Um membro da equipa comete um erro. O líder chama-o para perceber o que aconteceu e evitar que se repita. “Como é que chegaste a esta decisão?” – pergunta. “Bem… havia várias coisas a acontecer ao mesmo tempo… Na altura, sob a pressão do momento, achei que era o melhor que havia a fazer…” “Mas sabias que podia correr mal?” – insiste o líder. “Não tinha a certeza. Se calhar devia ter perguntado antes…” – responde o trabalhador, de forma evasiva e sem acrescentar que lhe faltava uma informação que não conseguiu encontrar.
Este diálogo ilustra um mal-entendido frequente numa das várias interações chefe-trabalhador que compõem a relação que designamos por liderança: o líder quer perceber o que aconteceu; o trabalhador receia que a admissão do erro lhe traga problemas. Uma conversa que podia ser simples, objetiva e produtiva acaba por tomar outro rumo e o seu desfecho por complicar-se.
Neste caso, a boa prática é conhecida: a conversa deve centrar-se nos factos (o erro em si) e não em quem o cometeu; e preocupar-se com a sua correção ou com a eliminação das causas que lhe estão na origem. Em ambos os casos, é preciso que o trabalhador comunique livremente e sem receio de punição ou humilhação.
Na realidade, há sempre uma distância entre o princípio de liderança e a sua aplicação concreta. Podemos defender a importância de dar feedback rigoroso e de criar segurança psicológica. Na conversa real, porém, é preciso decidir o que perguntar, como reagir a uma justificação inesperada e quando insistir. Também é preciso perceber que a resposta do colaborador talvez diga tanto sobre a história da relação como sobre as palavras acabadas de usar.
Aprende-se parte disto com a experiência. O problema é que cada experiência envolve pessoas reais. Uma reação desajustada a um erro pode não comprometer aquela conversa no imediato, mas tornar menos provável que o próximo erro seja comunicado a tempo.
É aqui que a inteligência artificial pode abrir um espaço de treino. Quando se fala dos desafios que coloca à liderança, discutem-se sobretudo as novas decisões que os líderes terão de tomar. Mas há outra pergunta possível: poderá a IA ajudá-los a preparar-se melhor para as decisões que já fazem parte do seu trabalho?
Imaginemos um simulador em que um candidato a líder conduz aquela conversa inicial com um colaborador virtual. Recebe uma breve descrição do erro e do contexto, faz perguntas e responde à medida que a conversa evolui. Se começar por procurar um culpado, o colaborador virtual pode fechar-se. Se perguntar o que aconteceu, pode descobrir informação que desconhecia. Nenhuma destas respostas teria, contudo, de ocorrer sempre. O exercício poderia ser repetido com pessoas simuladas diferentes, ou com a mesma situação acompanhada de antecedentes distintos.
No fim, o simulador daria feedback ao candidato a líder. Poderia assinalar o momento em que uma pergunta abriu espaço para compreender o problema, ou aquele em que uma conclusão precipitada interrompeu a explicação. Poderia ainda propor outras formas de prosseguir e convidar o candidato a experimentar novamente. O objetivo seria tornar visíveis escolhas que, no decorrer de uma conversa, passam muitas vezes despercebidas.
Para que este treino tenha valor, é preciso cuidar de duas componentes distintas. A literatura sobre feedback, aprendizagem em equipa e segurança psicológica pode orientar a construção dos cenários e os critérios usados para analisar as decisões do líder. Já os exemplos de interações entre pessoas, em circunstâncias diferentes, podem ajudar a representar uma variedade de reações plausíveis. Perante uma pergunta, algumas pessoas explicam-se; outras hesitam, discordam ou revelam uma preocupação que o líder ainda não tinha considerado. É essa diversidade que o simulador deve conseguir representar.
O funcionamento probabilístico dos modelos de linguagem e a sua capacidade para gerar respostas variadas tornam esta possibilidade especialmente interessante. Conversas com o mesmo colaborador virtual podem tomar rumos diferentes, pondo à prova a capacidade de adaptação do líder. Mas com uma condição: o comportamento do colaborador simulado não pode ser arbitrário; tem de fazer sentido à luz do que acontece na conversa. Se reagir na defensiva, o líder deve poder perceber por que razão essa reação é plausível naquele contexto – e saber que outra pessoa poderia responder de maneira diferente. O simulador deve servir para explorar possibilidades, não para prever o comportamento de um trabalhador real. Por isso, o feedback tem de distinguir os fundamentos científicos da interpretação daquela reação daquilo que permanece incerto.
Este tipo de treino parte do princípio de que não há uma “receita” para cada situação. Uma boa comparação é o planeamento por cenários, em que se ensaiam e analisam vários futuros possíveis para reconhecer sinais e preparar decisões, sabendo que nenhum cenário reproduzirá exatamente o que vai acontecer. Ou, na música, o treino do intérprete de jazz, que aprende standards, pratica progressões e experimenta variações para poder improvisar quando toca com outros. Esse trabalho prévio não lhe diz qual será a próxima frase musical do parceiro. Ajuda-o a escutá-la e a responder.
Um simulador de liderança poderia servir o mesmo propósito. Não ensinaria o líder a prever as pessoas, mas dar-lhe-ia mais ocasiões para praticar a atenção, testar respostas e rever os seus próprios pressupostos. Quando a conversa real tomasse um rumo inesperado – como quase sempre acontece –, teria mais recursos para continuar a escutar.
