Mesmo assim, a maioria das empresas ainda vê a IA de forma bastante restrita, como uma ferramenta que alivia os custos e ineficiências do trabalho humano repetitivo, automatizando tarefas físicas mundanas (como mover mercadorias em armazéns) e aumentando a capacidade das organizações de produzir, processar e analisar pilhas e pilhas de dados. Mas a tecnologia pode fazer muito mais do que isso.

Emparelhado com habilidades relacionadas à investigação “suaves”, como pensamento crítico, inovação, aprendizado ativo, resolução de problemas complexos, criatividade, originalidade e iniciativa, essa tecnologia pode aprofundar nossa compreensão de um mundo cada vez mais complexo, permitindo que nos envolvamos em questionamentos mais abstratos e mudando nosso foco da identificação para a ideação. Em nossas pesquisas e workshops com executivos, descobrimos que as empresas têm muito a ganhar ao tratar a IA como uma colaboradora do trabalho do conhecimento em diversas áreas, como design de produtos, eficiência de processos e engenharia imediata. A parceria com a tecnologia dessa maneira pode ajudar as pessoas a fazer perguntas mais inteligentes, o que, por sua vez, os torna melhores solucionadores de problemas e inovadores. Também estamos vendo os impactos iniciais de sistemas de IA mais sensíveis ao contexto (como o ChatGPT) e, à medida que continuam a melhorar, a habilidade de fazer perguntas (ou criar prompts) só se tornará mais valiosa no processo de descoberta.

Embora os especialistas tenham reconhecido a necessidade de os engenheiros de software fazerem perguntas inteligentes no início, ao desenvolver ferramentas automatizadas (para incorporar menos vieses e suposições), pouco foi dito sobre o outro lado da relação entre IA e investigação: o potencial da tecnologia para ajudar as pessoas tornem-se solucionadores de problemas mais curiosos e criativos no trabalho. Nosso objetivo era corrigir esse descuido por meio de sessões de design thinking e extensas conversas de acompanhamento com líderes empresariais voltados para a tecnologia de diversos países e setores. Também pesquisamos cerca de 200 líderes, de mais de 30 países que participaram de nossos programas de educação executiva no MIT, para saber como a inteligência artificial afetou padrões de questionamento e comportamentos e resultados de inovação em suas organizações. (Para esta pesquisa,

Encontramos dois caminhos distintos, mas relacionados, que os líderes seguem para fortalecer seus músculos de investigação (e de suas equipes) à medida que exploram o poder da IA ​​em seu trabalho de fazer perguntas.

No primeiro caminho, eles podem usar a tecnologia para mudar a cadência e os padrões de suas perguntas: a IA aumenta a velocidade, a variedade e a novidade das perguntas. Os resultados de nossa pesquisa em andamento mostram que a IA pode aumentar significativamente todos os três.

No segundo caminho, a IA pode ajudar a transformar as condições e configurações em que as pessoas trabalham, para que possam surgir perguntas que desencadeiem mudanças – o que chamamos de perguntas “catalíticas”. Isso empurra os líderes para fora de suas zonas de conforto e para a posição de estarem intelectualmente errados, emocionalmente desconfortáveis ​​e comportamentalmente quietos e mais reflexivos, o que, ao que parece, promove pensamento e ação inovadores.

Vejamos como cada caminho pode levar a ideias revolucionárias.

Aumento da velocidade, variedade e novidade.

A parceria com a IA para aumentar a velocidade, a variedade e a novidade das perguntas exige que as empresas treinem algoritmos para responder às perguntas básicas e fáceis (sim/não) de forma independente e revelar padrões profundamente ocultos nos dados. Quando essa base é estabelecida, os humanos podem começar a explorar o poder de questões mais dependentes do contexto e com nuances que as tecnologias de IA ainda não são capazes de responder sozinhas.

Velocidade da pergunta

Os algoritmos podem fornecer respostas imediatas às perguntas feitas pelos líderes, permitindo que eles façam mais perguntas — e com mais frequência. Em nossa pesquisa, descobrimos que 79% dos entrevistados fizeram mais perguntas, 18% fizeram a mesma quantidade e 3% fizeram menos.

