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O advento da energia a vapor no final do século 18 provocou transformações enormes na produção industrial, no transporte e na construção civil. Hoje, um novo tipo de revolução já está em curso, uma insurreição que irá dinamizar todos os recursos humanos que utilizam a linguagem – incluindo comunicação, raciocínio, análise, vendas e marketing. Neste episódio do podcast At the Edge, Reid Hoffman, sócio da firma de capital de risco Greylock Partners e cofundador do LinkedIn e da Inflection AI, conversa com Lareina Yee, da McKinsey, sobre a revolução da IA generativa e como a própria genAI poderá ensinar os usuários a compreender e aproveitar seu poder.
Segue uma transcrição editada da discussão.
Ensinando aos chatbots de genAI a importância do QI e da QE
Lareina Yee: Pedi ao ChatGPT e ao Pi, da Inflection AI, que apresentassem você, Reid. Eis o que eles disseram. Segundo o Pi, “Reid Hoffman, titã do Vale do Silício, está na vanguarda da inovação, onde as fronteiras da tecnologia estão sendo estendidas ao seu limite”.
Por sua vez, aqui está o que o ChatGPT tinha a dizer: “Preparem-se para mergulhar no universo digital com Reid Hoffman. Tal como um Vingador congregando seus aliados, Hoffman é um pioneiro na arte da conexão, moldando o futuro do mundo interconectado.”
Bem-vindo, Reid. Qual dessas duas introduções você mais aprecia?
Reid Hoffman: Bem, gosto de ambas. E o fato de você ter gerado com tanta facilidade duas apresentações tão contundentes revela algo significativo sobre o quanto a inteligência artificial avançou nos últimos anos. Ambas são mais do que adequadas.
Lareina Yee: Reid, aqui vai uma pergunta técnica antes de começarmos: Como esses dois modelos foram treinados de maneiras diferentes de modo a gerarem apresentações distintas uma da outra apesar de terem acesso às mesmas informações de domínio público?
Reid Hoffman: Há muitos fatores envolvidos no treinamento desses modelos afora o simples fornecimento de dados. Os modelos são máquinas de aprendizado intensivo. E, na chamada fase de pós-treinamento com aprendizagem por feedback humano, eles passam por uma série de exercícios em que dão duas respostas e um juiz humano determina: “Esta é melhor”.
Assim, no caso do Pi, uma das decisões que a equipe da Inflection AI tomou foi treinar a inteligência emocional [QE]1 do modelo tão intensamente quanto sua capacidade de raciocínio [QI]. Ao longo de toda a aprendizagem com feedback humano, ensinamos ao Pi a dar respostas com QE.
Um exemplo simples seria perguntar ao Pi e ao ChatGPT o quanto se pode consolar um amigo após a perda de um animal de estimação querido. Ambos darão os mesmos tipos de respostas, mas o ChatGPT talvez diga: “E aqui estão as cinco coisas que você deve fazer”.
O Pi, no entanto, poderá dizer: “Você conhece seu amigo. O que deixaria claro para ele ou ela que você está ao seu lado? Uma simples demonstração de solidariedade num momento de angústia? Ou alguma outra expressão de afeto?” E o PI então orientaria você, passo a passo, a lidar com isso, ainda que ambos os modelos saibam quais são as cinco ações possíveis.
Lareina Yee: Isso é extraordinário, pois basicamente você está dizendo que já temos QI, mas que também podemos treinar a QE. Isso talvez inclua mostrar empatia, saber ouvir, manter uma atitude positiva e dar atenção ao feedback. Conte-nos um pouco sobre como você vê esses dois atributos se manifestando nas soluções de IA e como tudo isso se conecta com nossas experiências.
Reid Hoffman: Uma coisa é certa nos próximos cinco a dez anos: teremos agentes em toda parte, fazendo toda espécie de coisas para nós, em todos os tipos de interações. Haverá agentes para grupos, agentes para empresas e muitos outros tipos. A coisa mais natural do mundo em engenharia é acertar em cheio a inteligência racional (QI); mas o que será realmente essencial para as pessoas é aprendermos a incorporar a inteligência emocional (QE). Acho que este foi um insight genial da equipe da Inflection AI.
