Quanto o uso de IA aumenta a produtividade da sua equipe? | IA nos negócios #71

Como a IA auxilia os profissionais?

Há alguma evidência de que o uso de IA durante o trabalho aumenta a produtividade? De fato! O maior estudo que confirmou esta hipótese foi conduzido por um grupo de cientistas de escolas de negócios americanas, incluindo Harvard Business School e MIT Sloan School of Management. Os pesquisadores examinaram o trabalho de 758 consultores, representando cerca de 7% de todos os consultores empregados no Boston Consulting Group.

Sua tarefa era desenvolver conceitos para novos produtos, levando em consideração aspectos como:

• criatividade,
• pensamento analítico, ou
• habilidades persuasivas.

Como parte de um experimento para testar se a IA aumenta a produtividade, eles compararam seu desempenho sem suporte de IA e com o uso do GPT-4, o modelo de linguagem no qual se baseia a versão mais recente do ChatGPT Plus. O estudo teve como objetivo examinar como a incorporação da IA ​​no trabalho diário alteraria o fluxo de trabalho típico dos consultores.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

A IA aumenta a produtividade no trabalho?

Os resultados no BCG foram surpreendentemente claros. Todos os consultores com suporte de IA melhoraram a qualidade do seu trabalho. Na verdade, a sua qualidade aumentou até 40%. Mas como foi conduzido o estudo?

No experimento, os participantes foram divididos aleatoriamente em três grupos:

• um grupo de controle – seus membros não usaram IA no trabalho,
• um grupo com acesso ao GPT-4 – porém, sem instrução prévia sobre a melhor forma de usar a inteligência artificial,
• um grupo com acesso ao GPT-4 e materiais instrucionais.

O estudo foi dividido em três fases:

1. Primeiro, os consultores preencheram um inquérito sobre os seus dados demográficos e predisposições.
2. Em seguida, passaram para a parte principal, onde realizaram tarefas relacionadas ao desenvolvimento de conceitos de produtos. Estas tarefas assemelhavam-se muito ao seu trabalho diário, envolvendo estudos de caso realistas, como a criação de calçado para grupos-alvo e atletas restritos. As tarefas exigiam criatividade, pensamento analítico, além de redação de textos persuasivos.
3. A terceira fase envolveu entrevistas resumindo as experiências dos consultores no trabalho com IA.

No final das contas, os consultores que usaram o GPT-4 foram 12,5% mais produtivos e 25% mais rápidos. Os maiores benefícios foram observados entre profissionais menos qualificados que receberam treinamento adicional sobre formas eficazes de usar o GPT. Neste grupo, os investigadores notaram um aumento notável de 43% na produtividade!

Formas de colaborar com inteligência artificial

Todos os funcionários interagiram com a IA da mesma maneira? Parecia que não. Assim, os investigadores decidiram identificar duas formas mais comuns pelas quais a IA aumenta a produtividade. Eles os chamavam de personas “Ciborgue” e “Centauro”.

Ciborgue

O modelo Cyborg representa uma abordagem colaborativa onde humanos e IA trabalham em estreita colaboração para realizar tarefas. Exemplos de colaboração Cyborg incluem:

• um programador começa a codificar e a IA complementa e refina o código, assim como ao usar o Github Copilot,
• um consultor começa a tirar conclusões da análise e a IA contribui com dados e visualizações adicionais, aproveitando ferramentas como ChatGPT Plus,
• um redator começa a elaborar um texto publicitário a partir de um conceito, e a IA sugere ideias e segmentos prontos. O redator então refina o conceito,
• um engenheiro esboça um projeto e a IA produz uma visualização baseada nele.

No modelo Cyborg, a chave é a integração perfeita dos esforços humanos e das máquinas para alcançar resultados óptimos – é assim que a IA aumenta significativamente a produtividade.

Fonte: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centauro

O modelo Centauro envolve delegação de tarefas, onde algumas tarefas são executadas por humanos e outras são delegadas à IA com base numa avaliação individual dos pontos fortes e fracos de cada entidade. Exemplos de estratégias Centauro incluem:

• Diagnóstico de IA e o médico adaptando possíveis terapias,
• um consultor identificando um problema de negócios e IA gerando análises e recomendações,
• um advogado redigindo uma reclamação legal e uma IA verificando a exatidão e integridade do documento,
• um redator criando um esboço de texto e uma IA fazendo correções estilísticas e gramaticais.