Na empresa de segurança cibernética Cybereason, os pesquisadores confiam na IA e no aprendizado de máquina para responder imediatamente às perguntas básicas sobre o que aconteceu em uma violação aparente, para que a equipe possa voltar sua atenção mais rapidamente para a formulação de perguntas mais profundas sobre por que isso aconteceu. No passado, disse o CEO Lior Div, as descobertas eram mais em preto e branco: “É um ataque. Não é um ataque. É bom ou é ruim.” Mas a velocidade com que a IA preencheu esses espaços em branco abriu toda uma nova linha de perguntas sobre a intenção – e o que os hackers realmente buscam em uma determinada situação.

Claro, há riscos em usar IA para gerar perguntas rápidas. Por um lado, as pessoas podem continuar fazendo mais e mais perguntas sem trabalhar em direção a um caminho acionável, tornando importante reconhecer quando o processo deixa de ser produtivo. Por outro lado, mais perguntas não significam necessariamente perguntas melhores , o que significa que você ainda precisará exercer o julgamento humano para decidir como proceder.

Variedade de perguntas

A IA ajuda a descobrir padrões e correlações em grandes volumes de dados — conexões que os humanos podem perder facilmente sem a tecnologia. Saber que eles têm essa ferramenta à sua disposição libera os líderes para fazer perguntas mais abrangentes e explorar novas ideias que talvez não tenham considerado de outra forma. Em nossa pesquisa, descobrimos que o envolvimento com a IA levou os entrevistados a fazerem perguntas diferentes do que fariam em 94% das vezes.

Considere este exemplo: Kli Pappas, diretor de análise preditiva da Colgate-Palmolive, nos disse que sua equipe utilizou a IA para entender como o carvão se tornou um ingrediente extremamente popular em produtos de consumo para que eles pudessem “encontrar o próximo carvão”. Seu algoritmo gerou e respondeu a milhares de perguntas com base em sua busca inicial por dados, esboçando uma trajetória de décadas desde esfoliantes de carvão na Coreia do Sul há 20 anos até carvão aparecendo em lavagens de rosto nos EUA e depois em todos os tipos de produtos em todo o mundo. mundo. Os dados gerados por IA levaram a equipe a fazer centenas de perguntas menos óbvias para estimular o pensamento criativo sobre tendências futuras que podem estar à espreita em lugares inesperados. “Olhamos para trás nas categorias e tentamos ver como as tendências se movem entre as categorias, desde cuidados com o cabelo, cuidados com a pele e higiene oral”, disse Pappas.

Pergunta novidade

A IA também facilita insights mais profundos, ajudando os usuários a chegar a novas perguntas de “salto de categoria” – o padrão-ouro da investigação inovadora – que aplicam a compreensão de uma área a um espaço completamente diferente. Nossa pesquisa mostra que a IA levou os entrevistados a fazer perguntas únicas que mudaram a direção de sua equipe, organização ou setor em 75% das vezes.

Quando você sabe que uma tecnologia pode filtrar muito mais dados e conectar mais pontos do que você jamais poderia fazer sozinho, isso lhe dá licença para fazer perguntas mais ousadas – coisas que você nunca faria se tivesse que respondê-las sozinho, porque elas são intratáveis ​​para o cérebro humano ou de alguma forma vão contra vieses cognitivos arraigados.

Embora as questões que saltam de categoria não surjam em todos os encontros com sistemas de IA, estar aberto às possibilidades e permitir a liberdade de investigação pode abrir caminho para mais instâncias. Veja como Mir Imran, um inovador médico e fundador do InCube Labs, descreveu o lado positivo quando conversamos: “A IA pode pegar variáveis ​​realmente obscuras e fazer novas conexões. Quando essas conexões ocultas se juntam, isso faz com que você reformule sua pergunta e forneça inovações disruptivas.” Em outras palavras, as novas conexões da IA ​​podem desencadear suas novas perguntas, que por sua vez podem levar você a investigar soluções com as quais outras pessoas ainda não sonharam – como as pílulas robóticas que a equipe de Imran criou recentemente para substituir injeções externas por internas.

Criando condições para melhores perguntas.

