É um fato que o ChatGPT tem tomado o mundo de assalto, e que a forma como geramos conteúdos escritos na internet nunca mais será a mesma. Em apenas 5 dias desde o seu lançamento em novembro do ano passado, o ChatGPT conquistou um milhão de usuários, um feito que nenhum outro serviço online popular conseguiu alcançar até então. A título de exemplo, o Instagram está entre os que mais se aproximam, tendo alcançado um milhão de usuários em um intervalo de 2 meses e meio.
Embora o mais popular até agora, o ChatGPT não é a única ferramenta de IA generativa que existe por aí. Outras ferramentas incluem Midjourney e Dall-E para geração de imagens, GitHub Copilot para codificação e até redes adversárias generativas condicionais (cGAN), como Pix2Pix, desenvolvido pela NVIDIA, que é usado para tradução de imagem para imagem.
A verdade é que o impacto da IA nas empresas, e até no mundo, é tão profundo que Andrew Ng, ex-chefe de IA da Baidu e sócio do AI Fund, disse que “IA é a nova eletricidade, e que, está gerando tantas novas oportunidades para negócios que querem gerar novo valor por meio da inovação que, se me permite, chegaria a dizer que é “a nova refrigeração”. Deixe-me explicar melhor o que quero dizer com isso: o famoso Warren Buffet sempre conta uma história conhecida sobre a refrigeração. Segundo ele, a pessoa que inventou a refrigeração com certeza ganhou algum dinheiro, mas a maior parte do dinheiro foi realmente feita pela Coca-Cola, que usou a refrigeração para construir um império.
A IA generativa pode ser vista como a “nova refrigeração”, onde com certeza ganhará algum dinheiro, mas o grande dinheiro será ganho pelas “Coca-Colas” de IA que ainda não foram construídas, ou pelas tradicionais empresas que vão se reinventar via IA.
No geral, o mercado de IA é tão grande que, de acordo com a Precedence Research, enquanto o tamanho do mercado global de IA foi estimado em US$ 119,78 bilhões em 2022, espera-se que atinja US$ 1,59 trilhão até 2030, com um CAGR registrado de 38,1% de 2022 a 2030.
Já está claro que a IA generativa representa uma grande oportunidade para as empresas otimizarem seu fluxo de trabalho, gerar eficiências e escalar sua produção de conteúdo, mas uma pergunta persiste na mente de todos nós: “Se a IA generativa é tão boa, será que logo me substituirá no trabalho?”. Os desenvolvedores de software olham para as linhas de código geradas pelo Chat-GPT com um misto de admiração e medo, tanto quanto redatores, editores e muitos outros profissionais.
Até os líderes sentem o mesmo. “Espera-se que eu seja o detentor do conhecimento dentro da empresa, com mais experiência, e agora entra um chatbot e supostamente sabe mais do que eu?”, pensam.
Mas, como em tudo, há duas maneiras de abordar o surgimento da IA generativa como líderes. Uma maneira é: como os luditas na Inglaterra do século XIX, que destruíam as máquinas de tecer à noite com medo de que seu trabalho fosse substituído por elas (agora sabemos que não funcionou de verdade!), ou seja, lutar contra isso e acreditar que o tradicional papel de liderança e o conjunto de habilidades nunca vão mudar.
Outra maneira é abraçar o poder da IA generativa, entender o que ela faz melhor do que nós e terceirizar tudo isso para ela. O resultado? Mais tempo disponível para se concentrar em liderar de uma maneira inovadora. Deixe-me explicar melhor como isso funciona, mapeando o que a IA faz melhor do que os líderes.
Em primeiro lugar, a IA é capaz de extrair insights de infinitos conjuntos de dados - algo que o cérebro humano não é capaz, a ponto de que, embora tenhamos muitos dados em nossas empresas, segundo uma pesquisa recente do Gallup, apenas 55% dos líderes tomam decisões com base em dados (geralmente elas são feitas com base em sucessos passados, crenças ou puro sentimento “instintivo”).
Além disso, este tipo de tecnologia retém melhor o conhecimento do que os líderes e, portanto, tem melhores respostas. Pense nisso: você acha que mesmo os líderes mais experientes podem competir com um modelo de linguagem treinado em 175 bilhões de parâmetros, como Chat-GPT?
Por último, mas não menos importante, a IA também é mais eficiente do que os líderes na execução de tarefas repetitivas, sem se cansar ou cometer erros, o que pode liberar tempo para que os líderes humanos se concentrem em tarefas mais complexas ou criativas.
Essas habilidades provenientes da IA, que se sobrepõem às habilidades dos líderes, exigem um novo conjunto de habilidades na liderança. Aquele que transforma os líderes atuais no que chamo de “meta-líder”, ou seja, o líder que consegue ir além das expectativas tradicionais relacionadas à liderança e que entende que a IA é uma aliada e não uma ameaça.
Portanto, deixe-me expor melhor quais são algumas das novas características do “meta-líder”, que são uma consequência direta da capacidade da IA generativa de executar as tarefas descritas acima melhor do que nós.
1 - “Data sensemaking”, ou seja, a capacidade de entender melhor os insights gerados pela IA e selecionar os KPIs certos para monitorar.
