Tome, por exemplo, um estudo da Microsoft Research divulgado em julho. Ele analisou onde a IA poderia ajudar os trabalhadores, e não onde está sendo adotada primeiro. Mas muitos interpretaram como uma lista das profissões mais ameaçadas. (Historiadores ficaram em 2º lugar — está tudo bem com vocês?)
Somente agora pesquisadores têm dados suficientes sobre quais pessoas, em quais funções, estão realmente usando IA. Essa nova onda de estudos mostra que a revolução ocorre em bolsões, mais do que em organizações inteiras.
Em muitas empresas, por exemplo, há um descompasso entre aqueles mais propensos a se beneficiar da IA e aqueles que realmente a adotam. Diz-se com frequência que trabalhadores seniores — que têm a expertise para fazer as perguntas certas à IA e sabem o suficiente para identificar quando ela erra — poderiam usá-la de forma eficaz. Mas eles não são necessariamente os que estão subindo no “bonde da IA”.
A Workhelix, uma startup de consultoria fundada por acadêmicos que estudam o impacto da IA no trabalho, analisou recentemente uma empresa farmacêutica com mais de 50 mil funcionários. A equipe descobriu que os que mais usavam IA eram, de longe, os estagiários.
A lição é simples, diz o CEO da Workhelix, James Milin: a disposição para experimentar, não o cargo, é o fator mais importante para determinar a abertura dos trabalhadores em adotar IA. A idade é um indicador imperfeito, já que alguns jovens são anti-IA e trabalham ativamente para dificultar os esforços de adoção de IA das empresas, ele acrescenta.
Os outros usuários entusiasmados da empresa farmacêutica eram cientistas de P&D, o que faz sentido: ao longo de suas carreiras, avançar dependeu de adotar rapidamente novas tecnologias.
Segundo pesquisadores, a baixa adoção de IA não afeta apenas uma empresa, mas praticamente todas. A implicação é que, como em ondas tecnológicas anteriores, startups cheias de jovens entusiasmados têm a oportunidade de ultrapassar grandes empresas mais lentas para mudar. Dentro das organizações, aqueles que poderiam obter mais da IA talvez precisem de mais estímulo, educação e orientação.
O paradoxo de Solow permanece vivo
A consultoria McKinsey — que também enfrenta disrupção causada pela IA — vem pesquisando executivos sobre adoção de IA há quase uma década. Em seu relatório mais recente, a McKinsey descobriu que dois terços das empresas estão apenas na fase de testes. E apenas uma em cada 20 é o que a firma chama de “alto desempenho”, ou seja, organizações que integraram profundamente a IA e que já veem mais de 5% de seu lucro vindo dela.
Essa adoção relativamente lenta revela o desafio de fazer trabalhadores usarem IA, mesmo quando a empresa paga para que todos tenham acesso, diz Michael Chui, senior fellow da McKinsey e um dos autores do relatório.
O verdadeiro gargalo da adoção de IA é que ela exige mudanças em fluxos de trabalho inteiros, que normalmente envolvem mais de uma pessoa, ele acrescenta.
Como dois acadêmicos escreveram recentemente na MIT Sloan Management Review:
“A barreira para a automação total não é a capacidade bruta — é um conjunto de restrições humanas, legais e culturais.”
A adoção moderna de IA é mais um exemplo de um conceito descrito lá em 1987: o Paradoxo de Solow. Na época, o economista Robert Solow estudava como computadores recém-integrados afetavam a produtividade dos trabalhadores. Sua conclusão: não afetavam em nada.
Nesse paradoxo da produtividade, todo aquele gasto em computadores reluzentes e processos digitalizados não parecia tornar as empresas mais eficientes.
Anos depois, a adoção de tecnologia da informação começou a aparecer nas estatísticas econômicas. Acontece que simplesmente entregar tecnologia às pessoas não adianta muito — pode até deixá-las mais lentas. É preciso tempo para reorganizar e ajustar processos internos ao redor das novas tecnologias.
Esse atraso está se repetindo hoje, e pelos mesmos motivos. Adotar IA exige mudança organizacional, como ocorreu com a adoção do PC, da internet, da computação em nuvem e do mobile. E os funcionários não podem fazer isso sozinhos. Liderança forte é outro ingrediente essencial.
Tornando a IA uma prioridade
Para ver isso na prática, observe a LogicMonitor. A empresa, fundada em 2007, cria software que informa às equipes de TI quais programas estão sendo executados nos computadores da companhia. A liderança decidiu ir all-in em IA generativa.
Isso começou com acesso corporativo ao ChatGPT Enterprise e — igualmente importante — uma diretriz da alta liderança de que todos deveriam experimentar a tecnologia.
Como resultado, 96% dos funcionários da LogicMonitor estão pelo menos testando IA. Equipes como vendas, jurídico e engenharia criaram mais de 1.600 chatbots personalizados para tarefas básicas, desde preparar chamadas de vendas até saber que perguntas fazer ao elaborar contratos com clientes.
Os executivos seniores e outros líderes contribuíram com um em cada oito desses chatbots, diz Alyene Schneidewind, diretora de performance da empresa. “Adoro que temos uso vindo de cima”, afirma.
Quando a LogicMonitor contratou a Workhelix para avaliar quem realmente estava adotando IA, descobriu que um grupo de engenheiros em início de carreira, baseados na Índia, liderava o movimento. Com base nesses resultados, a empresa pretende incentivar engenheiros seniores dos EUA a usar mais IA, diz Schneidewind.
Segundo o estudo de julho da Microsoft Research, as funções em que a IA é mais aplicável são aquelas que envolvem principalmente pesquisa e redação. Muitas pessoas dessas áreas já veem disrupção e perda de empregos. Mas muitos dos campos destacados pela Microsoft como tendo maior potencial de serem afetados pela IA — incluindo os historiadores! — são justamente os lugares onde a adoção está atrasada.
Logo após a publicação do relatório, seus autores fizeram questão de destacar que não estavam tentando prever quem perderia empregos para a IA. Seu objetivo era apenas identificar quem poderia achar a tecnologia mais útil.
A mensagem real: a maioria das pessoas, em maioria das profissões, mal começou a adotar IA.
Os adotantes mais entusiasmados estão entre trabalhadores em início de carreira. Eles têm menos hábitos enraizados e sentem forte pressão para usar IA para se tornarem mais valiosos para chefes e atraentes para empregadores. Mas os líderes também precisam aprender com esses “animados pioneiros”.
Eventualmente, quem resistir à IA terá de aderir — ou será deixado para trás. Há um ditado, cada vez mais forte, de que a IA não vai tirar o seu emprego, mas alguém que usa IA pode tirar. O mesmo vale para as empresas.
Escreva para Christopher Mims em christopher.mims@wsj.com