São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (AI) e o machine learning estão no centro de um intenso debate sobre produtividade nas organizações. Pesquisas recentes revelam que as promessas de eficiência não vêm sem desafios e complexidades significativas.
Contexto da pesquisa
A discussão sobre AI em ambientes de trabalho tem recebido suporte de grandes multinacionais do setor de tecnologia e consultorias. Contudo, a efetividade real da AI na melhoria da produtividade ainda é objeto de investigação. “As evidências de que a AI realmente melhora a produtividade são ainda incertas” (The evidence AI actually enhances productivity is far from clear).
Método proposto
Pesquisadores estão realizando entrevistas com burocratas seniores da Administração Pública de Victoria para compreender como a AI está sendo aplicada em organizações reais. A abordagem metodológica inclui a coleta de dados qualitativos sobre a implementação e uso de ferramentas de AI nos fluxos de trabalho existentes.
As métricas de desempenho estão sendo baseadas na eficiência de tarefas específicas como transcrição e resumo de reuniões. Contudo, o sucesso real da AI em contextos mais complexos, como chatbots ou recuperação de informações corporativas, depende da qualidade dos dados utilizados.
Resultados e impacto
Até o momento, a pesquisa indica que a AI tem aumentado a produtividade em tarefas de baixo nível, mas a supervisão humana permanece essencial para garantir a qualidade dos resultados. Como um participante mencionou, “é como dirigir uma Ferrari com um orçamento menor” (“It’s like driving a Ferrari on a smaller budget”).
“O uso de AI pode criar novos fluxos de dados sem as devidas avaliações de risco”
(“Using those AI capabilities may create new data flows without the necessary risk assessments”).— Pesquisador, Administração Pública de Victoria
A análise sobre onde e como a AI pode ser aplicada levanta questões éticas e jurídicas, especialmente ao lidar com informações sensíveis. As organizações que não investem na qualidade dos dados correm o risco de não alcançar os resultados prometidos.
Esses dados em constante fluxo destacam a necessidade de um monitoramento rigoroso, especialmente com relação à privacidade e segurança cibernética. Se as organizações não fueran cautelosas, poderiam incorrer em riscos elevados ao usar serviços de AI.
Em suma, a pesquisa sugere que futuros passos podem incluir um foco maior em métodos de supervisão e controle humano para mitigar riscos associados ao uso de AI na produtividade. Com a adoção responsável, há potencial para transformar a eficiência no local de trabalho e melhorar as experiências dos funcionários.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
