Peter Drucker era presciente sobre a maioria das coisas, mas o computador não era um deles. "O computador ... é um idiota", afirmou o guru da administração em um artigo da McKinsey Quarterly em 1967, chamando os dispositivos que agora alimentam nossa economia e nosso cotidiano "a ferramenta mais burra que já tivemos".
Drucker não estava sozinho em subestimar o ritmo insondável das mudanças nas tecnologias digitais e na inteligência artificial (IA). A IA baseia-se no poder computacional de vastas redes neurais que peneiram grandes conjuntos de dados digitais ou “big data” para alcançar resultados análogos, muitas vezes superiores, àqueles produzidos pela aprendizagem humana e pela tomada de decisões. Carreiras tão variadas quanto publicidade, serviços financeiros, medicina, jornalismo, agricultura, defesa nacional, ciências ambientais e artes criativas estão sendo transformadas pela IA.
Os algoritmos de computador reúnem e analisam milhares de pontos de dados, sintetizam as informações, identificam padrões não detectados anteriormente e criam resultados significativos - seja um tratamento de doenças, um rosto em uma cidade de milhões, uma campanha de marketing, novas rotas de transporte, um programa de colheita uma reportagem gerada por uma máquina, um poema, uma pintura ou uma estrofe musical - mais rápido do que um humano pode servir uma xícara de café.
Um estudo recente da McKinsey sugere que 45% de todas as atividades no trabalho podem ser automatizadas com a implantação da IA. Isso inclui funcionários de arquivos cujas tarefas podem se tornar 80% automatizadas ou tarefas de CEOs que podem ser 20% automatizadas porque os sistemas de IA simplificam radicalmente e visam a leitura de relatórios, detecção de risco ou reconhecimento de padrões pelos CEOs.
A IA tem sido uma daquelas tecnologias há muito divulgadas que ainda não transformaram o nosso mundo inteiro, mas o fará. Agora que a IA parece pronta para o horário nobre, há consternação, mesmo entre os tecnólogos, sobre o poder desenfreado que as máquinas podem ter sobre a tomada de decisão humana. Elon Musk chamou a AI de "nossa maior ameaça existencial", ecoando o aviso de Bill Joy de 2000 na revista Wired de que "o futuro não precisa de nós". Do outro lado, é claro, entusiastas ávidos por máquinas inteligentes para melhorar nossas vidas e a saúde do planeta.
Eu estou do lado do CEO da Microsoft, Satya Nadella, que diz que devemos nos preparar para a promessa de máquinas cada vez mais inteligentes como parceiras para a tomada de decisão humana, focando no papel apropriado e nas limitações das ferramentas de IA. Para educadores de escolas de administração como eu, que acreditam que o futuro realmente precisa de nós, o poder crescente da IA ou da aprendizagem profunda representa um desafio e uma oportunidade: como preparar os alunos para as próximas décadas para que eles adotem o poder da IA e entendam vantagens para a gestão e liderança no futuro?
Seria um erro forçar todos os graduados do MBA a se tornarem cientistas de dados. O desafio para as escolas de negócios é atualizar nossos currículos de foco amplo, dando aos nossos MBAs um nível de familiaridade e conforto maior com a análise de dados. Os CEOs de amanhã precisarão entender melhor o que os conjuntos de dados cada vez mais abundantes e complexos dentro das organizações podem e não podem responder.
A sofisticação e o volume de dados podem estar aumentando, mas a história oferece modelos de relacionamento adequado de um tomador de decisão com a análise de dados.
Tome o dia D. O general Dwight D. Eisenhower procurou o máximo de dados possível para informar sua decisão sobre quando desembarcar centenas de milhares de forças aliadas nas praias da Normandia naquele fatídico final de 1944. Como o livro de Antony Beevor sobre a batalha e outros relatos deixa claro Eisenhower, em especial, ansiava por dados meteorológicos confiáveis, quando a previsão do tempo estava em sua infância. O general cultivou o Dr. James Stagg, seu principal meteorologista, e tornou-se adepto não apenas de analisar os relatórios de Stagg, mas também de ler o próprio nível de confiança de Stagg em qualquer relatório.
Durante meses antes da fatídica decisão de “embarcar na Grande Cruzada”, Eisenhower desenvolveu um profundo apreço pelo que previsões meteorológicas poderiam e não poderiam fornecer. No final, como a história sabe, Stagg convenceu-o a adiar a invasão para 6 de junho a partir de 5 de junho, quando a tempestade prevista devastou o Canal da Mancha e quando muitos outros questionaram o chamado de Stagg que logo seria esclarecido.
