A academia analítica: uma ponte entre inteligência humana e artificial

A emergência da inteligência artificial (IA) é hoje uma das oportunidades de negócios mais definidoras para os líderes. E o desafio de criar uma organização capaz de capturar essa oportunidade e explorar o potencial da IA em larga escala está fortemente associado a isso.

Enfrentar tal desafio exige que as organizações preparem seus líderes, funcionários que atuam nos negócios, equipes analíticas e usuários finais para trabalhar e pensar de formas novas – não apenas ajudando estes grupos a entender como tirar proveito efetivo da inteligência artificial, mas também ensinando a eles como aceitar e abraçar a exploração de dados, o desenvolvimento ágil e o trabalho em equipes multidisciplinares.

As pessoas com frequência utilizam uma abordagem ad hoc para seus esforços de desenvolvimento de talentos. Elas contratam novos funcionários equipados com essas habilidades esporadicamente e confiam em plataformas de aprendizado online, universidades e programas de nível executivo para treinar o pessoal existente.

No entanto, essas táticas de solução rápida não são suficientes para transformar uma empresa em uma organização que seja totalmente alavancada por inteligência artificial e capaz de acompanhar o ritmo acelerado de mudança, em termos tanto de tecnologia como da natureza da concorrência nos negócios que vivemos hoje. Ainda que a contratação de novos talentos possa solucionar necessidades imediatas de recursos – como o que é preciso para montar rapidamente a prática de IA de uma organização em estágio inicial – isso não soluciona a necessidade mais fundamental da maior parte das empresas: o desenvolvimento amplo de habilidades em todos os níveis. A melhor forma de conseguir isso é treinando os funcionários existentes. Os programas educativos ofertados por fontes externas também apresentam limitações: eles não são desenhados para entregar treinamento holístico e customizado para a organização, nem tampouco os protocolos coesos e reproduzíveis que são essenciais para se obter mudanças culturais duradouras e profundas, colaboração ágil entre diferentes funções e capacidade rápida de escala.

Acreditamos que a resposta para o desafio de talentos esteja na criação de uma academia analítica interna. Esses centros customizados de treinamento analítico são um desenvolvimento relativamente novo, e nossa experiência até o momento sugere que eles logo deixarão de ser adotados por algumas poucas organizações para se tornarem elementos fundamentais das transformações de inteligência artificial pelas quais a maior parte das empresas deverá passar no futuro.

Neste artigo, exploramos o que uma academia analítica pode fazer de diferente em comparação a maior parte das outras abordagens, e também compartilhamos melhores práticas selecionadas de empresas que lançaram suas próprias academias.

É importante notar que o foco atual das academias analíticas é ajudar as organizações a implantar a inteligência artificial em larga escala de forma bem-sucedida. Como resultado, sua principal tarefa é requalificar aqueles que desempenham um papel ativo nesse trabalho – por exemplo, ajudar os funcionários do negócio a adquirir habilidades essenciais de tradução analítica. Com um maior número de sistemas de IA sendo implantados, uma questão subsequente e igualmente importante que todas as empresas e a sociedade em geral terão de enfrentar é como requalificar seus funcionários quando as máquinas assumirem tarefas antes desempenhadas por seres humanos. Acreditamos que as academias têm potencial para desempenhar um papel importante nesse esforço de requalificação, mas isso faz parte de uma discussão bem mais ampla e distinta do foco deste artigo.

A emergência da academia analítica

Nossa experiência sugere que as academias analíticas podem ser um caminho extremamente eficaz para criar uma força de trabalho educada em inteligência artificial de forma coordenada, criando um mecanismo que concretiza três pilares fundamentais para a realização de esforços de IA bem-sucedidos:

• Visão, linguagem e protocolo comuns em todas as intervenções de treinamento garantem que todos os envolvidos (executivos, equipes de negócio, equipes analíticas e pessoal da linha de frente) estejam alinhados em relação aos elementos fundamentais necessários para inserir com sucesso a inteligência artificial em seu negócio, aplicar as mesmas metodologias ao identificar e desenvolver soluções e entender os papeis e as responsabilidades uns dos outros. Fazer isso institucionaliza o conhecimento e os aprendizados de casos de uso de IA anteriores, garante o suporte dos líderes e incentiva a construção de uma comunidade, de forma a permitir que as equipes operem como máquinas bem azeitadas, capazes de desenvolver um produto minimamente viável com maior rapidez. Isso também permite que as organizações aloquem talentos às posições em que haja necessidade, o que não apenas maximiza a experiência e o conhecimento por toda a organização, mas também aumenta a retenção de especialistas muito procurados, tais como cientistas de dados, cuja satisfação no trabalho frequentemente está ligada às oportunidades de aprendizado e crescimento inerentes ao trabalho com uma variedade de diferentes problemas e temas de negócios.
• Conteúdo customizado ligado a objetivos, ponto de partida e contexto do setor de uma empresa garante que o treinamento se traduza em valor para o negócio. Para tal, as academias desenham programas de aprendizado que considerem o programa de transformação de uma empresa por completo, bem como lacunas de habilidade e barreiras culturais únicas que possam impedir o avanço. Elas customizam jornadas de aprendizado com base nas necessidades dos funcionários e da organização, articulando como as habilidades facilitarão os resultados desejados. Por exemplo, as academias garantem que os líderes sejam bem versados em inteligência artificial para que possam desenvolver e executar uma estratégia que os impulsionem a sair na frente dos concorrentes. Elas oferecem aos funcionários conhecimento técnico para traduzir necessidades do negócio em soluções de IA. Elas também permitem que cientistas de dados, engenheiros de dados e outros especialistas técnicos fiquem sempre atualizados em relação às rápidas inovações de seus campos de atuação, além de aprender como colaborar com seus colegas de negócios de forma eficaz, possibilitando que foquem nos problemas do negócio que trarão maior valor para a organização. Finalmente, elas pensam formas de levar os funcionários que deverão usar as ferramentas de IA a mudar seu jeito usual de fazer as coisas e suas premissas de sempre, passando a confiar mais nos novos insights trazidos pela inteligência artificial.
• Formações ativas ajudam a levar a teoria aprendida na sala de aula para o mundo real, permitem que os participantes “aprendam fazendo” e facilitam o crescimento de funcionários – passando de um “aprendiz” com conhecimento teórico sobre um assunto a um “praticante”, capacitado a entregar as habilidades aprendidas e, finalmente, a um “especialista”, capaz de liderar em sua função. Em alguns casos, tais como o desenvolvimento de experiência em tradução, esse trabalho de campo é especialmente crítico. Assim como os formandos em escolas de medicina nos EUA e em diferentes países precisam passar por residência para serem treinados em sua capacidade de diagnóstico, os tradutores também se beneficiam desse tipo de formação guiada enquanto estão aprendendo.

Não há uma abordagem única para entregar esses componentes. As empresas geralmente estruturam suas academias de forma um pouco distinta, com base no momento em que se encontram em sua jornada de IA e em onde querem chegar. No entanto, muitas vezes é eficaz iniciar com executivos e a equipe de liderança para criar alinhamento, estabelecer uma aspiração e um entendimento comuns e permitir o role modeling para uma transformação mais ampla.

Uma empresa siderúrgica global focou primeiramente em desenvolver seu programa de treinamento de liderança para poder guiar de forma eficaz a transformação de inteligência artificial de sua empresa – o que, no final do processo, reduziria os custos operacionais de mais de 15 plantas. Executivos operacionais e de negócios seniores que antes não apoiavam iniciativas de IA – seja por duvidarem da tecnologia, seja por simplesmente estarem fora de sua zona de conforto – tornaram-se grandes apoiadores da transformação da empresa.