E, é claro, uma boa QE deve reconhecer o que uma boa QE significa para um hiper-racionalista, cuja atitude é sempre: “Apenas fatos, por favor”. Mas uma boa QE também deve reconhecer o que QE significa para alguém que diz: “O que realmente me importa é como as pessoas se sentem sobre sua posição na equipe, ou como elas se relacionam e interagem entre si na equipe ou com outras pessoas do mesmo setor ou ao redor do mundo”. E isso exige discernimento, que faz parte da capacidade de reconhecer nuances, em torno da qual esses modelos são desenvolvidos e construídos.
A coisa mais natural do mundo em engenharia é acertar em cheio a inteligência racional (QI); mas o que será realmente essencial para as pessoas é aprendermos a incorporar a inteligência emocional (QE).
Uma tecnologia radicalmente inovadora para uso no escritório – e no lar
Lareina Yee: Em alguns dos casos de uso documentados da genAI, vemos que as pessoas a utilizam como uma ferramenta, como um mecanismo para auxiliá-las a expressar algo ou mesmo elaborar uma campanha de marketing. Mas o que estamos falando aqui é outra coisa. Pois, na verdade, em vez de nos ajudar em alguma tarefa específica, a genAI é capaz de promover a eficácia coletiva da equipe. Não nos ajudará necessariamente a programar ou codificar, mas poderá melhorar o desempenho da equipe de codificação e ajudá-la a produzir produtos melhores mais rapidamente.
Reid Hoffman: Sim. Em parte, o mais importante será como aumentaremos nosso desempenho coletivo. A vida é um esporte de equipe, como escrevi em meu primeiro livro, Comece por você: adapte-se ao futuro, invista em você e transforme a sua carreira. Ou seja, o modo como atuamos em equipe realmente importa.
Lareina Yee: O que você tem visto fora do horário de trabalho? Como essas ferramentas, esses agentes, estão sendo utilizados para melhorar a vida das pessoas?
Reid Hoffman: Uma de minhas maiores alegrias como inovador e criador de tecnologias foi quando lançamos o Pi e começamos a descobrir toda uma série de casos de uso que não havíamos imaginado, mas que são realmente úteis para as pessoas. Recebo muitos comentários de pessoas que comparam o Pi a um terapeuta ou dizem o quanto ele ajuda a estimular conversas.
Mas há toda uma gama de usos possíveis. Por exemplo, uma mulher do escritório da Greylock Partners deu à luz na época em que o Pi foi lançado e acabou utilizando-o como seu principal conselheiro em todas as questões que estava enfrentando como uma nova mãe. O Pi é um agente que podemos utilizar em todos os aspectos da vida, não apenas no trabalho, e isso sempre fez parte da sua concepção original.
O “motor a vapor da mente” explicado
Lareina Yee: Estamos vendo uma proliferação de casos de uso muito além do que poderíamos ter previsto. E você falou sobre a IA generativa ser a nova revolução industrial cognitiva. Estas são três palavras de grande peso. Você poderia destrinçar e explicar isso?
Reid Hoffman: Parte do motivo de eu utilizar expressões tão incisivas, como “motor a vapor da mente” ou “revolução industrial cognitiva”, é tentar fazer com que todos pensem com o grau apropriado de ousadia, escala e importância em relação à sociedade, ao seu setor de atividade e à própria vida.
O motor a vapor nos conferiu um vasto número de superpoderes físicos na produção industrial, no transporte e na construção civil, pois permitiu-nos, em última análise, criar máquinas mais poderosas e mais móveis do que um mero moinho d’água. A mesma coisa está acontecendo agora com as capacidades cognitivas em tudo o que fazemos que utiliza linguagem – seja comunicação, raciocínio, análise, vendas, marketing, suporte ou serviços.
