Habilidades humanas mais cobiçadas pela IA

Segundo a Harvard Business Review, existem duas categorias de habilidades humanas que os líderes consideram essenciais e, assim, fazem com que as organizações invistam em treinamentos e funcionários com características específicas.

A primeira delas é ter habilidades interpessoais eficazes, como resolução básica de conflitos, comunicação, racionalidade e práticas de atenção plena. Já a segunda é a especialização, focando em conter talentos que saibam sobre IA e possam passar esses conhecimentos para colaboradores menos experientes.

De acordo com a pesquisa, muitos líderes não têm e não encontram pessoas com habilidade de comunicação eficaz e de incentivar a cooperação em equipe. Por isso, as empresas necessitam de profissionais “humanizados”, ou seja, com essa capacidade de raciocínio emocional e comportamental – elas são consideradas escassas no mercado atual. “Nada substitui relacionamentos pessoais de longo prazo — e quanto mais longo o relacionamento, melhor”, explicou Peter Cameron, CEO do Grupo Lenox, para a HBR.

Já Maria Villablanca, cofundadora e CEO da Future Insight Network, acrescentou que “as pessoas podem ser criativas e inovadoras na forma como encontram soluções — solucionadoras de problemas”. Um estudo com 1700 empresas globais descobriu que as métricas de capital humano tinham quatro vezes mais chance de ter desempenho financeiro superior.

Especialização não é o forte da IA

As organizações têm percebido que trabalhadores especializados estão cada vez mais escassos no mercado. Isso porque muitas empresas optam por tecnologias que possam lidar com várias áreas – mas a capacidade de raciocínio em certas situações específicas só poderia ser feita com sucesso por um humano. Uma analogia que pode explicar esse fenômeno é de que quando um avião experimenta algo incomum, o piloto automático é imediatamente desligado e os pilotos assumem o controle — momento em que os pilotos precisam saber o que fazer. Por isso, desenvolver e manter habilidades humanas é obrigatório.

A IA generativa é melhor como “auxiliar” do que como “líder” de operações, mostra o estudo de Harvard. Os colaboradores em cargos altos conseguem filtrar os erros da Inteligência Artificial, como informações imprecisas apresentadas como fatos. Já os funcionários que não têm tanta experiência, tem dificuldade em identificar esses erros e, por isso, é necessário treiná-los para essas tarefas.

Erra quem acredita que substituir funcionários por IA é uma atitude inteligente e rentável. Essa tecnologia pode ser copiada, mas a criatividade em um modelo de negócios, processos e integração de humanos, não. Além disso, como não é capaz de “pensar”, a inteligência artificial apenas capta informações já existentes – que podem não ser verídicas –  e as apresenta condensadas, sem ter uma linha de conexão entre elas. “Todo modelo baseado em matemática entrou em colapso quando a pandemia chegou. Nenhum dos parâmetros supostos pode ser confiável. Não é uma acusação contra a ciência… mas uma acusação por acreditar que essas tecnologias eliminam a necessidade de ser ágil”, explica John Sicard, presidente e CEO da empresa de gerenciamento da cadeia de suprimentos Kinaxis.

Sem falar que o vazamento de dados e informações sensíveis podem acontecer a qualquer momento quando se confia apenas em tecnologia. Um humano possui na memória coisas que não podem ser “extraídas” ou “hackeadas” como de um computador, por exemplo. Por isso é tão importante manter os humanos trabalhando em conjunto das máquinas – eles se completam e podem gerar mais acertos do que erros.

Regulamentar essa ferramenta é um desafio mundial. Nos países autoritários, como China e Coreia do Norte, “vigiar” leis ligadas à internet e tecnologia é bem mais simples. Como o acesso é limitado, as normas acabam sendo mais efetivas. Já nos Estados Unidos, Europa e até no Brasil, esse controle é mais complicado – a internet é usada pela maioria da população, assim como o acesso aos smartphones, que podem ser um meio de utilizar a IA, também são altamente difundidos no país.

Por ser capaz de gerar áudios, textos e imagens, a IA generativa causa dificuldade na medição de danos. Isso acontece porque os impactos dela são menos claros e não podem ser definidos com facilidade. Por exemplo, quem sai prejudicado após uma conversa de vários dias com um robô que usa essa tecnologia? Essas e muitas outras questões ainda estão sendo debatidas por órgãos mundiais para controlar possíveis crimes relacionados à IA.