A liderança colaborativa e a função da IA

Resumo: No atual ambiente de negócios global, perde-se cada vez mais participação no mercado por quem não consegue ou reluta em se adaptar. A tecnologia avança em um ritmo muito rápido e a dinâmica da mão de obra de trabalho global está mudando. As tarefas cotidianas estão sendo automatizadas, e os funcionários querem um trabalho mais significativo e líderes mais empáticos. Este post tratará de duas áreas que muitas vezes estão posicionadas em pontas opostas do espectro de habilidades comportamentais (“soft skills”) e de aprendizado (“hard skills”) e implementando a inteligência artificial. Abordaremos cada uma delas individualmente, vamos discutir onde elas cruzam e nos aprofundar em uma estrutura de como os líderes podem uni-las para enfrentar os desafios de hoje. Índice: O que é liderança colaborativa? Qual é a diferença entre a liderança tradicional e a colaborativa? Por que a liderança colaborativa é mais eficaz? O que é IA? O que a liderança colaborativa tem a ver com a IA? Os cinco benefícios da liderança colaborativa A liderança colaborativa à luz dos Quatro Quadrantes de Wilber

O que é liderança colaborativa?

De acordo com o Dr. Edward Marshall da Universidade de Duke, a liderança colaborativa é definida como “uma filosofia de serviço baseada no princípio da ética, que constrói uma cultura de liderança de segurança psicológica, responsabilidade e confiança e que capacita os funcionários para serem melhores, assim podendo fazer o seu melhor trabalho e produzir resultados superiores”. Estes “resultados superiores” podem ser vistos no nível da tarefa, no que se refere ao desempenho individual do funcionário. No entanto, há o potencial da organização como um todo ter um melhor desempenho. A renomada professora da Harvard Business School, Linda Hill, associa a liderança colaborativa à inovação sustentável no nível organizacional:

Em outras palavras, a liderança colaborativa é um processo no qual os indivíduos usam a suas habilidades e conhecimento dentro de uma rede para contribuir com a função geral de liderança e trabalhar em prol de objetivos comuns. Em outras palavras, as equipes designam responsabilidades para cada projeto com base nas habilidades exclusivas de liderança de cada membro da equipe, para melhor atender às necessidades daquele projeto específico. Tendo definido o conceito, vamos ver como a liderança colaborativa difere dos modelos tradicionais de liderança.

Qual é a diferença entre a liderança tradicional e a colaborativa?

Em uma abordagem de liderança tradicional, os gerentes individuais lideram operações do dia a dia, enquanto a gerência de nível superior toma decisões em larga escala. Nesse modelo as informações podem esporadicamente fluir a partir do topo, geralmente compartilhadas com equipes mais amplas. Às vezes, esse fluxo de informação ocorre em momentos inoportunos, quando a ação de acordo com as informações pode ser difícil para os executores, os funcionários de nível intermediário. Nessa abordagem tradicional, há o pressuposto de que somente alguns indivíduos são qualificados o suficiente para trazer à tona ideias brilhantes e levá-las adiante de forma significativa. Esse modelo de consolidação de liderança no topo geralmente também resulta em líderes menos diversificados. Embora as pesquisas continuem a apontar para o quanto as equipes diversificadas são mais inovadoras, ainda é raro encontrar todo o espectro de diversidades em equipes de gerências de nível alto. Além disso, as pesquisas estão começando a mostrar que a diversidade por si só não é o suficiente, o que aponta para outros problemas com a liderança tradicional e consolidada. Um estudo de 2021 publicado no Review of Public Personnel Administration constatou o seguinte: “[U]ma equipe com maior diversidade não produz automaticamente um clima inclusivo. A liderança inclusiva é necessária para apoiar um clima inclusivo no qual diferentes membros da equipe são valorizados pelo que trazem para as práticas de trabalho.” Por outro lado, em um modelo de liderança colaborativa, as organizações operam como comunidades. Ao contrário da estrutura que costumamos ver no modelo tradicional de cima para baixo, essas comunidades são formadas por uma rede conectada. Todos da equipe lideram de alguma forma, e não somente um gerente individual. Nesse tipo de liderança, a responsabilidade é compartilhada, a solução de problemas é coletiva, cada membro da equipe tem poder de compartilhar ideias e preocupações, e a comunicação é mais transparente e inclusiva. Embora a transição para este modelo esteja longe de ser simples, um jeito fácil de entender o núcleo da liderança colaborativa é enxergar a liderança como uma cultura e não puramente como uma função individual. Depois de se mudar o jeito de pensar, outros elementos que geralmente são considerados como trabalho para uma pessoa (como solução de problemas e tomada de decisões) começam a assumir uma nova dimensão coletiva. De uma forma ou de outra, aqueles que estudam como os líderes colaborativos operam geralmente chegam à mesma conclusão: Ele são bem-sucedidos porque aproveitam o poder coletivo de suas equipes. E, para aproveitar o poder coletivo da sua equipe, primeiro é preciso acreditar no gênio coletivo das equipes. Isso pode exigir algum trabalho, principalmente porque para muitas escolas e publicações de negócios enquadram uma liderança de sucesso em lentes individualistas.

