Inteligência Artificial e Liderança Humana: Uma Discussão em Davos

Como a inteligência artificial e a liderança humana devem evoluir juntas neste momento de rápida transformação? Em Davos, a HBR Executive e nosso parceiro Egon Zehnder reuniram um seleto grupo de executivos globais para discutir essa questão. Moderada por Adi Ignatius, editor geral da HBR, a conversa incluiu um debate robusto sobre se a IA está tirando empregos ou transformando-os, bem como uma exploração de como a IA pode coexistir com a liderança centrada no ser humano — fortalecendo a confiança, a empatia, o julgamento e a inovação em meio às mudanças tecnológicas aceleradas. O painel inclui: Olivier Blum, CEO, Schneider Electric Erik Brynjolfsson, diretor, The Stanford Digital Economy Lab Dan Schulman, CEO, Verizon Communications Anish Shah, CEO, Mahindra Group Brad Smith, presidente, Microsoft Renate Wagner, membro do conselho, Allianz SE Você pode assistir ao vídeo completo acima e a transcrição completa está abaixo. . . . Esperamos que a discussão de hoje não seja em 30.000 pés de altitude, mas sim no local de trabalho. E que vamos falar sobre a IA como um desafio de liderança. Estamos há alguns anos absorvendo a IA, desde o lançamento da IA generativa, então estamos começando a perceber o que funciona e o que não funciona. Algumas eficiências surpreendentes, mas também o que um autor denominou de“workslop”. A IA está produzindo coisas das quais nem sempre nos orgulhamos. Iniciamos investimentos. No entanto, há uma certa impaciência agora com o retorno sobre o investimento. Portanto, há pressão para se adaptar, para adotar, mas não está claro como. Portanto, acredito que minha mensagem, ou o que estou tentando transmitir, é que sabemos que os líderes precisam agir com ousadia, mas não de forma imprudente. Sabemos que precisamos adaptar a IA, mas sem perder a humanidade que define as empresas para as quais trabalhamos. Essa é a minha proposta. Inicialmente, gostaria de incluir todos na conversa. Posteriormente, poderemos ter uma conversa mais livre. Em seguida, solicitaremos suas opiniões e ideias. Mas, Brad, gostaria de começar com você. Você provavelmente costuma pensar nessa altitude de 30.000 pés. Mas se estiver disposto a descer para o local de trabalho. Estamos há alguns anos nessa jornada. Não sei em que ponto do ciclo de hype estamos. Mas estamos começando a perceber o que significa ter IA no local de trabalho, o que significa gerenciar humanos e bots. Então, da sua perspectiva na Microsoft, dos clientes que você atende, o que você está observando? Como você vê isso se desenrolando? Brad Smith, presidente da Microsoft: Gostaria de abordar um aspecto específico e, em seguida, discutir como ele pode ser mais generalizável. Talvez o Dan tenha uma perspectiva sobre isso. Gostaria de começar com um campo específico em que a IA parece estar tendo um de seus maiores impactos iniciais: a codificação. Provavelmente, você ouve constantemente que a IA é muito boa em escrever código. Portanto, se você trabalha em uma empresa como a Microsoft, seu produto é normalmente código. Afirmamos que estamos utilizando IA para escrever 30% do nosso código. A família profissional das pessoas que escrevem código em uma empresa de software é normalmente chamada de engenheiros de software ou SWEs. Você ouve falar sobre SWEs o tempo todo. Você pode pensar que, se eles são tão bons em escrever código, diríamos: “Uau, não precisamos de tantos SWEs”. Você poderia observar uma pressão descendente nos níveis de remuneração dos SWEs. No entanto, em vez disso, participo de reunião após reunião e é o oposto. Portanto, a verdadeira questão que se coloca é: o que está acontecendo e por quê? Bem, o interessante sobre o software em termos de como o criamos na Microsoft é que ele reflete algo que, na minha opinião, tem sido uma constante no mundo do trabalho nas últimas quatro décadas, ou seja, a crescente especialização. Portanto, existem designers de software, gerentes de programa, gerentes de produto e engenheiros que escrevem código. No entanto, atualmente, todas essas funções estão sendo reunidas no que chamamos de engenheiro full-stack, uma pessoa que realiza todas essas tarefas. Como isso é possível? Bem, é porque eles estão dedicando menos tempo à escrita de código. E, como dedicam menos tempo a se aprofundar em uma função específica, isso está criando uma oportunidade para que eles ampliem seus horizontes e integrem essas diferentes partes do processo de desenvolvimento de software. Isso exige que as pessoas sejam mais criativas. Na verdade, estamos contratando engenheiros de software e não apenas mantendo uma equipe que cria produtos próprios para a Microsoft. Agora, temos o que chamamos de engenheiros destacados, que basicamente trabalham nos escritórios, muitas vezes dos nossos clientes, auxiliando-os na criação de produtos. Portanto, a questão real que isso levanta, em minha opinião, é se isso pode reverter quatro décadas, nas quais observamos a migração de empregos de generalistas para especialistas — e não apenas em software, mas também em finanças, medicina, direito e em todas as áreas que exigem cada vez mais que as pessoas dediquem muito tempo para se manterem atualizadas sobre tantas informações detalhadas e se aprofundarem em processos específicos mais complexos — como você muito bem disse —, e se isso cria um ressurgimento de oportunidades para as pessoas se tornarem mais versáteis. E o que isso significará para os empregos? Pessoalmente, acho excelente, para ser sincero. O que você faz quando se torna mais sênior? Você dedica mais tempo a ampliar seus conhecimentos, procurando padrões, identificando oportunidades, sendo mais criativo. Acredito que isso tenha implicações significativas para os cargos iniciais e para a forma como treinamos as pessoas para uma maneira diferente de trabalhar. Para mim, isso simboliza ou ilustra, acredito, uma das questões fundamentais para todos nós. Ainda é cedo para avaliar. Como isso irá alterar o trabalho? À medida que o trabalho muda, o que isso significa para todos nós que temos empregos? Agradeço por isso. Agradeço por ter preparado tudo. Recentemente, entrevistei o CEO da McKinsey, e ele não é a única pessoa que teria dito isso. Eles discutiram o processo de contratação na era da IA e que têm subestimado, basicamente, os graduados em ciências humanas, que o antigo modelo de especialização pode estar dando lugar a algo novo. Desejamos pessoas que possam pensar, pois as máquinas podem realizar parte do trabalho especializado. Dan, você acabou de ser mencionado, então vou incluir você na conversa. Você disse que talvez em alguns anos teremos IA com nível humano. Estou interessado em saber se essa é sua opinião pessoal e talvez sua visão, e se isso está sendo incorporado à sua estratégia. Como você pensa em transformar a empresa e a força de trabalho? Como os seres humanos e a IA estão interagindo atualmente? E como você se prepara para o futuro? Dan Schulman, CEO da Verizon Communications: A maneira como vejo o trabalho de um líder é fazer três coisas. Primeiro, definir a realidade da melhor maneira possível, o que é realmente importante, porque é muito difícil para a maioria das pessoas ouvir. E pode ser deprimente, dependendo de como você está se saindo. Mas definir a realidade é realmente importante. Então, é necessário traçar uma visão de onde se deseja levar a empresa. E, em seguida, é necessário estabelecer um caminho entre essa realidade e essa visão. Acredito que a realidade é que vivemos atualmente em um mundo que está passando por mudanças incríveis. E mudanças são realmente difíceis para as pessoas. Por exemplo, se você ganhar na loteria, o que pode ser considerado uma mudança positiva, acredito que muitas pessoas se divorciam depois disso. Quero dizer, há turbulência