Por exemplo, às vezes me fazem perguntas como: “Eu tenho uma siderúrgica; como a genAI pode ser relevante para mim?” E eu respondo: “Você também tem vendas e marketing. E faz reuniões. Faz análise financeira. Tudo isso será afetado. Mesmo que a genAI não chegue a reconfigurar sua cadeia de suprimentos ou invente novas maneiras de produzir aço, ainda assim ela afetará tudo, tanto na indústria como na sociedade.”
E o que a torna ainda mais arrojada do que a Revolução Industrial ou a impressora com tipos móveis é, obviamente, a velocidade com que está avançando. Quando um novo agente de IA é construído ou um novo produto de IA é oferecido, pode atingir bilhões de pessoas em questão de dias graças à internet e à infraestrutura de redes móveis.
Em termos de nossa vida e trabalho, a grande pergunta não é se ela terá impacto, mas qual o tipo de impacto que terá e quando. Qual será seu impacto este ano, daqui a dois anos, em cinco anos, dez anos, vinte anos? Aliás, ninguém é capaz de prever isso muito bem, pois a inteligência artificial é grandiosa e complicada demais.
Qualquer pessoa que diga que sabe exatamente o que a genAI será ou não será, fará ou não fará, está apenas se iludindo ou querendo impressionar. Este é um dos motivos de minha recomendação geral para as pessoas: comecem a “brincar” com a genAI, experimentem as diferentes IAs que existem, de várias maneiras, e em coisas que realmente lhes sejam importantes no dia a dia ou semana após semana.
Se você utilizar um prompt [comando ou instrução] que não funcionar muito bem, tente outros. E se tentar dez ou vinte maneiras para obter um resultado e nenhuma delas funcionar muito bem, pelo menos terá aprendido que essa IA não é tão boa para esse tipo de coisa agora, mas poderá melhorar no futuro.
Use a genAI para aprender sobre a genAI
Lareina Yee: Pense em um CEO, no chefe de uma unidade de negócio ou numa equipe da alta gestão. Como eles devem lidar com o momento atual?
Reid Hoffman: O mínimo é começar a experimentar. Abrir os olhos para o que outras pessoas estão fazendo. Explorar blogs e ouvir podcasts, pois podem revelar algo inesperado e imediatamente útil que abrirá novas perspectivas.
Obviamente, há por aí um monte de artigos técnicos diferentes sobre IA. E tentar percorrer esse labirinto pode ser demorado e desanimador. Mas uma das coisas úteis que você pode fazer com os agentes de IA, seja o ChatGPT-4, o Bing Chat ou qualquer outro, é pedir-lhes que expliquem este ou aquele artigo em termos que sejam relevantes para você e seu setor. Posso garantir que os resultados serão bem interessantes. Esta é uma ótima maneira de nos mantermos atualizados.
Um dos superpoderes mais abrangentes de todos esses grandes modelos linguísticos é sua capacidade de traduzir. E tradução não apenas do inglês para o francês ou do francês para o espanhol, mas também tradução do inglês para código de programação. Ou do inglês para imagens. Ou de um artigo técnico para uma linguagem cotidiana. Ou de um artigo técnico para a linguagem de um especialista em marketing ou em marcas.
Decida se você quer liderar, acompanhar ou seguir a inovação
Lareina Yee: Se esta é uma revolução industrial cognitiva, então os líderes das empresas precisam pensar em mais do que apenas “brincar” com a tecnologia. Reid, quais são algumas das ações mais ousadas de vanguarda que você tem visto?
Reid Hoffman: Uma coisa que os líderes de empresas precisam entender é que sua velocidade de inovação não é determinada por murmúrios de funcionários, sentimentos pessoais ou reuniões internas, mas pelo setor como um todo – e pelo que os concorrentes, fornecedores, parceiros, distribuidores e a sociedade estão fazendo. É isso que realmente está definindo o ritmo.