Por que a liderança colaborativa é mais eficaz?

Não é preciso dizer, mas o local de trabalho moderno está mudando mais rápido do que nunca. Problemas mais complexos requerem soluções mais criativas, e as soluções para um problema podem criar uma série de novos desafios a serem superados. Pense na função de automação, que pode, por um lado, simplificar o fluxo de um trabalho específico, mas, por outro, criar novos fluxos, como gerenciamento, otimização e análise da própria automação. O gerenciamento desse panorama em mudança e os problemas que isso representa é algo que o Dr. Nick Ejimabo da Wayland Baptist University desdobrou em um estudo intitulado “An approach to understanding leadership decision making in organization” (“Uma abordagem para compreender a tomada de decisões da liderança em uma organização”, European Scientific Journal). Ao examinar a tomada de decisões e a liderança organizacional no ambiente de trabalho de hoje, ele observa: “Muitas vezes, confundimos, por exemplo, estilo pessoal e uma posição de autoridade com liderança. [A liderança] deve ser inclusiva, contínua, estratégica, sistêmica, produtiva, positiva, além de influente e voltada para objetivos.” A suposição de que os nossos líderes terão respostas para um determinado problema só porque eles têm um título imponente pode desencorajar a colaboração. Como afirmado anteriormente, modelos de liderança de cima para baixo supõem que as respostas virão de um pequeno grupo de líderes. Se está for a suposição, é onde se procurará respostas. Essa suposição pode impedir a colaboração e reprimir a inovação resultante. Como o professor Hill diz no vídeo acima (eu recomendo que você role a tela para cima para assistir, se você ainda não viu): “A inovação não é um gênio solitário dizer ‘Eureka!’, mas, na verdade, é um processo colaborativo de solução de problemas, normalmente com pessoas com pontos de vista bastante diferentes.” A mudança para uma abordagem de uma equipe inteira mais inclusiva, colaborativa e inovadora precisa de líderes com vontade de abraçar esses ideais e ter coragem para tentar implementá-los. O iceberg da ignorância Em 1989, Sidney Yoshida, um consultor que trabalhava na Calsonic, uma fabricante de automóveis japonesa, descobriu uma desconexão entre os gerentes e os trabalhadores da linha de frente. Sua pesquisa, conhecida como “O iceberg da ignorância”, revelou lacunas de conhecimento significativas entre a alta administração e o resto da organização. Yoshida concluiu que: “Apenas 4% dos problemas da linha de frente de uma organização são conhecidos pela alta administração, 9% são conhecidos pela gerência intermediária, 74% pelos supervisores e 100% pelos funcionários.” Embora esse estudo tenha mais de 30 anos e se concentre somente nas organizações de médio porte, o problema é relevante até hoje. As hierarquias tradicionais de cima para baixo no local de trabalho tendem a criar uma desconexão entre os líderes e os funcionários. Um líder forte precisa ter as ferramentas e qualidades para prever, reorganizar, resolver e aprender com os problemas que acontecem no local de trabalho. Ao considerarmos a liderança no contexto da IA, significa saber aproveitar o insight de todos na organização para fornecer uma perspectiva mais ampla para a solução de problemas. Essa abordagem colaborativa para gerenciar equipes é mais adequada hoje nos locais de trabalho mais complexos, onde problemas mais novos e menos definidos precisam de soluções ágeis. O modelo antigo, em que a liderança de cima para baixo criava equipes menos inclusivas, não tem capacidade de solucionar os desafios do local de trabalho moderno.

O que é IA?

