Porque automatizar tudo é a decisão errada (e o que fazer em vez disso)

Leia a transcrição:

Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts utilizando um programa de software. Perdoe quaisquer erros tipográficos, uma vez que o bot não está correto 100% das vezes.

Jim Iyoob: [00:00:00] É preciso ter cuidado com esta narrativa absurda que anda por aí, de que a inteligência artificial está a destruir todos os empregos. É muito mais complicado do que isso e penso que o problema é que ninguém quer admiti-lo.

Galen Low: Algumas destas empresas estão a eliminar empregos que talvez nunca devessem ter criado.

Jim Iyoob: Não é decisão sua dizer-me como o devo contactar se estou a comprar o seu produto. Posso comprar o seu produto em qualquer lugar. Por isso, a única coisa que o diferencia de qualquer outra pessoa é a experiência do cliente.

Manu Dwievedi: Quando pensa em implementar inteligência artificial, não a implementa para substituir pessoas. Implementa-a para melhorar as coisas para os seus clientes.

Jim Iyoob: Toda a gente está a tentar automatizar tudo. Que disparate. Escolha três coisas que não o deixam dormir. Comece por aí. Deverá ver um retorno do investimento em 30 a 45 dias... se o fizer corretamente.

Galen Low: Bem-vindos ao podcast The Digital Project Manager — o programa que ajuda os líderes de entrega a trabalhar de forma mais inteligente, entregar mais depressa e liderar melhor na era da inteligência artificial. Eu sou o Galen e, todas as semanas, analisamos estratégias do mundo real, novas [00:01:00] ferramentas, estruturas comprovadas e, ocasionalmente, uma história de guerra das linhas da frente dos projetos. Quer esteja a liderar grandes projetos de transformação, a gerir fluxos de trabalho com inteligência artificial ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no lugar certo.

Hoje, falamos sobre projetos de transformação de inteligência artificial em grande escala e sobre o que podemos aprender com aquilo que corre bem e com aquilo que corre mal. Em particular, vamos concentrar-nos no mundo da experiência do cliente, onde os centros de contacto de todo o mundo estão a tentar incorporar o nível certo de inteligência artificial na experiência do cliente e do agente.

Comigo estão hoje dois especialistas com conhecimentos profundos tanto em inteligência artificial como em gestão da mudança no mundo da experiência do cliente — Jim Iyoob e Manu Dwievedi.

Jim é o Presidente da ETS Labs e o Diretor de Experiência do Cliente da Etech Global Services. É a minha pessoa de referência quando se trata de inovação pragmática e direta em inteligência artificial que conduz à excelência operacional, sendo também um autor prolífico e membro do conselho consultivo da nossa publicação irmã, The CX Lead.

Manu é Vice-Presidente Adjunto da ETS Labs e coapresentador do podcast da Etech, onde realiza análises aprofundadas sobre inteligência artificial e experiência do cliente com especialistas respeitados na área. É também a pessoa a quem ligo quando me perguntam sobre desafios de gestão da mudança à escala empresarial no espaço da transformação com inteligência artificial.

Jim, Manu — obrigado por estarem aqui hoje.

Jim Iyoob: Muito obrigado pelo convite.

Manu Dwievedi: Obrigado.

Galen Low: Adoro aprofundar as nossas conversas. Conheço-vos há algum tempo. Espero que avancemos em direções interessantes e isso é perfeitamente aceitável. Mas, para que os nossos ouvintes saibam, eis o roteiro que preparei para hoje.

Estava especialmente entusiasmado porque vocês os dois estão neste espaço e conhecem profundamente o espaço da transformação da experiência do cliente através da inteligência artificial. Ultimamente, têm surgido muitas notícias sobre grandes empresas a tentar incorporar inteligência artificial na experiência dos seus clientes. Algumas obtêm bons resultados, outras obtêm maus resultados. Por isso, queria começar por abordar o grande elefante na sala relativamente aos projetos de transformação de centros de contacto através da inteligência artificial.

Depois, queria aprofundar um pouco as manchetes e perceber o que está realmente a acontecer por detrás delas. Em seguida, queria afastar-me um pouco e utilizar a experiência do cliente como lente para falar sobre três coisas. Queria falar sobre o estado atual dos modelos empresariais híbridos entre pessoas e inteligência artificial.

Sei que este é um tema abrangente, mas não quero falar apenas da tecnologia. Quero também falar sobre o impacto cultural do que estão a observar no terreno. Depois, gostaria de ouvir-vos sobre as melhores práticas de gestão da mudança em qualquer projeto que implemente alterações relacionadas com inteligência artificial.

Por fim, gostaria de conhecer a vossa opinião sobre a forma como um responsável de departamento ou líder de projeto deve abordar uma mudança conduzida por inteligência artificial, especialmente se já estiver a meio de uma implementação tecnológica, e sobre como pode ajudar a garantir que essa mudança faz mais bem do que mal.

Jim Iyoob: Parece ótimo. Hoje vai ser muito interessante.

Galen Low: Vamos começar pela questão mais urgente. Mesmo fora do mundo da experiência do cliente, muitos de nós vimos manchetes como a que dizia que a Klarna substituiu quase todos os seus agentes humanos do centro de contacto por inteligência artificial, apenas para voltar a contratar a maioria dos funcionários do centro de contacto alguns meses depois.

Há outros exemplos semelhantes. Por isso, eis a questão: quando ouvimos falar de despedimentos e de funções que parecem estar efetivamente a ser substituídas pela inteligência artificial na sequência de uma grande mudança estratégica, até que ponto é que isto corresponde ao que parece à superfície e até que ponto é talvez mais complicado do que parece?

