Os custos psicológicos da adoção da IA

À medida que as empresas adotam a IA, muitas concentram-se em melhorar a eficiência e a produtividade—benefícios anunciados pelas próprias empresas de IA. Esse foco pode ser um erro. Há cada vez mais evidências de que a IA pode ter consequências psicológicas negativas para a motivação dos funcionários, o que pode até mesmo anular os benefícios da IA, colocando os já questionados modelos de ROI sob ainda mais escrutínio. Os líderes precisam compreender como o uso da IA pode diminuir a motivação dos funcionários, prejudicar a colaboração e a inovação e gerar níveis mais elevados de estresse e esgotamento de colaborador. Todos esses fatores podem criar sérios obstáculos à adoção bem-sucedida da IA nas organizações. Os efeitos negativos podem, no entanto, ser significativamente mitigados se as empresas levarem em conta o fardo psicológico que a IA impõe em suas estratégias de adoção. Várias empresas pioneiras na adoção da IA conseguiram fazer isso. Para explorar como a dívida psicológica pode afetar a adoção da IA, realizei uma pesquisa com mais de 1.200 funcionários em tempo integral nos EUA e no Reino Unido. Aqui está o que os líderes precisam saber. A dívida psicológica e seus fatores determinantes Existem vários efeitos psicológicos negativos potenciais decorrentes do uso desestruturado da IA no trabalho, os quais podem afetar a motivação ou o comportamento que são valiosos para as organizações. Esses efeitos foram identificados tanto em pesquisas acadêmicas recentes sobre a adoção da IA quanto em estudos anteriores à sua implementação no ambiente de trabalho, que se concentram nos fatores que impulsionam a motivação no local de trabalho. Há seis formas que parecem especialmente relevantes, criando, em conjunto, o que às vezes é chamado de dívida psicológica: Dívida cognitiva. Talvez a consequência psicológica negativa mais comentada do uso não estruturado da IA seja a potencial perda de habilidades de processamento cognitivo e tomada de decisão. Por exemplo, pesquisas sugerem que a tendência crescente de delegar tarefas difíceis à IA (conhecida como“delegação cognitiva”) prejudica a compreensão das pessoas sobre o problema e reduz o senso de responsabilidade pela solução. Com o tempo, essa perda se acumula, e a dívida cognitiva cresce. Dívida de autonomia. Isso descreve a sensação de que a IA está retirando nossa capacidade de controlar a forma como trabalhamos. A autonomia é reconhecida como uma fonte fundamental de motivação. No entanto, a maioria das discussões sobre otimização da IA concentra-se na reformulação do fluxo de trabalho, com pouca consideração pelo que isso significa para os funcionários. Pesquisas recentes demonstraram que, embora os líderes empresariais estejam incentivando entusiasticamente o uso da IA entre as equipes, quando a liderança em IA se concentra na produtividade e na expertise técnica, os funcionários associam a IA à perda de autonomia e à substituição, levando à “demissão silenciosa” e ao cansaço emocional. Dívida de competência. A competência descreve como somos atraídos por tarefas que apresentam oportunidades para demonstrarmos ou aumentarmos nossa expertise. No contexto da IA, a dívida de competência é a sensação de que, quanto mais usamos a IA no trabalho, menos competentes nos tornamos. Tarefas complexas que normalmente nos levariam horas ou até dias são agora concluídas em segundos e conferem uma sensação de clareza e confiança que muitas vezes não temos em relação aos nossos próprios resultados. Quanto menos competentes e confiantes nos sentimos em relação às nossas próprias habilidades, mais provável é que passemos a depender da IA, agravando o desafio. Dívida de relacionamento. Relacionamento refere-se ao nosso instinto social de ser parte integrante de grupos sociais. Pesquisas recentes indicam, no entanto, que o aumento do uso da IA diminui a interação social; a IA fornece respostas claras e encorajadoras, nunca discute, nunca se cansa e tem uma paciência aparentemente infinita. A direção de uma importante universidade do Reino Unido me disse que isso levou os alunos a confiarem cada vez mais na IA para estudar e aprender — e os tornou menos dispostos ou capazes de se envolver em discussões e formulação de argumentos construtivos liderados por colegas. Para mitigar esse efeito, segundo me informaram, a universidade está investindo mais de 200 milhões de libras para estimular o trabalho em equipe, a discussão e a colaboração fora da sala de aula. Dívida de credibilidade. Um volume crescente de pesquisas tem documentado como o uso da IA cria uma sensação de que