Seis melhores práticas para criar uma academia analítica efetiva

Ainda que não haja um único modelo de “academia”, estamos começando a observar alguns temas comuns entre as mais bem-sucedidas. Tais temas incluem a sincronização das academias com os objetivos estratégicos; a entrega de jornadas de aprendizado customizadas para cada um dos envolvidos (começando pelo topo e cascateando por toda a organização); a resolução de todas as lacunas de habilidades, e não apenas das técnicas; a promoção do aprendizado prático; o engajamento energizado; e a manutenção da relevância dos treinamentos no longo prazo.

Quando integradas, vemos que as melhores práticas a seguir podem mudar fundamentalmente a velocidade, a profundidade e a escala com que tais empresas conseguem extrair valor de análises alavancadas por inteligência artificial. A não consideração dessas práticas em sua totalidade pode ter um efeito dominó – por exemplo, organizações que tratam a academia como uma entidade em separado, em vez de uma alavanca transformacional, podem não ser capazes de identificar quem deve ser treinado e quais os currículos necessários.

Relacione o treinamento às transformações

As academias são mais bem-sucedidas quando alinham o desenvolvimento de habilidades ao plano de inteligência artificial de suas organizações. Ao articular como as novas habilidades possibilitarão alcançar os objetivos estratégicos da empresa, elas podem garantir que terão a capacidade e os talentos adequados para apoiar sua jornada e demonstrar o valor tangível decorrente do desenvolvimento dessas habilidades.

Uma empresa de manufatura utilizou sua academia para preparar seus líderes, seu pessoal de negócios e suas equipes analíticas para serem capazes de inserir inteligência artificial em suas operações do dia a dia, de forma que pudessem eliminar as ineficiências da produção. Os líderes adquiriram um forte entendimento da oportunidade e de como funcionava a IA, criando maior aceitação e dando apoio a uma série de casos de uso voltados à melhoria contínua da produção. Ao mesmo tempo, as equipes analíticas aprofundaram seu entendimento dos objetivos e dos desafios do negócio, mudando seu foco de um empreendimento puramente técnico – onde poderiam aplicar uma técnica específica de IA, como redes neurais – para a aplicação de seu conhecimento na resolução de problemas com maior valor para o negócio.

Esse trabalho tem sido recompensador para a empresa de manufatura. Equipes treinadas na academia já estão usando inteligência artificial para definir os parâmetros operacionais ideais – por exemplo, identificando quais mudanças nas configurações dos equipamentos reduzirão os defeitos de qualidade. Até o momento, essas equipes já implementaram iniciativas equivalentes a 10% do valor das receitas da empresa (antes de juros, impostos, depreciação e amortização). Espera-se obter um lucro de dezenas de milhões de dólares no período de 18 meses em decorrência do uso de cerca de uma dezena de ferramentas de IA que deverão melhorar o rendimento e a produção em diversas unidades da planta, aumentando a eficiência energética e reduzindo os defeitos.

Em um grande conglomerado de varejo, os líderes criaram uma academia para dar suporte a um programa de transformação de inteligência artificial por toda a organização, lançado para combater a ameaça existencial causada pela concorrência com nativos digitais. Na época, os funcionários possuíam habilidades analíticas limitadas e as utilizavam somente em pequenos pontos na organização. Os tomadores de decisão, com mais de 20 anos de experiência em suas respectivas áreas, geralmente se sentiam pouco familiarizados, desconfiados ou desconfortáveis em relação à inteligência artificial. No entanto, em apenas seis meses, a academia requalificou mais de mil funcionários, com 150 novos membros da empresa sendo treinados a cada semana. Mais de 40 dos 100 casos de uso do seu plano estão em andamento atualmente, e a empresa espera obter 70% de crescimento na receita antes de juros e impostos nos próximos três anos se conseguir finalizar todos os casos de uso.

Evite deixar qualquer posição para trás

Criar impacto em escala exige envolvimento ativo dos envolvidos em todos os níveis de senioridade, incluindo diretorias, executivos, funções e linhas de negócio, equipes técnicas e usuários finais, além de experiência de tradução, o que é extremamente fundamental. As academias oferecem um mecanismo sustentável e fluido para lidar com essa ampla gama de jornadas educativas, normalmente empregando uma abordagem faseada que atende cada grupo da maneira necessária e mais adequada.