Jim Iyoob: Provavelmente vou arranjar problemas por dizer isto, mas em 2019 falei em Montego Bay, na Jamaica, e disse basicamente que a inteligência artificial não está a substituir as pessoas. No entanto, é preciso pensar nisto de forma diferente. É preciso ter cuidado com esta narrativa absurda de que está a eliminar todos os empregos.

É muito mais complicado do que isso. E penso que o problema é que ninguém quer admiti-lo. Se olharmos para isto de uma perspetiva holística, a maioria das empresas corrigiu excessivamente a sua dimensão durante a pandemia. Basicamente, as pessoas começaram a aparecer para trabalhar porque estavam todas a trabalhar remotamente. Sejamos claros: as pessoas estavam a aparecer para trabalhar, por isso contratámos mais pessoas.

O que está realmente a acontecer agora é que muitas empresas estão simplesmente a ajustar o número de funcionários, porque contrataram demasiadas pessoas. E agora dizem que estão a mudar para a inteligência artificial, razão pela qual estão a despedir pessoas. Isso não é verdade. Não é realmente estratégico quando pensamos nisso. Não planearam corretamente e agora estão a reagir ao que o mercado lhes está a dizer.

Posso dizer-vos que a Etech, enquanto empresa, criou empregos, mesmo com a implementação de inteligência artificial em todo o lado. Na minha opinião, o que a inteligência artificial está a fazer agora é aumentar a produtividade para que as pessoas façam as coisas melhor e mais depressa, permitindo-lhes fazê-lo. O que nos permite fazer é dar mais funções a pessoas com mais competências.

Penso que as empresas que recorrem a despedimentos em massa fazem-no porque estão basicamente a dizer: “A culpa não é minha, é da inteligência artificial. É por isso que estou a despedir estas pessoas”, e isso está errado. A inteligência artificial vai sempre precisar de pessoas. Falamos disto constantemente: uma pessoa no circuito. A inteligência artificial é tão inteligente quanto a pessoa que a programou.

Por isso, adivinhem? Precisamos de pessoas para fazer isso. É assim que vejo a situação, ao contrário do que toda a gente está a dizer. Toda a gente está simplesmente a culpar a inteligência artificial pelo facto de estar a reduzir o número de funcionários. E, já agora, a razão pela qual ouvimos histórias de empresas que voltam a contratar pessoas é que não sabiam como implementar a tecnologia desde o início.

Em vez de melhorarem a experiência do cliente, irritaram metade dos seus clientes. Por isso, agora têm de voltar atrás porque não fizeram as coisas corretamente desde o início, algo que certamente vamos abordar hoje quando falarmos de gestão da mudança.

Galen Low: Gosto muito dessa perspetiva de que a causa e o efeito se estendem por um período mais longo do que aquele que estamos a analisar.

E também da ideia de que a inteligência artificial está a ser utilizada como desculpa. Enquanto falava, pensei que consigo perceber como isso funciona de cima a baixo. Temos os acionistas a perguntar por que razão não estamos a multiplicar por dez o valor para os acionistas substituindo toda a gente por inteligência artificial e, quando olhamos para baixo, pensamos que também precisamos de justificar algumas das alterações que estamos a fazer.

Na realidade, trata-se de uma correção. Lembro-me de que foi no início de 2020 e eu fazia parte de um despedimento em massa numa grande empresa de consultoria. Uma parte deveu-se ao confinamento, à pandemia e a tudo o resto, mas, quando fui perceber melhor, disseram-me: “Na verdade, estávamos a planear isto há meses. Foram apenas as circunstâncias que nos levaram a avançar um pouco mais cedo do que pretendíamos.”

Mas o plano sempre existiu. Achei isso interessante e suspeito que seja importante falarmos sobre isto, porque consigo imaginar como essa correção aconteceria. Muitos centros de contacto nem sequer pensavam que poderiam trabalhar remotamente no início do confinamento, mas de repente funcionou. Depois, consigo imaginar perfeitamente: o volume de chamadas aumentou, contrataram mais pessoas e tornou-se fácil, porque nem sequer era necessário preparar estações de trabalho — as pessoas estavam a trabalhar remotamente. Isto é, na verdade, uma correção dessa situação.

Manu Dwievedi: Sem dúvida, Galen. Quando pensamos nisso, Watson, e tal como disseste relativamente às partes interessadas, qual é a história mais fácil de contar? É dizer: “Tive dinheiro fácil, contratei muitas pessoas e agora já não preciso delas”? Ou é dizer: “Com a inteligência artificial, já não preciso de mais pessoas”? Na verdade, as pessoas estão apenas a tentar utilizar a inteligência artificial como bode expiatório.

Galen Low: E isso é interessante relativamente às manchetes. Quanto mais aprendo sobre os meios de comunicação social, mais percebo que tudo é político. O que aparece nas manchetes é político e funciona nos dois sentidos. Pensamos nas ações e nos investidores, mas também pensamos na mensagem dirigida à população em geral sobre o que está a acontecer no mundo. Por vezes, tudo isso fica confuso.

A nossa conclusão é: “Meu Deus, a inteligência artificial está a eliminar todos os empregos”, apesar de nos terem dito que isso não aconteceria. A realidade é que algumas destas empresas estão a eliminar empregos que talvez nunca devessem ter criado e vão utilizar a inteligência artificial como desculpa. Isso é fascinante.

Queria afastar-me um pouco porque muitas pessoas da minha rede e muitos ouvintes do programa estão a ser convidados a reinventar partes do negócio através da lente da inteligência artificial. Esse é o tipo de diretiva que recebem. Mas, quando recebem essas ordens, são bastante vagas. São mais direcionais do que um plano e muitas pessoas ficam sem saber por onde começar.