Às vezes, não há problema em dizer: “Preferimos ser seguidores e deixar a experimentação a cargo de outros”. Outras vezes, porém, seguir pode significar perder. De modo que você precisa decidir onde tem de liderar, onde deve acompanhar e onde é possível seguir. E nos casos em que decidir que tem de liderar, é óbvio que precisará melhorar bastante o seu jogo.
Evidentemente, não existe uma solução que sirva para todos. Mas se há algo que precisamos dar como certo é que, nos próximos cinco a sete anos, a IA oferecerá ferramentas para tudo e amplificará todo e qualquer recurso que envolva a linguagem ou as funções cognitivas relacionadas à linguagem.
Portanto, a questão é como decidir entre liderar, acompanhar ou seguir a inovação em diferentes áreas. Em que medida você já está se envolvendo? E, por fim, qual a importância de fazer isso em sua área de atuação?
Às vezes, não há problema em dizer: “Preferimos ser seguidores e deixar a experimentação a cargo de outros”. Outras vezes, porém, seguir pode significar perder. De modo que você precisa decidir onde tem de liderar, onde deve acompanhar e onde é possível seguir.
Gerencie com compaixão a inevitável transição da força de trabalho
Lareina Yee: Na McKinsey, julgamos que esta seja a primeira tecnologia de automação que envolve o trabalho do conhecimento, o que constitui uma mudança profunda do modo como tecnologias anteriores afetavam o trabalho. Se eu for um gestor ouvindo este podcast, minha reação será: “Sim, vou entrar nessa pelo QI e pela QE”. Mas se eu estiver apenas iniciando minha carreira, a sensação é que precisarei adquirir algumas novas habilidades. Como posso permanecer relevante para a empresa?
Reid Hoffman: Primeiro, retomando o que eu disse antes: experimente. Segundo, lendo e ouvindo tudo que puder a respeito. Pergunte-se: “Com que tipo de coisas posso experimentar? O que outras pessoas estão experimentando e como posso aprender com elas?” Uma das facetas mais interessantes desses novos agentes e modelos é que podemos lhes perguntar como eles podem nos ajudar.
Lareina Yee: Apesar de todo o otimismo, é difícil não ver que existe um outro lado, uma certa vulnerabilidade em tudo isso. Muitos estão preocupados. Ou seja, agora que todas as atenções estão voltadas para essa imensa e profunda mudança tecnológica – da qual estamos apenas arranhando a superfície – como é possível que os líderes empresariais sejam ousados e, ao mesmo tempo, ajam com responsabilidade?
Reid Hoffman: Acho que, de modo geral, a mentalidade certa é avançar para o futuro com rapidez, determinação e a noção clara de que haverá obstáculos e desafios à frente. Transições são muito difíceis. Portanto, não devemos dar importância exagerada à longa lista de preocupações que vemos na imprensa, pois estão todas sendo retificadas de forma dinâmica. Haverá erros e nada será perfeito, mas a maneira de aprimorar o conhecimento é implantar, aprender e consertar – coisas que todo dirigente empresarial entende.
Mas também é preciso entender como funcionam as transições humanas. Como os trabalhadores aprenderão novas maneiras de trabalhar? Como os clientes aprenderão novas maneiras de interagir com sua empresa, novas maneiras de conhecer seus serviços e novas maneiras de comprar ou se engajar?
Tudo isso requer uma mentalidade compassiva. O que não significa brandura ou que não se deva avançar com vigor para o futuro ou que não seja preciso “quebrar alguns ovos” para fazer omelete. Ser compassivo significa preocupar-se com a experiência humana, as transições humanas e os custos humanos envolvidos em tudo isso. Significa também ter como objetivo final o bem-estar do ser humano, seja no presente, durante a transição ou no futuro.
