Qual será o impacto da IA na hierarquia corporativa?

José Eduardo Costa

Por José Eduardo Costa

3 de abril de 2019 às 09:00 - Atualizado há 1 ano

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Pergunte às pessoas sobre o que elas sabem sobre inteligência artificial (IA). Muito provavelmente a discussão se voltará para a substituição do trabalho humano pelo das máquinas e quais empregos serão eliminados e quais serão criados.

Independentemente do que acontece com o número de vagas, há outra questão que é menos discutida, mas crucial para o universo do trabalho: como é que a IA afetará a estrutura das organizações. Mais especificamente, como a introdução de robôs e softwares que utilizam IA, em larga escala, afetará a hierarquia corporativa?

O professor Thomas W. Malone, da escola de negócios do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), e autor do livro “Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together”, acredita que a resposta é óbvia. Para ele é muito provável que a estrutura de gerenciamento ficará mais centralizada e rígida. Malone detalhou como o impacto da introdução de IA nas empresas em um artigo publicado no The Wall Street Journal. Os pontos centrais desenvolvidos pelo professor seguem abaixo.

IA no nível gerencial

Afinal de contas, afirma Malone, a IA ajudará os gerentes a rastrear dados mais detalhados sobre tudo o que seus subordinados estão fazendo, o que deve tornar mais fácil – e mais convidativo – exercer controles mais rigorosos.

“Isso sem dúvida será verdade em alguns casos. Mas acredito que o oposto é muito mais provável de acontecer em muitos casos. Isso ocorre porque quando a IA faz as tarefas de rotina, muito do trabalho não rotineiro restante provavelmente será feito por grupos de profissionais”, diz Malone.

O professor do MIT acredita que será cada vez mais comum termos grupos de trabalho que serão estruturados para cumprir determinadas missões e depois serão reorganizados. “As pessoas serão organizadas em combinações de habilidades, para resolver quaisquer problemas que surjam”, afirma Malone.

Considere que em uma hierarquia tradicional – como em uma fábrica – um grande número de pessoas é necessário para fazer o trabalho principal da organização: operar máquinas e executar as outras tarefas que as máquinas não podem fazer.

Para coordenar o trabalho de todas essas pessoas, você geralmente precisa de camadas de gerentes em hierarquias centralizadas para garantir que as pessoas estejam realizando seus trabalhos de acordo com um conjunto padrão de regras. Em outras palavras, uma burocracia.

Basta pensar em uma fábrica de automóveis tradicional. Executivos e engenheiros decidem sobre o design do produto. Então, muitas pessoas são necessárias na fábrica para fazer todo o trabalho rotineiro de cortar e pintar metais, montar peças e verificar a qualidade. Vários níveis de gerentes de fábrica são necessários para garantir que as pessoas estejam presentes, devidamente treinadas e realizando seu trabalho da maneira correta. “Essa forma de gerenciamento hierárquico para grandes grupos de pessoas que trabalham rotineiramente funcionou bem durante séculos”, diz Malone.

Mas a IA muda drasticamente essa imagem. Os robôs já fazem muitas partes do trabalho físico rotineiro que costumava ser feito por pessoas e, num futuro não muito distante, é plausível imaginar robôs fazendo quase tudo. “O trabalho das pessoas irá se concentrar em projetar os novos veículos e processos de produção”, afirma o professor do MIT.

Liberdade para o trabalhador

Segundo Malone, seria tolice tentar administrar as pessoas que fazem esse trabalho não rotineiro (como desenhar projetos) da mesma forma que os operários de chão de fábrica são gerenciados. “Como trabalhadores em firmas de consultoria, organizações de pesquisa e grupos de engenharia inovadores, esses trabalhadores não-rotineiros geralmente conhecem melhor do que seus gerentes o que precisa ser feito e como fazê-lo, portanto precisam de muita liberdade na maneira como fazem seu trabalho”, afirma o professor do MIT.

O investimento na requalificação dos profissionais será muito importante para evitar ondas de desemprego nos níveis menos qualificados da força de trabalho. O trabalho deixará de se concentrar em tarefas rotineiras para se concentrar na resolução de problemas e cada vez mais, na busca de eficiência. “Os profissionais vão precisar trabalhar em grupos diferentes para resolver cada problema distinto que surgir”, diz Malone. Corrigir uma quebra específica da máquina poderá envolver eletricistas e engenheiros mecânicos, enquanto a eliminação de um defeito freqüente pode exigir um cientista de materiais e um pesquisador de operações. Qualquer funcionário pode trabalhar em vários projetos ao mesmo tempo, e o mix de projetos mudará constantemente.

