Passar um tempo com consultores de gestão que aconselham sobre inteligência artificial (IA) revela prescrições comuns: automatizar tarefas repetitivas, simplificar a papelada e processar grandes volumes de dados mais rapidamente para aumentar a produtividade. A adoção precoce de IA é vista como uma forma de obter vantagem competitiva. Embora os ganhos de produtividade decorrentes disso sejam reais, essa vantagem baseada na eficiência provavelmente não durará, pois apenas alguns grandes modelos de linguagem—como aqueles que alimentam o ChatGPT—dominam o mercado, e muitas empresas podem acessá-los de forma acessível. Quando os concorrentes dependem das mesmas ferramentas de IA para metas similares de eficiência, tendem a convergir em fluxos de trabalho e ofertas semelhantes, diminuindo a diferenciação. Ethan Mollick, da Wharton School, argumenta que, para garantir uma verdadeira vantagem competitiva, as empresas precisam de um uso mais significativo da IA. Em uma conversa com a Economist Impact, Mollick apresenta uma estrutura para inovação impulsionada por IA centrada em três pilares: uma “multidão” de funcionários capacitados a experimentar com a IA, lideranças que estabelecem incentivos adequados e um “laboratório” dedicado a captar e ampliar avanços bem-sucedidos. Ter esses três elementos pode realmente diferenciar uma empresa. A inovação deve começar na “base”—entre os funcionários que enfrentam diariamente ineficiências e oportunidades criativas. Como as ferramentas de IA são amplamente acessíveis e de baixo custo, os próprios colaboradores próximos às tarefas podem experimentar facilmente os benefícios potenciais da IA, como um gerente de marketing testando IA para ideias de campanhas ou um advogado usando-a para redigir memorandos. Essas experiências custam pouco além do tempo e geram percepções valiosas. Apoiado por esse conceito, um experimento prático conjunto de Mollick, Harvard, MIT e BCG descobriu que mais de 750 consultores usando o GPT-4 da OpenAI em tarefas complexas e intensivas em conhecimento produziram trabalhos com uma avaliação 40% superior em qualidade em relação aos que não usaram IA, especialmente onde os pontos fortes da IA em redação, geração de ideias e síntese se aplicavam. A liderança desempenha papel crucial ao equilibrar ambição e tranquilidade.

Os funcionários precisam entender que mudanças impulsionadas por IA são esperadas, mas que experimentar não resultará em demissões. Mollick enfatiza que os trabalhadores frequentemente associam “ganhos de produtividade” com cortes de empregos, portanto uma comunicação clara é fundamental. Os líderes devem (1) usar pessoalmente a IA para dar o exemplo, (2) articular uma visão clara e específica do futuro da empresa em um mundo habilitado por IA—além de meras exortações vagas para “usar IA”—e (3) esclarecer o que a companhia valoriza, distinguindo entre processos e resultados. Por exemplo, a IA pode gerar inúmeros relatórios ou códigos, mas se apenas o volume de produção importar, a empresa pode estar otimizando por objetivos equivocados. Os líderes precisam definir se o valor está no processo colaborativo de produzir os relatórios ou nos resultados obtidos, desafiando métricas tradicionais como horas trabalhadas ou tarefas concluídas. Para fomentar a inovação impulsionada por IA, as empresas devem “fornecer contexto” para a IA, não apenas de forma técnica—treinando modelos com dados da empresa e integrando-os aos fluxos de trabalho—mas também organizacional. A estrutura de Mollick incentiva as empresas a participarem de ciclos repetidos de experimentação, aprendizado e ampliação de sucessos, ajudando-as a descobrir onde a IA realmente agrega valor. Essa capacidade contínua de aprendizado, ajustada ao contexto único de cada organização, será o que diferenciará aquelas que utilizam a IA para inovação substancial daquelas que se contentam com melhorias incrementais de eficiência. Embora a IA em breve seja ubíqua, o contexto organizacional que desbloqueia seu potencial continuará sendo um ativo raro.