Machine Learning: inteligência artificial para sua liderança

Você sabe como suas equipes realizam o trabalho? Utilize ferramentas de ML para gerir seu time.

Em média, as lideranças não sabem como e com quais recursos as suas equipes trabalham. Em média, não conseguem descrever cerca de 60% do que seu time faz. Essa foi a conclusão de uma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, com 283 colaboradores de 14 equipes de quatro empresas que fazem parte da Fortune 500. Em um caso extremo, um líder só sabia descrever como 4% da sua equipe trabalhava no dia a dia.

O resultado disso? As lideranças tomam decisões e definem metas sem compreender suficientemente como suas equipes realizam o trabalho ou onde estão os pontos fracos. Normalmente, elas recorrem a adivinhações ou intuição para decidir quais investimentos ajudarão suas equipes.

Consequentemente, subestimam sistematicamente a produtividade dos funcionários ou alocam mal os recursos e investimentos em tecnologia, como automação. A Covid-19 e a transição para o trabalho digital remoto apenas tornaram mais difícil para os gerentes entender como suas equipes estão trabalhando.

Como exemplo, temos uma empresa acompanhada na pesquisa: a equipe da cadeia de suprimentos enfrentava reclamações de funcionários sobre uma implementação deficiente de planejamento de recursos empresariais (ERP). Embora tecnicamente correta e suficiente, a implementação carecia de vários recursos para o processamento de dados.

Como resultado, para transações comuns, os funcionários eram forçados a gastar tempo copiando dados do sistema ERP para o Excel, criando tabelas dinâmicas e iterando os dados. Quando finalmente obtinham as respostas, eles copiavam os dados de volta para o sistema ERP.

Quando esse esforço extra era adicionado em várias transações, foi responsável por uma grande parte do trabalho mensal da equipe. Todos no time sabiam que isso era um problema até certo ponto; eles sentiam o atrito todos os dias, mas ninguém conseguia entender o quão ruim era a situação, já que a liderança não tinha essa visão.

Se você não consegue descrever como o seu time trabalha, não se preocupe: esse problema pode ser corrigido usando algoritmos de Machine Learning (ML) para aprender como as equipes usam a tecnologia para fazer seu trabalho.

Machine Learning: o que é e como funciona

Machine Learning - ML, traduzido livremente para o português como o aprendizado de máquina, é um aplicativo de Inteligência Artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a experiência, sem ser explicitamente programado. O ML se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si próprios.

O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro. O objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana ou assistência e se ajustem de acordo com os aprendizados.

Na abordagem clássica de aprendizado de máquina, o texto é considerado uma sequência de palavras-chave. No ML, ocorre uma análise semântica que imita a capacidade humana de compreender o significado de um texto.

Machine Learning e privacidade

Ao utilizar Machine Learning na sua empresa, é fundamental que você respeite e garanta que sejam implementadas as medidas de segurança para proteger a privacidade dos funcionários. Os seus colaboradores não podem se sentir supervisionados ou monitorados. A ideia é justamente o oposto: entender como eles trabalham livremente.

Mantenha sempre a privacidade do usuário, garantindo que todas as ferramentas e coleta de dados tornem o usuário final anônimo. Tenha uma equipe responsável para filtrar informações pessoais identificáveis ​​confidenciais. Todas as análises devem ser realizadas apenas no nível da equipe agregada, sem identificação de nenhum indivíduo.

Machine Learning como aliada das lideranças

De acordo com a mesma pesquisa conduzida pela Harvard Business Review, em um cenário ideal, o gerente deve ser capaz de responder por pelo menos 80% do trabalho diário de suas equipes.

O problema é que, na realidade, as lideranças tendem a ter uma visão desatualizada e/ou incompleta dos padrões de trabalho de sua equipe. Os algoritmos de ML, por outro lado, podem encontrar padrões sem depender de intuições pré-existentes sobre o trabalho que está sendo feito.

O caminho é tratar a experiência de sua equipe no trabalho como dados. Esses dados provavelmente revelarão o que aflige suas equipes e o que é realisticamente possível com investimentos em transformação digital e outras novas iniciativas.

Então, todas as mudanças com os gerentes mais bem-intencionados serão mensuráveis. Por outro lado, na ausência de tais dados, as metas de cima para baixo são definidas sem que os fatos sejam conhecidos, e as equipes têm pouca escolha a não ser concordar com as metas sem entender suas implicações, o que causa imensa pressão sobre as equipes.

Mas se os gerentes entendem mais sobre as especificidades do trabalho de suas equipes, eles estabelecem metas mais realistas e ajudam seus times a se tornarem mais produtivas.

O futuro de qualquer ambiente de trabalho – não apenas ambientes de trabalho remotos – depende, portanto, de equipar os gerentes com novas ferramentas e técnicas para compreender e gerenciar suas equipes de forma mais eficaz.

O uso de tais ferramentas exigirá padrões de privacidade consistentes e abertos, como anonimato dos usuários, agregação de dados e comunicação consistente dos líderes para que os funcionários entendam suas intenções.