Estava a pensar nos centros de contacto, nos assistentes de inteligência artificial e naquilo que a tecnologia está a fazer. Já estou neste espaço há algum tempo, ou pelo menos já tive contacto com ele quando ainda não era verdadeiramente inteligência artificial, mas apenas assistentes de conversação. A questão era: como incorporar isto e criar uma experiência de cliente mais omnicanal que não exigisse alterações maciças no número de funcionários?

Mas a experiência do cliente sempre consistiu em reinventar partes do negócio em torno da tecnologia. Para as pessoas que estão a começar e que tentam imaginar ou reinventar uma parte essencial da operação de um negócio utilizando inteligência artificial, qual é a primeira coisa que uma organização deve realmente fazer antes de entrar numa fase de planeamento e implementação, para que, quando as pessoas receberem a diretiva, não fiquem a perguntar: “O que faço com isto?”

Jim Iyoob: É uma excelente pergunta. Vou dizer-vos o seguinte: todos os diretores executivos que estão a ouvir e todas as pessoas que estão a dizer às suas equipas para automatizarem tudo, em primeiro lugar, tenho esta frase desde 2003: “Não é decisão sua dizer-me como o devo contactar se estou a comprar o seu produto; essa decisão é minha.”

Por isso, número um: parem de tentar automatizar tudo, porque vão simplesmente irritar-me e eu vou deixar de ser vosso cliente. Num mercado global, posso comprar o vosso produto em qualquer lugar. Por isso, a única coisa que vos diferencia de qualquer outra pessoa é a experiência do cliente. Se destruírem essa experiência, eu vou embora.

Esse é o primeiro ponto. Em segundo lugar, se estiverem no Kindle, aqui está o vosso guia. É gratuito no Kindle. Esta é a minha publicação mais recente, “Inteligência Artificial no Centro de Contacto”. É um bom guia passo a passo que explica o que devem fazer.

Na fase de planeamento, penso que as pessoas se enganam porque acham que têm de automatizar tudo, e isso está muito longe da verdade. Estão sentados sobre o maior conjunto de dados do planeta: as vossas interações. Se analisarem realmente essas interações, podem encontrar tarefas simples que podem ser automatizadas.

Talvez percam algumas pessoas, melhorem a experiência do cliente ou, pelo menos, a mantenham igual, dando aos clientes aquilo que querem. Essa é a minha opinião. E o Manu é muito mais inteligente do que eu, como todos sabemos. Ele provavelmente poderá acrescentar muito mais, mas esta é a minha abordagem de bom senso.

Todas as empresas de software vieram ter comigo. Disseram-me: “Posso eliminar todas as suas pessoas.” Por favor. É absurdo. E a parte engraçada é que as pessoas que dizem que podem eliminar todos os seus funcionários nunca atenderam uma chamada na vida nem trabalharam num centro de contacto. Não fazem ideia de como aquilo funciona. Manu, passo-te a palavra.

Manu Dwievedi: Galen, sempre que isto acontece, quando um cliente nos diz: “Quero automatizar tudo”, porque há muitas coisas erradas naquilo que está atualmente implementado, volto a algo que o Jim sempre nos ensinou: se o seu processo está avariado, a inteligência artificial não o vai corrigir.

A inteligência artificial é uma ferramenta de eficiência. A sua automatização não vai corrigir algo que já está avariado. Penso que é precisamente aí que está o problema da nossa abordagem. Quando se pensa em implementar inteligência artificial, não se implementa inteligência artificial para substituir pessoas. Implementa-se inteligência artificial para melhorar as coisas para os clientes.

Quero que os meus clientes esperem dez minutos numa fila para obter uma resposta simples, como “Qual é o saldo do meu cartão?” ou “Como faço a reposição da palavra-passe”? Quando se percebe que se está a automatizar porque se quer resolver o problema do cliente e melhorar a experiência do cliente, tudo muda.

Já não se está a pensar: “Quero eliminar 200 pessoas e é por isso que vou automatizar.” Uma coisa que as pessoas podem aprender é voltar atrás e ser brutalmente honestas consigo próprias. Perceber como podem melhorar a experiência do cliente e, depois, identificar onde podem aumentar a eficiência, o que resultará numa perceção mais positiva.

Galen Low: Adoro isso. Voltamos novamente à ideia de que a inteligência artificial é apenas um gatilho para uma reflexão que já deveríamos ter feito — ou que deveríamos estar a fazer há anos. Quando passamos ao desenho de processos, queremos tornar-nos mais eficientes, mas não queremos ampliar algo que está avariado.

Um ótimo ponto de partida não é perguntar o que a inteligência artificial pode substituir no nosso processo. Um ótimo ponto de partida é perguntar o que está avariado e precisa de ser corrigido, o que está a funcionar e deve ser deixado como está, e qual é o verdadeiro objetivo para as pessoas que estamos a tentar servir.

Seja para os funcionários internos, para os clientes ou talvez para os acionistas, temos de voltar ao essencial e perceber qual é o objetivo, em vez de fazer automatização e inteligência artificial apenas por fazer automatização e inteligência artificial.

Jim Iyoob: Concordo plenamente.

Galen Low: Gostaria de voltar à primeira pergunta porque penso que muitas pessoas estão a ouvir uma história muito binária: ou a inteligência artificial está a assumir o seu emprego ou é o seu estagiário útil. Suspeito que a realidade esteja algures no meio.