Na empresa de manufatura citada anteriormente, por exemplo, executivos seniores participaram de seis sessões de duas horas cada durante 12 semanas para aprender o “básico”, incluindo pontos essenciais de inteligência artificial, identificação de oportunidades e formas de sustentar o momentum. Ao mesmo tempo, mais de 150 tradutores, cientistas de dados e engenheiros de dados receberam 50 horas de treinamento durante 10 a 12 semanas, sobre como entregar casos de uso de maneira colaborativa. Para os usuários finais, tais como gerentes de operações da planta, em vez de começar com workshops, a academia primeiro enviou e-mails curtos e regulares sobre o valor dos dados, o impacto que a inteligência artificial teria no trabalho do dia a dia e histórias de sucesso com IA. A academia também conduziu fóruns para que os usuários finais pudessem fazer perguntas. À medida que esses usuários foram se familiarizando com IA, a academia passou a planejar a realização de workshops focados para ajudá-los a empregar as novas previsões alavancadas por IA em seu trabalho e a entender o suficiente sobre os modelos de inteligência artificial para saber como eles geram suas recomendações – um conhecimento que é especialmente importante para criar confiança nas ferramentas de IA entre os trabalhadores acostumados a usar sua própria experiência para tomar decisões.

Ao considerar o treinamento de usuários finais, a maior parte das empresas foca naqueles que usarão ativamente os sistemas de IA ou que incorporarão recomendações de IA em seu fluxo de trabalho. (Gerentes de loja e funcionários que lidam com conhecimento são os alvos de treinamento mais comuns.) No entanto, temos visto organizações começarem a engajar os funcionários da linha de frente, que podem não ter de utilizar as novas ferramentas de inteligência artificial. Por exemplo, o conglomerado varejista mencionado antes planeja dar treinamento na academia a todos os seus 40 mil funcionários ao longo do tempo, incluindo caixas de lojas, o que reflete a crença do CEO de que a extensão da transformação total que ele deseja exige treinamento abrangente para todos.

Vá além da matemática

Muitas vezes, ao ouvir sobre o conceito da academia analítica pela primeira vez, os executivos imaginam que ela será focada em treinamento técnico. É verdade que as academias frequentemente oferecem cursos com noções básicas – por exemplo, para ajudar os executivos a aprender sobre inteligência artificial ou as equipes analíticas a acompanharem as rápidas mudanças tecnológicas. No entanto, as academias mais bem-sucedidas são aquelas que também enfatizam fortemente as mudanças organizacionais e culturais necessárias para que o uso de IA ganhe maior escala e ajude a codificar conhecimento e estabelecer práticas que garantam a execução de casos de uso reproduzíveis – o que também é fundamental para se ampliar a escala.

Outro varejista no início de sua jornada de transformação de inteligência artificial descobriu que os elementos mais impactantes de seu programa de aprendizado incluíam o seguinte:

• Estratégia, cultura, organização e talento. O programa dos líderes focava substancialmente no que é preciso para alavancar valor, remodelar a organização e desenvolver uma cultura centrada em dados.
• Protocolos sobre como desenvolver casos de uso. Todos – de executivos a tradutores – aprenderam o protocolo padrão para a execução de casos de uso – de como identificar oportunidades em potencial e avaliar o nível de preparação da equipe de casos de uso a melhores práticas sobre a implementação de casos de uso e compartilhamento de aprendizado e conhecimento.
• Habilidades “soft” e conhecimento do negócio. O currículo para especialistas técnicos focou pesadamente em habilidades “soft”, tais como comunicação efetiva (uma lacuna de habilidade frequentemente mencionada em relação às equipes técnicas). Conhecimento específico do negócio, como gestão de categoria, também era fundamental para que os especialistas pudessem definir e priorizar com maior eficiência os problemas e se engajar com o negócio para melhorar a efetividade de uma ferramenta de IA.
• Processos de desenvolvimento ágil e trabalho em equipe multifuncional. Equipes técnicas aprenderam como aplicar abordagens ágeis em um contexto de inteligência artificial e receberam dicas para estimular a colaboração interdisciplinar na co-criação de novas ferramentas.
• Habilidades de gestão de mudança e programa. Um grande foco para tradutores e líderes era como ganhar tração na adoção de casos de uso – da ativação das linhas de frente à captura de valor ao longo do tempo.

