monitorar a qualidade das respostas da GenAI ainda estão na fase inicial, o que torna fundamental que os líderes estabeleçam a confiança agora.
Uma abordagem eficaz de gestão de mudanças precisa definir expectativas claras entre todos os funcionários com relação à governança e ao uso de dados. O CIO e o diretor de dados (CDO) podem, em parceria com o CEO, priorizar os dados acessíveis e depois envolver uma governança de IA robusta em torno deles. Isso requer a criação de um comitê de supervisão de IA, a definição de políticas de uso aceitável, o estabelecimento de diretrizes de conformidade e risco em conjunto com equipes jurídicas e de risco, e a garantia de pontos de verificação humanos para detectar alucinações, vieses ou vazamento de dados.
Em setores altamente regulamentados, criar confiança na GenAI é especialmente crítico, sobretudo para funcionários que lidam com dados confidenciais de clientes.
O Morgan Stanley, por exemplo, trabalhou com a OpenAI para treinar um assistente de GenAI em mais de 100 mil relatórios de pesquisa do banco. Todavia, o banco só implementou o assistente na empresa como um todo quando estruturas de avaliação rigorosas comprovaram que as respostas da IA atendiam aos padrões de qualidade dos assessores. O resultado foi que, uma vez implantado com as devidas grades de proteção, o “AI @ Morgan Stanley Assistant” alcançou rapidamente 98% de adoção pelas equipes de gestão de patrimônio da empresa, democratizando o acesso à expertise.4
As plataformas de GenAI mais confiáveis são as baseadas no contexto da própria organização, que revelam como as respostas são obtidas e que fontes são utilizadas. Ao implantarem qualquer modelo de GenAI, as empresas devem suplementar (“augment”) esse modelo com conhecimento institucional, como pesquisas exclusivas, registros de interações com clientes ou décadas de know-how em engenharia. Elas também podem cogitar a possibilidade de reforçar essa base de conhecimento interna com informações externas dinâmicas. Quando a GenAI fornece respostas bem embasadas nas quais os usuários podem confiar, eles ficam muito mais propensos a incorporá-la a seus fluxos de trabalho diários.
3º passo: reformular os fluxos de trabalho para evoluírem em direção a equipes de IA
Incorporar a GenIA aos processos existentes não incentivará a adoção em larga escala e terá um impacto incremental, se é que terá. Isso porque a GenAI não é uma ferramenta como a maioria dos softwares empresariais, mas sim uma capacidade – que proporciona uma nova maneira de pensar, trabalhar e criar. Em vez disso, os líderes podem colocar a GenAI no centro dos fluxos de trabalho, reconfigurando totalmente a maneira pela qual o trabalho é realizado em sua organização. Para isso, é fundamental usar uma abordagem dupla da mudança, na qual a equipe de negócios e a de tecnologia trabalham juntas para definir a nova forma de trabalhar. As equipes de negócios garantem que o novo modo de trabalho proporcione os resultados empresariais esperados, enquanto a equipe de tecnologia garante a viabilidade de arquitetar a mudança técnica.
Essa reformulação pode evoluir ao longo de três fases para permitir que as pessoas se adaptem a novas formas de trabalho. Essa evolução pode progredir de agentes de IA autônomos que os humanos utilizam na realização de tarefas muito específicas, para grupos de agentes de IA que executam processos completos, de ponta a ponta, supervisionados por humanos, e daí para enxames de agentes totalmente automatizados que atuam de forma independente como MVOs para entregar resultados empresariais completos. Mesmo nesta última fase, as pessoas não são eliminadas. Serão necessários alguns funcionários para garantir que as MVOs funcionem com segurança e eficácia, e muitos outros serão remanejados para atividades de maior valor. Uma gestão eficaz de mudanças durante essa evolução em três fases não pode começar sem primeiro criar a confiança, entre os funcionários, de que a GenAI é uma capacidade central necessária para seu trabalho.