durante as mudanças. E acredito — e Brad sabe disso tão bem quanto eu, talvez até melhor — que estamos passando por três ondas simultâneas de tecnologia. Estamos passando pela IA. E acredito que chegaremos à AGI nos próximos dois a quatro anos. E em todas as minhas conversas esta semana aqui em Davos com os líderes de várias comunidades, o prazo mais recente é daqui a cinco anos. E quando digo IGA, é como se as máquinas fizessem tudo o que podemos fazer, mas melhor. É assim que eu defino. Estamos à beira de mudanças que irão transformar a humanidade, transformá-la completamente. E os modelos que temos hoje são os piores modelos que já tivemos em nossas vidas. A Anthropic lançará oito versões de seu modelo este ano. A OpenAI lançará vários. O Google lançará vários. E cada vez que eles lançam um novo modelo, é uma melhoria significativa. Portanto, daqui a um ano, os modelos passarão de ótimos assistentes para nós a começar a nos substituir. Acredito que isso ocorrerá na programação e em diferentes partes dela. Concordo com Brad. A maioria das pessoas confunde engenharia de software com tudo o que um programador de software faz, e isso não é correto. No entanto, acredito que começaremos a observar substituições e, em seguida, veremos muitas substituições ocorrendo. Portanto, considero possível que tenhamos níveis de desemprego de 20% a 30% nos próximos dois a cinco anos. Acredito que isso seja possível. Também acredito que teremos a chegada da tecnologia quântica, com algo entre 400 e talvez um milhão de qubits sem erros nos próximos cinco anos. A tecnologia quântica é cerca de 1.000 vezes mais poderosa do que a computação atual. Isso será impactante. E então você também terá robótica humanóide em sete a oito anos. Portanto, se considerarmos todas essas tecnologias em desenvolvimento e o impacto sobre a força de trabalho, acredito que será significativo. Agora, a propósito, também acredito que coisas incríveis ocorrerão com tudo isso — coisas incríveis na ciência dos materiais, na nossa saúde, na nossa longevidade. Ideias irão florescer e, talvez, surjam muitos novos empregos como resultado disso. Mas acredito que o momento em que tudo isso ocorrerá é tal que haverá deslocamentos e, então, com sorte, talvez algo surja do outro lado. Mas acredito que precisamos preparar nossa força de trabalho para isso. E o que digo dentro da Verizon é: vivemos na era da IA agora. Você pode adorar ou odiar, mas vivemos na era da IA. É como Shakespeare disse: nada é ou não é, mas o pensamento faz com que seja. Nós, como CEOs que administramos nossas empresas, precisamos refletir sobre como utilizaremos as ferramentas disponíveis no futuro para nos mantermos competitivos. Se não o fizermos, nossos concorrentes o farão. Portanto, os próximos três a cinco anos serão um período de grande transformação. Agradeço por isso. Jamie Dimon afirmou ontem que a IA está evoluindo muito rapidamente para a sociedade. Se não tomarmos cuidado, enfrentaremos agitação social, o que pode ou não ser verdade. Depende de como lidarmos com isso. Eric Brynjolfsson se juntou a nós. Ele é pesquisador sênior do Instituto de IA Centrada no Ser Humano de Stanford. Ele ficará conhecido como o homem que substituiu Francesco. Eric, vou incluí-lo na conversa em um segundo. No entanto, gostaria de passar a palavra à Renate, pois abordamos a questão da interação entre humanos e agentes. E já estamos a construir essa força de trabalho integrada. Estou interessado na sua opinião: como os líderes devem pensar sobre o talento, a contratação, a retenção e a motivação nessa força de trabalho que traz tanto poder de IA e cada vez mais colegas de IA? Renate Wagner, membro do conselho, Allianz SE Muito obrigada por me receber aqui e pela oportunidade de falar. Bem, para iniciar com a questão sobre talento, acredito que seja necessário começar diretamente pelo que o Dan mencionou. Como líder, é necessário compreender o que se pretende alcançar com a IA. E como a IA pode auxiliar a manter a competitividade neste mundo de certa forma turbulento? E, para mim, isso é diferente para cada empresa, obviamente, porque os pontos de partida são diferentes. Você mesmo mencionou: é necessário compreender em profundidade o que lhe proporciona vantagem competitiva. Para nós, por exemplo, na Allianz, somos uma empresa de seguros. E, como tal, somos uma empresa orientada por dados e informações. Portanto, para nós, a IA é muito mais do que apenas uma ferramenta que utilizamos para obter uma produtividade marginalmente melhor. Para nós, a IA é realmente um catalisador que tem o potencial de transformar substancialmente nosso modelo de negócios. Acredito que esse seja o ponto de partida para a questão sobre liderança e talento e que tipo de talento necessito para o futuro. E para ilustrar isso — e acredito que você mencionou isso —, é necessário realmente aprofundar-se e compreender exemplos concretos. Portanto, apresentarei um exemplo concreto da Allianz, onde já utilizamos isso para transformar completamente o negócio. Meu exemplo é o seguro para animais de estimação. Na Alemanha, temos 26 milhões de gatos, cães e cavalos. Muitos desses cães e gatos são segurados pela Allianz. Existe um ditado na Alemanha que diz que a última criança tem pelos. É uma forma humorística de dizer que temos uma sociedade envelhecida. Mas agora imagine o seguinte cenário: após um fim de semana muito movimentado, um fim de semana muito movimentado para os veterinários, recebemos milhares de faturas pelo tratamento de gatos com problemas estomacais, cães com infecções nos ouvidos, etc. Agora, todas essas faturas, por si só, valem talvez, não sei, em média, algumas centenas de dólares. Mas alguns tratamentos complexos podem chegar a US$ 80.000. O que fizemos foi utilizar a inteligência artificial para repensar completamente o processo de seguro para animais de estimação na Allianz. Anteriormente, os proprietários de animais de estimação precisavam aguardar 21 dias para receber o reembolso dessas faturas. Com essa reformulação de todo o processo, dois terços dessas faturas agora são reembolsadas em quatro horas. É possível imaginar o impacto disso na satisfação dos nossos clientes. Ou seja, em uma escala de cinco pontos, a nota do seguro para animais de estimação passou de 4,2 para 4,8, 4,9. Mas não para por aí. Portanto, não automatizamos apenas isso, repensamos todo o processo por completo. Isso também nos tornou muito mais eficazes. E, novamente, outra observação: muitas vezes, quando você leva um gato ao médico para tratamento, o veterinário também corta as unhas dele. Ora, o corte das unhas dos gatos não é coberto pelo seguro. A IA aplica essas regras de forma consistente. Para nós, isso significou até mesmo uma redução de custos. O que quero dizer é que são esses pequenos exemplos que mostram como você pode repensar radicalmente os processos, não apenas para torná-los muito mais rápidos, mas também muito mais eficazes e realmente melhorar a satisfação do cliente. Agora, voltando à sua pergunta sobre liderança. O que isso significa para os talentos? Como você observou, essa foi uma transformação completa do negócio. E a transformação do negócio obviamente começa com a transformação das pessoas. Existe uma fórmula 10/20/70, que diz que 10% é o algoritmo, 20% é a tecnologia e os processos, mas 70% são as pessoas, a transformação das pessoas. Na minha opinião e na minha experiência, usando esse exemplo ilustrativo, houve três coisas que foram particularmente importantes nessa jornada. A primeira foi o treinamento. Garantir que levássemos as pessoas conosco, garantir que as equipássemos com o conhecimento, como usar essas ferramentas, como realmente ver o poder dessas ferramentas foi absolutamente crucial. Existe um ditado que diz: um tolo com uma ferramenta continua sendo um