William Gibson, o futurista norte-americano que cunhou a expressão “ciberespaço”, terá afirmado que “o futuro já chegou, apenas não está uniformemente distribuído”. É uma descrição certeira, e mostra que a questão formulada no título não é uma questão teórica.
A IA está a entrar na sala – talvez ainda não em todo o lado, não ao mesmo tempo, e certamente não ao mesmo ritmo. Mas está a acontecer agora mesmo, e convém estarmos preparados para responde àquela pergunta.
Vejamos o caso da Daniela, que podia estar a trabalhar com qualquer um de nós. A Daniela é uma jovem account que teve a sorte de ser contratada antes de muitas organizações terem começado a congelar as admissões de jovens qualificados e substituí-los por processos automatizados – fechando assim o pipeline de futuros líderes.
A Daniela tem estado a trabalhar numa proposta para um cliente com a ajuda de um agente de IA que foi alimentado com toda a base de dados de CRM da empresa – perfis dos clientes, propostas feitas, registos de interações comerciais, etc. – e com base nisso redige um rascunho da proposta, que a Daniela analisa para introduzir as emendas que considera adequadas, antes de passar a proposta a outros agentes que afinam o texto e verificam-no em matéria de compliance.
Avizinha-se o momento de uma das nossas reuniões regulares de gestão do desempenho, em que eu, entre outras coisas, devo discutir com ela como melhorar as suas competências de redação de propostas. Há algum tempo que venho a alimentar um chatbot especialmente concebido com registos das minhas reuniões anteriores com a Daniela e outros membros da equipa, recolhidos com ferramentas como o Zoom AI Companion, o Read AI e soluções equivalentes para reuniões presenciais. Com o consentimento deles, claro – e partilhando esses registos com cada um.
Na verdade, eles adoram que eu faça isso, porque usam esses registos para se prepararem para as suas reuniões comigo. Alguns até criaram chatbots que simulam a minha própria persona e treinam conversando com eles.
Assim, tanto a Daniela como eu chegamos à reunião “aumentados” por algum tipo de interação com IA.
À primeira vista, nada disto parece especialmente disruptivo. É o que muitos já fazemos rotineiramente: usar IA para processar mais dados, ser mais objetivo e evitar os vieses mais comuns. Mas a verdade é que algo mais fundamental mudou. A forma como ambos enquadramos a situação, o que escolhemos focar, o que consideramos digno de atenção, foi moldada através de interações dentro de um sistema que nos ultrapassa a ambos. É quase como estar numa reunião de dois-para-dois, em vez de um um-para-um.
Para compreender o que isto implica, importa revisitar o que entendemos por gestão de desempenho. Durante décadas, esta enfatizou fortemente a sua componente de avaliação: tratava-se de estabelecer objetivos, medir os desvios e retirar consequências para o colaborador – recompensas, progressão… e, ocasionalmente, alguma orientação – muitas vezes escassa e tardia, devido ao ritmo lento deste processo. Mais recentemente, a ênfase deslocou-se da avaliação para o coaching e do feedback para o feedforward, acompanhada de um aumento significativo da frequência.
Há no entanto um pressuposto-chave que permaneceu inalterado: a agência individual, ou seja, a ideia de que o trabalho avaliado era produto exclusivo do trabalhador. Para a Daniela, isso já não é verdade. A minha conversa de coaching com a Daniela não pode centrar-se apenas na sua contribuição. O desempenho da Daniela já não pode ser melhorado de forma isolada, e temos de considerar os agentes de IA com que ela interage; podemos até concluir que melhorar o desempenho do sistema não depende da Daniela, mas sim da afinação de alguns desses agentes de IA.
Mas embora o desempenho de Daniela seja agora discutido no contexto de um sistema mais amplo, a sua responsabilidade mantém-se intacta; apenas se desloca da execução direta para a afinação do sistema que executa o trabalho. E nessa perspetiva, torna-se ainda mais importante envolvê-la na discussão – não apenas sobre ela própria, mas também sobre a rede de agentes não humanos com que interage.
Olhemos mais de perto o que este sistema faz. O seu resultado é uma previsão, uma proposta otimizada construída com base em semelhanças e associações com muitas outras propostas e muitos outros clientes. Mas estará a transmitir a mensagem certa a este cliente agora? E refletirá aquilo que defendemos hoje, em vez de quando essas outras propostas foram feitas? Isto traz-nos a ambos uma responsabilidade acrescida: dar sentido aos resultados. E para a Daniela, significa valorizar mais as suas capacidades de pensamento crítico e de julgamento do que as suas aptidões técnicas e operacionais.
Para nós, líderes, trabalhar em sistemas assistidos por IA permite-nos aceder e processar muito mais informação do que antes. Porém, mais informação não significa necessariamente mais significado. Pelo contrário, esta abundância de informação cria um paradoxo. Processar mais dados sobre o desempenho pode prejudicar a nossa perceção do que os dados não conseguem captar: interações informais, conversas espontâneas e momentos não estruturados – muitas vezes descartadas como ruído – são precisamente onde se torna visível o que verdadeiramente importa.
Esta limitação afeta também a nossa perspetiva sobre a orientação a dar à Daniela. Ao identificar padrões do desempenho passado e compará-los com necessidades imediatas, a IA pode ser altamente eficaz a fornecer orientação fiável para melhorias no seu trabalho atual. Mas quando se trata do seu desenvolvimento a longo prazo, este não pode ser limitado ao que é mensurável e previsível. No mundo em que vivemos, a abordagem determinística já não é suficiente. Cabe-nos decidir se a nossa missão, enquanto líderes, é ajudar os nossos colaboradores a ir tão longe quanto o seu potencial lhes permite, ou otimizá-los para as suas atuais funções?
É por isso que a liderança deve ser cada vez mais entendida como presença. Presença é “estar lá”, ver os colaboradores como pessoas, com a sua extraordinária complexidade e diversidade, em vez de representações abstratas baseadas em dados. É interagir com eles, partilhar os seus projetos e apoiar o seu crescimento, porque é disso que depende o sucesso organizacional. É ajudar a dar sentido à incerteza e à ambiguidade, ao que é apenas parcialmente visível e não totalmente controlado.
Assim… quando a IA entra na sala… a liderança não é diminuída pela IA. Pelo contrário: é reforçada naquilo que sempre devia ter sido, em vez daquilo em que infelizmente tantas vezes se tornou.
Vale a pena terminar com uma metáfora: por uma feliz coincidência, “liderança” rima com “dança”. Imaginemo-nos num salão de baile onde a IA já entrou. A banda que está tocar pode ter mais alguns instrumentos, mas é com um ser humano continuamos a dançar.
E continua a ser nosso dever, enquanto líderes, fazê-lo brilhar.