os funcionários perdem credibilidade diante dos colegas de trabalho, mesmo quando esses colegas também estão utilizando a IA em suas funções. Isso sugeriria que as pessoas encontram justificativa para o próprio uso, mas criticam os outros que fazem o mesmo. Considerando que os funcionários seniores passaram potencialmente décadas construindo credibilidade em seus ambientes profissionais, essa perda potencial de credibilidade poderia ser altamente prejudicial. Dívida de identidade. A teoria da identidade social postula que pertencemos a uma série de grupos sociais e, a qualquer momento, nos identificamos com o grupo que nos dá a orientação mais clara sobre como nos comportar naquele momento. Quando usos específicos da IA são esperados ou exigidos em determinados fluxos de trabalho, pode acumular-se uma dívida de identidade social profissional quando esses usos são vistos como violações diretas da pertença ao grupo, prejudicando-o. Por exemplo, profissionais criativos que atuam nos setores de cinema, televisão e serviços de marketing orgulham-se de sua capacidade não apenas de gerar ideias atraentes, mas de fazê-lo quase sob encomenda; essa é uma qualidade definidora do que significa ser membro de um grupo social distinto. Se lhes for então solicitado que utilizem a IA para gerar ideias ou soluções criativas, isso será quase certamente visto como um comportamento prejudicial à identidade, corroendo um dos principais fatores de distinção do grupo e de seus membros. Todas as seis formas de dívida psicológica têm o potencial de causar prejuízos às organizações que buscam estratégias de integração da IA de diversas maneiras: prejudicando a motivação dos funcionários; comprometendo os esforços de colaboração e inovação; e gerando níveis mais elevados de estresse e esgotamento de colaborador. Além disso, à medida que os funcionários procuram evitar incorrer nessas formas de dívida psicológica, eles podem recorrer a vários comportamentos de enfrentamento, prejudicando ainda mais a produtividade e a eficiência e exigindo aumentos nos orçamentos de treinamento. Como a dívida psicológica afeta a adoção da IA? Para compreender como a dívida psicológica pode afetar a adoção da IA, realizei uma pesquisa com mais de 1.200 funcionários em tempo integral em organizações de 10 setores diferentes nos Estados Unidos e no Reino Unido, como parte de um relatório de pesquisa sobre a adoção da IA que elaborei para a Meltwater Consulting (da qual sou diretor). Primeiramente, medimos os níveis relatados pelos funcionários de três comportamentos importantes relacionados à IA: a frequência do uso da IA em suas funções; a complexidade das tarefas para as quais utilizavam a IA (desde simples exercícios de rascunho até casos de uso estratégico); e o nível de comportamento de evitação da IA (quando optam por não utilizar a IA em uma tarefa específica, mesmo reconhecendo que ela melhoraria os resultados). Em seguida, medimos os níveis de dívida psicológica por meio de uma série de declarações e graus de concordância, convertendo depois essas pontuações em um número de 0 a 100 (quanto maior a pontuação, maior o nível de dívida psicológica relatado). Isso nos permitiu analisar tanto os níveis gerais de dívida psicológica quanto suas dimensões específicas, como elas parecem influenciar os comportamentos de adoção e como variam de acordo com o setor, a função e a senioridade no cargo. Constatamos que altos níveis de dívida psicológica estavam fortemente relacionados a: Como as pessoas utilizam a IA A dívida psicológica foi quase duas vezes maior (60) entre aqueles que relataram usar IA raramente, em comparação com as pessoas que a utilizavam várias vezes ao dia (36). Além disso, as pessoas que utilizavam a IA apenas para tarefas simples apresentaram uma pontuação de dívida psicológica de 46, enquanto aquelas que a utilizavam para tarefas complexas e estratégicas em suas funções apresentaram uma pontuação de 35. Em um nível mais específico, constatamos que a dívida de identidade social profissional estava fortemente associada à variação na complexidade das tarefas para as quais a IA é utilizada (quanto menor a dívida de identidade, mais complexas as tarefas) e à evitação da IA (quanto maior a dívida, mais as pessoas evitavam a IA). Um padrão semelhante surgiu com a dívida de relacionamento: variações na dívida estão associadas a variações significativas nos três comportamentos-alvo de adoção: quando a dívida é maior, a frequência de uso da IA é menor, a complexidade das tarefas é menor e o comportamento de evitação da IA é maior. Em que fase da carreira se encontram Pessoas que