Na paisagem em constante evolução da inteligência artificial, as empresas ficaram obcecadas por um indicador específico: quantos empregos a IA pode substituir. Esse foco estreito, embora pareça simples, pode estar desviando as organizações de desbloquear de fato o potencial da IA. Um relatório recente de Tomas Gorny, publicado no Inc.com, sugere uma mudança de paradigma para avaliar o papel da IA na ampliação das capacidades organizacionais. Gorny apresenta o conceito de “capability yield” (rendimento de capacidade), que pode redefinir como percebemos o valor da IA nos negócios.
As limitações das métricas de substituição de empregos
Por anos, o fascínio pela IA esteve ligado ao seu potencial de automatizar tarefas e, consequentemente, reduzir a necessidade de trabalho humano. A ideia é simples: menos funcionários significam custos menores e, possivelmente, lucros mais altos. No entanto, essa visão ignora um ponto crucial. Ao se concentrar apenas na substituição de empregos, as empresas podem deixar passar como a IA pode, na prática, ampliar as capacidades humanas, impulsionando inovação e crescimento que vão além da simples economia de custos.
Pense em um departamento de atendimento ao cliente. A métrica tradicional pode se concentrar em quantos agentes a IA consegue substituir. Mas e se, em vez disso, a IA capacitasse esses agentes para resolverem dúvidas mais rapidamente, melhorarem a satisfação dos clientes e liberarem tempo para lidar com questões mais complexas? Nesse cenário, o valor da IA não está em reduzir o quadro de funcionários, e sim em aumentar a efetividade do time como um todo.
Abraçando o “capability yield”
O conceito de “capability yield” muda o foco da substituição para a melhoria. Ele incentiva as empresas a fazerem um conjunto diferente de perguntas: Como a IA pode amplificar nossos pontos fortes atuais? De que maneiras ela pode abrir novos caminhos para o crescimento? Essa perspectiva convida a uma avaliação mais abrangente do impacto da IA, considerando não apenas reduções diretas de custos, mas também os benefícios de longo prazo trazidos pelo aumento da inovação e da agilidade.
Por exemplo, imagine uma empresa de logística usando IA para otimizar rotas de entrega. Se o principal indicador for a redução de empregos, o potencial da IA pode ser subvalorizado. Porém, se avaliarmos o “capability yield”, talvez encontremos que a IA reduz os prazos de entrega, diminui o consumo de combustível e melhora a satisfação do cliente. Esses resultados fortalecem um negócio mais robusto e competitivo.