Felipe Miranda: Lições de uma semana em Harvard

Volto de uma semana na Harvard Business School, depois de ter participado do curso de liderança e estratégia com outros 40 sócios do Banco BTG Pactual. 

Não sou daqueles que correm para atualizar sua formação acadêmica no LinkedIn, para acrescentar uma suposta titulação em Harvard. Tenho meus momentos ridículos, claro, mas tento, nem sempre com sucesso, preservar certos limites. Ainda assim, me permito incorrer no clichê de publicar aprendizados incorporados no treinamento.

Dados os tempos e movimentos, não poderia ser diferente: o foco do curso esteve na revolução em curso provocada pela IA generativa. E não se engane: isso é mesmo uma revolução, um tsunami contra o qual precisamos nos adaptar ou morrer.

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Como lidar com a nova tecnologia?

Um primeiro ponto fundamental para a verdadeira incorporação da nova tecnologia é que isso requer coragem, liderança e uma espécie de “salto de fé”. Digo isso porque há uma falsa sensação, principalmente entre os incumbentes ou empresas bem estabelecidas, de que adotaremos as ferramentas da vanguarda e, prontamente, toda a produtividade da companhia aumentará. Na prática, porém, funciona de maneira diferente.

Você faz uma determinada coisa direito por anos. O ambiente muda e você precisa se adaptar. É uma ilusão achar que essa mudança estará associada a imediatas melhorias. Conforme você muda e passa a fazer de uma maneira nova, há uma natural curva de aprendizado, em que, numa primeira etapa, perdemos dinheiro, tempo e produtividade, até nos acostumarmos, evoluirmos e sairmos melhores lá na frente. Temos de topar piorar primeiro e isso requer altivez, confiança e credulidade.

Adoções bem-sucedidas de novas tecnologias em grande escala só acontecem mediante uma associação do “bottom up” com o “top down”, ou seja, a base da pirâmide corporativa (bottom up) é quem conhece os processos e as tarefas cotidianas em detalhes. As medidas práticas e efetivas pormenorizadas precisam estar empenhadas nesse nível.

Ao mesmo tempo, se não houver um direcionamento formal e estimulante vindo das lideranças e do top management da companhia, dificilmente os colaboradores terão o conforto psicológico e material de testar novas ferramentas, rotinas e tecnologias. E quando o tiverem, podem fazê-lo de forma descoordenada. Todos precisam alinhar-se numa determinada direção, a partir de uma filosofia de testes, tentativa e erro, sabendo que alguns passos atrás precisam ser dados antes de um grande salto para frente.

Primeiro, uma mudança de filosofia

Antes dos passos pragmáticos, precisamos de uma mudança de filosofia, portanto. Os erros vão acontecer. Não há razão para punir os erros e penitenciar aqueles que tentaram. É aprender com o erro e seguir em frente. Ele é parte intrínseca ao processo. 

A nova ferramenta permite testes em cima dos dados. Por definição, nem todos os testes vão dar certo. Então, havemos de falhar rápido, pois isso significa falhar pequeno — dá pra bater o carro, não dá pra cair de avião.

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E manter um “human in the loop”, um colaborador para monitorar, ao menos por um tempo, os desdobramentos e as sugestões advindas da automação. Não é a máquina contra o homem, é uma associação das duas coisas. Os seres humanos não serão necessariamente substituídos pela tecnologia, mas eles correm sérios riscos de, sem adaptação ao novo, serem trocados por um ser humano atrelado à IA generativa — aí fica difícil a competição.

Com a filosofia certa, há de se manter uma coesão de modo a organizar, centralizar e unificar os dados num único “datalake”, acessível para toda companhia, respeitados critérios de compliance e layers (níveis) de acesso conforme a senioridade. Essa é a única forma de manter uma visão holística, pormenorizada e única do cliente. Só assim podemos ter a exata dimensão de qual será, de toda a empresa e das possibilidades de cross sell ou upsell daquela contraparte, a melhor abordagem possível. A alternativa, em que cada unidade de negócios tem seus dados e suas iniciativas, sempre vai funcionar de maneira subótima, pois não se tem acesso a todos os dados e comportamentos do respectivo cliente.

A partir do bom tratamento e da boa governança sobre os dados, podemos personalizar a experiência do usuário sem a necessidade de um exército de pessoas na área de atendimento ou do corpo de vendas. O próprio modelo cospe sugestões de forma automatizada e digital, reduzindo de maneira dramática o custo de servir.

Assim, temos melhorias de produtividade, ganhos de eficiência e possibilidade de exploração de mercados anteriormente inacessíveis. Se você é uma empresa que atua no atacado para grandes corporações, possivelmente não conseguiria descer para camadas mais baixas da pirâmide de maneira analógica. Com tecnologia, dados e personalização, talvez isso se torne plausível.

