A inteligência artificial certamente sofreu muitos problemas ultimamente.
Apenas 8,5% das 48.000 pessoas recentemente Examinado pela empresa de contabilidade KPMG disseram que “sempre” confiam nos resultados de pesquisa de IA. Outro Relatório do Gartner Descobriu-se que mais da metade dos consumidores não confia nas pesquisas de IA, com a maioria relatando erros “significativos”.
UM Estudo McKinsey Descobriu-se que 80% das empresas que utilizam IA generativa não viram “nenhum impacto significativo”, sendo que 42% delas abandonaram literalmente os seus projetos de IA. UM Estudo do MIT descobriram que 95% dos projetos-piloto de IA nas grandes empresas investigadas “falharam”.
E agora há desperdício de trabalho!
Um novo estudo publicado em Revisão de negócios de Harvard diz que mais de 40% dos funcionários em tempo integral baseados nos EUA relataram que receberam conteúdo gerado por IA que “se mascara como um bom trabalho, mas não tem o tema para promover significativamente uma determinada tarefa”. Essa “inclinação de trabalho” está “destruindo a produtividade”, segundo os pesquisadores do estudo.
Quem realmente é a obrigação do trabalhador? Claro, culpe as grandes empresas de tecnologia por lançarem produtos não comprovados e não comprovados novamente antes de estarem prontos para o horário nobre. Ou a comunidade de mídia e tecnologia que escreveu artigos nos últimos três anos que O Yahoo Japão deseja que todos os seus 11.000 funcionários usem Gen AI para dobrar sua produtividade em 2028 ou A IA substituirá médicos, professores e tornará as pessoas “desnecessárias para a maioria das coisas”. Tudo isso cria exageros desnecessários e expectativas infundadas.
Mas no local de trabalho, o dinheiro sempre fica com o gerente. A responsabilidade pelo “trabalho” da IA recai inteiramente sobre os empregadores.
Por mais de 20 anos, minha empresa implementou aplicativos de relacionamento com clientes e gestão econômica em centenas de pequenas e médias empresas em todo o país. Trabalhamos com milhares de funcionários. Tivemos projetos bons e totalmente errados. Como consultores de tecnologia, fizemos a nossa parte por engano. Mas a causa raiz mais comum de decepções, falhas e degradações técnicas sempre pode ser encontrada nas pessoas que compram e implementam o produto.
Portanto, antes de lançar sombra sobre as empresas de software que implementam IA, acho justo fazer qualquer pergunta aos empregadores.
Por exemplo, você investiu em treinamento para seus funcionários? Seus funcionários realmente entendem como criar as instruções certas para obter as melhores respostas? Sua empresa padronizou um assistente de IA ou é apenas uma bagunça de aplicativos?
Você tem uma política de IA que formalize para que finalidade a IA pode ou não ser usada e quem pode ou não usá-la? Você tem uma pessoa designada em sua empresa responsável por seus aplicativos baseados em IA? Essa pessoa foi treinada e recebeu suporte técnico para realizar este trabalho? Você trabalha com um parceiro, consultor ou desenvolvedor competente para prestar esse tipo de serviço?
Mais importante ainda, você realmente tem um plano para usar essa tecnologia de maneira eficaz ou apenas deixa que seus funcionários descubram tudo? Você tem valores de medição específicos para medir a eficiência da IA ou apenas confia em suposições vagas sobre “produtividade”?
Infelizmente, muitos empregadores foram dispensados pelas Big Tech por pensarem que estão apenas apertando um botão e que seu software está começando a fazer coisas mágicas que geram dinheiro para seus negócios. Mas para não assustar as pessoas, a mesma empresa de tecnologia não alerta seus clientes sobre todas as outras coisas que devem acontecer – e dinheiro que deve ser gasto – para maximizar o uso de seu produto. Na maioria dos casos, o software não é o problema. É a falta de investimento nas pessoas que o utilizam.
A IA pode ser uma ferramenta poderosa se for distribuída de forma adequada e com as expectativas certas. Mas no final é apenas isso: uma ferramenta. E novas ferramentas exigem reflexão, educação, processos e investimentos. No final das contas, a IA não produz “worklop”. Os empregadores sim.