A chave é dividir estrategicamente as tarefas e aproveitar os pontos fortes dos humanos e das máquinas. No entanto, a abordagem Centaur apresenta um desafio: como distinguir as tarefas mais adequadas à IA, que aumentam a produtividade, daquelas que são mais bem executadas pelos humanos?

Limites fragmentados da tecnologia

Os investigadores rotularam o desafio de definir a “competência” da inteligência artificial como as “fronteiras fragmentadas da tecnologia”. Este termo se refere às capacidades diversas e flutuantes da inteligência artificial.

As capacidades da IA ​​estão a avançar rapidamente, muitas vezes de formas inesperadas. É por isso que tarefas que podem parecer igualmente desafiantes para os humanos podem cair em lados diferentes desta “fronteira” – algumas podem ser facilmente solucionáveis ​​com a ajuda da IA, enquanto outras permanecem fora do alcance atual das suas capacidades.

Por exemplo, como o estudo mostrou, o GPT facilmente:

• gerou ideias criativas para novos produtos,
• ajudou a escrever textos persuasivos ou
• realizou análise detalhada de dados.

Por outro lado, cometeu erros em cálculos matemáticos simples. Esta “fronteira fragmentada” representa um desafio tanto para os designers como para os utilizadores de IA – é difícil prever quais tarefas aparentemente semelhantes serão fáceis ou difíceis para os algoritmos. É, portanto, crucial explorar e testar as capacidades da IA ​​passo a passo. Quanto melhor compreendermos as “fronteiras fragmentadas” destas capacidades, mais eficazmente poderemos integrar o trabalho dos humanos e das máquinas.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Como aumentar a produtividade na sua empresa com IA?

Na sua empresa, você pode realizar um experimento semelhante para avaliar o quanto a inteligência artificial pode melhorar os resultados do trabalho. Vale a pena começar atribuindo tarefas aos funcionários, como preparar apresentações, relatórios, propostas de negócios ou resolver estudos de caso, com ou sem o auxílio de IA. Isso permitirá medir o impacto real na produtividade e na qualidade do trabalho.

No entanto, é essencial preparar adequadamente os funcionários. Para observar um aumento de 40% na produtividade com IA, semelhante ao sucesso observado no Boston Consulting Group, serão necessárias iniciativas de treinamento e a criação de materiais instrucionais.

É quase certo que o esforço valerá a pena. Por exemplo, as agências de publicidade podem gerar ideias de campanha mais rapidamente, os bancos podem analisar os dados dos clientes de forma mais eficiente e os escritórios de advocacia podem criar documentos de forma mais eficaz. Em todos os lugares onde é necessária criatividade, análise de informações ou redação de textos – a IA ajudará os funcionários a serem mais produtivos.

O futuro do trabalho com IA

O desenvolvimento da inteligência artificial suscita grandes esperanças e preocupações, especialmente entre indivíduos que têm dificuldades em aprender novas ferramentas e em adaptar os seus métodos de trabalho às novas possibilidades da tecnologia.

Não há dúvida de que a IA aumenta a produtividade ao aliviar as equipes das tarefas mais simples e repetitivas. Cada vez mais essas tarefas serão automatizáveis. Também surgirão novas funções que combinem competências humanas e de máquinas, como formadores de IA ou corretores de conhecimento. O desenvolvimento contínuo de competências e a aprendizagem de uma colaboração eficaz com a IA serão essenciais.

Ao mesmo tempo, é crucial estar ciente das ameaças. A automação pode tirar empregos de indivíduos menos qualificados. Existe também o risco de a empresa se tornar excessivamente dependente de fornecedores de tecnologia. Portanto, é fundamental manter uma distância saudável e avaliar criticamente as informações fornecidas pela IA.

O futuro do trabalho com IA parece fascinante, mas também um tanto perturbador, assim como na ficção científica bem escrita. Por um lado, existem possibilidades incríveis, mas por outro lado, será que realmente temos controle sobre tudo?

Resumo

Os resultados do experimento mostram que a IA aumenta a produtividade hoje. Para algumas tarefas criativas e analíticas, acelera o trabalho em até 40%. Os trabalhadores menos qualificados são os que mais beneficiam, mas os profissionais de topo também são mais rápidos e eficientes.

É fundamental compreender quais tarefas podem ser automatizadas pela IA e quais requerem envolvimento humano. Também serão necessárias mudanças na forma como o trabalho é organizado para aproveitar ao máximo as capacidades da IA. E o futuro do trabalho promete ser interessante – certamente não será chato. Se você estiver curioso para uma descrição ainda mais detalhada deste estudo, leia o relatório completo (link).

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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