Penso que, no espaço da experiência do cliente, muitas pessoas estão realmente à frente de outras indústrias e estão muito próximas de algumas destas transformações. Qual é atualmente o estado das operações híbridas entre pessoas e inteligência artificial nos centros de contacto de todo o mundo? O que está a funcionar bem e onde há espaço para melhorar? E, para tornar tudo ainda mais complicado, que implicações veem para outras indústrias?

Jim Iyoob: Posso falar-vos por experiência própria. Mesmo na Etech, temos 4.000 pessoas em três países. Quando introduzimos esta tecnologia, toda a gente pensou: “Vão substituir-me. Estão a tentar livrar-se de mim. Não vou ajudar-vos nem apoiar-vos, porque o vosso objetivo final é despedir-me.” Isso está muito longe da verdade.

O que descobrimos foi que, quando se explica às pessoas que o objetivo é tornar o trabalho delas melhor e mais estratégico, começam a ver os benefícios. Por exemplo, imaginem que recebem uma ou duas chamadas complexas por dia. Aprenderam a lidar com elas na formação, já atenderam 50.000 chamadas e esta é uma situação para a qual receberam formação há dois anos.

Faria sentido dar-lhes um assistente que as ajudasse com essa pergunta que surge uma vez a cada seis meses? É isso que estou a tentar fazer. Deveria concentrar-me na automatização dessa situação? Não, porque só acontece cinco vezes por ano. Mas podemos ajudar o agente com essa questão.

Depois, há as tarefas simples. Por exemplo, a reposição de uma palavra-passe deveria ser automatizada. Sejamos claros. Há empresas que ainda não têm isso automatizado, e tudo bem. Mas, quando retiro esse volume de trabalho ao agente, posso dizer ao cliente: “Agora que reduzimos em 30% o seu volume de chamadas, que outras tarefas internas está atualmente a realizar que poderiam ser subcontratadas?”

Posso agora aumentar as competências do agente para que lide com interações mais complexas, como prevenção e deteção de fraude — coisas que sei que estão a fazer internamente e que poderiam ser subcontratadas por menos dinheiro. Essa é a mensagem que estamos a transmitir e parece estar a funcionar.

Mas toda a gente tem medo, talvez porque vê vídeos no YouTube a dizer: “Vou substituir todos os seus empregos.” É preciso ultrapassar isso e perguntar: “O que é que isto traz para essas pessoas?” O meu objetivo não é substituí-las. O meu objetivo é aumentá-las e desenvolver as suas competências.

Para dar um exemplo real, o Manu era agente há dez anos. Hoje é vice-presidente adjunto.

Galen Low: Tu próprio foste agente. Começaste na operação.

Jim Iyoob: Eu trabalhava com ecrãs verdes, por isso provavelmente ninguém se lembra do que eram. Mas pensem nisso: se o Manu não tivesse aprendido coisas novas, nunca estaria hoje num cargo de vice-presidente adjunto. Desafiou-se a aprender novas tecnologias, a aceitá-las e a descobrir o que podia fazer com elas. Foi isso que lhe permitiu realizar tarefas mais complexas e ter tanto sucesso.

Essa é realmente a mensagem. Teremos sempre pessoas. Tenho um cliente que tem 99% de contenção no sistema de resposta audível interativa. Pensem nisso: 99% das interações são resolvidas no sistema, o que significa que nunca chegam a um ser humano. Ainda assim, tenho 135 agentes a atender essas chamadas — aquele 1% que o sistema não consegue resolver.

Galen Low: E essas são as interações de maior valor porque o sistema não consegue tratá-las. Certo? É interessante o que estás a dizer. Num dos meus primeiros empregos numa universidade, trabalhei num centro de contacto de investigações do eBay, onde analisávamos casos de fraude. Éramos especialistas.

Era um centro de contacto por correio eletrónico, não trabalhava ao telefone. Mas o que era verdade relativamente ao organigrama naquela altura é que os especialistas eram uma equipa pequena. Os generalistas, que copiavam e colavam modelos, faziam reposições de palavras-passe e prestavam apoio de baixo nível, constituíam uma equipa grande. A nossa equipa era mais pequena.

Consigo perceber como alguém poderia pensar: “Ótimo, vão elevar-me.” Mas também vejo o triângulo a estreitar-se à medida que sobe, porque há menos funções. Portanto, isso ainda poderá significar menos empregos para mim, Jim. Consigo perceber essa perspetiva.

Mas também gosto do outro lado da questão: se lhe dizem “não se preocupe, vai acrescentar mais valor e tornar-se mais estratégico”, mas não lhe dão formação para fazer essas coisas, isso poderá ser um sinal de que há algo mais a acontecer.

Se uma organização quer realmente desenvolver as competências das pessoas, tem de mostrar-lhes que existe uma oportunidade suficiente no nível seguinte. Não pode simplesmente estreitar o caminho. Tem de apoiá-las através de formação. Elas não deveriam ter de descobrir tudo no YouTube, embora seja precisamente isso que muitas pessoas estão a fazer.

Também referiste que parte disto é automatização. A reposição de palavras-passe vai acontecer e essa tarefa desaparece. É delegada e a pessoa começa a desempenhar outra parte do seu trabalho. Também mencionaste um assistente de inteligência artificial que aparece no ecrã e diz: “Esta pergunta não surge com frequência. A última vez que recebeu formação sobre este assunto foi há dois anos. Eis o guião, a política e aquilo que deve fazer.”

Se olharmos para isto do ponto de vista dos gestores de projeto e dos líderes de equipas, que estão a tentar perceber a forma híbrida de trabalhar interna e externamente, ou que estão a implementar inteligência artificial num fluxo de trabalho, encontram resistência quando treinam os agentes? As pessoas dizem: “Não preciso disso. Desliguem-no”?