se encontram no início da carreira (até cinco anos de emprego em tempo integral) relataram um índice de dívida psicológica significativamente mais elevado (54) do que aquelas com mais de 20 anos de experiência (40) e os funcionários com 10 a 20 anos de carreira (44). Em particular, os funcionários mais experientes relataram menor dívida cognitiva e menor dívida de identidade social profissional. Essa constatação reflete o fato de que as pessoas no início de suas carreiras sentem uma necessidade maior de demonstrar seus conhecimentos técnicos (ameaçados pela IA), enquanto aqueles em cargos de liderança já demonstraram habilidades de liderança (além do escopo da IA). Curiosamente, a dívida de relacionamento — o risco de ser marginalizado ou considerado menos valioso para colegas e grupos de trabalho como resultado do uso da IA — não variou muito entre cargos juniores e seniores. Isso pode refletir uma preocupação entre os gerentes seniores de que a IA possa diminuir seu papel na criação e liderança de equipes eficazes. Também avaliamos a percepção dos funcionários quanto à relevância da IA para o seu trabalho. Mais de dois terços dos funcionários consideraram que a IA era relevante para o seu trabalho (70%) e quase a mesma proporção relatou baixos níveis de dívida psicológica. No entanto, apenas 41% dos entrevistados relataram tanto que a IA era relevante quanto que apresentavam baixa dívida psicológica. Isso sugere que mais da metade dos entrevistados poderia se beneficiar de programas de treinamento que combinem a construção de argumentos comerciais mais sólidos para o uso da IA com a redução ou eliminação sistemática do risco de dívida psicológica. Então, como as empresas poderiam fazer isso? Como reduzir o custo psicológico da adoção da IA A redução da dívida psicológica exigirá que as empresas concebam relações entre humanos e IA que reconheçam as fontes e os obstáculos à motivação e ao comportamento humanos. Felizmente, há uma vasta gama de pesquisas sobre o comportamento humano que apontam para abordagens úteis que podem ser adaptadas para mitigar os efeitos negativos documentados: Dívida cognitiva A dívida cognitiva pode ser evitada ou reduzida garantindo que os funcionários não recorram imediatamente à IA como um ato reflexo (rendição cognitiva). Isso pode representar uma tentação significativa para os funcionários, pois oferece o que parece ser um atalho fantástico (e incrivelmente fácil) para um resultado robusto em uma fração do tempo. Uma maneira de preservar o pensamento crítico envolve incorporar atrito cognitivo ao processo de IA, tornando seu uso menos fácil. Por exemplo, insistir para que os funcionários desenvolvam hipóteses ou gerem argumentos antes de recorrer à IA garante que essas funções cognitivas de ordem superior permaneçam ativas. A empresa global de serviços financeiros J.P. Morgan, por exemplo, posiciona a IA como uma provedora de insights, e não como uma tomadora de decisões. Esses insights e sugestões são inúteis, a menos que se perceba que se encaixam e apoiam argumentos ou hipóteses mais amplos gerados pelos funcionários. Dívida da Autonomy Em vez de apresentar os benefícios da IA como um fato consumado, uma recomendação é trabalhar com os funcionários para lhes fornecer as informações necessárias para que possam descobrir por si mesmos quando e como a IA pode ajudá-los. Como parte do seu programa “Princípios da IA na Prática”, o grupo bancário ING, com sede na Holanda, garante que as equipes de produto documentem como o julgamento humano é preservado antes que qualquer modelo possa ser implementado, por meio de discussão e colaboração com aqueles que irão utilizar os modelos. O ING também se empenha em garantir a “explicabilidade” para os funcionários, descrevendo os modelos em linguagem simples, explicando como os modelos funcionarão em condições específicas e fornecendo “rótulos nutricionais” para mostrar a origem dos dados, as limitações do modelo e os riscos conhecidos. Isso garante que os funcionários possam construir seus próprios argumentos e pontos de vista sobre o valor da IA em seu trabalho. Déficit de competências Uma maneira de eliminar ou reduzir a sensação de perda de competência diante da IA é garantir que os funcionários vejam a IA como uma forma de apoio à sua função, e não como um teste à sua capacidade de permanecer no cargo. Para que isso aconteça, uma solução única não funcionará; em vez disso, o treinamento em IA precisa reconhecer os contextos específicos em que os funcionários podem e irão recorrer à IA em busca de apoio. A Microsoft posicionou-se como a primeira grande empresa a adotar