tolo. Concordo plenamente com isso. Por isso, dedicamos muito esforço a isso. No ano passado, na Allianz, investimos 100 milhões de euros no treinamento de nossos funcionários, e cada um dos nossos 160.000 funcionários em todo o mundo recebeu 63 horas de treinamento. Mas o importante é que mais de 30% desse tempo foi dedicado ao aprendizado sobre IA e excelência em dados, porque, para mim, eles andam de mãos dadas. Se a informação que entra é inadequada, a informação que sai também será. O segundo elemento, além do treinamento, foi o recrutamento, como você mencionou. É fundamental trazer as habilidades e os conhecimentos necessários. Portanto, para nós, isso começou diretamente com a garantia de que as pessoas que recrutamos — e recrutamos 20.000 pessoas por ano — tivessem as habilidades necessárias. Das vagas anunciadas no ano passado, 80% delas incluíam habilidades em IA. Portanto, trazer as habilidades certas é a segunda alavanca fundamental. E o último ponto que eu mencionaria são os próprios líderes. Eles são os verdadeiros catalisadores dessa transformação nos negócios. E isso começa diretamente com a criação de um ambiente onde as pessoas ousam experimentar, onde você tem segurança psicológica para realmente conduzir experimentos, ser incentivado a conduzir experimentos e garantir que os próprios líderes façam o treinamento e tenham o que eu chamaria de mentalidade “AI-first” (IA em primeiro lugar) para realmente garantir que eles não pensem de forma marginal ou incremental, mas pensem fora da caixa. E em termos de IA, quanto ao seu ponto, incentivamos nossos líderes a não pensar no que a IA pode fazer por nós, mas no que a IA não pode fazer por nós, para realmente pensar fora da caixa. Portanto, acredito que, em minha opinião, isso começa exatamente aí e, em seguida, trata-se de colocar em prática o que se prega, pois os líderes perderão credibilidade se não viverem realmente como modelos a serem seguidos. Olivier, gostaria de ouvir sua opinião, pois gostaria de conhecer a perspectiva de um CEO. Minha impressão é que as empresas e os CEOs estavam investindo agressivamente em IA, certamente por um tempo. Precisamos estar presentes. Precisamos experimentar em todos os lugares, muitos projetos-piloto. E talvez agora seja um período em que há um pouco mais de reflexão sobre, bem, qual é o ROI? E como isso se encaixa em nossa estratégia? Estamos apenas fazendo IA? Então, eu estaria interessado em saber mais sobre a experiência que você realizou na Schneider Electric. Em que estágio você se encontra nessa jornada? E você está em um estágio diferente em termos de como você pensa sobre a IA e seu potencial? Olivier Blum, CEO da Schneider Electric: Bem , veja, estamos definitivamente em um estágio diferente. Isso significa que eu sei exatamente qual é o ROI hoje? Não. Mas isso significa que estou absolutamente convencido de que isso está transformando a Schneider Electric de ponta a ponta? A resposta é sim. Sabe, foi uma jornada muito interessante para mim, porque comecei há três, quatro anos a me aproximar um pouco mais da IA, não porque estamos usando IA, mas porque estamos trabalhando com empresas como a Microsoft ou a Nvidia. Estamos percebendo que precisamos de um tipo de infraestrutura muito diferente, um tipo de data center muito diferente no futuro, entende? E foi assim que entramos. E como todas essas empresas de tecnologia também são excelentes no aspecto comercial, elas me diziam: Olivier, você deveria utilizar mais IA. E sempre que eu tentava vender mais para Satya Nadella, ele me dizia: você deveria considerar a IA, ela transformará sua empresa. Lembro-me de ter ido ao meu comitê executivo e começado a fazer a seguinte pergunta: “Em que medida vocês utilizam a IA em suas vidas?” Isso ocorreu há três anos, e todos eles já utilizavam IA. Então, houve um momento em que eu sugeri: “Vamos dedicar uma hora por mês para conversarmos e analisarmos como estamos utilizando a IA”. E houve um momento fascinante para mim quando realizamos a avaliação de desempenho, algo que todos realizam em suas empresas. Temos uma maneira tradicional de fazer isso. Alguém comentou: “A IA é fantástica, porque com o ChatGPT, os funcionários podem preparar sua avaliação de desempenho. Eles não precisam inserir todas as informações no sistema. E então, o líder também pode se preparar do outro lado.” E eu respondi: “Isso é inadequado. A forma como projetamos o processo para os AGs está completamente alterada e comprometida, pois estamos utilizando-o de maneira incorreta.” Então, apenas para dar esse exemplo, mas mais importante, nós, naquele dia, eu disse que precisamos gerenciar a empresa de maneira muito diferente e precisamos testar a IA em todos os lugares que pudermos. Somos uma empresa de tecnologia energética, portanto, nosso trabalho é tornar a energia mais eficiente. Permitam-me dar um exemplo concreto. Nosso trabalho é garantir que a fábrica funcione, que o centro de dados funcione e que você tenha acesso à energia. No entanto, sabemos que, em algum momento, os equipamentos envelhecem. Temos a sorte de, há 10 anos, todos esses equipamentos estarem conectados. Contudo, não podemos fazer muito com a conectividade. Estamos tentando desenvolver um software para auxiliar nossos clientes, mas é um processo complexo e desafiador. No entanto, conseguimos, de fato, estruturar os dados adequadamente, extrair os dados, realizar manutenção preventiva e gerenciar a obsolescência. Gostaria de retomar sua pergunta, que é: isso reduz a força de trabalho ou algo do tipo? Há uma escassez de eletricistas em todo o mundo. Todas as pessoas estão enfrentando o desafio de como realizar a manutenção em suas instalações. Portanto, na verdade, conseguimos resolver um problema para nossos clientes, que é compreender o envelhecimento dos equipamentos e realizar manutenção preventiva remotamente, sem a necessidade de enviar pessoal. Em um momento em que há escassez de trabalhadores, esse é um excelente caso de negócios. No entanto, isso não significa que funcione em toda a nossa empresa, para todas as aplicações dos nossos clientes. Não significa que funcione em todos os nossos processos internos. Contudo, em determinado momento, descobrimos que, se nos concentrarmos em casos de uso muito bons, isso pode transformar a forma como administramos a empresa. E eu apenas trago para a última parte, pois a liderança é excepcional, porque eu mesmo comecei a utilizá-la bastante no início. Isso significa que você substitui um CEO? Não, você ainda tem um CEO. Isso apenas me torna mais eficiente. No entanto, sempre fui fascinado. Tenho o privilégio — não sei se é um privilégio — de trabalhar há 32 anos na mesma empresa. Cheguei a ser o diretor de RH da empresa. E tentava entender por que somos tão ineficientes. Por que as pessoas reclamam nas multinacionais? Entretanto, percebe-se que provavelmente 30% do tempo dos funcionários administrativos é ineficiente atualmente. Imagine que você pode introduzir uma tecnologia que torne as pessoas mais eficientes em suas tarefas diárias, na forma como você avalia o desempenho, na forma como você faz previsões, na forma como você gerencia tudo na empresa. Essa é a minha opinião. É mais nesse momento. Portanto, passei para a segunda fase, na qual estou 100% convencido de que isso tornará a Schneider Electric mais eficaz. Isso proporcionará mais valor para o nosso cliente. Sou capaz de comprovar o retorno sobre o investimento? A resposta é não. No entanto, falando naquele momento, essa é a minha obsessão, pois vejo como isso está impactando a empresa e a forma como a administramos. Portanto, estou totalmente comprometido e, como isso traz resultados para a empresa, traz mais eficiência para o nosso pessoal. Assim, estamos totalmente comprometidos nesse momento. Devo expressar minha