Jim Iyoob: Não vejo muita resistência nas tarefas complexas. Quando não estão preparadas, as pessoas consultam alguma coisa. Ninguém é um génio que se lembre de tudo. Consultam o manual de formação, os materiais de apoio e os auxiliares de trabalho.

E se eu colocasse esse auxiliar de trabalho diretamente no ecrã para que soubessem exatamente o que fazer? Isso não ajudaria? Não ficariam menos stressadas? Ao mesmo tempo, poderiam continuar a comer a bolacha que não deveriam ter na secretária. É isso que a situação representa.

Penso que funciona bem quando se aborda a questão com algum humor e se explica às pessoas o objetivo. Para responder à tua pergunta, haverá sempre 1%. Não importa o que façamos: essas pessoas vão estar sempre descontentes e não podemos corrigir isso. Essas são as pessoas que serão substituídas, já agora.

Manu Dwievedi: Na verdade, enquanto o Jim dizia isso, lembrei-me de algo que aconteceu numa chamada antes desta, em que ambos participámos.

Vou contar-vos a história, Galen, mas começo pelo resultado. Houve uma chamada com muitas pessoas e alguém disse que a retenção era extraordinária. Nunca tinha visto uma retenção assim. Os agentes não estavam a atender chamadas fáceis, por isso estavam mais satisfeitos. Essa era a razão pela qual conseguiam reter os funcionários.

A tecnologia estava a funcionar muito bem. Os nossos clientes também estavam satisfeitos, porque não ficavam à espera em filas. Esse é o final da história. Mas tudo começou com a necessidade de garantir que o agente tinha conhecimentos suficientes sobre inteligência artificial e que a sua primeira experiência com a tecnologia era honesta e autêntica.

Quando isso acontece, percebe que a tecnologia está a resolver problemas. Já não precisa de consultar cinco ficheiros PDF. O cliente indica que está a consultar determinada informação e o ecrã diz ao agente o que deve responder. Também já não precisa de atender 50 chamadas por dia com a mesma mensagem: “Obrigado por nos contactar. A sua palavra-passe foi reposta.”

Fazer exatamente a mesma coisa todos os dias deixa de ser necessário. Esta é uma história que acabámos de ouvir numa chamada, em que o cliente explicava precisamente isso sobre nós devido a estas alterações. Estamos a observar uma mudança muito positiva. As pessoas que compreendem a tecnologia querem realmente estar aqui porque percebem que o trabalho se tornou algo mais do que o trabalho normal de um centro de contacto, em que apenas atendem o telefone repetidamente.

Galen Low: Adoro isso. Recentemente estive numa conferência onde apresentaram um gráfico de adoção da inteligência artificial à equipa interna. O contexto era mais relacionado com programação e com a utilização do Cursor, mas basicamente disseram que não tinham feito nada de diferente. Continuaram a comunicar e a promover a adoção, e a linha manteve-se estável durante algum tempo, antes de disparar.

Penso que foi assim: “Tenho dúvidas de que isto vá realmente melhorar a minha vida. Estão a obrigar-me a experimentar. Está bem, vou utilizar.” E, de repente: “Esperem. Na verdade, partes do meu trabalho melhoraram.”

Depois, vou contar aos meus amigos ou os meus amigos vão contar-me. “Na realidade, devias experimentar isto. Já não preciso de fazer reposições de palavras-passe durante seis horas por dia e sinto-me mais envolvido.” E, de repente, surge aquele aumento.

Do ponto de vista da gestão da mudança, falamos do vale do desespero, em que as pessoas ficam presas numa mudança que lhes foi imposta e precisam de encontrar uma forma de a ultrapassar. Mas isto pareceu mais uma mudança cultural interna, uma perceção dos benefícios depois de lhes terem sido explicados. Os benefícios não mudaram, mas foi necessário tempo para perceberem o impacto real.

Também gostei do que disseste sobre a primeira interação com a inteligência artificial dever ser agradável. Isso é verdade tanto para o cliente, na experiência do cliente, como para o funcionário, na experiência do funcionário.

Como organização de serviços, ajudam os vossos clientes com esta questão. Podem não acompanhar a gestão da mudança do princípio ao fim, mas que recomendações fazem aos clientes sobre a forma como a gestão da mudança pode determinar o sucesso ou o fracasso de um projeto?

Jim Iyoob: O Manu é a pessoa responsável por essa área. Vou deixá-lo responder.

Manu Dwievedi: Vou começar por algo que o Jim costuma dizer: se apresentarmos algo às pessoas de surpresa e dissermos “Isto é inteligência artificial e vai ajudar-vos”, haverá sempre dúvidas. As pessoas receiam aquilo que não conhecem, mas apoiam aquilo que ajudaram a criar.

Isto é muito importante quando falamos de gestão da mudança. Quer a adesão venha de cima para baixo ou de baixo para cima, é essencial que toda a organização esteja envolvida. As pessoas têm de compreender que a mudança está a chegar para as ajudar e como vai funcionar.

Na verdade, falámos sobre isto na CCW: qualquer implementação de inteligência artificial é 80% gestão da mudança e apenas 20% tecnologia. É preciso educar as pessoas e garantir que contribuem com a sua própria perspetiva. Um agente deve poder dizer: “É isto que quero fazer.”

Pensem nisto: há agentes em todo o mundo que foram penalizados por cometerem um erro ortográfico ou gramatical num pedido de apoio, embora nunca tenham recebido formação sobre como resumir um caso. Isto continua a acontecer.