Esse desenvolvimento de habilidades teve impacto imediato, incluindo um aumento na demanda por ferramentas de inteligência artificial por parte dos 100 líderes de divisões que participaram do programa e uma execução mais tranquila de casos de uso para aumentar dramaticamente a implantação e a adoção de IA.

Combine ‘inteligência formal’ com ‘esperteza e jogo de cintura’

Academias bem-sucedidas também combinam teoria em sala de aula com trabalho real, de forma a permitir que os alunos aprendam fazendo e, ao mesmo tempo, possam fazer avançar a agenda da empresa. Geralmente, observamos esse aprendizado prático sendo realizado em um ou dois dias.

Em primeiro lugar, na sala de aula, as academias oferecem projetos reais diretamente relacionados à solução de desafios enfrentados pelos negócios. Por exemplo, depois que os tradutores de uma empresa de telecomunicações da região conhecida como Ásia-Pacífico finalizou os trabalhos do curso sobre identificação de oportunidades de uso de inteligência artificial, foi pedido a eles que colocassem a teoria em prática identificando três iniciativas em potencial no seu negócio e testassem o valor e a viabilidade de cada caso de uso. O foco no valor para o negócio colocou-os no caminho para obter mais de US$ 100 milhões de receita incremental antes de juros e impostos durante os primeiros 18 meses do programa.

Em segundo lugar, e mais importante ainda, fora da sala de aula, as academias dão coaching e treinamento prático sobre casos de uso ativos da empresa. Ao reunir aprendizado na sala de aula e treinamento prático em jornadas de ensino focadas, as academias ajudam os participantes a se desenvolver – passando de aprendizes a praticantes à medida que ganham experiência no dia a dia. Na empresa siderúrgica, por exemplo, engenheiros de controle de processos que passaram por treinamento de tradução receberam a tarefa de dar início aos primeiros casos de uso da organização para otimizar os processos de fabricação e cadeia de fornecimento. Os engenheiros deram direcionamento às suas equipes quanto a quais problemas enfrentar (eles descobriram que o principal benefício estava em otimizar a receita para as ligas metálicas mais importantes) e aceleraram o desenho, a adoção e o treinamento relacionados aos painéis de controle que os operadores da linha iriam utilizar.

Energize o engajamento

Em segundo lugar, a empresa comemora as conquistas, incluindo o término de cursos por parte de participantes individuais, a finalização de projetos de equipes e a entrega de valor e o atingimento geral de marcos organizacionais, tais como a finalização de casos de uso prioritários. Os funcionários de melhor desempenho recebem troféus na reunião anual da empresa, na presença de mais de 100 líderes.

Em terceiro lugar, além da celebração de conquistas, a empresa trabalha para que os participantes da academia não tenham medo de falhar ao realizarem trabalho no campo. Os aprendizes apresentam para especialistas – e, às vezes, até mesmo para o CEO – casos de uso que não trouxeram exatamente os resultados esperados. Ao fazerem perguntas construtivas de diferentes tipos, constituintes diversos conseguem destacar uma ampla gama de lições e aprendizados.

Finalmente, a empresa está transformando o treinamento em algo social e até mesmo liderado pela comunidade. Por exemplo, participantes da academia fazem e postam vídeos curtos, de 2 a 3 minutos, em um site comunitário, compartilhando o que aprenderam e quais os projetos em que estão trabalhando, dentre outros tópicos relevantes. Equipes de casos de uso apresentam aspectos técnicos de seu trabalho para outros membros do programa e colegas da sua área de negócios (reportes verticais). E a empresa está agora organizando reuniões e hackathons com a comunidade de inteligência artificial mais geral da sua região e convidando professores de instituições de ensino locais para darem palestras – tudo isso incentiva a demanda pelo desenvolvimento de habilidades dos níveis mais baixos para os níveis superiores.