esperança. Converso com muitos CEOs que, por vezes, afirmam: “Não consigo realizar nada porque nossas empresas se tornaram muito complexas. A estrutura é matricial, e tenho questões jurídicas e de conformidade, e simplesmente não consigo realizar nada”, o que é absurdo, obviamente, para um líder afirmar. Mas acredito que minha esperança é que a IA, de alguma forma, crie eficiências nesse processo que nos permitam liderar as empresas, as empresas complexas que criamos, e não apenas acrescente mais complexidade. Mas, Anish, você realizou diversas experiências com IA na Mahindra. Gostaria de ouvir não apenas uma história de sucesso brilhante, mas, se estiver disposto a compartilhar, também alguns dos desafios que você enfrenta, ou apenas nos contar o que está aprendendo com a experiência e o que está funcionando e o que não está. Anish Shah, CEO do Mahindra Group: Bom dia, Adi. É um prazer estar aqui. Apenas para contextualizar, o Mahindra Group atua em 20 setores que contribuem com cerca de 70% do PIB da Índia e opera em 100 países. Portanto, observamos a IA em diversos setores, e o maior desafio que identificamos é que ela é muito diferente das tecnologias anteriores, nas quais nossas equipes técnicas ou nossos parceiros técnicos podiam intervir e sugerir: “Aqui está como podemos auxiliá-los a aprimorar o que estão realizando”. Nesse caso, são as equipes de negócios, os responsáveis pelos processos, que precisam trabalhar em estreita colaboração com as equipes de tecnologia. E há uma questão fundamental nisso, que é: se isso for bem-sucedido, é muito provável que metade da equipe responsável pelo processo seja dispensada. Então, como resolver isso? Esse é um dos nossos maiores desafios em termos de conseguir que todos concordem que isso é importante, porque, caso contrário, pode haver muita resistência passiva. E isso é algo que temos tentado trabalhar com todos para conseguir o apoio deles, especialmente quando pensamos em como as indústrias e as empresas serão transformadas. Portanto, é fundamental obter o apoio inicial. A nossa abordagem é, diante da incerteza, acelerar ainda mais, porque temos que ser líderes. Se forem líderes, podemos lidar melhor com a incerteza. E se lidarmos melhor com a incerteza, isso nos permitirá ser maiores. Isso criará mais empregos e dará conforto, uma segurança psicológica às nossas equipes, de que não serão afetadas. Isso é algo que tem ajudado. O que não funcionou para nós foi fazer coisas em escala reduzida e, especialmente, a palavra usada, “experimentação”. As pessoas apreciam experimentos, apreciam projetos-piloto. No entanto, o desafio é: como passar da fase piloto para a escala? E como fazer isso acontecer? Porque isso requer liderança, requer coragem de alguém para afirmar: vou me arriscar, e pode ser que não funcione. Então, como criar uma cultura em que se aceite que isso pode ocorrer? Tentaremos outra abordagem posteriormente. Sempre nos concentramos na alocação de capital e no retorno sobre o investimento. No entanto, como líder, também tive que fazer a transição disso para dizer que nem sempre se trata de ROI. Às vezes, também se trata de fazer coisas que podem não funcionar sempre, observar outros benefícios que surgem além do retorno puro do investimento e pensar em uma visão mais ampla sobre o que estamos tentando alcançar aqui. Se você deseja alcançar a liderança em um setor, é necessário ser um líder em TI. E parte disso é o custo de se tornar um líder em TI ao longo do caminho. Portanto, estamos aprendendo. Sim, há muitas histórias de sucesso. E a que eu gostaria de destacar é a capacidade de aumentar o tempo de atividade em uma fábrica. Em nosso negócio automotivo, obtivemos cerca de 10 a 15% a mais de tempo de atividade devido à manutenção, manutenção preventiva. Quadruplicamos a capacidade em nosso negócio automotivo nos últimos quatro anos, mas ainda estamos com capacidade insuficiente. E temos listas de espera para nossos clientes. Portanto, esses 10% também vão diretamente para o nosso resultado final. Portanto, estamos observando retornos significativos com essa tecnologia. No entanto, acredito que os maiores desafios estão relacionados aos aspectos humanos envolvidos. Como convencer todos de que isso será benéfico para nós? Não que isso vá resultar na redução de 30% da força de trabalho. E esse é um compromisso que estamos assumindo com nossa equipe, dizendo: vamos crescer. E, à medida que crescermos, não reduziremos a força de trabalho. Criaremos novas oportunidades para todos. Eric, temos conversado sobre a experiência da nossa própria empresa. O que eu aprecio em você é que você conhece a tecnologia, mas também possui os dados. Portanto, estou realmente interessado em saber, se você fizesse um retrato atual do local de trabalho, o que estaríamos observando? O que está funcionando? O que não está funcionando? E aonde isso nos leva? Erik Brynjolfsson, diretor do Laboratório de Economia Digital de Stanford: Certamente. Concordo com o que ouvi de Anish, Dan e outros sobre o enorme potencial revolucionário dessa tecnologia. A realidade é que, nos números gerais, não estamos vendo muita coisa acontecendo na economia agregada dos EUA em termos de produtividade, emprego etc. No entanto, se analisarmos mais a fundo, percebemos que há muita heterogeneidade. Existem algumas empresas, talvez cerca de 10% delas, que realmente estão causando um grande impacto. E há algumas aplicações e algumas profissões em que se observa um impacto significativo. Então, permitam-me começar pela questão da produtividade. Realizamos, creio eu, um estudo cuidadoso no qual conseguimos obter estimativas causais comparando pessoas que utilizam LLMs para auxiliar no atendimento ao cliente e aquelas que não o fazem. Houve um ganho claro de cerca de 15% em produtividade nesse grupo em apenas alguns meses. Alguns funcionários específicos obtiveram um aumento de 35, 40, 50% em produtividade. Portanto, essa heterogeneidade foi muito importante. Outros tiveram basicamente zero produtividade. O artigo descreve algumas das características deles. Sobre o emprego, atualizei porque inicialmente não vimos muito. E mesmo quando analisamos alguns dados agregados e os dividimos de várias maneiras diferentes, não vimos nada. No entanto, a ADP, a maior processadora de folha de pagamento do mundo, compartilhou alguns dados. Conseguimos analisá-los com mais detalhes. E se você classificar especificamente todas as profissões nos Estados Unidos com base em sua exposição — temos um índice de exposição que um dos meus cofundadores da Workhelix e eu desenvolvemos essas técnicas para dividir as profissões em tarefas e, então, você pode avaliar cada tarefa. E quando você faz isso, classificando todas elas, o que você descobre são as profissões mais expostas nos Estados Unidos. E para a faixa etária mais jovem, você começa a ver alguns efeitos muito perceptíveis no emprego. Na verdade, é uma espécie de reviravolta. Existem alguns grupos que têm um emprego em crescimento, outros que têm um emprego em queda. Os profissionais de atendimento ao cliente, onde observamos muitos efeitos, em engenharia de software e em áreas de gestão e vendas, observamos uma redução de aproximadamente 13% no emprego para pessoas com idades entre 22 e 26 anos. Para os profissionais mais experientes, o emprego permaneceu estável. Nas ocupações menos expostas, observamos um certo crescimento no emprego. Além disso, acredito que um dos aspectos mais marcantes foi a forma como eles estavam utilizando a tecnologia. Alguns deles a utilizavam principalmente para aprimorar seu trabalho e aprender coisas novas. Outros a utilizavam para automatizar e substituir tarefas. Houve um efeito muito diferente no emprego nesses dois grupos. As pessoas que o utilizavam para aumentar a produtividade apresentaram um crescimento