Quando se diz a um agente: “Isto vai ajudar-te. Já não terás de escrever estas notas. Não terás de te preocupar com a ortografia nem com a gramática. O sistema envia as notas e podes passar a resolver o problema seguinte”, digam-me qual é o agente que vai responder que não quer isso.

O problema é que nunca se explica nem se educa suficientemente. As pessoas apenas sabem que a inteligência artificial está a ser incluída e já ouviram notícias assustadoras.

Escrevi recentemente sobre isto no LinkedIn. Há uma notícia a dizer que um relatório do MIT concluiu que 95% dos projetos de inteligência artificial falharam. Ninguém leu realmente o relatório. O relatório diz que 95% dos projetos que falham falham devido à gestão da mudança ou a problemas relacionados com as pessoas e a liderança. Mas a história mais apelativa dizia simplesmente que 95% falharam.

A narrativa está a ser conduzida pelo medo da inteligência artificial ou por empresas que dizem que a inteligência artificial está a funcionar muito bem, e isso está efetivamente a criar medo entre as pessoas que estão na linha da frente.

Por isso, o primeiro ponto é educar. É preciso compreender o que se quer implementar e porquê. Tenha uma visão muito clara e restrita do caso de utilização. Quero implementar inteligência artificial porque quero poupar os 60 segundos que um agente demora depois de cada chamada apenas a escrever as informações.

Agora tem um caso de utilização muito claro. Está também a ajudar os clientes, porque esses 60 segundos são utilizados para que o cliente seguinte espere menos. Está a ajudar os clientes porque os agentes já não cometem erros gramaticais nem se esquecem de escrever algo num pedido de apoio.

Quando o agente seguinte atende uma chamada, sabe exatamente qual era o problema. E qual é o resultado? Poupa-se tempo em cada chamada.

Galen Low: E o agente também deixa de ser penalizado por cometer um erro tipográfico.

Manu Dwievedi: Exatamente. Como empresa, resolveu o problema das pessoas, resolveu o problema dos clientes e ganhou dinheiro com isso.

Quando se gere a mudança desta forma, educam-se as pessoas, identificam-se os casos de utilização adequados, começa-se de forma muito restrita, implementa-se, repete-se, corrige-se o que está errado e só depois se expande. É isso que estamos a observar em todo o lado.

Galen Low: É engraçado mencionares a manchete sobre o relatório do MIT. Não tenho os dados anteriores, mas apostaria que a mesma percentagem é quase verdadeira para qualquer projeto, com inteligência artificial ou sem ela, por causa da gestão da mudança.

Algumas pessoas podem estar a ouvir isto e pensar: “Sim, compreendo. A gestão da mudança é importante.” O que gosto no que disseste é a ideia de mostrar desde cedo aquilo que a tecnologia consegue fazer, explicar desde cedo qual é o objetivo e criar uma experiência agradável em torno da inteligência artificial.

Não se trata de um discurso de vendas desonesto. A realidade é que se quer genuinamente resolver problemas para os agentes ou para os funcionários, independentemente da indústria. Mas também é importante mostrar em vez de simplesmente dizer.

Jim Iyoob: Deixa-me fazer uma pergunta. Queres dizer que o Gemini faz planeamento de refeições? Talvez seja algo para o qual nunca utilizei inteligência artificial, mas talvez tenha de começar.

Galen Low: Na verdade, utilizo diferentes modelos de linguagem de grande dimensão para diferentes coisas. O meu Gemini dedica-se sobretudo a inventar canções sobre Pokémon ou Minecraft que depois posso gravar com o meu filho.

Jim Iyoob: Interessante.

Galen Low: Depois, utilizo o ChatGPT para todo o meu trabalho e o Claude para outras tarefas. É assim que distribuo o trabalho entre os meus assistentes de inteligência artificial.

Penso que é interessante algumas pessoas falarem da transformação através da inteligência artificial como se fosse algo completamente novo. É diferente e todos temos de descobrir como lidar com isso, mas isso não é necessariamente verdade. O que é verdade é que provavelmente devemos seguir quase o mesmo processo de qualquer transformação em grande escala. Só que também não estávamos a fazer isso corretamente antes.

Jim Iyoob: É engraçado dizeres isso. Quando surgiu o sistema de resposta audível interativa, o que disseram? “Vai substituir todos os agentes.” Que disparate. Depois surgiu a conversação escrita: “Vão conseguir gerir duas ou três conversas ao mesmo tempo e já não vão precisar de tantas pessoas.” Que disparate.

Agora estão a dizer o mesmo sobre a inteligência artificial. É apenas uma história diferente e não é verdade. Estão a utilizar o medo da inteligência artificial. Não sei se viste o vídeo mais recente do robô que começou a agredir as pessoas que estavam a trabalhar nele. Foi engraçado. Vou utilizá-lo em Las Vegas no próximo ano.

O robô ficou descontrolado e começou a agredir os homens que trabalhavam nele. Não sei se era o vídeo do Corridor Crew, mas vi-o cerca de 15 vezes porque era hilariante. Pensei: quem programou aquilo não o programou corretamente. E isso leva-nos novamente à inteligência humana.

Galen Low: Queria voltar a algo importante e realista. Disseste que, por vezes, pode ser necessário perder pessoas. Não é uma utopia em que toda a gente terá cada vez mais empregos. A Etech tem conseguido criar mais empregos, mas não é necessariamente verdade que todos conseguirão manter o seu emprego.

Também mencionaste que algumas pessoas com baixo desempenho provavelmente perderão o emprego. Mas, mais uma vez, a causalidade vem de trás. Não é apenas por causa da inteligência artificial. É porque têm baixo desempenho, não levam o trabalho a sério e não estão a aprender nem a crescer.

