Por Tiago Veríssimo, CEO da WYnova
Há sete meses, recebi um convite para liderar a WYnova, dedicada à criação e implementação de soluções de IA. A minha primeira reação foi: “Mas que sei eu de engenharia?” Foi o maior pico de síndrome do impostor que já tive na vida.
Deixem-me dar um pequeno contexto. Considero-me um 4×4, um generalista confesso, biólogo de formação feito marketeer, empresário de coração e curioso de natureza, mas tudo menos engenheiro.
Porque tenho uma certa tendência para o abismo, aceitei e, sete meses depois, com dezenas de reuniões e propostas em cima, percebi que a posição nunca foi tanto acerca da capacidade técnica do indivíduo, mas sim sobre conseguir ler organizações e entender o seu ecossistema, ler para onde o mundo vai, com que pessoas se rodear e que estratégia implementar para fazer com que a empresa se mantenha relevante.
O sucesso operacional é muito mais do que estar atualizado no último modelo de IA. Acredito, hoje, que muito desse sucesso depende do que a organização andou a fazer antes, nas suas fundações, infraestrutura e bases de dados, de como tem os seus processos internos e externos montados, e da capacitação das suas equipas.
A palavra que melhor define isto tudo é resiliência, e nada mais poético para mim do que vos explicar por que é que a resiliência, tanto numa empresa como num ecossistema, é fulcral para o sucesso de ambos.
Uma organização é um ecossistema equilibrado, em que as várias partes encontraram uma maneira de funcionar para atingir o seu objetivo de sobrevivência e crescimento. Não é perfeito, mas equilibra-se: nem todos os colaboradores são super eficientes, nem todos os processos são necessários, nem todos os departamentos funcionam bem, nem todos os líderes são bons, nem todas as hierarquias estão ajustadas à realidade. Com tempo, as coisas vão-se adaptando, processos alteram-se, pessoas entram e saem, departamentos são levemente reestruturados, líderes mudam.
Na ecologia, esta capacidade de absorver perturbações e de se reorganizar sem perder a função tem nome e data: resiliência, definida por C.S. Holling em 1973, no clássico “Resilience and Stability of Ecological Systems”. Ao choque, um ecossistema resiliente aguenta e encontra um novo equilíbrio. Um ecossistema frágil colapsa.
Agora, de repente, introduzes um catalisador, uma mutação, uma disrupção que dizes ser benéfica e que vai ajudar toda a gente e atingir os KPIs. Isso é wishful thinking. Pode acontecer, mas certamente não é imediato. O que acontece primeiro são outras coisas:
- Surge um novo prisma de avaliação pessoal, já não entre eficientes e menos eficientes, mas entre quem tem flexibilidade intelectual para integrar as ferramentas e quem não tem.
- Os processos mudam a sério, quebram rotinas e eficiência pessoal, e muita gente em vez de seguir o processo novo encontra caminhos alternativos porque é onde se sente confortável, e o todo deixa de funcionar.
- Departamentos que já não funcionavam lá muito bem passam a poder cometer erros catastróficos.
- Líderes que não eram assim tão bons ficam piores. E as hierarquias mexem, surgem posições novas, orgulhos feridos e jogos de poder.
Este último ponto merece um nome próprio. Na biologia, a posição de cada espécie na cadeia alimentar chama-se nível trófico, e quando o ambiente muda há espécies que sobem na cadeia e outras que simplesmente desaparecem. Nas empresas passa-se exatamente o mesmo. O analista júnior que domina as ferramentas passa a alimentar decisões de administração. O gestor intermédio cujo valor era controlar o fluxo de informação vê a informação começar a circular sem ele. Nada disto aparece no organigrama, mas sente-se, e apesar de quem sentir ser filho de boa gente, é aqui que nascem os orgulhos feridos e os jogos de poder.
O Digital Economy Lab de Stanford estudou 51 implementações de IA bem-sucedidas em empresas, no “Enterprise AI Playbook”, e encontrou precisamente estes casos a acontecer: organizações a implementar exatamente a mesma solução com resultados drasticamente diferentes. Nos casos estudados, 77% dos problemas mais difíceis não estavam na camada técnica, estavam na gestão da mudança, na qualidade dos dados e no redesenho de processos. E das implementações que chegaram a bom porto, 61% tinham passado por pelo menos uma tentativa falhada. Portanto, se resiliência medida num contexto empresarial for quem consegue absorver mudança, ficármos a comparar a tecnologia que duas empresas implementaram, não é onde devemos focar a nossa atenção, mas sim perceber o que aconteceu na organização quando implementamos mudanças.
Um bom exemplo sobre a aplicação prática disto. Em 1986, Stephen Barley publicou um estudo sobre a chegada dos scanners CT a dois departamentos de radiologia que desenvolveram estruturas completamente diferentes à volta da mesma máquina. O título diz tudo: “Technology as an Occasion for Structuring”. A tecnologia é uma oportunidade para reestruturar, e com a IA, a oportunidade é maior, porque dá para repensar a forma como a inteligência da empresa é comunicada, gerida e partilhada.
Só que a seleção natural vai fazer o trabalho dela de qualquer maneira, e convém não esquecer como funciona. Elimina o que for ineficiente, sim, mas quando as mutações inviáveis se acumulam deixa de as podar uma a uma, e leva um ecossistema inteiro. Uma empresa com processos mal construídos, IA implementada que custa mais do que o retorno que traz e equipas a trabalhar contra as ferramentas morre pelo conjunto.
As empresas que andaram ocupadas no trabalho de sapa, nas fundações e com as suas equipas, andaram a construir resiliência, e vao cavar um fosso cada vez maior para quem ficou focado em resoluções rápidas e fáceis.
Claro que existem quick-wins que podem ser implementados, e mesmo o melhor plano não pode conseguir mitigar todos os impactos, mas existem três coisas que podem ser feitas para construir resiliência antes de ela ser testada.
- Orçamentar a primeira tentativa falhada como custo normal do processo, porque os 61% de Stanford mostram que faz parte do caminho de quem chega lá.
- Decidir à partida que processos vão ser redesenhados, em vez de automatizar o mau processo que já existia e passar a produzir erros mais depressa.
- E prestar atenção a quem passa a avaliar quem depois de a ferramenta entrar, porque um novo prisma de avaliação vai instalar-se com ou sem intervenção da liderança.
Voltamos ao início: a IA não é só para engenheiros; é também para generalistas capazes de compreender o todo a partir das partes. Quem diria. Aliás, o que diria hoje a minha professora de genética, que me viu entrar no laboratório dela pela primeira vez de chinelos e bata e vaticinou: “tu vais para marinhos, não vais?”.
Não, professora. Vou para IA, e não há síndrome que me impeça.