no emprego. E as pessoas que o utilizavam para automatizar, que eram a maioria, apresentaram uma queda no emprego nessas categorias. Esse artigo, Canaries in a Coal Mine, foi publicado há cerca de três meses. Acabamos de realizar algumas novas análises e agora esses 13% são cerca de 16%. Portanto, seja qual for o efeito, ele está aumentando com o tempo. Devo dizer que, ao contrário do estudo de produtividade, esse não foi realmente um estudo causal. Não poderíamos expor metade da força de trabalho dos EUA a LLMs e a outra metade não. Portanto, é observacional. Pode haver outros fatores em jogo. No entanto, analisamos se o trabalho remoto, as taxas de juros e alguns dos excedentes tecnológicos poderiam explicar isso, e não foi o caso. Portanto, seja o que for, está muito correlacionado com esse maior uso da tecnologia. Portanto, algumas das revoluções que podemos observar nos próximos anos, estamos começando a ver os primeiros sinais disso, o fato de ter crescido de 13% para 16% apenas nos dois ou três meses entre as diferentes ondas, sugere que pode se tornar muito maior nos próximos meses. A última coisa que direi é que, quando você analisa as empresas, percebe uma enorme heterogeneidade. E é aí que minha empresa, a Workhelix, aprendeu muito ao fazer isso. Todas as empresas têm muitas pessoas utilizando a tecnologia de diferentes maneiras. Em todas as que analisamos, o resultado final se assemelha bastante a uma lei de potência. Assim, observamos alguns superusuários que estão se destacando. Você já ouviu falar dos programadores 10x. Bem, existem agentes de atendimento ao cliente 10x. Existem vendedores 10x. Existem gerentes 10x. Até mesmo pessoas 100x que utilizam a tecnologia têm criado 100 instâncias de agentes realizando todos os tipos de trabalho. Muito poucos, 1%, 2%, 3% das pessoas estão fazendo isso. Depois, há essa cauda longa da maioria das pessoas na maioria das organizações que não estão realmente usando a tecnologia de forma tão eficaz. Essa heterogeneidade é, na verdade, uma grande oportunidade. Assim, uma vez que se identifique o que esses usuários bem-sucedidos estão fazendo e se compartilhe isso, não tudo, mas grande parte pode ser replicado por outras pessoas na organização. Portanto, é uma maneira de sair do purgatório piloto, sobre o qual ouvimos um pouco sobre as dificuldades de ampliar as coisas. Você identifica o que já está funcionando de forma eficaz na organização. Quando alguém vê que há outra pessoa na empresa fazendo isso, isso adiciona muito mais credibilidade do que apenas o CEO dizer: “Ei, todos precisam usar mais a IA”. Isso me deixa muito otimista, pois acredito que seremos capazes de evoluir muito mais rapidamente do que algumas das revoluções anteriores, que levaram anos ou décadas para se concretizar, se conseguirmos transferir o conhecimento que os funcionários dentro da organização já possuem para o restante da organização. Wagner: Concordo plenamente . Acho que isso faz muito sentido para mim. E um dos principais componentes que identificamos em nossa força de trabalho como um grande desafio e, na verdade, também uma grande oportunidade, é a questão da confiança. Portanto, impulsionar a adoção da IA em uma organização para testes, mas também para expansão, a principal barreira para isso é a confiança. E se as pessoas sentirem que a organização usa a IA de maneira responsável, acredito que a abertura para adotá-la será muito, muito maior. E se analisarmos o último Barômetro de Confiança da Edelman, ele mostra claramente que a falta de confiança é a maior barreira. Posso citar o exemplo da Alemanha. Na Alemanha, de acordo com a Edelman, 57% das pessoas que utilizam pouco a IA afirmam que a principal razão é a falta de confiança. Portanto, em outras palavras, na minha opinião, é absolutamente fundamental refletir, ser muito transparente sobre como usá-la, ser claro sobre a governança de dados, ser claro sobre o que a IA pode fazer e o que não pode fazer, porque acredito que isso é um grande incentivo para convencer as pessoas. Gostaria de tentar algo. Os participantes do painel permaneceram em silêncio enquanto os outros falavam e provavelmente estão ansiosos para responder a algo que foi mencionado. Portanto, em vez de fazer perguntas aleatórias, se alguém desejar intervir e elaborar ou apresentar um contra-argumento sobre qualquer assunto, Brad, por favor, prossiga. Smith: Gostaria de acrescentar uma coisa, porque, se você ouvir todos nós e o que estamos discutindo, acredito que, de maneira geral, a IA é aplicada no local de trabalho de duas maneiras distintas. Uma delas é transformar processos comerciais específicos, como seguros para animais de estimação. E essa é a versão mais recente da transformação comercial. Atualmente, as organizações desenvolveram tanto uma arte quanto uma ciência sobre como realizar a transformação comercial. E acredito que todos vocês compreenderam parte do que é necessário fazer para realizar isso de forma eficaz com a IA. A segunda é simplesmente fornecer uma ferramenta que qualquer pessoa possa usar. E acredito que essa é uma oportunidade distinta. E aí não se trata apenas de fornecer a ferramenta às pessoas, mas também dicas sobre como usá-la, incentivando-as a experimentar, compartilhar o que estão aprendendo e, de certa forma, modelar, inspirar e recompensar as pessoas que estão encontrando maneiras de usá-la como ferramenta e realizar melhor seu trabalho. Vou dar apenas um exemplo. Todas as quartas-feiras, envio a 2.000 pessoas a dica da semana do Copilot. É uma dica sobre como utilizar o M365 Copilot. Procuro oportunidades todas as semanas em que tenho tempo para experimentar a dica antes de a utilizar. Há cerca de um mês, a dica Copilot da semana foi: “Se você está escrevendo para leitores ocupados, como a maioria das pessoas, aqui está um prompt. Pegue seu rascunho e reescreva-o usando os seis princípios deste livro, Writing for Busy Readers(Escrevendo para leitores ocupados). E eu disse: sabe de uma coisa? Recebi um e-mail longo de alguém esta manhã. Então, antes de enviá-lo a vocês, apliquei o prompt ao e-mail. Uau, ficou muito mais fácil para mim ler. Enviei para 2.000 pessoas. Cerca de 10 minutos depois, recebi um e-mail de alguém que dizia: “Receio que esse e-mail seja meu”. Respondi: “Você está correto. Essa dica também é excelente para você”. Mas tudo começa com o reconhecimento de que são dois cenários muito diferentes, acredito, para se considerar. Blum: Talvez eu possa contribuir. Para nós, é realmente fascinante, porque na Schneider temos nos concentrado em uma questão: como tornar a energia mais eficiente. E temos tentado entender, do ponto de vista tecnológico, o que nos ajudará a economizar energia e a consumi-la de maneira mais eficiente. Se você observou nossa apresentação há 10 anos, mencionamos que seria sobre eletrificação, automação e digitalização. E com a tecnologia mais recente que estamos experimentando, pela primeira vez na história da empresa, começo a vislumbrar a oportunidade de alcançar o objetivo final. Vou dar um exemplo. Considere sua casa, todos vocês em sua casa, vocês têm um painel elétrico. Não é um painel conectado. Vocês têm tentado algumas coisas de automação residencial ou algo do tipo, mas não funciona. Provavelmente estamos a alguns anos de um estágio em que seu painel elétrico poderá ser conectado, poderemos automatizar, poderemos aplicar tecnologia, poderemos aplicar um agente que o ajudará a reduzir de 20 a 30% do seu consumo de energia sem que você perceba. Não o fazemos atualmente. Não o fazemos porque a tecnologia era extremamente complexa de implementar. Era extremamente complexa para o usuário. Nosso eletricista não está apto a implementar essa tecnologia. Então, só para dar um exemplo, onde a tecnologia poderia trazer progresso para todos. É por isso