A inteligência artificial pode reduzir o tempo necessário para executar tarefas, mas isso não significa, necessariamente, que as empresas estejam economizando trabalho. Parte do esforço pode apenas mudar de lugar, aparecendo em atividades menos visíveis, como revisão, correção, supervisão e tratamento de exceções.
O alerta ganha relevância à medida que empresas incorporam ferramentas de IA aos fluxos de trabalho. Indicadores tradicionais de produtividade costumam medir o tempo gasto em uma tarefa ou o número de atividades automatizadas, mas podem deixar de contabilizar o esforço necessário para verificar e corrigir os resultados produzidos pela tecnologia.
Segundo a pesquisa realizada pela Resume Now, 42% dos entrevistados não se sentem confiantes para integrar a IA ao próprio fluxo de trabalho. Outros 44% afirmam não ter um caminho claro para desenvolver habilidades relacionadas à tecnologia, enquanto 60% dizem que o uso de IA não era esperado em suas funções ou surgiu sem orientações bem definidas.
O trabalho muda de lugar
A análise acadêmica discutida pela Forbes, questiona avaliações que consideram principalmente a automação e a adoção das ferramentas. De acordo com os autores, é preciso analisar o fluxo de trabalho completo, incluindo as atividades de verificação, correção e tratamento de problemas que surgem após a atuação da IA.
Na prática, uma ferramenta pode acelerar a produção de um primeiro resultado e, ao mesmo tempo, aumentar o tempo necessário para conferir aquilo que foi gerado. “A IA não simplesmente vaporiza o trabalho”, afirmou Andy Thurai, fundador da The Field CTO e ex-estrategista-chefe da IBM. Segundo ele, parte do esforço é deslocada para etapas posteriores, como o tratamento de exceções e os ciclos de revisão.
Nesse sentido, o ganho de produtividade proporcionado pela IA precisa ser avaliado não apenas pela velocidade de execução, mas também pelo tempo e pelo esforço necessários para revisar, corrigir e supervisionar os resultados.
Desafio para as empresas
Além de medir corretamente os resultados, as empresas precisam considerar o impacto da IA sobre as habilidades dos profissionais. Quando determinadas atividades são delegadas aos sistemas, os funcionários podem deixar de exercitar conhecimentos necessários para identificar erros e supervisionar os resultados.
Outro desafio, é que a adoção da tecnologia nem sempre acontece de forma centralizada. Ferramentas de IA, podem ser incorporadas diretamente por equipes e profissionais para resolver problemas do cotidiano, antes mesmo da empresa estabelecer processos formais para seu uso.
Portanto, avaliar a inteligência artificial apenas pela velocidade ou pelo número de tarefas automatizadas, pode oferecer uma visão incompleta. O ganho real, precisa considerar todo o fluxo de trabalho, inclusive o tempo e o esforço empregados para revisar, corrigir e supervisionar os resultados gerados pela tecnologia. Para as empresas, a questão passa a ser menos quanto a IA consegue produzir e mais quanto valor líquido ela gera, depois que todo o trabalho envolvido no processo é contabilizado.