Ninguém diria que Eisenhower deveria ter se tornado um especialista em meteorologia. Seu trabalho era supervisionar e coordenar todos os aspectos da campanha, coletando informações pertinentes e avaliando a qualidade e a utilidade dessas informações para aumentar a probabilidade de sucesso da invasão. Hoje, o big data e o advento da IA expandem as informações disponíveis para os tomadores de decisões corporativas. No entanto, o papel de um CEO em relação aos dados ecoa a função absortiva e de julgamento exercida pelo General Eisenhower na leitura de probabilidades nos relatórios meteorológicos de seu meteorologista.
Vale ressaltar que hoje, em meio a toda a complexidade tecnológica e especialização em muitas empresas americanas, um relatório da Deloitte preparado para nossa escola descobriu que os empregadores que procuram contratar graduados em MBA valorizam as “habilidades sociais” dos funcionários em potencial mais do que quaisquer outras. Eles querem contratar pessoas com competência cultural e habilidades de comunicação mais fortes, que possam trabalhar de forma colaborativa em diversas equipes e sejam flexíveis na adaptação contínua a novas oportunidades e circunstâncias no local de trabalho e no mercado.
Isso não é apenas intolerância para idiotas no escritório. É sobre a necessidade de um líder poder sintetizar, negociar e arbitrar entre ambientes, especialistas e dados conflitantes e conflitantes. Se houve uma época em que os líderes corporativos eram pagos para fazer chamadas de “checagem do intestino” mesmo quando faltavam informações essenciais, os CEOs de hoje terão que fazer cada vez mais julgamentos duros e interpretativos (um tipo diferente de “checagem intestinal”). de informações excessivas, muitas vezes conflitantes.
Aqueles na sede do motorista das instituições têm acesso a um universo em expansão de insights empíricos sobre fenômenos amplamente variáveis, como modelos ideais para descarregar navios nos portos mais movimentados do mundo em várias condições climáticas, parâmetros de programas de fidelidade que geram o cliente mais "pegajoso". resposta, ou modelos de seleção de talentos que geram os grupos de emprego mais bem-sucedidos e diversificados.
Os líderes corporativos precisarão discernir seu uso de ferramentas de IA. Eles devem julgar a fonte dos fluxos de dados antes deles, averiguar sua validade e confiabilidade, detectar padrões menos que óbvios nos dados, investigar os remanescentes "que se apresentam" e, finalmente, fazer inferências e julgamentos mais informados, com nuances em torno de contexto, válido e útil, porque eles são melhorados por máquinas inteligentes. Julgamentos falhos baseados em dados errôneos ou mal interpretados podem ser ainda mais prejudiciais do que julgamentos falsos desinformados por causa da ilusão de autoridade quase científica resultante da aura de dados.
Como uma ferramenta de gerenciamento de projetos, a IA pode prescrever rotinas de trabalho ideais para diferentes tipos de funcionários, mas não terá a sensibilidade de traduzir essas necessidades em escolhas diferenciadas de um resultado organizacional (por exemplo, equidade nas atribuições dos funcionários) em detrimento de outro (valores familiares). ). A IA pode identificar a melhor localização para um novo restaurante ou usina de energia, mas será limitada no mapeamento das redes políticas e sociais que precisam ser engajadas para dar vida ao novo empreendimento.
As máquinas também não têm capricho. Os programas da Adtech substituíram os compradores de anúncios humanos, mas a capacidade de criar trocadilhos ou campanhas de design que atraiam nosso coração permanecerá inatamente humana, pelo menos no futuro previsível.
Um novo nível de questionamento e pensamento integrativo é necessário entre os graduados do MBA. Como educadores, devemos fomentar abordagens de aprendizagem que desenvolvam essas habilidades - ensinando habilidades de gerenciamento de dados e inferenciais, desenvolvendo simulações avançadas de dados e praticando como investigar e questionar as ainda desconhecidas.
Paralelamente à ascendência do poder da máquina, a importância da inteligência emocional, ou EQ, paira maior do que nunca para preservar a conectividade humana das organizações e comunidades. Enquanto se espera que as máquinas avancem ao ponto de ler e interpretar as emoções, elas não terão a capacidade de inspirar seguidores, a sabedoria de fazer julgamentos éticos, ou a habilidade de fazer conexões.
Isso ainda é tudo de nós.
Judy D. Olian é reitora da UCLA Anderson School of Management.