Na primeira fase, as empresas determinam quais fluxos de trabalho de ponta a ponta podem ser transformados com a IA, como o fluxo do procurement até o pagamento, o da contratação até a aposentadoria e o da ideia até o produto. Em seguida, elas identificam onde inserir agentes de GenAI autônomos nesses fluxos de trabalho para ajudar os funcionários na realização de tarefas específicas, mas não no fluxo de trabalho como um todo. Essa é a fase na qual a GenAI atua mais como uma “ferramenta”, já que os funcionários a utilizam para executar tarefas específicas.
Na segunda fase, as empresas expandem o uso de agentes de GenAI, criando grupos de agentes que trabalham juntos para realizar todas as tarefas no fluxo de trabalho de ponta a ponta, aprendendo à medida que evoluem a ponto de se tornarem cada vez melhores no processo. Nessa fase, os seres humanos ainda gerenciam os agentes. Embora os próprios agentes realizem todo o trabalho, os humanos supervisionam suas operações e saídas.
Na terceira fase, são adicionados mais agentes de GenAI para criar um enxame que pode atingir autonomia total, operando como MVOs sem intervenção humana. Nessa fase – que tem um enorme potencial, mas ainda precisa ser comprovada em grande escala –, os seres humanos ainda supervisionariam os agentes, mas não estariam envolvidos no trabalho de ponta a ponta. Em vez disso, eles ficariam livres para se concentrar em trabalhos de maior valor. Assim, a empresa atinge o objetivo de seu norte.
Nas duas primeiras etapas, envolver os colaboradores diretamente no processo maximiza o impacto da mudança. Os líderes podem convidá-los a criar seus próprios agentes e fornecer feedback sobre áreas nas quais a GenAI pode ser incorporada a seus fluxos de trabalho. Os líderes mais fortes definem a expectativa de que todos os funcionários façam parte do processo de fazer a GenAI funcionar – e expressam que isso é essencial para o sucesso futuro da empresa. Selecionar os processos de trabalho certos para automatizar primeiro pode aumentar a adesão dos funcionários, pois essas melhorias facilitarão o trabalho deles. Os líderes podem selecionar fluxos de trabalho em que o valor é claro, a viabilidade é alta e o montante de investimento necessário para realizar a mudança é administrável.
Uma vez que os fluxos de trabalho tenham sido suplementados com GenAI, os funcionários precisam de treinamento formal sobre como usá-los. Isso ajuda a reduzir sua ansiedade e aumenta sua confiança para trabalhar de novas maneiras. Quando os funcionários recebem treinamento adequado em ferramentas de GenAI, passam a utilizá-las com mais frequência à medida que seus níveis de competência aumentam (Quadro 2). Além disso, nossa pesquisa mostra que 48% dos funcionários dos EUA usariam ferramentas de GenAI com mais frequência se recebessem treinamento formal, e 45% usariam essas ferramentas com mais frequência se elas fossem integradas a seus fluxos de trabalho diários – citando esses dois fatores como os mais motivadores entre muitos outros.5
A integração da GenAI aos fluxos de trabalho diários faz com que ela se transforme de um hobby em um hábito – e incentiva os funcionários a vê-la como um membro da equipe, não como uma ferramenta. Veja como nossa própria organização promoveu o uso da plataforma interna de GenIA da McKinsey, chamada Lilli. Os líderes seniores fazem questão de dar o exemplo, perguntando em todas as reuniões de equipe: “Você perguntou à Lilli?”. Os funcionários recém-contratados aprendem a usar a Lilli durante o processo de onboarding, enquanto os treinamentos regulares sobre riscos para toda a empresa incluem lembretes de como usá-la corretamente. O envolvimento com a plataforma também foi acelerado pela implementação contínua de novos recursos que nossas equipes podiam usar no dia a dia, como a capacidade de gerar slides de PowerPoint seguindo o modelo da empresa, criar planilhas e gerar rascunhos de propostas para clientes. Desde o lançamento da Lilli, em julho de 2023, 92% dos funcionários globais da McKinsey utilizaram a plataforma de IA e 74% agora a utilizam regularmente, economizando mais de 30% de seu tempo na coleta e síntese de informações. Até o momento, a Lilli respondeu a quase 19 milhões de prompts. Quando a Lilli passou a ser parte integrante de todos os trabalhos na McKinsey – e foi definida a expectativa de que ela é simplesmente parte da equipe –, o uso rapidamente se tornou normalizado.