A IA pode tirar os líderes de seu modo normal de operação e forçá-los a ceder o controle sobre aonde suas perguntas os levarão. Isso é uma coisa boa. O aumento da velocidade das perguntas, a variedade e, principalmente, a novidade facilitam o reconhecimento de onde você está intelectualmente errado, tornando-se emocionalmente desconfortável e comportamentalmente quieto – as mesmas condições que descobrimos, tendem a produzir linhas de investigação que mudam o jogo. Jeff Wilke – ex-CEO da Amazon Consumer Worldwide, agora cofundador da Re:Build Manufacturing – abraçou essas condições não apenas em seu trabalho diário como executivo de tecnologia, mas também ao longo de sua carreira, revisando continuamente seus modelos mentais enquanto se move de papel em papel. Quando conversamos, ele tinha o seguinte a dizer: “Se você procura coisas que não conhece e tem coragem de errar, de ser ignorante, de ter que fazer mais perguntas e talvez se envergonhar socialmente, então eu pense que você constrói um modelo mais completo, e esse modelo lhe serve bem ao longo de sua vida.”

Mas há um problema em se associar à IA: a pesquisa sugere que pode ser um desafio para as pessoas fazerem isso de maneira agradável, porque as capacidades sobre-humanas e os movimentos imprevisíveis da IA ​​podem impedi-los de confiar totalmente e se envolver com a tecnologia. Isso está de acordo com o que observamos nas organizações e aprendemos com nossas conversas com os líderes.

Desconfiar da tecnologia dificilmente conduz à investigação criativa. Portanto, procure maneiras de compensar isso e não deixe apenas para a IA produzir as condições para o pensamento inovador e a solução de problemas. Considere de que outra forma você pode criá-los. Onde há espaço em seus processos de solução de problemas para sintetizar coisas que não parecem relacionadas? Como você pode usar essas oportunidades para desequilibrar as pessoas para que elas gerem perguntas que vão além do que elas sabem intelectualmente ser certo, o que as deixa emocionalmente confortáveis ​​e o que elas estão acostumadas a dizer e fazer? Ao mesmo tempo, como você pode criar segurança psicológicapara que as pessoas em sua organização façam perguntas abrangentes e usem a IA de forma mais eficaz para aprender com elas, levando a fazer perguntas melhores? Quando a segurança psicológica está presente, as pessoas podem dizer, sem repercussão, “estou errado”, “estou desconfortável” e “ainda estou pensando”?

Em vez de resolver com clareza todas essas tensões, os líderes e as equipes devem aprender a lidar com a incerteza decorrente de fazer perguntas que os levem a um novo território. Embora o processo não seja fácil, os resultados são empolgantes, o que talvez seja o benefício mais importante de colaborar com um sistema de IA. A empolgação fornece impulso e motivação para avançar em um processo difícil, alimentando ainda mais a criatividade.

Mitigando as fraquezas da IA ​​com as forças humanas

A inteligência artificial pode ser sobre-humana em alguns aspectos, mas também tem fraquezas consideráveis. Para começar, a tecnologia é fundamentalmente voltada para o passado, treinada nos dados de ontem – e o futuro pode não se parecer em nada com o passado. Além disso, dados de treinamento imprecisos ou defeituosos (por exemplo, dados distorcidos por vieses inerentes) produzem resultados ruins.

Os líderes e suas equipes devem administrar essas limitações se quiserem tratar a IA como uma parceira de pensamento criativo. Como? Concentrando-se em áreas onde o cérebro humano e as máquinas se complementam. Enquanto a IA aumenta o volume de dados que podemos processar e o grau de complexidade que podemos gerenciar, nossos cérebros funcionam de maneira redutiva; geramos ideias e depois as explicamos a outras pessoas. Enquanto as máquinas carecem de imaginação e julgamento moral, podemos aproveitar essas habilidades críticas, pois a IA nos ajuda a aumentar a velocidade, a variedade e a novidade das perguntas que fazemos para resolver problemas em nossas organizações. Essas diferenças são o material de uma colaboração frutífera – e otimizá-las pode reduzir a ameaça da IA ​​ao trabalho humano.

Com os humanos e a IA trabalhando em seus respectivos pontos fortes, eles podem transformar incógnitas desconhecidas em incógnitas conhecidas, abrindo a porta para o pensamento inovador: saltos lógicos e conceituais que nenhum poderia fazer sem o outro. Aproveitar esse potencial exigirá que os líderes olhem para a inteligência artificial sob uma nova luz – menos sobre economia de custos, eficiência e automação e mais sobre inspiração, imaginação e inovação. Também exigirá a construção de uma cultura que apoie, incentive e recompense fazer grandes perguntas – e não necessariamente saber as respostas.