De acordo com o Dicionário Oxford, inteligência artificial (IA) é “a teoria e desenvolvimento de sistemas de computadores capazes de realizar tarefas que normalmente exigem uma inteligência humana, tais como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisões e tradução de idiomas”. A equipe da World Wide Technology (WWT) vê a relação entre a IA, o aprendizado de máquinas e o deep learning dessa forma: A inteligência artificial está impactando praticamente toda a indústria. E, com a crescente confiabilidade na IA e a expansão de casos de usos, a tendência provavelmente continuará crescendo. A International Data Corporation (IDC) prevê que os gastos em tecnologia de IA vão dobrar nos próximos quatro anos, chegando a US$ 110 bilhões até 2024. E o relatório Estado da IA em 2020 da McKinsey revela que as empresas já estão tendo um custo-benefício significativo com a adoção da IA: “Os casos de usos que mais comumente levam a uma redução nos custos são otimização do gestão de talentos, automação da central de atendimento e automação do almoxarifado. Mais da metade dos entrevistados que relataram a adoção de cada um deles afirmam que o uso da IA nessas áreas reduziu custos.” O Relatório do Índice de IA de 2021 da Stanford (PDF aqui) apresenta nove aprendizados que podem ajudar a aprimorar o nossos conhecimento sobre os impactos da IA: 1) Há um aumento significativo no investimento em IA para o desenvolvimento e descoberta de medicamentos. O “Drugs, Cancer, Molecular, Drug Discovery” recebeu a quantia mais significativa de investimento privado em IA em 2020, mais de US$ 13,8 bilhões, 4,5 vezes mais do que em 2019. 2) O papel do desenvolvimento da IA está crescendo. 65% dos norte-americanos com doutorado em IA começaram a trabalhar na área em 2019, comparado com 20,6% em 2010, representando um aumento de 44,4%. 3) A IA é abundante. É difícil dizer a diferença entre artificial e não artificial já que os sistemas de IA podem reproduzir textos, áudios e imagens com alta qualidade. 4) A IA tem um desafio de diversidade. Doutores em IA formados em 2019: 2,4% afro-americanos; 3,2% hispânicos; 45% caucasianos. 5) A China supera os EUA em citações em periódicos sobre IA. Em 2020, a China superou os EUA em citações de periódicos sobre IA per capita em 0,9%. 6) Os estrangeiros com doutorado em IA permanecerão nos EUA após o término da pós-graduação. Os estudantes de doutorado internacionais na América do Norte aumentaram de 4,3% em 2018 para 64,3% em 2019. Entre os estrangeiros formados, 81,8% permaneceram nos EUA. 7) As tecnologias de vigilância por IA estão crescendo em todos os lugares. 2020 teve avanços significativos na vigilância em grande escala devido ao aumentos das abordagens para classificação de imagens, reconhecimento de voz, análise de vídeo e técnicas de identificação de voz. 8) A ética da IA carece de referências e consenso. O campo da IA carece de normas para medir ou avaliar a relação entre a própria tecnologia e as implicações sociais desses desenvolvimentos tecnológicos. 9) A IA está ganhando a atenção do Congresso dos EUA. As menções à IA no congresso triplicaram na 116° Sessão do Congresso em comparação com a 115° Sessão. Também vale observar que o relatório dedica uma sessão inteira à colaboração internacional e IA, destacando o desenvolvimento de estratégias multilaterais de IA em iniciativas intergovernamentais, grupos de trabalhos, cúpulas e reuniões de acordos bilaterais. O aumento nos acordos e iniciativas internacionais mostram como as qualidades de colaboração global são essenciais para o futuro do desenvolvimento da IA para abordar questões de equidade e justiça na IA.

O que a liderança colaborativa tem a ver com a IA?

As discussões sobre a interação entre humanos e máquinas no ambiente de trabalho são dominadas por várias questões tecnológicas. Embora avanços no machine learning e no deep learning possam significar uma velocidade de processamento maior para aplicativos e soluções mais eficientes em geral, pode-se argumentar que a colaboração é a base de tudo. A colaboração entre disciplinas e pesquisadores levou a esses avanços tecnológicos. E os líderes colaborativos serão a chave para assegurar que esses avanços tecnológicos sejam integrados de forma que aprimorem a experiência humana no trabalho. As três ondas da IA A IA é geralmente categorizada em três ondas primárias: conhecimento artesanal, aprendizagem estatística e adaptação contextual. A primeira onda habilita os modelos de computadores a usarem raciocínio lógico sobre problemas estritamente definidos (sem capacidade de aprendizado e percepção). A segunda onda tem a ver com o aprendizado estatístico, em que modelos de computadores percebem o mundo ao redor por meio da classificação e predição ao serem treinados em big data. No entanto, não há habilidade contextual e há a mínima habilidade de raciocínio. Na terceira onda de IA (atual onda em que estamos), os sistemas constroem modelos explicativos contextuais para explicar e orientar as decisões ao longo do tempo para resolver situações do mundo real. Nessa onda, a IA deixa de ser uma tecnologia que parece relativamente separada para se tornar um tipo de auxílio que os líderes precisam aprender para colaborar com ela. Nesse sentido, utilizar IA torna-se muito menos relacionado a quais novos insights podem surgir com a tecnologia, e muito mais como os líderes combinam seu próprio raciocínio e o da equipe com o raciocínio da IA. Veja um exemplo de como é um sistema complexo de uma base de dados de treinamento:

Além das três ondas, há três escolas de pensamento sobre o papel da IA no local de trabalho.

1. A IA aprimorará os humanos no modo como eles tomam decisões. (Dejoux & Léon, 2018, p. 191).
2. A IA e os humanos trabalharão juntos para formar uma “inteligência híbrida”.
3. A IA assumirá os trabalhos humanos e será vista como ameaça.

Embora a dominação dos robôs sobre o mundo seja retratada há muito tempo na ficção científica, um relatório da PwC intitulado Will robots really steal our jobs? (Os robôs realmente vão roubar nosso trabalho?) (PDF aqui) prevê que a IA pode automatizar 30% dos empregos até meados de 2030. Alguns chegam a conclusões negativas, sugerindo que esse é o fim da humanidade. Outros veem essa mudança dando início a uma imensa onda de criatividade humana e inovação devido à redução acentuada que veremos em tarefas cotidianas. O professor Matthew Mason, roboticista e ex-diretor do Instituto de Robótica da Carnegie Mellon University, diz o seguinte: “A IA apresentará novas oportunidades e recursos para melhorar a experiência humana. Embora seja possível que uma sociedade se comporte irracionalmente e escolha usá-la em detrimento próprio, não vejo razão para pensar que este seja o resultado mais provável.” O que isso significa para o ambiente de trabalho? A maioria dos pensadores nesse espaço concordam que o cenário mais provável é de que a IA apoiará os humanos em suas tarefas e, ao mesmo tempo, tornará suas tarefas diárias obsoletas. Ainda assim, isso não ocorrerá de forma espontânea. Isso demandará e surgirá a partir de um novo tipo de líder colaborativo, um que possa construir uma ponte entre o gênio da criatividade coletiva de uma equipe humana e o gênio cognitivo gerado pela tecnologia. Nessa uma palestra do TEDx talk, Pedro Uria Recio argumenta que a inteligência artificial tornará o local de trabalho mais humano, e não menos:

Ainda assim, é importante reforçar este ponto: A IA por si só não fará o local de trabalho mais humano. Para isso é necessário humanos e exigirá que nós humanos mudemos o tipo de habilidades que desenvolvemos. Para líderes colaborativos, construir uma mão de obra futura implicará na compreensão de um novo panorama dessas habilidades (ambas tecnológicas e sociais/psicológicas) e garantia de que suas equipes estão em um estado de aprendizado contínuo. Isso também ajudará a garantir que essa mudança pareça mais uma oportunidade do que um fardo. Em The roles of artificial intelligence and humans in decision making: Towards augmented humans? (“Os papéis da inteligência artificial e humana na tomada de decisões: Será a ampliação dos humanos?”, os pesquisadores Claudé & Combe (PDF aqui) afirmaram: “Um dos desafios futuros da gestão dependerá da adaptabilidade da empresa para lidar com a mudança e se transformar. O desafio organizacional será resolvido pelos gerentes usando habilidades sociais e novos modos de interação e colaboração humano-humano.” A pesquisa do professor David De Cremer, cientista comportamental, fornece uma visão de como a liderança precisará mudar para se adaptar ao futuro da automação e da IA: “Quanto mais algoritmos assumirem a gestão, mais precisaremos de liderança para definir prioridades. Quando a automação aumenta, vários outros fatores também aumentam: nossa necessidade de ter uma liderança que saiba o que quer alcançar, uma liderança que ofereça bom-senso quando decisões tiverem que ser tomadas, e uma liderança que consiga refletir efetivamente sobre os objetivos a serem buscados.” Os líderes de hoje podem, com razão, querer aumentar o seu conhecimento sobre inteligência artificial à medida que se adaptam a esse novo futuro, mas eles estarão melhor equipados se trabalharem com a mesma intensidade para melhorar suas habilidades fundamentais de colaboração.