4º passo: repensar as estruturas organizacionais com uma combinação de MVOs e equipes suplementadas
À medida que a GenAI passa a estar incorporada aos fluxos de trabalho, os CEOs precisarão decidir como as diferentes partes da empresa serão estruturadas. Apenas algumas unidades de negócios podem evoluir para MVOs, que são fluxos de trabalho extremamente enxutos e bastante automatizados. Enquanto isso, outras partes da empresa permanecerão na segunda etapa da evolução da IA, dando às equipes humanas superpoderes digitais para que possam executar mais do que nunca. Ambas as trajetórias exigirão que os CEOs modifiquem as estruturas organizacionais, comunicando claramente aos funcionários como as mudanças os afetarão.
As MVOs funcionam melhor quando lidam com tarefas repetitivas ou baseadas em lógica. Por exemplo, pense em um processo rotineiro de back office, como o processamento de faturas. Com a GenAI, a empresa pode automatizar a conferência de faturas, as aprovações e os lançamentos com intervenção humana quase nula, mantendo apenas uma pequena equipe para tratar as exceções.
Para ativar uma MVO, as empresas devem, naturalmente, investir em operações e monitoramento robustos de IA. Porém, algo igualmente importante é que os CEOs repensem suas estratégias relacionadas a talentos. As poucas pessoas que gerem uma MVO precisam ser altamente qualificadas em gestão de sistemas de IA, análise de dados e tratamento de exceções. Funções como a de otimizador de fluxo de trabalho de IA e a de responsável por produtos de automação podem se mostrar cargos cruciais. E os membros da equipe que anteriormente realizavam tarefas no fluxo de trabalho que agora é uma MVO precisarão ser requalificados para agregar valor em outras partes da organização. Embora nem todas as áreas da empresa possam ou devam se tornar uma MVO, os CEOs devem identificar áreas nas quais um modelo enxuto e com IA em primeiro lugar pode reduzir drasticamente os custos e aumentar a rapidez ou a precisão.
Por outro lado, algumas áreas nunca devem evoluir para MVOs completas, mas sim parar na fase dois e permanecer como equipes suplementadas. Às vezes, equipar os humanos com superpoderes de IA os torna muito mais produtivos, mas o toque humano ainda é necessário. Isso já está acontecendo em muitas empresas. As equipes de vendas, por exemplo, já estão usando GenAI para analisar dados de clientes e obter, em segundos, sugestões sob medida para vendas adicionais ou conteúdo de marketing personalizado. Isso pode permitir que um único vendedor gerencie um portfólio maior com taxas de conversão muito mais altas. Os representantes de atendimento ao cliente estão usando GenAI para resolver problemas de forma mais rápida e consistente. Todavia, excluir totalmente os seres humanos dessas funções que envolvem contato com o cliente não seria sensato, pois poderia prejudicar a experiência do cliente de maneiras que seriam danosas à marca da empresa.
5º passo: capacitar os funcionários a aprender e a se tornar agentes de mudança
A reconfiguração dos fluxos de trabalho por meio da GenAI só terá sucesso se os líderes envolverem toda a força de trabalho nessa jornada. Nossa pesquisa sobre transformações tecnológicas em grande escala mostra o poder do envolvimento dos funcionários no processo. Em média, apenas cerca de 2% dos funcionários são envolvidos diretamente em uma iniciativa de transformação típica. No entanto, as organizações que ampliam a participação deles obtêm resultados muito melhores. De fato, as empresas que envolvem pelo menos 7% dos funcionários em iniciativas de transformação dobram suas chances de gerar retornos totais aos acionistas (RTAs) superiores à média de referência, sendo que as empresas de melhor desempenho envolvem de 21% a 30% dos funcionários6.