Um assistente inteligente e iterativo para conversar e melhorar o raciocínio
Lareina Yee: Reid, pelo que pude perceber em nossa conversa, você tem quatro ou cinco fantásticos assistentes de IA contribuindo para sua produtividade pessoal, e presumo que o Pi seja o principal. O que todos esses assistentes ajudaram você a fazer de diferente? Em que medida eles modificaram sua maneira de trabalhar?
Reid Hoffman: Muito. Muito mesmo. Estou até pensando em escrever um ensaio intitulado algo como “Tome a Pílula Vermelha”, do filme Matrix.
Lareina Yee: A ideia é genial.
Reid Hoffman: Por exemplo, imagine que você vá fazer um podcast sobre o futuro da inteligência artificial nas empresas e locais de trabalho. Primeiro, você apresentará o argumento mais forte de como a IA mudará as coisas, mas, em seguida, exporá um contra-argumento equivalente. Examinará ambos e utilizará isso como uma lente na tomada de decisões. A inteligência artificial é realmente capaz de fazer essas duas coisas por você e ajudá-la a realizar uma espécie de síntese da tese.
Quando damos comandos ou instruções a esses agentes, uma das coisas mais úteis que podemos aprender é aguçar e direcionar melhor esses prompts. Se você for um especialista em marketing de marcas e precisar resolver um problema de marca para uma empresa de seu portfólio, uma das coisas que poderá fazer é consultar o Bing Chat, o GPT-4, o Pi etc.
Apresente um argumento em favor de determinada campanha de branding e, em seguida, defenda a posição contrária. Você não obterá necessariamente uma resposta, mas uma das coisas que esses agentes fazem é nos ajudar a pensar. Ou seja, você agora tem um assistente iterativo à disposição. É mais ou menos como um bate-bola, um jogo rápido de perguntas com um colega inteligente e loquaz que nos ajuda a pensar melhor.
Lareina Yee: Adoro essa possibilidade de debater com meu amigo Claude, meu amigo Gemini e meu amigo Pi. Eles me ajudam a aprimorar minhas ideias. E oferecem um modo diferente de processar e iterar informações.
Passamos bastante tempo conversando sobre tecnologia. Mas, em última análise, estamos na realidade falando de pessoas. Portanto, permita-me fazer duas perguntas não tecnológicas. Primeiro, qual é o seu hobby favorito, um que não envolva tecnologia?
Reid Hoffman: Algo que já comecei a fazer e que provavelmente farei muito mais no futuro é criar jogos de tabuleiro. Parte da atração disso reside nos padrões de interação que surgem quando jogamos com alguém. É uma forma de aprendermos sobre nós mesmos, de aprendermos uns sobre os outros e de formarmos relacionamentos.
Quando jogamos, o que fazemos é basicamente colocar em prática certas habilidades de QI e QE. E acho que seria interessante criar jogos que ajudem a estimular padrões de pensamento em torno do empreendedorismo, da criatividade e da inovação, tudo isso enquanto vamos aprendendo uns sobre os outros.
Lareina Yee: Por fim, voltando bem para trás, você foi um Marshall Scholar2 em Oxford, onde estudou filosofia. Se estivesse em Oxford hoje, o que estudaria?
Reid Hoffman: É provável que estudasse filosofia novamente, por ser tão importante. Ela nos torna capazes de estabelecer e compreender teses nítidas e precisas sobre a teoria dos jogos, sobre nossas teorias da natureza humana, sobre o que está acontecendo. E de discernir entre o que é possível, o que existe e o que ocorreu no passado.
Filosofia implica refletir sobre um conjunto de ferramentas mentais que abrangem muitos desafios diferentes. Se eu não pudesse voltar a fazer filosofia, provavelmente estudaria a história da ciência e, partindo de uma base semelhante, tentaria compreender os padrões da sua evolução.
Lareina Yee: Reid, muito obrigada por nossa conversa. Acho que todos estaremos imaginando um time de agentes super-heróis que nos ajudam em nosso trabalho e contribuem para nossa produtividade pessoal.
Reid Hoffman: Lareina, foi incrível conversar com você, como sempre.