A inteligência artificial não é realmente a culpada; é apenas o gatilho. Também disseste que precisamos de pessoas para construir estas ferramentas, programá-las e mantê-las.

Estou a observar grupos de pessoas que nunca pensei que programariam a criar aplicações com ferramentas de inteligência artificial, a fazer programação por descrição e a utilizar ferramentas como o n8n. Internamente, realizámos uma semana de experiências com inteligência artificial, em que todos escolheram uma experiência e fizeram uma apresentação.

Penso que algumas pessoas podem estar a perguntar: “E então? Um agente de um centro de contacto vai tornar-se um programador de inteligência artificial? É um passo lógico ou é um exagero?” É isso que estamos a dizer relativamente à força de trabalho?

Jim Iyoob: É uma excelente pergunta. Se tiver vontade, como costumo dizer, quem tem vontade pode aprender a competência.

Mas é preciso ter vontade primeiro. O Manu era agente e hoje programa. Isso aconteceu porque teve vontade de aprender outras competências.

É como a minha filha. Licenciou-se e agora quer ser advogada. Eu disse-lhe que o ChatGPT não a ajudaria a fazer os exames de admissão. Em teoria, talvez pudesse ajudar, mas, quando fizer o exame, terá de saber o que aprendeu.

Infelizmente, vejo muitas pessoas na nossa sociedade a dependerem demasiado da tecnologia. A minha filha tem 17 anos e está no último ano. A escola proibiu os telemóveis. Agora tem de pensar por si própria. É bom para ela, não é? O que estava a fazer com o telemóvel? Não pode ter o ChatGPT sempre consigo.

Galen Low: É um caso de utilização interessante. Pensemos na calculadora. Quando eu estava no ensino secundário, utilizava uma calculadora Texas Instruments. A certa altura, alguém disse: “Não precisa de saber toda a matemática; no mundo real e no trabalho, terá uma calculadora.”

Jim Iyoob: Lembro-me da Texas Instruments.

Galen Low: A TI-83. E, mais tarde, passámos a ter uma calculadora sempre connosco no telemóvel. Agora temos assistentes de inteligência artificial nos centros de contacto.

Existe um futuro plausível em que a tua filha seja advogada com um assistente holográfico de inteligência artificial, com a legislação imediatamente disponível e alguém a dizer: “Quis dizer esta parte da legislação?” Será que as pessoas vão realmente precisar de saber tudo?

Jim Iyoob: Sim. Eis a razão: existem muitos artigos sobre respostas erradas dadas pela inteligência artificial. É por isso que precisamos de seres humanos. É por isso que dizemos que a inteligência artificial não substitui; apoia.

Utilizo inteligência artificial constantemente. Tenho cinco plataformas diferentes, tal como tu, para tarefas diferentes. Mas o problema é que tudo depende de quem programou o sistema para compreender determinada situação.

Sim, com o tempo pode aprender com cada pessoa. Pode aprender a personalidade, a forma de falar e a forma de escrever. Mas, no final, ainda é preciso ler o resultado porque a ferramenta comete erros.

Consigo perceber quando as pessoas utilizam inteligência artificial para me enviar coisas. Vê-se no LinkedIn: aparecem emojis e conteúdo inútil. Copiaram e colaram o texto.

Recebo mensagens de empresas de subcontratação de processos empresariais no LinkedIn a dizerem: “Vi que trabalha em logística.” Não trabalho. Nem sequer estou perto disso. Estão a tentar vender-me os seus serviços.

Isso diz-me que a pessoa nem sequer leu o meu perfil. Limitou-se a copiar e colar, provavelmente enviou a mesma mensagem a toda a gente. É por isso que precisamos sempre da componente humana.

Galen Low: É uma imagem muito clara do futuro: a força de trabalho está a mudar, a educação é importante, precisamos de ajudar as pessoas a desenvolver novas competências e tem de existir vontade de o fazer.

Se não houver vontade e a pessoa tiver baixo desempenho, provavelmente perderá o emprego. Isso é provavelmente responsabilidade dela, não da inteligência artificial. A missão é tornar a inteligência artificial melhor e, esperemos, impedir que domine o mundo.

Não penso que seja isso que estamos a dizer, mas acredito que é possível alcançar uma certa harmonia. Mesmo que se assuma um grande projeto de transformação através da inteligência artificial, que terá impacto na vida das pessoas e que algumas irão odiar e outras irão adorar, no final tudo volta a qualquer tipo de mudança ou transformação.

Quer seja por causa de um sistema de resposta audível interativa, da pandemia ou da inteligência artificial, a abordagem continua a ser essencialmente a mesma. Continua a existir uma pessoa no circuito e continua a ser tudo uma questão de pessoas.

Quero fazer uma última pergunta prática. Alguns dos meus ouvintes são responsáveis de departamentos ou líderes de projeto que já estão a meio de um projeto de transformação que está a adicionar inteligência artificial a uma função essencial do negócio.

Estão a ouvir isto e a pensar: “Devia ter ouvido este episódio antes de começar. Agora estou metido num problema?” O que podem fazer a meio do projeto para garantir, do ponto de vista da gestão da mudança, da tecnologia e das operações, que o resultado fará mais bem do que mal?

Jim Iyoob: Diria que o conhecimento do domínio é mais importante do que qualquer conhecimento tecnológico. Em primeiro lugar, diria: rastejar, caminhar e correr. Toda a gente está a tentar automatizar tudo.

Que disparate. Escolham três coisas que não vos deixam dormir. Comecem por aí. Depois de implementarem a inteligência artificial num ambiente controlado, podem escolher outras coisas.