Os cinco benefícios da liderança colaborativa

As organizações que adotam a abordagem da liderança colaborativa normalmente têm:

1. Uma visão mais unificada da colaboração da equipe. À medida que as organização aumentam o compartilhamento de conhecimento e os membros da equipe continuam a colaborar, as bolhas de equipe começam a se romper.
2. Uma mão de obra mais equipada para inovar. Com uma estrutura de poder menos obstrutiva, as ideias podem fluir mais livremente de todos os níveis do organograma. Isso leva a uma aceitação e implementação de mudança mais rápida.
3. Melhores decisões em vários níveis. Com um feedback mais cooperativo, inclusivo e aberto, as equipes podem tomar decisões mais informadas.
4. Maior motivação. Os membros da equipe são mais propensos a trabalharem em direção a uma mudança duradoura se sentirem que são parte da solução. A liderança colaborativa cria um senso de solução de problemas que pode levar a membros de equipe mais motivados e resilientes.
5. Visão compartilhada. Quando a responsabilidade é compartilhada, todos os membros da equipe se sentem capacitados, responsabilizando-se mutuamente pelo objetivo. Por sua vez, os membros sentem-se confortáveis indo além e são reconhecidos e confiáveis pelo valor que têm.

No geral, a liderança colaborativa pode gerar níveis mais altos de comprometimento e interação, mais produtividade e um local de trabalho mais inclusivo.

A liderança colaborativa à luz dos Quatro Quadrantes de Wilber

A liderança colaborativa começa com todos os membros de um grupo sendo motivados por um objetivo em comum. Esse estilo requer que cada membro da equipe reconheça seus pontos fortes, entender como criar um ambiente psicologicamente seguro e acreditar no poder da colaboração. Uma maneira de conceituar a liderança colaborativa é colocar o líder na base do modelo para ajudar a envolver outras pessoas na tomada de decisões. Esse tipo de líder se baseia na ética e o seu comportamento bondoso tende a aumentar o crescimento da equipe à medida que eleva a qualidade do ambiente organizacional. Tal liderança, de acordo com este artigo de Larry Spears da Gonzaga University, é frequentemente chamado de liderança servidora. Os líderes servidores atuam primeiro no serviço à suas equipes e depois elevam o seu foco ao nível organizacional. Dessa maneira, a mudança é implementada a nível da equipe, subsequentemente levando à mudança a um nível organizacional. Os líderes servidores lideram por meio de empatia, previsão, direção e consciência. O Modelo dos quatro quadrantes do filósofo Ken Wilber é um exemplo instrutivo de como as empresas podem construir a liderança colaborativa. O modelo integrativo, também conhecido como modelo de Todas as categorias, todos os níveis (ACAL), examina as perspectivas das pessoas, mentalidades, qualidades inatas e níveis de consciência para explicar a realidade e as relações. Neste modelo, há quatro quadrantes primários, divididos em duas estruturas. A primeira estrutura é dividida em interior e exterior. A segunda estrutura inclui individual e coletivo. Qualquer perspectiva de qualquer problema tem essas quatro dimensões atuando simultaneamente, como partes de um todo – consciente ou inconscientemente. Essas quatro dimensões podem se aplicar modelos, aplicações, processos de mudanças, análises e assim por diante. Aplicado à liderança, o modelo ACAL pode ser usado para revelar graus de consciência, comportamento, sistema (social) e cultura. Com o tempo, um líder colaborativo pode começar a juntar as peças desse modelo (por exemplo, entendendo como cada indivíduo da equipe encontra um propósito). Os líderes colaborativos podem alinhar as informações desses quadrantes com os seguintes itens para começar a melhorar a colaboração no local de trabalho, principalmente à medida em que a IA começa a se parecer um outro membro da equipe:

1. Compreenda o papel da segurança psicológica ao construir uma visão compartilhada
2. Crie uma cultura de aprendizado contínuo em que a mudança seja aceita
3. Esteja sempre à procura de formas para unir a criatividade humana com a inteligência da máquina

Conclusão Embora possa parecer contraintuitivo, à medida que mais equipes começarem a trabalhar e depender da IA, os líderes precisarão aprimorar o seu conhecimento sobre as principais habilidades de colaboração. A liderança colaborativa pode ser uma ponte entre ambos os domínios, permitindo que pessoas e tecnologias se unam em prol da inclusão e inovação. Leitura relacionada Colaboração na era da IA: Como a Cisco é pioneira no uso da IA e na tecnologia emergente dentro da colaboração Você pode me ver agora? – Quando a IA usa máscara