que sou bastante otimista. Agora, não sou uma pessoa ingênua e concordo com o que foi dito. Nosso trabalho na empresa é garantir que as pessoas entendam como isso funciona. Por isso, estamos treinando todos os nossos funcionários na empresa. Mas, ao mesmo tempo, e acredito que você mencionou isso, às vezes é necessário forçar a transformação na empresa, pois não é algo que as pessoas aceitarão por conta própria. Portanto, é uma espécie de efeito de empurrar e puxar. No entanto, acredito que se adotarmos a tecnologia e controlarmos seu impacto, ela poderá trazer progresso para todos. Isso pode contribuir para resolver os grandes problemas que enfrentamos no mundo. Shah: Gostaria de acrescentar dois pontos aqui. Primeiro, concordo com Olivier que há muitas aplicações diferentes e, segundo, o empoderamento ajuda a encontrá-las. Então, deixe-me expandir um pouco sobre o ponto da energia. Como parte de nossos esforços de sustentabilidade há muitos anos, nos inscrevemos no que era chamado de EP100, Produtividade Energética 100. Com a IA nos últimos dois anos, conseguimos acelerar esse processo a tal ponto que alcançamos nossa meta de EP100 cinco anos antes do planejado. E EP100 significa efetivamente que podemos produzir o mesmo número de SUVs ou o mesmo número de tratores com metade da energia. Agora, considere isso do ponto de vista da sustentabilidade. Não é necessário se preocupar com a origem da energia. Basta metade da energia para produzir o mesmo número de SUVs e tratores. Já alcançamos isso. O segundo aspecto é que, à medida que você capacita as pessoas, elas apresentam ideias diferentes. Temos oficinas de pintura analisando a IA para ver como podemos melhorar a qualidade da pintura. Sim, isso reduz custos, mas o carro fica com uma aparência melhor porque fica muito uniforme. Soldagem: talvez não se imagine que a IA contribua para a soldagem, mas, para nós, a soldagem era um processo de teste destrutivo, no qual se testavam amostras. Atualmente, a IA realiza testes de soldagem completos, resultando em um automóvel mais silencioso e com melhor montagem. Existem muitos exemplos como esse, mas esse empoderamento é essencial para que as pessoas tenham ideias diferentes. Schulman: Eu diria que, na minha opinião, o que torna isso realmente difícil é que há muitas coisas contrastantes acontecendo. Você fala sobre confiança. A verdade é que tudo é muito dinâmico e estamos em um precipício agora, de modo que, se você disser aos seus funcionários que não haverá nenhuma disrupção nos empregos, acredito que perderá toda a credibilidade, porque todos eles entendem que haverá disrupções. Considero que, ao analisar as estatísticas atuais, é importante lembrar que estamos no início de um processo e que, daqui a um ano, a situação será significativamente diferente. Será muito difícil para os recém-formados ingressarem nas empresas, pois muitas das funções iniciais serão automatizadas. Considero que o maior impedimento para o sucesso futuro de uma empresa, especialmente das grandes empresas, é o seu sucesso passado. É comum querer olhar para trás, para o que levou ao sucesso, e tentar repetir isso de forma um pouco mais eficiente a cada ano. É como 10%, como se fôssemos reduzir os custos em 4%, talvez aumentar nossas receitas em 6% ou algo assim, para que possamos aumentar nosso EPS em 10%. Essas são tecnologias que serão — precisamos refletir sobre isso, talvez não cheguemos lá — como um pensamento 10X. Como podemos repensar completamente, conforme o seu ponto de vista, como será a sua proposta de valor, como será a sua força de trabalho. E, como resultado de tudo isso, o elemento cultural disso — a tecnologia, na minha opinião, estará presente. Estaremos na AGI e você precisa entender com todo o seu coração e alma que isso é fundamentalmente diferente de tudo o que já experimentamos. Smith: Dan , o que é AGI? Defina o que é AGI. [Conversa cruzada.] Schulman: AGI é quando as máquinas podem fazer quase tudo o que fazemos melhor do que nós. Smith: E devo admitir que discordo fundamentalmente. [Interferência] Schulman: Eu sei que você discorda. Smith: Porque ... não, e isso vai ao cerne da questão. As pessoas podem melhorar? A tecnologia pode ser uma plataforma que permita que as pessoas melhorem? Digamos que estamos em uma corrida constante entre humanos e máquinas. Se os humanos, se vamos dizer hoje, o melhor que somos hoje é o melhor que seremos, então os computadores nos ultrapassarão. Mas se cada vez que uma máquina melhorar, um humano puder usar essa máquina para melhorar, então eu diria que, em muitas áreas, as máquinas nunca nos alcançarão. O importante é se conseguimos inspirar — refiro-me à liderança. Compreendo o ponto de vista do realismo, mas, sinceramente, não vamos utilizar, como empregadores e líderes, a tecnologia como ferramenta para ajudar os nossos funcionários a melhorarem? Schulman: Certamente que sim. [Interferência.] E eles farão isso em suas vidas pessoais e profissionais. Para aqueles que ainda estão lá, eles serão muito melhores e mais produtivos. Mas, Brad, quero dizer, as máquinas aprendem a uma velocidade tão... Não sei por que estou lhe dizendo isso, porque você é como... As máquinas aprendem a uma velocidade muito maior do que nós. Nossas entradas e saídas são muito mais lentas. Quando observo o que as máquinas são capazes de realizar atualmente, por exemplo, posso escrever para minha esposa o mais belo poema em seu aniversário neste momento. Leva cerca de cinco segundos, e então eu o reajusto. [Interferência.] E estamos apenas começando. E sim, isso me tornou uma pessoa melhor, mas não substituirá alguém que pode automatizar a codificação. Smith: Permita -me questionar isso. Schulman: E realizar trabalho paralegal em, digamos, cinco segundos, o que levaria cerca de 20 horas. [Interferência.] Smith: Não , Dan, permita-me questioná-lo sobre isso, porque você acabou de ilustrar um exemplo. Você mencionou que uma máquina pode escrever um poema melhor para sua esposa do que você. Não sei, que tipo de marido sua esposa deseja? Ela deseja saber o que você pensa ou o que você pode pedir a uma máquina para dizer que ela deseja ouvir? Tudo se resume à definição do que queremos que as pessoas sejam. [Interferência.] Schulman: Eu promovo a sugestão, mas é muito melhor do que eu. Ok, ok. Eric, entre na conversa e nos leve ao ponto principal. Brynjolfsson: Veja , não há dúvida de que a IA é muito superior a nós em muitas dimensões diferentes. Também não há dúvida de que é uma fronteira muito irregular, e que continuará assim por muito tempo, que há coisas que as pessoas fazem melhor e outras que os humanos fazem melhor, e é por isso que humanos e máquinas juntos geralmente podem fazer algo que uma máquina sozinha não consegue. Permita-me ser mais concreto sobre essa fronteira irregular, não apenas falar em generalidades. Durante a maior parte da história da humanidade, é possível dividir as tarefas em três grandes partes: definir a questão certa, se você precisa ou não escrever um poema para sua esposa e o que você deseja dizer nele; executá-lo e escrever um poema muito bonito; avaliá-lo, voltar e dizer: “Espere um minuto, ok, essa parte, acho que não quero incluir nele”. E passamos por todas as etapas. Anteriormente, os seres humanos precisavam realizar todas as três partes. Atualmente, como Dan mencionou, as máquinas estão se tornando extremamente eficientes na execução de cada vez mais tarefas. Isso coloca a vantagem comparativa dos seres humanos mais na definição de qual é a questão, para onde queremos direcionar essa ferramenta poderosa e como avaliamos se isso é realmente o que queremos alcançar. E isso realmente se torna um ciclo. Assim, todas as nossas organizações estão se tornando cada vez mais organizações cheias de pessoas que usam a tecnologia para executar — e essa é uma parte superimportante disso. Mas esses outros componentes são, de certa forma, ainda mais importantes. Considero que todos os CEOs estão presentes neste painel, exceto eu. No entanto, acredito que todas as suas organizações serão compostas por CEOs de equipes de agentes. Esses agentes executarão as instruções e responderão às perguntas que seus funcionários lhes fizerem. Eles terão 10, 100, alguns dos meus alunos têm centenas de agentes trabalhando para eles em paralelo em diferentes tipos de problemas. E talvez CEO não seja a palavra certa. É um diretor executivo. Estou tentando criar um novo termo, diretor de perguntas, CQO, porque acredito que isso será cada vez mais o ponto de alavancagem. Na verdade, à medida que as ferramentas se tornam mais poderosas, nossa capacidade de fazer as perguntas certas se tornará cada vez mais o diferencial e a coisa mais importante a ser feita. Smith: Mas devo dizer que você acabou de definir a essência de como as pessoas podem usar a ferramenta para se aperfeiçoarem. Para mim, essa é a chave. Brynjolfsson: Com certeza . E isso remete um pouco aos dados iniciais, e veremos como isso se desenrolará. As pessoas que estão utilizando a tecnologia para aprimorar o que fazem parecem ter um desempenho melhor do que aquelas que buscam apenas substituir o que faziam. Schulman: Mas essa é a beleza da IA. Você pode utilizá-la e melhorar. No entanto, eu apenas... e eu sei, Brad, que você não aprecia ouvir essas coisas porque está desenvolvendo IA... mas analise função por função dentro de uma empresa, como o atendimento ao cliente. Oitenta por cento do atendimento ao cliente consiste em perguntas repetitivas, ligações, “esqueci minha senha”, “qual é o saldo da minha conta?”. Você não necessita de humanos para isso no futuro, certo? Simplesmente não necessita. No caso da programação de software, você eliminará muitos programadores de software ou essa parte do trabalho deles. No caso jurídico, não preciso realmente de um assistente jurídico que saia e gaste centenas de dólares por hora quando uma dessas máquinas pode responder à pergunta em um segundo, como se estivesse voltando. Se eu entrar no marketing, por exemplo, precisarei de menos pessoas. Isso está claro para mim. Portanto, não consigo entender como é possível que os níveis hierárquicos dentro de uma empresa não diminuam. Isso é fascinante, e eu gostaria de deixar vocês continuarem, mas temos muitas pessoas interessantes e inteligentes na plateia também, então gostaria de iniciar essa conversa. Se eu chamar você, aguarde o microfone, pois tudo está sendo gravado. Rich Lesser, presidente da BCG, observei que você levantou a mão, então, se possível, gostaria de solicitar um microfone para Rich na primeira fila, por favor. Rich Lesser, presidente global da BCG: Ótimo , obrigado, Adi. Esta foi uma conversa excelente e autêntica sobre o quanto está por vir. Há muito o que destacar. Dois pontos me chamaram a atenção, um dos quais está intimamente relacionado a Davos. O primeiro ponto é algo que acabamos de publicar em nossa pesquisa e que todos vocês trouxeram à tona, que é que, apenas no último ano, houve um aumento dramático na maneira como os CEOs percebem a importância de seu papel na forma como a IA será utilizada em suas organizações e o papel da liderança. E sim, precisamos de excelentes equipes de tecnologia para apoiar isso, mas isso será cada vez mais impulsionado pelos CEOs. A estatística passou de bem menos de 50% para 72% em um ano de CEOs que afirmam ser os tomadores de decisão finais sobre IA. E Brad, você deu vida a isso ao falar sobre como as ferramentas são implantadas, que não se pode simplesmente deixar que a equipe de TI as implemente. É necessário ter modelos, exemplos e liderança. Renate, você destacou isso em novos modelos de negócios e na criação de um modelo de negócios totalmente novo. Isso não virá da equipe de tecnologia. Isso virá de alguém que entende o mundo dos animais de estimação e como os utilizaremos. E Anish, Dan e Olivier falaram sobre isso no contexto das mudanças de processo e da maneira como os fluxos de trabalho precisam ser redesenhados. E acredito que a percepção de que são os líderes das organizações que vão assumir essa responsabilidade é significativamente diferente do que era há um ano. Observamos que os principais CEOs estão dedicando mais de oito horas por semana ao trabalho com IA. Não estou me referindo à comunidade tecnológica. Estou falando do restante do mundo, que está dedicando mais de oito horas por semana a refletir sobre IA. A segunda coisa, que é esta conversa no final, é que ninguém sabe exatamente como isso vai se desenrolar. Mas acredito que, se você perguntar a muitas pessoas sobre isso, em Davos, elas dirão que os CEOs ainda estão fazendo muito em diferentes frentes, sendo a sustentabilidade climática uma delas, mas estão falando muito menos. E os CEOs precisam, entre aspas, permanecer em sua linha, ser mais discretos, usar sua voz com muito cuidado. E, em alguns casos, acredito que isso seja correto. Considero que há algo de positivo em permanecer nas áreas que você conhece melhor. No entanto, com a quantidade de mudanças sociais que estão por vir e a quantidade de mudanças dentro das organizações, acredito que a voz de um CEO — que não estará totalmente alinhada, que terá perspectivas muito diferentes sobre o impacto e como pretendem utilizá-la em suas próprias organizações e o que isso significa para a sociedade. Acredito que a expectativa de permanecer em silêncio nos próximos anos será muito mais difícil, pois os impactos serão sentidos de forma muito mais fundamental, seja em um departamento de uma empresa, em toda a empresa ou na mudança das expectativas em relação aos empregos para os jovens. Considero que seria uma mensagem inadequada para os CEOs e líderes seniores, dos quais temos muitos nesta sala, concluir que seria possível, apropriado ou consistente com o que vocês estão tentando fazer para motivar e engajar as pessoas, permanecer em silêncio sobre quais são esses impactos e como estamos tentando lidar com eles. Esses dois pontos foram abordados de forma excelente nos comentários que todos vocês fizeram na última hora. Rapidamente, Rich, você não me mencionou, mas acredito que eu seja o diretor de perguntas. Gosto disso. Schulman: Rich, concordo plenamente com o que você acabou de dizer. É por isso que estou insistindo tanto no cenário — tipo, é o futuro, então ninguém sabe como será. No entanto, acredito que o cenário mais provável é o aumento do desemprego. E, como resultado disso, considero que, como CEOs, precisamos refletir sobre o que significa requalificação profissional. Como podemos colaborar com o setor público para analisar as implicações de um aumento do desemprego? O que significa ter 15% ou 20% de desemprego em uma democracia? Quais são as consequências disso? E então, acredito que a razão pela qual estou insistindo tanto, como se nada fosse acontecer, é porque acredito que as coisas vão acontecer, e acredito que precisamos assumir a responsabilidade por esse cenário. Pode ser que isso não ocorra, mas precisamos pensar sobre isso porque é provável. Smith: Permita-me , se possível, em primeiro lugar, Dan, concordo com você em que não estou afirmando que a IA não será superior a qualquer pessoa em qualquer tarefa. Onde discordo é na noção de que ela pode ser superior a todos em todas as tarefas. Mas voltando ao comentário de Rich sobre lidar com as mudanças sociais, mas também com a pressão que acredito existir atualmente para, entre aspas, permanecer em sua área. Todos os líderes de empresas aqui presentes contratam pessoas. Considero que um dos pontos mais delicados no momento é o impacto sobre os cargos de nível inicial. É a dificuldade que os graduados do ano passado e deste ano estão