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Integrar a inteligência artificial (IA) à empresa é uma coisa, mas desenvolver as habilidades da força de trabalho - incluindo tanto a equipe técnica responsável pelo suporte e gerenciamento da IA quanto os funcionários que simplesmente aproveitam a IA como usuários finais - para impulsionar o uso ideal da tecnologia pode ser outra bem diferente.
Isso é especialmente verdadeiro no momento atual. O aumento do interesse em IA que se seguiu à introdução de ferramentas e serviços comerciais de IA generativa, como o Microsoft Copilot e o ChatGPT, deixou muitas empresas em um estado de frenesi em que sua utilização permaneceu imatura, enquanto seus gastos aumentaram constantemente.
Muitas empresas estão testando casos de uso de IA e implementações de prova de conceito (PoC), mas ainda não capacitaram totalmente seus funcionários para aproveitar a IA da forma mais eficaz possível e em escala. E esse é o desafio.
O desafio da capacitação em IA
Antes de nos aprofundarmos em como ensinar os funcionários a trabalhar de forma eficaz com a IA, vamos dar uma olhada em algumas das dificuldades que as empresas enfrentam com o aprimoramento das habilidades em IA.
Grande parte do problema decorre da complexidade inerente da IA. Na maioria dos contextos (não incluindo casos de uso de IA mais simplistas que algumas organizações têm implementado há anos, como o uso de modelos de IA para análise preditiva), a IA representa um tipo de tecnologia fundamentalmente novo. A maioria dos funcionários tem pouca ou nenhuma experiência de trabalho com IA, e esperar que eles entendam como gerenciar e usar a tecnologia de forma eficaz sem qualquer tipo de suporte da organização não é realista.
Além disso, a adoção efetiva da IA exige mudanças no processo, pois pode levar a novos tipos de automações que afetam os fluxos de trabalho. Por exemplo, quando se trata de desenvolver ferramentas ou serviços de IA, o processo se assemelha às práticas tradicionais de engenharia de software em muitos aspectos. Ele inclui ferramentas e métodos como CI/CD, controle de versão e metodologias de desenvolvimento ágil.
No entanto, a IA também introduz requisitos adicionais, como gerenciamento de dados, treinamento de modelos e necessidades de personalização, que não existem no ciclo de vida de desenvolvimento de software convencional (SDLC). Por esse motivo, você não pode simplesmente encaixar o desenvolvimento de IA nos processos de desenvolvimento de software existentes; você precisa refinar seus processos para dar suporte à IA.
Dicas para agilizar a capacitação em IA
Fazer esses tipos de mudanças exige tempo e esforço, mas com as estratégias corretas de aprimoramento da IA, as empresas podem vencer os desafios.
Como há dois conjuntos fundamentalmente distintos de trabalhadores que se envolvem com IA - a equipe de tecnologia que desenvolve, dá suporte e gerencia a tecnologia de IA e os usuários finais não técnicos - estou dividindo a lista de práticas recomendadas de aprimoramento de habilidades em dois componentes, um para cada pessoa.
Capacitação da equipe técnica
Em muitos aspectos, ensinar a equipe técnica a dar suporte eficaz à IA é a maior dificuldade, pois esses funcionários precisam entender os meandros de como as ferramentas de IA funcionam e mitigar os desafios especiais que elas apresentam. As etapas a seguir podem ajudar.
1. Unificar o desenvolvimento e as operações de IA
Em muitas empresas, o desenvolvimento de modelos de IA é um processo separado do suporte aos modelos depois que eles são implantados. Pior ainda, algumas organizações não têm uma estratégia clara para as operações de suporte de IA.
Para fechar essa lacuna, as empresas precisam criar uma abordagem unificada para o desenvolvimento e as operações de IA. Elas podem fazer isso adotando práticas como o LLMOps, que integra o desenvolvimento, a implantação e as operações de IA de maneira semelhante à forma como o DevOps incentiva a forte integração entre o desenvolvimento de software e os processos de suporte.
2. Descartar IA indesejada
À medida que as empresas fazem a transição da experimentação de IA para o uso de IA na produção, muitas descobrirão que os modelos de IA ou outras ferramentas e serviços de IA que usaram inicialmente não são ideais para suas necessidades. Para evitar manter ativa a tecnologia de IA desnecessária - uma prática que aumenta a carga imposta às equipes técnicas para manter a tecnologia e, ao mesmo tempo, aumenta o risco de uso indevido de dados pela IA - as empresas devem avaliar quais soluções de IA estão em vigor e quais não são mais necessárias e desativar as últimas.
