Há apenas alguns anos, as empresas enfrentaram a inteligência artificial principalmente de forma abstrata — um problema do “futuro do trabalho” que elas teriam que enfrentar no futuro. Agora? Mais da metade as empresas em todo o mundo estão adotando ativamente a IA. Embora os investimentos sejam particularmente altos em setores como saúde, gerenciamento e processamento de dados, computação em nuvem e fintech, todos os tipos de organizações e funções incorporaram a tecnologia de IA em suas operações. E ferramentas generativas de IA, como o ChatGPT, estão forçando os líderes a perguntarem onde e como a IA pode ajudar seus negócios.
Mesmo assim, a maioria das empresas ainda vê a IA de forma bastante restrita, como uma ferramenta que alivia os custos e as ineficiências do trabalho humano repetitivo ao automatizar tarefas físicas mundanas (como mover mercadorias em armazéns) e aumentar a capacidade das organizações de produzir, processar e analisar pilhas e pilhas de dados. Mas a tecnologia pode fazer muito mais do que isso.
Combinada com habilidades “leves” relacionadas à investigação, como pensamento crítico, inovação, aprendizado ativo, resolução de problemas complexos, criatividade, originalidade e iniciativa, essa tecnologia pode aprofundar nossa compreensão de um mundo cada vez mais complexo, permitindo que nos envolvamos em questionamentos mais abstratos e mudemos nosso foco da identificação para a ideação. Em nossas pesquisas e workshops com executivos, descobrimos que as empresas têm muito a ganhar ao tratar a IA como uma colaboradora do trabalho com conhecimento em diversas áreas, como design de produto, eficiência de processos e engenharia prompt. A parceria com a tecnologia dessa forma pode ajudar as pessoas faça perguntas mais inteligentes, o que, por sua vez, os torna melhores solucionadores de problemas e inovadores inovadores. Também estamos vendo os impactos iniciais de sistemas de IA mais sensíveis ao contexto (como o ChatGPT) e, à medida que eles continuarem melhorando, a habilidade de fazer perguntas (ou criar solicitações) só se tornará mais valiosa no processo de descoberta.
Embora os especialistas tenham reconhecido a necessidade de os engenheiros de software fazerem perguntas inteligentes logo no início do desenvolvimento de ferramentas automatizadas (para incorporar menos preconceitos e suposições), pouco foi dito sobre o outro lado da relação entre IA e investigação: o potencial da tecnologia de ajudar as pessoas a se tornarem solucionadoras de problemas mais curiosas e criativas no trabalho. Nosso objetivo era corrigir esse descuido por meio de sessões de design thinking e extensas conversas de acompanhamento com líderes de negócios voltados para a tecnologia de diversos países e setores. Também entrevistamos cerca de 200 líderes, de mais de 30 países, que participaram de nossos programas de educação executiva no MIT para saber como a inteligência artificial afetou os padrões de questionamento, os comportamentos e resultados de inovação em suas organizações. (Para esta pesquisa, definimos “inteligência artificial” de forma ampla para incluir aprendizado de máquina, aprendizado profundo, robótica e a recente explosão da IA generativa.)
Encontramos dois caminhos distintos, mas relacionados, que os líderes seguem para fortalecer seus músculos de investigação (e de suas equipes) à medida que exploram o poder da IA em seu trabalho de fazer perguntas.
No primeiro caminho, eles podem usar a tecnologia para mudar a cadência e os padrões de suas perguntas: a IA aumenta a velocidade das perguntas, a variedade de perguntas e a novidade das perguntas. Os resultados de nossa pesquisa em andamento mostram que a IA pode aumentar significativamente os três.
No segundo caminho, a IA pode ajudar a transformar as condições e os ambientes em que as pessoas trabalham para que possam surgir questões que desencadeiam mudanças — o que chamamos de questões “catalíticas”. Isso empurra os líderes para fora de suas zonas de conforto e para a posição de serem intelectualmente errados, emocionalmente desconfortáveis, comportamentalmente quietos e mais reflexivos, o que, ao que parece, promove pensamento e ação inovadores.
Vamos ver como cada caminho pode levar a ideias inovadoras.
Aumento da velocidade, variedade e novidade.
A parceria com a IA para aumentar a velocidade, a variedade e a novidade das perguntas exige que as empresas treinem algoritmos para responder às perguntas básicas e fáceis (sim/não) de forma independente e revelar padrões profundamente ocultos nos dados. Quando essa base é estabelecida, os humanos podem começar a explorar o poder de questões mais dependentes do contexto e com nuances que as tecnologias de IA ainda não são capazes de responder sozinhas.