o Microsoft 365 Copilot e, para se proteger contra o risco de deficiência de competências, criou sua iniciativa comunitária de base e entre pares, a Copilot Champs Community. Isso permitiu que os funcionários explorassem e compreendessem a relevância da IA para suas funções, em um ambiente confiável e dinâmico, e, ao fazê-lo, ajudou todos a manterem o foco em suas próprias habilidades e competências em suas funções. Dívida de relacionamento Proteger a colaboração entre pessoas em fluxos de trabalho habilitados para IA é um aspecto fundamental da infraestrutura humana necessária para a integração da IA. Isso pode envolver a concepção de processos nos quais as equipes interpretam em conjunto os resultados da IA, por meio de discussões multifuncionais, revisões e fóruns de decisão. Essas práticas melhoram a dinâmica de grupo e aumentam os níveis de confiança entre os membros, pois permitem que os seres humanos demonstrem suas habilidades e conhecimentos. Por exemplo, pesquisas demonstraram que, quando a P&G, empresa de bens de consumo embalados, coordena equipes multifuncionais para revisar coletivamente os resultados de inovação gerados por chatbots de IA, não apenas o desempenho aumenta, mas funções que normalmente operam em silos tornam-se mais colaborativas no processo. Crédito O uso oculto da IA pode ser visto como uma tentativa de evitar acumular uma “dívida de credibilidade”— se ninguém souber que você está usando IA, não haverá risco algum para a sua credibilidade. Uma solução é tirar o uso da IA das sombras, tornando-o visível, compartilhado e institucionalizado. Isso tem o potencial de redefinir uma cultura corporativa em torno de comportamentos que apoiem a IA. Por exemplo, a empresa de fintech Klarna trabalhou arduamente para tornar sua assistente de IA, Kiki, não apenas uma ferramenta, mas um dispositivo cultural dentro da empresa. Lançada em junho de 2023, a empresa anunciou que 90% dos funcionários estavam usando a Kiki em menos de um ano, e que a Kiki havia respondido a mais de 250.000 perguntas dos funcionários. Comunicar a escala e a frequência de uso pode reduzir a dívida de credibilidade, uma vez que isso representa uma norma social dentro da cultura da empresa. Curiosamente, o CEO da Klarna explicou que a experimentação é a norma dentro da empresa, afirmando: “Incentivamos todos a testar, testar, testar e explorar.” Comunicar essa norma fortalece ainda mais o caso de uso do Kiki (como principal meio de teste e exploração), o que, por sua vez, elimina o risco de dívida de credibilidade para os funcionários. Dívida de identidade profissional Esse tipo de problema pode ser reduzido através do estabelecimento de normas explícitas e coerentes com a identidade para o uso da IA – por vezes, basta alterar o momento em que a IA é utilizada dentro de um processo. Por exemplo, está amplamente documentado que os profissionais da área médica têm resistido à introdução da IA em suas funções, especificamente devido à potencial perda de identidade no que diz respeito à especialização, precisão e atendimento ao paciente. Para mitigar esse problema, a fabricante de equipamentos médicos Philips buscou posicionar o uso da IA como um comportamento que afirma a identidade, chamando a atenção para como o uso da IA aumenta a precisão (fortalecendo os diagnósticos e prognósticos dos consultores), elimina gargalos logísticos (libertando assim os consultores para se concentrarem no exercício de sua especialização) e apoia a colaboração multidisciplinar no tratamento do câncer (onde a especialização se torna mais visível e valiosa). A Philips tem trabalhado para identificar ações ou momentos específicos em que a IA pode ser valiosa e, ao fazê-lo, reforçar ainda mais a identidade social de um clínico. . . . É impossível prever, neste momento, exatamente como a IA irá transformar o ambiente de trabalho. No entanto, uma coisa é certa: compreender e construir a infraestrutura humana adequada será tão importante quanto escolher as ferramentas de IA certas. O ex-Cirurgião-Geral dos Estados Unidos, C. Everett Koop, destacou de forma memorável que “os medicamentos não surtem efeito em pacientes que não os tomam”. Ao mesmo tempo óbvio e profundo, o mesmo pode ser dito sobre a IA generativa; mesmo as melhores ferramentas não funcionarão em organizações cujos funcionários não as utilizem. As organizações que colherão os maiores benefícios da IA serão aquelas que reconhecerem que a adoção não é apenas um desafio tecnológico, mas também psicológico.

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Resumo.

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