Eu procuraria aquilo a que chamamos frutos fáceis de alcançar. É aí que toda a gente se engana, porque estes projetos demoram seis, nove ou doze meses até vermos o retorno do investimento.

Deveriam ver um retorno do investimento em 30 a 45 dias se fizerem as coisas corretamente. Não podem começar com a ideia de automatizar tudo. Automatizem uma parte do negócio. Se reduzirem o volume de chamadas em 5%, isso representa dinheiro real e poupanças reais. Depois, aumentem a escala.

É aí que toda a gente se engana. Pensam que têm de fazer tudo e o projeto nunca chega a arrancar. Digo sempre aos nossos clientes: “Está bem, querem fazer isto? Muito bem. Vamos escolher três coisas. Vamos começar por estas três, garantir que funcionam e depois aumentar a escala.”

Quando o processo estiver consolidado, aprenderão com ele. E, já agora, aprendam com os fracassos. Os fracassos não significam coisas más. Significam que a forma como tentaram fazer algo não funcionou. Tentem de outra maneira.

Quando se trabalha com três, quatro ou cinco pequenas tarefas, é muito mais fácil ajustar e ser ágil do que quando se tenta fazer tudo.

A última coisa que diria é: não copiem o processo. Se o processo atual não funciona, não o automatizem.

Galen Low: Ampliar o fracasso e depois automatizá-lo.

Jim Iyoob: Exatamente. Manu, o que acrescentarias?

Manu Dwievedi: É exatamente isso. Se estiverem a iniciar um processo de inteligência artificial, deveriam imprimir estas ideias e colocá-las em algum lugar visível. Se fizerem estas três coisas, tudo correrá bem.

Um amigo meu está a experimentar o GPT-5 numa antiga empresa de contabilidade. Estão a tentar utilizar inteligência artificial internamente para resolver problemas no serviço de apoio técnico. Ligou-me há algumas semanas e disse: “Este GPT-5 é incrível. Percorreu os passos de resolução de problemas de um dos meus funcionários, apesar de eu não o ter treinado.”

Depois perguntou: “Como faço para que funcione corretamente todas as vezes?” Bem, esse é o problema. Decidiu pegar num bot, dizer-lhe “resolve problemas para as pessoas” e esperar que ele faça isso sempre. Não funciona assim.

É preciso definir um caso de utilização muito específico. “O meu Outlook não está a funcionar.” Esse é o caso de utilização que deve ser trabalhado. As pessoas estão a utilizar a inteligência artificial como se fosse uma varinha mágica que resolve tudo no momento em que se diz a palavra “inteligência artificial”.

Mas não é assim que vai funcionar.

Galen Low: Gosto disso. É quase poético, mas também lógico, que o caminho para a transformação macro passe realmente pela transformação micro. Temos de seguir estes passos e saber quais são os nossos objetivos.

Se não percebermos o que estamos a tentar fazer em grande escala, uma transformação total será sempre difícil. A transformação digital já demonstrou isso. Conheço organizações que, dez ou doze anos depois, ainda estão a migrar para a nuvem, a tentar mudar para outro sistema de gestão da relação com o cliente ou a digitalizar uma parte do negócio.

A realidade é que as coisas vão mudar no mundo da inteligência artificial e no mundo do trabalho durante esse período. Temos de pensar em ciclos mais curtos.

Manu Dwievedi: Concordo.

Jim Iyoob: Sim.

Galen Low: Excelente. Jim, muito obrigado por teres dedicado este tempo a falar comigo. Foi muito divertido. Antes de te deixar ir, onde é que as pessoas podem saber mais sobre ti?

Jim Iyoob: É fácil: no LinkedIn, procurando por Jim Iyoob. Publico uma excelente newsletter sobre experiência do cliente uma vez por mês. Subscrevam o meu blogue. Falo sobre coisas em que as pessoas pensam, mas que não dizem. Digo às pessoas aquilo que precisam de ouvir, não aquilo que querem ouvir. É tudo conteúdo educativo, por isso aproveitem.

É provavelmente a forma mais fácil de nos encontrarem. Tentem não me vender nada no LinkedIn. Se o fizerem, vou analisar a mensagem, como fiz esta manhã.

Galen Low: Façam primeiro a vossa pesquisa.

Jim Iyoob: Façam primeiro a vossa pesquisa antes de me contactarem no LinkedIn. Podem ligar-se a mim à vontade, mas, se me tentarem vender alguma coisa, façam primeiro a vossa pesquisa. Caso contrário, receberão uma mensagem minha a criticar a forma como o fizeram.

Galen Low: Excelente.

Jim Iyoob: Manu.

Manu Dwievedi: Também podem encontrar-me no LinkedIn. Penso que será a forma mais fácil. Procurem por Manu AI. Podem aceder a linkedin.com/in/manuai/.

Galen Low: É um endereço do LinkedIn muito bom.

Jim Iyoob: Sim, todos vocês deveriam ter um assim.

Galen Low: Excelente. Vou incluir todas essas ligações nas notas do episódio.

Mais uma vez, obrigado por participarem no programa e por partilharem os vossos conhecimentos e opiniões. Foi excelente.

Jim Iyoob: Muito obrigado.

Manu Dwievedi: Obrigado. Obrigado por nos receberem.

Galen Low: E é tudo por hoje no podcast The Digital Project Manager. Se gostou desta conversa, subscreva o programa na plataforma onde o estiver a ouvir. E, se quiser ainda mais informações práticas, estudos de caso e guias, [00:42:00] visite thedigitalprojectmanager.com.

Até à próxima. Obrigado por nos ouvir.