O que quero dizer com isso é que em um mundo onde tudo é mensurável e onde o volume de dados gerados atingiu 97 Zettabytes, os dados agora são uma mercadoria, ao mesmo tempo em que a IA é extremamente proficiente em processar esses dados e gerar insights a partir deles, o verdadeiro desafio para os líderes é escolher as métricas a serem monitoradas e priorizadas e, em seguida, extrair insights delas ao “dar sentido” a todos esses dados. A escolha dessas métricas e as correlações entre elas trarão insights inovadores que sua concorrência pode nem estar olhando, levando a uma vantagem competitiva para os líderes e empresas. Imagine a seguinte analogia: se as empresas fossem jatos militares, seus líderes fossem pilotos da Força Aérea competindo em uma corrida para atingir um alvo muito crítico, e todos olham para os mesmos painéis no cockpit. Isso só permite que eles se diferenciem até certo ponto quando se trata de pilotar seu avião, porque será difícil obter insights tão únicos e diferenciados se eles estiverem olhando para o mesmo painel. Mas se um piloto amplia seu painel de controle para olhar para indicadores totalmente diferentes com base em expectativas futuras ou tendências externas, ele abre o leque de possibilidades de diferenciação de vantagem competitiva e aumenta a probabilidade de atingir essa meta.
2 - “Repercepção”, ou seja, a capacidade de fazer perguntas melhores (em vez de apenas fornecer respostas pré-formatadas) e de pensar criticamente sobre novos problemas de negócios em um mundo que está mudando muito rapidamente.
Como mencionado anteriormente, se o Chat-GPT hoje retém muito mais conhecimento do que qualquer ser humano, o verdadeiro papel da liderança gira em torno de fazer perguntas melhores do que apenas fornecer respostas, para que possamos entender melhor um mundo que está mudando exponencialmente. É um pouco como manter uma “mentalidade de iniciante” em vez de apenas uma mentalidade de especialista. Pense em uma criança de 4 ou 5 anos: estudos mostram que crianças nessa idade fazem cerca de 100 a 300 perguntas por dia, mas o mesmo não vale para adultos. Um pouco como estas crianças, temos de desafiar constantemente o nosso ego e “saber que não sabemos”, num mundo de informação infinita, fazendo assim, as perguntas certas para colmatar esta lacuna. Isso nos ajuda a praticar a repercepção: não é mais a capacidade de percepção do líder que importa; é sua capacidade de reperceber constantemente repensando e reaprendendo. O que foi uma boa decisão ontem não será a melhor decisão amanhã, por isso os líderes precisam repensar suas decisões o tempo todo diante de novas informações e mudanças exponenciais. Novamente, isso é algo que apenas os líderes humanos podem fazer (por enquanto): o raciocínio humano não é apenas combinar logicamente o conhecimento existente para chegar a uma solução ou crítica de um problema. Trata-se também de raciocinar além do universo do conhecimento atual e usar a imaginação para formar novas ideias, enquanto a Inteligência Artificial é capaz de buscar soluções apenas a partir de seu conjunto atual de conhecimento existente.
3 - “Antifragilidade”, ou seja, a capacidade de aprender com “erros inteligentes” (deixar a eficiência para a IA e abraçar a experimentação como um cientista).
Por último, mas não menos importante, se a IA é tão boa para não cometer erros, os líderes devem entender que seu dever é experimentar mais (e fazer o mesmo em suas equipes), a fim de aprender com alguns dos erros humanos e suas ineficiências. Embora isso possa parecer estranho e contra-intuitivo, deixe-me explicar melhor como isso funciona. Pense em um cientista: sempre admirei os cientistas por sua capacidade de experimentar meticulosamente e falhar um número infinito de vezes antes de descobrir algo novo. Erros e falhas são simplesmente parte do processo de descoberta e, se os cientistas não estivessem dispostos a admitir que estavam errados às vezes, não teríamos muitas das tecnologias e avanços que temos hoje. Na verdade, não teria havido nenhum experimento para começar. Mas os líderes nas empresas querem evitar cometer erros porque não querem lidar com suas consequências ou com a possibilidade de serem vistos como fracos ou incapazes de fazer o trabalho. A principal e mais óbvia consequência nos negócios é o custo financeiro. Então, há frustração, perda de clientes, problemas de reputação, ineficiências e muito mais. Mas eu desafio você a pensar nas consequências positivas: a aprendizagem é um resultado. Então, quando uma pessoa aprende com um erro e compartilha seu aprendizado com outra pessoa, ela abre a porta para a colaboração, que é outra consequência positiva. Isso também nos permite descartar opções que sabemos serem menos prováveis de nos beneficiar quando não temos certeza de qual direção seguir ou como resolver um problema. Os erros também podem nos tornar mais fortes porque nos deixam mais preparados para o que vem a seguir. Uma vez que entendemos que podemos aprender com nossos erros, podemos mudar nossa atitude em relação a eles e começar a experimentar mais. E não se trata apenas de aprender com nossos erros, mas de usá-los para nos fortalecer. Trata-se de um “líder antifrágil”, que se deixa falhar ao explorar territórios desconhecidos, num mundo onde a IA garante eficácia nos conhecidos.
A verdade é que, à medida que a tecnologia muda, a liderança também deve mudar, porque todas as outras mudanças dentro de uma organização começam com o líder. As revoluções tecnológicas sempre causaram algum grau de perturbação, mas o que estamos experimentando atualmente com a IA será maior do que nunca devido ao alto grau de exponencialidade e porque algumas das habilidades da IA (em particular a IA generativa) se sobrepõem às humanas. É por isso que agora é a hora de começar a entender e desenvolver o conjunto de habilidades necessárias para se tornar o metalíder de que sua empresa precisa e aproveitar o poder da IA para expandir ainda mais seus negócios.
