IA nas empresas está a sobrecarregar gestores intermédios, segundo estudo da HBR

Um novo estudo publicado pela Harvard Business Review (HBR) mostra que adoção de inteligência artificial (IA) pelas empresas está a sobrecarregar, sobretudo, o trabalho dos gestores intermédios que têm de filtrar os erros da IA.

Mais do que uma revolução tecnológica, a adoção de inteligência artificial é também um desafio organizacional para as empresas. E neste domínio, de acordo com as conclusões de uma pesquisa efetuada pela Harvard Business Review, o recurso à IA está a dificultar  o trabalho dos gestores intermédios das empresas. Ou seja, enquanto os trabalhadores juniores usufruem de vantagens ao nível da produtividade e os sócios aumentam as suas ambições estratégicas, é que está na gestão intermédia que acaba por ter o trabalho de filtrar os erros da inteligência artificial.

Partindo de entrevistas com sócios, gerentes e consultores juniores de duas grandes consultoras, a pesquisa, em vez de averiguar a opinião geral sobre IA, questionou os profissionais de cada um daqueles níveis hierárquicos como estavam na realidade a utilizar esta ferramentas no trabalho e onde surgíamos atritos. As respostas permitiram que o estudo da HBR identificasse um padrão: a pressão recai exatamente sobre quem está no meio da hierarquia.

Assim, um gerente típico, de acordo com o padrão identificado, é quele que começa o dia a estudar técnicas de prompt antes mesmo da equipa entrar on-line; enfrenta reuniões com clientes que perguntam como a IA está a ser usada na entrega do projeto; revê as entregas geradas por IA à procura de erros, orienta um analista júnior que nunca montou um relatório do zero e tenta decifrar o que um sócio quer dizer ao pedir um memorando “aprimorado por IA”; e no final do dia documenta o que funcionou, para que a equipa consiga reaproveitar essa aprendizagem.

A pesquisa concentrou-se em consultoria, mas os autores argumentam que o padrão identificado — gestores presos entre a ambição dos executivos e a realidade operacional do dia a dia, com pouco suporte formal — deve ser familiar a líderes de outros setores que dependem fortemente de conhecimento especializado.

Os resultados da pesquisa revelam também que 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função do seu negócio, mas que apenas cerca de um quarto delas desenvolveu as capacidades necessárias para gerar valor concreto além dos pilotos iniciais.

E enquanto no topo da hierarquia, os sócios das consultoras estudadas têm explorado o potencial estratégico da IA (ampliam o âmbito dos projetos, aceleram entregas com equipas mais enxutas e reformulam serviços), na base os consultores juniores relatam ganhos de produtividade expressivos. Devido a isso, o levantamento de dados que antes levava dias agora fazem-no em 30 minutos, assim como as análises que demoravam semanas e passam a feitas em horas.

Segundo o estudo, o problema é que os ganhos de eficiência de uns e as ambições estratégicas de outros convergem para o gerente. É ele quem fica responsável por identificar o “workslop” (conteúdo gerado por IA com aparência profissional, mas sem substância real, incapaz de fazer a tarefa avançar), validar resultados de IA, identificar erros, treinar a equipa em ferramentas e em princípios básicos do trabalho e ainda manter o padrão de qualidade.