Convidar os funcionários a se tornarem embaixadores da GenAI é ainda mais importante do que no caso de uma transformação tecnológica típica, porque todos ainda estamos aprendendo a extensão dos casos de uso e capacidades da GenAI. Todos, em todos os níveis da organização, podem aprender juntos. Entretanto, alguns “superusuários” podem se tornar poderosos agentes de mudança que impulsionam a adoção geral. Em qualquer organização, esses funcionários devem ser identificados e apoiados para fomentar a mudança cultural. Nossa pesquisa mostra que os profissionais mais entusiasmados com a adoção da GenIA são os executivos pertencentes à geração do milênio. Cerca de 62% dos funcionários com idades entre 35 e 44 anos relatam um alto grau de expertise em IA, em comparação com 50% dos jovens da geração Z com idades entre 18 e 24 anos e 22% dos baby boomers com mais de 65 anos.7
Os CEOs podem, assim, incentivar esses defensores da mudança pertencentes à geração do milênio a orientar seus colegas na adoção da GenAI e liderar grupos de prática para compartilhar dicas e truques. Mais importante ainda, os CEOs devem liderar pelo exemplo, utilizando visivelmente ferramentas de GenAI em seu próprio trabalho. Isso leva a uma abordagem da mudança mais centrada no nível intermediário da organização, em vez de uma abordagem de cima para baixo ou de baixo para cima.
Na McKinsey, estabelecemos uma equipe de adoção e engajamento para envolver todos na GenAI. Primeiro, realizamos uma análise de segmentação para classificar os tipos de usuários e, em seguida, adaptamos o treinamento a grupos específicos. Algumas abordagens incluíram a criação de Lilli Clubs compostos por superusuários que se reuniam para compartilhar dicas e dar sugestões de melhoria da plataforma, além de sessões de treinamento individuais para os líderes mais seniores. A Lilli também foi projetada com várias capacidades autoguiadas para que os usuários pudessem “perguntar à Lilli” como melhor utilizá-la.
Quando se tratou de lançar agentes de GenAI, incentivamos todos os colegas a criarem os seus próprios, o que, por sua vez, desencadeou um efeito bola de neve, levando mais funcionários a participarem. Embora existam cerca de 150 agentes desenvolvidos centralmente, o modelo de desenvolvimento federado da empresa (com controles de risco integrados) levou os funcionários a criar quase 17 mil agentes adicionais até agora. A Lilli orienta os usuários durante todo o processo de criação do agente e gera suas próprias instruções de modelo personalizadas. Assim, os funcionários são envolvidos diretamente na reformulação de seus próprios fluxos de trabalho. E o que torna um projeto de GenAI como a Lilli único é o quanto ele difere da implementação tradicional de software empresarial, que é feita de cima para baixo e controlada centralmente. Cada novo agente criado não tem nenhuma complexidade ou dívida tecnológica adicional para a organização técnica gerenciar.
A Singtel é outro exemplo de empresa que adotou uma abordagem que prioriza as competências para implementar ferramentas de GenAI. Em outubro de 2024, a Singtel criou uma Academia de Aceleração de IA em conjunto com a Universidade Tecnológica de Nanyang e a Universidade Nacional de Singapura para treinar mais de 10 mil funcionários de vários cargos sobre como aproveitar os dados e a GenAI em seus fluxos de trabalho.8
Para os CEOs, a tarefa é clara: planejar hoje uma reconfiguração de toda a empresa para que, amanhã, os seres humanos e a IA possam alcançar resultados extraordinários juntos. Esse tipo de transformação fundamental não acontecerá da noite para o dia, mas os líderes empresariais que definirem um norte poderão colocar sua empresa no caminho da mudança.
É fundamental envolver as pessoas nessa jornada. A gestão de mudanças na era da GenAI requer que os líderes promovam uma cultura de experimentação, na qual os funcionários não são apenas receptores passivos das novas tecnologias, mas participantes ativos delas. Ao criarem um ambiente de trabalho onde a GenAI é vista como um superpoder, e não uma ameaça, as empresas terão muito mais chances de gerar valor a partir de seus investimentos. A verdadeira transformação ocorre quando a GenIA se torna um colega de trabalho invisível, mas indispensável.