Box, Shopify, Duolingo, Nurish, Fiverr, Kozyr… Todas emitiram memorandos internos exigindo que todos (TODOS!) os seus funcionários passassem a usar IA.

Os ousados anúncios AI-First causaram diferentes reações no mundo dos negócios. Houve quem visse neles um mandato, nessas empresas, de se buscar uma solução na IA antes de buscar qualquer outra coisa. Houve quem enxergasse uma ordem para que o crescimento da produtividade venha primeiro da alavancagem da IA e depois da contratação de pessoas. A maioria, no entanto, encarou os movimentos como um alerta e começou a se perguntar se AI-First é uma estratégia real ou apenas mais uma tendência.

Talvez, nenhuma das alternativas. AI-First é uma mentalidade empresarial. Cabe a cada organização definir seu significado. Por exemplo. Para Shopify e Duolingo, AI-First significa:

• tornar o uso da IA uma métrica de avaliação de desempenho.
• exigir que as equipes demonstrem por que as tarefas não podem ser automatizadas antes de adicionar o número de funcionários.
• enfatizar o aprendizado prático, em vez da mera compreensão teórica.
• repensar fluxos de trabalho inteiros.

Na prática, tornar-se AI-First requer muito mais esforço do que a maioria das empresas reconhece. Muitas lideranças estão consistentemente ignorando elementos críticos que determinarão se suas ambições de IA em primeiro lugar serão bem-sucedidas ou fracassadas. Vamos lá:

• A IA não é algo que se adiciona às organizações; ela transforma completamente como a organização deve ser pensada.
• AI-First não é usar IA para tudo. É preciso manter a IA fora de tarefas que não lhe pertencem.
• Priorizar a IA não significa que a produtividade irá disparar magicamente. No curto prazo, a produtividade provavelmente cairá antes de aumentar.
• A maioria das empresas estabelecidas não pode se tornar verdadeiramente AI-First sem começar de novo. Sua arquitetura, modelos de negócios e expectativas dos clientes criam restrições que as startups não enfrentam.

Em uma empresa que a IA é parte integrante do DNA, influenciando todas as decisões, desde o problema que a empresa escolhe resolver, o produto que desenvolve, até como interage com seus clientes.

Empresas AI-First estão treinando equipes e redesenhando as práticas de contratação em torno da fluência em IA. Não estão esperando pela perfeição – estão se movendo rápido, testando ideias e se adaptando à medida que avançam. Também estão tomando decisões difíceis: reduzindo a dependência de contratados onde a IA pode intervir, vinculando as avaliações de desempenho à adoção da IA e aumentando somente as equipes que não podem ser automatizadas. Não estão substituindo os humanos — estão removendo gargalos para que suas equipes possam se concentrar na criatividade, na resolução de problemas e na criação de melhores experiências para seus clientes.

A motivação por trás desse movimento vai além da mera vontade de parecer vanguardista. As empresas estão reconhecendo diversos motivos convincentes para adotar uma abordagem que priorize a IA:

1. Necessidade competitiva: à medida que os recursos de IA avançam exponencialmente, as empresas que não integram essas tecnologias correm o risco de ficar drasticamente atrás dos concorrentes que o fazem.

2. Eficiência e escala: a IA possibilita uma eficiência operacional sem precedentes. Tarefas que exigem recursos humanos substanciais agora podem ser automatizadas, permitindo que as empresas escalem suas operações sem aumentar os custos proporcionalmente.

3. Experiências aprimoradas para o cliente: a IA permite a hiperpersonalização em escala, o que antes era simplesmente impossível. A mudança da Shopify para a IA em primeiro lugar visa, em grande parte, permitir que seus lojistas criem experiências de compra personalizadas sem a necessidade de contratar cientistas de dados.

4. Vantagem de dados: empresas que se estruturam em torno da IA criam ciclos virtuosos em que seus sistemas melhoram continuamente a partir dos dados coletados, criando defesas contra os concorrentes.

5. Atração de talentos: Os melhores talentos técnicos querem trabalhar em empresas que desafiam os limites. Declarar que a IA prioriza ajuda a atrair esses talentos.

Estamos apenas no começo de quão transformadora essa mudança será. “O aspecto mais empolgante dessa transformação é que estamos migrando de uma IA reativa – sistemas que respondem às entradas do usuário – para uma IA proativa que antecipa necessidades e toma iniciativas”, opina Stephen Smith, fundador da NextAccess.

Em conversas com executivos que exploram essa transição, Smith descobriu que priorizar a IA exige mudanças em várias dimensões:

• Desenvolvimento de produtos: empresas que priorizam a IA projetam produtos com recursos de IA incorporados ao seu núcleo. As equipes de produto começam perguntando: “Como resolveríamos isso se a IA fosse o principal meio de agregar valor?”
• Tomada de decisão: essas organizações usam IA para embasar decisões internas. Dados e insights de IA tornam-se essenciais para escolhas estratégicas, não apenas para suporte.
• Prioridades de investimento: os recursos de IA recebem investimentos desproporcionais porque são vistos como os principais impulsionadores do crescimento, não centros de custo.
• Cultura: talvez o mais importante seja que as organizações que priorizam a IA fomentem culturas nas quais os funcionários veem a IA como uma colaboradora e não como uma ameaça, e onde o aprendizado contínuo sobre os recursos da IA é esperado de todos.

Em sua essência, uma organização que prioriza a IA coloca a Inteligência Artificial no centro de sua estratégia de negócios, em vez de tratá-la como uma tecnologia complementar. Essas empresas projetam seus produtos, serviços e operações com a IA como componente fundamental, não como uma reflexão tardia ou aprimoramento.

Perdido na onda AI-First? Vale ler:

• Os memorandos do Shopify e do Duolingo.
• AI-First: The Playbook for a Future-Proof Business and Brand, de Adam Brotman e Andy Sack, cofundadores e coCEOs da Forum3.
• AI-First, Human Always: Embracing a New Mindset for the Era of Superintelligence, de Sandy Carter, COO da Unstoppable Domains.
• Cinco sinais de que você está ficando para trás na era do trabalho que prioriza a IA.

Toda organização agora enfrenta três questões práticas:

1. Você tornou a fluência em ferramentas de IA um requisito básico em todas as funções?
2. Suas descrições de trabalho evitam tarefas que o software já consegue executar?
3. Seus gerentes são responsáveis pela produtividade orientada pelo sistema, ou só pela produção da equipe?

Se você disse sim…

• a 3 das 3 questões: você está à frente da curva.
• a 2 das 3 questões: você está resistindo.
• a 1 das 3 questões: você está exposto.
• a nenhuma das 3 questões: você já está atrasado.

Pequenas mudanças na maneira como descrevemos o trabalho criam grandes transformações na maneira como o trabalho é feito.

Conteúdo originalmente produzido e publicado por The Shift. Reprodução autorizada exclusivamente para a Abranet. A reprodução por terceiros, parcial ou integral, não é permitida sem autorização.