A recente discussão sobre os impactos da inteligência artificial (IA) nas empresas tem chamado a atenção e, ao analisá-la em maior profundidade, observa-se que muitos problemas atribuídos à tecnologia são, na verdade, resultados de implementações mal feitas. Um exemplo disso é o caso da UNAM, que exemplifica que os desafios se devem à ausência de uma estrutura de suporte adequada, e não à tecnologia em si.
Demitir funcionários com o pretexto da implementação de IA revela um sintoma, em vez de ser a causa real do problema. O real desafio reside na adoção de ferramentas tecnológicas sem um aparado humano eficaz. A falta de clareza sobre quando confiar na tecnologia entre os membros da equipe tem gerado confusões evitáveis.
Uma pesquisa conclusiva da Adaptavist, realizada com 2.500 profissionais, indicou que 55% dos entrevistados acreditam que a utilização da IA está reduzindo a eficiência de suas equipes. O estudo aponta que 42% dos trabalhadores gastam mais tempo checando os resultados da IA do que efetivamente economizando tempo em seu uso. Esses dados evidenciam que a questão não está na tecnologia, mas na dificuldade dos usuários em reconhecer erros.
Conforme destaca Neal Riley, especialista em inovação em IA da Adaptavist, muitas empresas se concentram na medição da adesão às ferramentas, como a frequência de uso, ao invés de examinar se essas soluções de fato favorecem o trabalho. Essa postura é semelhante à de avaliar um restaurante apenas pela capacidade de acender o fogão, desconsiderando a qualidade da refeição servida.
Um dado alarmante da pesquisa mostra que 65% dos trabalhadores sentem saudade do seu modo de trabalho anterior à popularização da IA generativa. Além disso, 38% manifestaram interesse em eliminar essas ferramentas, caso tivessem a chance. Curiosamente, a resistência à adoção não é exclusiva de funcionários mais experientes: até jovens da Geração Z e Millennials, que geralmente se mostram mais abertos às novas tecnologias, expressam desconforto. Isso indica que a implementação da IA não está atendendo às expectativas e necessidades dos usuários.
Outro aspecto importante é a carência de uma abordagem que una as equipes de IA. Com frequência, as empresas criam divisões entre colaboradores mais experientes e aqueles que estão iniciando suas carreiras. Essa visão simplista ignora a importância de integrar conhecimentos e habilidades digitais. Enquanto colaboradores experientes podem identificar resultados gerados por IA que não parecem corretos, mesmo sem dados que fundamentem a análise, os mais jovens, apesar do domínio tecnológico, podem carecer do conhecimento contextual necessário para questionar o processo. Essa falta de integração tem levado a um aumento de 46% na insatisfação dos funcionários, que relateam lidar com conteúdos de baixa qualidade gerados pela IA, resultando em um trabalho considerado repetitivo e sem significado.
A verdadeira preocupação não é a substituição de trabalhadores pela IA, mas a transferência da responsabilidade pela criação de um processo de adoção efetivo para a tecnologia. Se o problema fosse a ferramenta, não haveria alternativas a não ser aceitar ou rejeitar seu uso. Contudo, ao reconhecer que o desafio reside na estrutura de adoção—como os funcionários aprendem, como erros são detectados e como unir conhecimento e inovação—é possível abrir caminho para soluções apropriadas.
Assim, antes de qualquer aprovação orçamentária para a implementação da IA, é crucial questionar como será avaliada a melhoria no trabalho, em vez de apenas contar quantas pessoas usam a tecnologia. Essa simples pergunta pode ser fundamental para diferenciar uma adoção eficaz de uma mera inovação que não agrega valor.