Velocidade da pergunta
Os algoritmos podem fornecer respostas imediatas às perguntas que os líderes fazem, permitindo que eles façam perguntas mais e mais frequentes. Em nossa pesquisa, descobrimos que 79% dos entrevistados fizeram mais perguntas, 18% fizeram a mesma quantidade e 3% fizeram menos.
Na empresa de segurança cibernética Cybereason, os pesquisadores confiam na IA e no aprendizado de máquina para responder imediatamente às perguntas básicas sobre O quê aconteceu em uma aparente violação para que a equipe possa mais rapidamente voltar sua atenção para a formulação de questões mais profundas sobre Por que aconteceu. No passado, disse o CEO Lior Div, as descobertas eram mais pretas e brancas: “É um ataque. Não é um ataque. É bom ou ruim.” Mas a velocidade com que a IA preencheu esses espaços em branco abriu uma nova linha de questões sobre intenção — e o que os hackers realmente buscam em uma determinada situação.
Obviamente, há riscos em usar a IA para gerar perguntas rápidas. Por um lado, as pessoas podem continuar fazendo mais e mais perguntas sem procurar um caminho viável, o que torna importante reconhecer quando o processo deixa de ser produtivo. Por outro lado, mais perguntas não necessariamente equivalem a melhor perguntas, o que significa que você ainda precisará exercer o julgamento humano ao decidir como proceder.
Variedade de perguntas
A IA ajuda a descobrir padrões e correlações em grandes volumes de dados — conexões que os humanos podem facilmente perder sem a tecnologia. Saber que eles têm essa ferramenta à sua disposição libera os líderes para fazer perguntas mais abrangentes e explorar novas ideias que, de outra forma, eles não teriam considerado. Em nossa pesquisa, descobrimos que o engajamento com a IA levou os entrevistados a fazerem perguntas diferentes do que fariam de outra forma em 94% do tempo.
Considere este exemplo: Kli Pappas, diretor de análise preditiva da Colgate-Palmolive, nos contou que sua equipe usou a IA para entender como o carvão se tornou um ingrediente muito popular em produtos de consumo para que eles pudessem “encontrar o próximo carvão vegetal”. Seu algoritmo gerou e respondeu milhares de perguntas com base em sua busca inicial por dados, traçando uma trajetória de décadas, desde o esfoliante com carvão na Coreia do Sul, há 20 anos, até o aparecimento do carvão nas lavagens faciais nos EUA e depois em todos os tipos de produtos ao redor do mundo. Os dados gerados pela IA levaram a equipe a fazer centenas de perguntas menos óbvias para estimular o pensamento criativo sobre tendências futuras que podem estar à espreita em lugares inesperados. “Olhamos para trás em todas as categorias e tentamos ver como as tendências se movem entre as categorias, desde cuidados com os cabelos até cuidados com a pele e higiene bucal”, disse Pappas. “Só fazer isso coloca você uma década ou mais à frente da curva.”
Pergunta: novidade
A IA também facilita insights mais profundos ao ajudar os usuários a chegar a novas perguntas que “saltam de categoria” — o padrão-ouro da pesquisa inovadora — que aplicam a compreensão de uma área a um espaço completamente diferente. Nossa pesquisa mostra que a IA levou os entrevistados a fazerem perguntas exclusivas que mudaram a direção de sua equipe, organização ou setor 75% das vezes.
Quando você sabe que uma tecnologia pode filtrar muito mais dados e conectar mais pontos do que você poderia fazer sozinha, ela lhe dá permissão para fazer perguntas mais loucas — coisas que você nunca perguntaria se tivesse que respondê-las sozinho, porque elas são intratáveis para o cérebro humano ou, de alguma forma, vão contra preconceitos cognitivos arraigados.
Embora questões que saltem categorias não surjam em todos os encontros com sistemas de IA, estar aberto às possibilidades e permitir a liberdade de consulta pode abrir caminho para mais casos. Veja como Mir Imran, um inovador médico e fundador da InCube Labs, descreveu o lado positivo quando falamos: “A IA pode pegar variáveis realmente obscuras e criar novas conexões. Quando essas conexões ocultas se unem, isso faz com que você reformule sua pergunta e ofereça inovações disruptivo.” Em outras palavras, as novas conexões da IA podem desencadear suas novas perguntas, o que, por sua vez, pode levar você a investigar soluções com as quais outras pessoas ainda não sonharam, como a pílulas robóticas que a equipe de Imran criou recentemente para substituir as injeções externas por internas.
Criando condições para perguntas melhores.