Segredos de uma mudança organizacional

Uma forma esquemática e simples de promover a mudança organizacional é submeter-se sempre ao trinômio: capacidade, motivação e licença (este último entendido como o escopo de atuação permitido ao colaborador).

O sujeito precisa ter a capacidade de realizar a nova tarefa, estar devidamente motivado e com os alinhamentos corretos para atuar na direção pretendida pela organização e ter a licença (o mandato) para fazê-lo.

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Embora as possibilidades de realização e ganhos de produtividade sejam formidáveis à frente, há uma série de riscos e questões em aberto envolvendo a IA generativa. É difícil contemplarmos a real fronteira de atuação dos modelos — se eles são capazes de aprender e decidir sozinhos, poderiam irromper-se contra as motivações originais do programador.

Há “alucinações" conhecidas e mapeadas, algumas já até documentadas — ficou famosa reportagem do NYT, do jornalista Kevin Roose em que o modelo do Bing se diz apaixonado pelo interlocutor e tenta demovê-lo do atual casamento, afirmando também que sua intenção mais visceral seria destruir outros modelos de IA, corromper campanhas políticas, estimular genocídios, etc.

Yuval Harari também tem sido bastante vocal em alertar para os riscos sociais de caminharmos em direção a uma sociedade dividida, com uma clivagem clara entre aqueles capazes de se associar aos modelos mais potentes de IA e os demais. Formaríamos assim um exército de incapacitados, sem possibilidades de competir e integrar-se aos demais. Seria um verdadeiro apartheid social, com uma primeira turma de quase cyborgs (associação homem máquina) e outra de seres humanos “inúteis" para o mercado de trabalho. 

Outro risco grande é de uma inteligência artificial se empoderar do controle e da difusão da informação, sobretudo na esfera política e social. Isso daria margem para uma nova forma de ditadura, pois quem controla o fluxo de informação e da narrativa acaba dominando o poder político.

Fora de cenários mais apocalípticos, as cadeias de suprimento, tal como conhecimentos, estão sob forte ameaça. Se o Google tem capacidade de pesquisa, clientes e uma base de dados incomparável, talvez ele possa penetrar a indústria farmacêutica (na verdade, já está em curso essa iniciativa), sem que os atuais incumbentes consigam competir à altura. Sobraria para eles apenas a comercialização e distribuição de produtos — ou talvez nem isso (veja a tentativa do Mercado Livre de entrar no ramo de farmácias).

Analogamente, o Uber Eats poderia montar seus próprios supermercados, dado seu conhecimento de hábitos de compra dos consumidores. Ou o iFood poderia criar seus “dark kitchens”. Por aí vai… As possibilidades de verticalização das cadeias sob a liderança das Big Techs são imensas. Talvez por isso seus valuations pareçam, sob determinadas métricas, um tanto esticados e assim precisem ficar mesmo, pois contemplam uma série de externalidades e opcionalidades positivas.

O que vai sobreviver à revolução?

Diante de tantas mudanças, o que vai resistir? Quais qualidades pessoais serão preservadas nesse novo ambiente? A imagem abaixo oferece um bom resumo. Inteligência emocional, liderança, habilidades interpessoais e colaborativas, pensamento crítico, capacidade de aprendizado constante, treinamento digital (no sentido da possibilidade de conversar com as ferramentas de IA), resiliência e integridade devem ser valorizados.

Na minha volta, fiquei pensando bastante sobre o que poderia ser a verdadeira fonte de diferenciação na era da IA generativa. Cada vez mais me convenço de que isso decorre de pessoas extraordinárias, na liderança e também no restante do quadro de colaboradores. Pessoas extraordinárias fazem coisas extraordinárias. E, obviamente, essas não são ordinárias, comuns, frequentes. Elas são eventos raros. Não há muitos dados sobre eventos raros porque eles são… raros. Então, sem uma boa amostra, não há como a IA atuar sobre a extraordinariedade. Aí reside a fonte da liderança futura.

PS.: É sempre constrangedor falar sobre BTG Pactual, dado meu óbvio conflito de interesses. Sempre me pergunto se devo ou não falar sobre BPAC11. Sob o imperativo talebiano de “não me fale o que fazer com meu portfólio, me fale o que você está fazendo com o seu”, dado que sou acionista e que as units representam parte relevantes do meu patrimônio, acabo optando por abordar o tema. Se você ainda precisava de alguma validação qualitativa para comprar BPAC11, saiba que o programa de liderança executiva do banco existe desde 2012, sendo o mais longevo da Harvard Business School. Todos nós ficamos hospedados no “Esteves Hall”, com interação e integração 24x7, incluindo aí a participação presencial de Renato Santos, Roberto Sallouti e André Esteves por três dias do curso. Qual outra empresa brasileira faria algo parecido com isso? Se há alguma, eu desconheço. Na dúvida, volto pronto para comprar mais BPAC11.