enfrentando para conseguir um emprego. Vamos primeiro formular uma hipótese, pois acredito que há alguns indícios que a sustentam: uma das pressões sobre os empregos de nível básico é que o que você realiza no primeiro ano de trabalho pode, na verdade, ser feito muito bem pela inteligência artificial. Talvez possa ser feito melhor do que pela inteligência artificial. Então, o que as pessoas estão fazendo? Elas estão contratando menos recém-formados. Mas então vamos pensar de forma mais ampla sobre como, sobre a história de como as pessoas foram desenvolvidas em diferentes áreas. O aprendizado tem sido um aspecto comum em muitas áreas. Ainda é, por exemplo, em trabalhos qualificados e similares. Temos a oportunidade — eu diria até que temos a responsabilidade — de refletir sobre se devemos alterar o trabalho inicial, que talvez devêssemos considerar um pouco o modelo de aprendizagem, de trazer pessoas, fazer com que elas realizem três ou quatro funções diferentes em rodízio durante os primeiros seis a 24 meses, não porque elas serão capazes de acompanhar a IA, mas se pensarmos dessa forma, este pode ser o melhor momento em nossas carreiras para contratar os melhores jovens que já conhecemos, porque nossos concorrentes não estão pensando dessa forma. E podemos ter os melhores jovens três anos após a faculdade se aproveitarmos essa oportunidade. Acredito que, se considerarmos o tema desta sessão, é justamente essa oportunidade de pensar de forma diferente. E, a propósito, Rich, acho que, em relação ao seu argumento, essa é uma maneira de fazermos algo que é bom para nossas empresas, bom para os jovens, e então usar isso como uma plataforma para conversar e pensar de forma mais ampla. Blum: Se me permite, gostaria de expandir o que você disse. Você mencionou um elefante na sala. O segundo elefante na sala é a geopolítica. Por que as empresas têm uma enorme responsabilidade hoje? Somos multinacionais. Temos pessoas em todo o mundo. Veja a nossa empresa — mas tenho certeza de que é o mesmo para todos aqui — os EUA são o nosso maior país. A China é o número um. A Índia é o número três. O Oriente Médio é o número quatro. Somos uma empresa europeia de origem. Neste momento, temos uma enorme responsabilidade, pois estamos enfrentando duas grandes acelerações: a aceleração da tecnologia e a aceleração da fragmentação. No caso da Schneider, trata-se da aceleração do novo panorama energético. Quando se enfrenta esse tipo de situação, se as empresas multinacionais, como líderes, não conseguirem encontrar uma maneira de manter as pessoas unidas, pois vivemos no mesmo planeta, e garantir que gerenciamos o risco da tecnologia de que estamos falando, não creio que estejamos cumprindo nossa função. E como é difícil para os políticos chegarem a um acordo, acredito que, mais do que nunca, as empresas, especialmente as multinacionais e seus CEOs, mas não apenas eles, têm uma enorme responsabilidade hoje em dia. E acho que é por isso que esse tema é muito interessante atualmente, pois acredito que ele vai além da tecnologia. É uma questão de geopolítica e de como desejamos administrar o futuro. Shah: Duas perspectivas. Uma é que a tecnologia mudou muitos empregos ao longo do tempo. Muitos de nós crescemos em um mundo onde não havia computadores. Se você observar o iPhone ou qualquer telefone atual, poderá identificar centenas de dispositivos que ele substituiu. O que aconteceu com todos esses empregos, empregos no setor de serviços? A inteligência artificial está acelerando esse processo. E a questão é: como reagimos a isso? Concordo plenamente com Rich que os CEOs precisam pensar de forma mais ampla. Se reduzirmos bastante os custos, isso gerará mais lucros para nós, mas os lucros são temporários se não pensarmos de forma mais ampla. O propósito deve vir em primeiro lugar. E como pensamos no propósito do ponto de vista dos funcionários de nossas empresas, bem como das sociedades em geral? Como criamos oportunidades maiores para eles que atendam melhor nossos clientes e que não estejam exatamente ligadas ao que fazem hoje? Como requalificamos as pessoas e ajudamos as sociedades a se desenvolverem e crescerem também? Acredito que esse seja um papel mais amplo que os CEOs devem desempenhar atualmente. Portanto, temos apenas mais alguns minutos. Gostaria de receber uma pergunta ou comentário de alguém da plateia, se houver. Infelizmente, deve ser breve, pois precisaremos encerrar em breve. Por favor, identifique-se. Sanjeev Krishnan, líder da PWC na Índia: Todos realizaram um trabalho brilhante em IA e uma conversa excelente, mas estou considerando uma organização talvez menos madura, certo? E apenas nos colocando no lugar de uma organização menos madura. Com tanta disrupção, o que a IA pode potencialmente fazer, mas qual é a base que eles devem estabelecer para a IA, para o sucesso da IA em sua organização? Porque, sem estabelecer a cultura certa e a gestão da mudança, e você mencionou, Dan, que nosso sucesso anterior poderia ser o maior obstáculo para criarmos valor incremental usando IA. Como, digamos, alguém que não está tão avançado na curva de maturidade, como uma empresa assim adotaria a IA e alcançaria o sucesso? Todos vocês lideram organizações muito maduras. E alguém que seja menos maduro do que vocês? Schulman: Acho que , em muitos aspectos, você tem uma vantagem. Honestamente, a coisa mais difícil com que todos nós lutamos dentro de nossas empresas é a cultura, como a inércia. É assim que sempre fizemos. Espere um minuto, isso é assustador de se fazer. Se eu fosse um empreendedor começando agora, este seria o melhor momento para empreender. Sua estrutura de custos seria significativamente mais baixa. Atualmente, é possível interagir com uma máquina e ter um aplicativo criado para você. Para mim, este é um momento extremamente estimulante. Acredito que uma coisa que posso observar é uma explosão cambriana do empreendedorismo, porque essa ideia de ideias e tudo mais — é um excelente momento para ser empreendedor. É um excelente momento para ser uma empresa menos madura. Brynjolfsson: Sim , concordo com a explosão cambriana no empreendedorismo. No entanto, para empresas maiores, acredito que a estrutura que Brad apresentou anteriormente sobre as duas maneiras de utilizá-la para afetar tarefas específicas que as pessoas estão realizando ou para realizar a reorganização. Mas ambas começam com isso, acredito que essa análise baseada em tarefas proporciona visibilidade. E é o mesmo princípio, seja você uma empresa madura ou uma empresa menos experiente. Depois que você obtém visibilidade das tarefas que as pessoas estão realizando, fica muito mais claro como a IA pode afetar — sabemos que temos uma taxonomia de algumas centenas de milhares de tarefas diferentes, quais podem ser realizadas — e você obtém um roteiro do que está acontecendo. E então você obtém visibilidade em sua organização. Atualmente, a IA possibilitou uma maior visibilidade do que está ocorrendo na empresa. Além disso, já existem os superusuários que mencionei anteriormente em sua organização. Disponibilizar essas informações permite não apenas que outras pessoas realizem suas tarefas, mas também fornece a matéria-prima necessária para uma transformação mais ampla. Olivier, você tem a palavra final. Blum: Eu só queria dizer: dê o microfone aos seus funcionários. Você percebe que seus funcionários geralmente sabem muito melhor o que fazer do que seus líderes. E é assim que você muda, porque eles estão usando IA todos os dias. A maioria deles começou a usar IA todos os dias. E são eles que enfrentam dificuldades. Ofereça-lhes o microfone e a oportunidade de expressar o que poderia ser o melhor caso de uso para a empresa.

Inteligência Artificial e Liderança Humana: Uma Discussão em Davos

Resumo.

Exclusive Benefits

Partner Center