A IA pode tirar os líderes de seu modo normal de operação e forçá-los a ceder o controle onde suas perguntas os levarão. Isso é uma coisa boa. O aumento da velocidade, da variedade e, principalmente, da novidade das perguntas facilitam o reconhecimento de onde você está intelectualmente errado e a se tornar emocionalmente desconfortável e comportamentalmente quieto — as mesmas condições que temos encontrado, tendem a produzir linhas de investigação revolucionárias. Jeff Wilke — ex-CEO CEO Amazon Consumer Worldwide, agora cofundador da Re:Build Manufacturing — adotou essas condições não apenas em seu trabalho diário como executivo de tecnologia, mas também ao longo de sua carreira, revisando continuamente seus modelos mentais enquanto passava de uma função para outra. Quando conversamos, ele disse o seguinte: “Se você procura coisas que não sabe e tem a coragem de errar, de ser ignorante, de ter que fazer mais perguntas e talvez se envergonhar socialmente, acho que você constrói um modelo mais completo, e esse modelo lhe serve bem ao longo de sua vida”.
Mas há um problema em se unir à IA: Pesquisa sugere que pode ser um desafio para as pessoas fazerem isso de forma agradável, porque as capacidades sobre-humanas e os movimentos imprevisíveis da IA podem impedi-las de confiar e se envolver totalmente com a tecnologia. Isso acompanha o que observamos nas organizações e aprendemos em nossas conversas com líderes.
A desconfiança na tecnologia dificilmente conduz à investigação criativa. Então, procure maneiras de compensar isso e não deixe que a IA crie as condições para pensar de forma inovadora e resolver problemas. Considere de que outra forma você pode criá-los. Onde há espaço em seus processos de solução de problemas para sintetizar coisas que não parecem relacionadas? Como você pode usar essas oportunidades para desequilibrar as pessoas para que elas gerem perguntas que atinjam além o que eles intelectualmente sabem que é certo, o que os torna emocionalmente confortáveis e o que estão acostumados a dizer e fazer? Ao mesmo tempo, como você pode criar segurança psicológica para que as pessoas em sua organização façam perguntas abrangentes e usem a IA de forma mais eficaz para aprender com elas, o que acaba levando a fazer perguntas melhores? Quando a segurança psicológica está presente, as pessoas podem dizer, sem repercussão, “Estou errado”, “Estou desconfortável” e “Ainda estou pensando”?
Em vez de resolver cuidadosamente todas essas tensões, os líderes e as equipes devem aprenda a lidar com a incerteza decorrente de fazer perguntas que os levam a um novo território. Embora o processo não seja fácil, os resultados são empolgantes, o que talvez seja o benefício mais importante de colaborar com um sistema de IA. O entusiasmo fornece impulso e motivação para realizar um processo difícil, estimulando ainda mais a criatividade.
Mitigando as fraquezas da IA com os pontos fortes humanos
A inteligência artificial pode ser sobre-humana em alguns aspectos, mas também tem pontos fracos consideráveis. Para começar, a tecnologia é fundamentalmente retrospectiva, treinada com base nos dados de ontem — e o futuro pode não se parecer em nada com o passado. Além disso, dados de treinamento imprecisos ou falhos (por exemplo, dados distorcidos por preconceitos inerentes) produzem resultados ruins.
Os líderes e suas equipes devem gerenciar essas limitações se quiserem tratar a IA como um parceiro de pensamento criativo. Como? Concentrando-se em áreas em que o cérebro humano e as máquinas se complementam. Enquanto a IA aumenta o volume de dados que podemos processar e o grau de complexidade que podemos gerenciar, nosso cérebro trabalha de forma redutiva; geramos ideias e depois as explicamos para outras pessoas. Embora as máquinas não tenham imaginação e julgamento moral, podemos aproveitar essas habilidades críticas, pois a IA nos ajuda a aumentar a velocidade, a variedade e a novidade das perguntas que fazemos para resolver problemas em nossas organizações. Essas diferenças são o resultado de uma colaboração frutífera — e otimizá-las pode reduzir a ameaça da IA ao trabalho humano.
Com humanos e IA trabalhando com seus respectivos pontos fortes, eles podem transformar incógnitas desconhecidas em incógnitas conhecidas, abrindo as portas para um pensamento inovador: saltos lógicos e conceituais que nenhum poderia dar sem o outro. Aproveitar esse potencial exigirá que os líderes olhem para a inteligência artificial sob uma nova perspectiva — uma que tenha menos a ver com economia de custos, eficiência e automação e mais com inspiração, imaginação e inovação. Também exigirá a construção de uma cultura que apoie, incentive e recompense fazendo grandes perguntas — e não necessariamente saber as respostas.