Mantenha a relevância

As tecnologias de inteligência artificial estão em constante evolução, e os especialistas técnicos precisam se manter atualizados no que diz respeito a técnicas, ferramentas e tecnologias de suporte de IA. Talentos vêm e vão, e os novos contratados precisam adquirir conhecimento institucional rapidamente. À medida que as transformações avançam, equipes multifuncionais descobrem novas maneiras de trabalharem juntas, que ao final precisam ser reincorporadas ao ecossistema..

Como resultado disso, as academias de maior sucesso criam estruturas que lhes permitem continuar a se desenvolver em linha com as mudanças de cenário. Tais estruturas incluem:

• Cultivar professores internos. Embora as organizações geralmente lancem suas academias utilizando professores externos, muitas empresas com que trabalhamos têm procurado ativamente montar seu corpo docente interno. Na empresa de telecomunicações da região da Ásia-Pacífico, funcionários de alto desempenho da primeira onda de treinamento da academia foram selecionados para cofacilitar cursos durante a segunda e a terceira ondas. Com o tempo, eles foram tendo cada vez mais espaço para liderar as aulas; na quarta onda de treinamento, eles deixaram de ser professores-assistentes e passaram a instrutores líderes, recebendo coaching fora da sala de aula quando necessário. A empresa também filmou facilitadores experientes para servirem de referência aos novos instrutores.
• Criar uma equipe de liderança da academia. Responsável por expandir a academia, essa equipe de liderança atualiza continuamente os currículos para trazer experiências do mundo real de volta à sala de aula. A empresa siderúrgica, por exemplo, busca criar uma nova equipe dentro de seu centro de excelência analítica, reportando-se diretamente ao responsável pela área analítica para supervisionar o crescimento da academia. Essa equipe provavelmente incluirá um diretor da academia e gestores de conteúdo para cada uma das trilhas de aprendizado, além de receber suporte dos responsáveis pelo planejamento de ensino do RH da empresa.
• Engajar o suporte contínuo dos líderes. O CEO da empresa de manufatura almoça junto com os participantes da academia no primeiro dia de cada um dos programas de treinamento para reforçar a importância de sua missão. Além disso, ele entrega os prêmios aos formandos da academia nos eventos corporativos e dá aos que tiveram melhor desempenho prioridade para escolher participar dos melhores projetos. Tal suporte não apenas gera maior entusiasmo com relação ao treinamento na academia, mas também aumenta a visibilidade dos formandos (e de suas habilidades), garantindo que possam exercer papeis importantes no processo de transformação da empresa no futuro.

Um número cada vez maior de organizações globais está colocando o desenvolvimento de habilidades como prioridade em sua agenda de inteligência artificial. Elas reconhecem que aproveitar o poder transformador da IA não diz simplesmente respeito a montar a plataforma técnica, identificar oportunidades ou mesmo contratar cientistas de dados. A chave do sucesso também inclui requalificar o diretor de 60 anos, o executivo experiente e cético, as equipes analíticas multifuncionais recém-formadas e os usuários finais da linha de frente, de forma a garantir que todos tenham as habilidades e o conhecimento necessários para ajudar a empresa a empregar inteligência artificial em larga escala.

Concretizar o desenvolvimento de habilidades em um nível tão significativo e, de certa forma, específico a cada organização, englobando uma força de trabalho diversificada, demanda jornadas de aprendizado focadas – o que as academias analíticas são expressamente desenhadas para fazer. Já estamos vendo equipes treinadas em academias ganhar maior tração com inteligência artificial em suas empresas, o que antes era bem menos possível. E com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, as academias também permanecerão avançando para garantir que os funcionários das diferentes organizações estejam equipados para lidar com o futuro.