3. Separe os dados confidenciais
Para reduzir os riscos de segurança e privacidade de dados associados à IA, é fundamental que as equipes técnicas evitem a exposição de informações confidenciais a modelos ou serviços de IA que não deveriam ter acesso a elas.
Instruir os funcionários não técnicos a evitar práticas arriscadas, como alimentar um chatbot de IA de terceiros com dados comerciais proprietários, não é suficiente; as equipes de gerenciamento de dados e privacidade devem investir nos controles automatizados necessários para mitigar o risco de uso indevido de dados pela IA.
4. Gerenciar o impacto ético da IA
Os serviços de IA podem criar uma série de desafios éticos, como o risco de os modelos gerarem conteúdo tendencioso devido a vieses em seus dados ou parâmetros de treinamento. Esse é um desafio que as empresas geralmente ignoram ao adotar a IA, mas que é crucial abordar se quiserem usar a IA de forma eficaz e em escala.
Para isso, as equipes técnicas devem aprender a avaliar os resultados produzidos pelos modelos de IA, verificar a existência de viés e, quando necessário, atualizar e reimplantar os modelos para corrigir o problema.
5. Investir em gerenciamento de produtos
Especialmente no contexto do desenvolvimento de IA, o gerenciamento cuidadoso do produto é fundamental, dado o papel central desempenhado pelo feedback do usuário na condução de processos como o ajuste fino dos modelos. Por esse motivo, as empresas devem se certificar de que investem adequadamente em especialistas em gerenciamento de produtos que possam ajudar a orientar o desenvolvimento de modelos da maneira que melhor se alinhe às necessidades da empresa.
Capacitação em IA para usuários finais
Ensinar os usuários finais a fazer o uso ideal da IA é mais simples no geral, especialmente quando as equipes técnicas fazem bem o seu trabalho e colocam as soluções corretas de IA nas mãos dos usuários. Ainda assim, os funcionários não técnicos também podem ser aprimorados em determinadas áreas importantes.
1. Estabelecer diretrizes de uso de IA permitidas
A organização deve estabelecer políticas claras que definam com quais ferramentas e serviços de IA os usuários finais podem se envolver e sob quais condições.
Por exemplo, os usuários finais podem precisar ser instruídos sobre os riscos de fornecer dados comerciais proprietários a fornecedores de serviços de IA terceirizados nos quais a empresa não confia para gerenciar esses dados com segurança. Em alguns casos, a empresa pode optar por proibir totalmente o uso de determinadas soluções de IA, e os usuários finais precisam saber quais são as regras.
2. Ensinar os funcionários a gerenciar a produção de IA
Assim como alimentar a IA com dados confidenciais representa um risco, deixar de gerenciar adequadamente os resultados também pode ser arriscado. Os usuários finais devem ser treinados para entender, por exemplo, as implicações de armazenar os resultados gerados pela IA em locais inseguros, caso eles contenham dados confidenciais.
Eles também devem entender os desafios éticos relacionados ao viés da IA que observei acima; as equipes técnicas podem ajudar a mitigar o impacto desse viés, mas não podem evitá-lo totalmente, portanto, os usuários finais precisam saber como identificar os resultados da IA que podem refletir o viés.
3. Ajude a equipe a descobrir soluções de IA
Uma última etapa básica, mas facilmente negligenciada, para ensinar os usuários finais a aproveitar a IA de forma otimizada é garantir que eles saibam onde encontrar as soluções de IA disponíveis para eles. Isso pode ser especialmente desafiador em grandes empresas, onde os funcionários podem não saber onde acessar os modelos ou serviços que a empresa implantou. Sem essa percepção, os funcionários podem perder as oportunidades de produtividade que a IA oferece. Eles também podem recorrer a ferramentas de IA de terceiros não autorizadas.
A criação de um inventário de soluções aprovadas pode ajudar os funcionários a encontrar as ferramentas de que precisam. Melhor ainda, considere o uso de IA para implantar chatbots que possam orientar os usuários para ferramentas e serviços aprovados de forma proativa.
Transforme a capacitação em impacto
As empresas podem criar e implantar soluções de IA o dia todo, mas até que forneçam aos seus funcionários as habilidades necessárias para gerenciar e usar essas soluções de forma eficaz, elas correm o risco de investir pesadamente em IA apenas para receber retornos mínimos. Por outro lado, quando as organizações investem sistematicamente na capacitação de suas forças de trabalho para a era da IA, elas se posicionam para tirar o máximo proveito da tecnologia de IA e, ao mesmo tempo, manter os riscos da IA sob controle.
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