Já em 1970, o futurista Alvin Toffler fez uma observação semelhante. “Longe de apertar mais firmemente a burocracia da civilização do que antes”, ele disse, “a automação leva à sua queda”. E Toffler popularizou o termo “adhocracies” para organizações mais frouxas e menos hierárquicas que provavelmente substituirão muitas hierarquias.

De certo modo, a IA é apenas mais uma onda dos tipos de automação que Toffler estava descrevendo. No varejo online, por exemplo, os computadores já realizam a maior parte da venda, os algoritmos de IA automatizam cada vez mais as decisões de preços, e os robôs farão grande parte do envio.

Os robôs vão muito provavelmente substituir parte do trabalho da área de contabilidade. Eles farão as declarações de imposto corporativo: os cálculos numéricos já são automatizados e cada vez mais os julgamentos sobre como aplicar a lei tributária será automatizado. E no processo de aprovação de hipotecas, a maior parte do trabalho que é feito por humanos hoje provavelmente será automatizado com IA e outras ferramentas computacionais no futuro.

Em todos esses casos, devemos esperar que as pessoas que façam o restante do trabalho não-rotineiro sejam organizadas de maneira mais parecida com adhocracies do que as hierarquias tradicionais. Por exemplo, as pessoas em uma empresa de varejo online podem ser, em sua maioria, auto-organizadas em equipes temporárias que se reúnem para fazer todo o software e outras alterações para introduzir tipos completamente novos de produtos ou promoções.

Uma firma de contabilidade pode permitir que os contadores humanos formem suas próprias equipes para analisar novos regulamentos tributários e as mudanças de software e marketing necessárias para acomodá-los. E um banco pode ter equipes de projeto semelhantes para criar novos produtos hipotecários, juntamente com os métodos associados de software, marketing e subscrição.

O segredo está nos detalhes

“Nada disso é para dizer que todos os empregos se tornarão não-rotineiros e menos burocráticos. Na verdade, a maioria dos trabalhos de hoje inclui algumas tarefas que serão automatizadas em um futuro previsível e outras que não serão”, diz Malone.

Por exemplo, mesmo as tarefas que parecem rotineiras para as empregadas domésticas, como arrumar roupas espalhadas em um quarto, ainda são muito complicadas para os robôs. E na fase de instrução de processos judiciais, os advogados juniores dos escritórios de advogados, às vezes, vasculham um grande número de documentos em busca de palavras-chave – um processo rotineiro que os computadores podem fazer muito melhor do que as pessoas. Mas, mesmo quando a pesquisa de palavras-chave é automatizada, decidir se um documento específico é relevante para o caso em questão, muitas vezes, ainda requer o bom senso humano e o raciocínio jurídico.

Em casos como esses, as mudanças organizacionais que resultam da introdução da IA ​​dependerão dos detalhes da situação. Por exemplo, se as companhias de seguros permitirem que os sistemas de inteligência artificial aprovem automaticamente todas as reivindicações de rotina e enviem somente as tarefas altamente não-rotineiras para os humanos, então os avaliadores de reivindicações humanos provavelmente trabalharão em organizações que são mais como adhocracies. O tratamento de cada reivindicação diferente, por exemplo, pode exigir uma equipe temporária diferente, com especialistas para os tipos específicos de análises exigidas.

Por outro lado, uma cadeia de lojas de roupas pode automatizar o check-out e a entrega e, ao mesmo tempo, usar muitos vendedores nas lojas para oferecer um serviço altamente personalizado. “Os computadores não estão nem perto de ter as habilidades sociais que os bons vendedores humanos têm, mas essas habilidades são bastante rotineiras para as pessoas que as possuem, e assim a varejista pode optar por usar uma hierarquia tradicional para gerenciar os vendedores em todas as suas filiais e colocar IA na gestão do estoque e logística”, diz Malone.

Supermentes

Da mesma forma, uma empresa como essa, de varejo online, pode até tentar criar uma hierarquia mais centralizada usando vários tipos de ferramentas de inteligência artificial, sensores e câmeras de vídeo para observar, avaliar e orientar os vendedores enquanto realizam seu trabalho.

A chave para todas as empresas será não assumir nenhum caminho específico. A IA pode criar hierarquias mais centralizadas, mas também situações que exigem estruturas flexíveis. O objetivo geral, no entanto, provavelmente será sempre o mesmo: descobrir como combinar as diferentes capacidades de pessoas e computadores em “supermentes”, que são mais inteligentes do que qualquer coisa que já tivemos antes.

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