EY refere-se à organização global e pode se referir a uma ou mais das firmas-membro da Ernst & Young Global Limited, cada uma das quais é uma entidade legal separada. A Ernst & Young Global Limited, uma empresa britânica limitada por garantia, não presta serviços a clientes.
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Ainda assim, é difícil concretizar todo o potencial destas ferramentas sem um propósito claro. Adotar a tecnologia apenas pela tecnologia acarreta riscos inerentes: uma nova tecnologia mais um processo desatualizado equivalerá apenas a um processo antigo e caro, criando uma experiência inferior para funcionários e clientes. O valor mais sustentável da adoção da tecnologia não vem do que a tecnologia faz, mas do que o usuário pode fazer com ela.
Com isto em mente, podemos traçar o impacto potencial da IA generativa em duas categorias poderosas de casos de uso: colaboração de IA e estratégia de talento e governação.
Colaboração de IA
As organizações terão que avaliar como a IA pode influenciar tanto as áreas de back-office quanto o trabalho voltado para o cliente. Por exemplo, a IA pode ser considerada um assistente digital adicional que assume tarefas analíticas ou técnicas em grande volume, em um primeiro momento. Os colaboradores poderiam utilizar suas ferramentas de IA para tarefas rotineiras ou repetitivas. A Pesquisa de Experiência do Trabalhador Digital da Gartner constatou que 47% dos trabalhadores digitais têm dificuldade para encontrar as informações ou os dados necessários para realizar seu trabalho com eficácia, o que representa uma oportunidade para que as ferramentas com base em IA e as tecnologias de colaboração aumentem a eficiência.
Mais abrangente para uso interno é a influência da IA generativa nas áreas de negócios, como RH e Folha de pagamento (via ey.com US). As ferramentas de IA podem realizar análises contínuas dos indicadores de desempenho dos colaboradores e recomendar oportunidades de treinamento e aprimoramento. Por meio de credenciais e autenticação individualizadas, as ferramentas de IA podem fornecer diferentes níveis de informações de acordo com a senioridade e o cargo do solicitante. Essas tarefas digitais podem ser executadas de forma independente, 24 horas por dia, permitindo que relatórios ou sinais de alerta sejam entregues constantemente. Isso é mais robusto do que a automação tradicional, porque essas novas ferramentas têm uma contextualização mais aprofundada e capacidades generativas.
Talento e governança
A capacidade da IA generativa de identificar oportunidades de formação para os funcionários também pode contribuir para uma avaliação global das competências que as organizações têm agora e necessitarão no futuro. A capacidade de personalizar essas tecnologias pode permitir novas maneiras de criar um caminho de desenvolvimento de carreira em sintonia com a experiência dos funcionários e as necessidades do negócio.
É importante ressaltar que a implementação de IA generativa em nível empresarial com grandes conjuntos de dados e materiais confidenciais pode ajudar a facilitar os exercícios de conformidade, ao mesmo tempo que cria áreas de risco potencial. Essas ferramentas de IA desenvolvidas especificamente podem automatizar a coleta, limpeza e interpretação de dados, ao mesmo tempo que resumem as descobertas e oferecem recomendações a partir delas. Estas tarefas precisam de ser realizadas no contexto da estrutura ética de governação da IA de uma organização, mantendo barreiras de proteção adequadas às necessidades específicas de uma organização. Os resultados da IA generativa devem ser vistos como primeiros rascunhos, com pessoas fazendo ajustes e avaliações finais do trabalho.
Mas diretrizes apropriadas podem tornar o primeiro rascunho ainda melhor.
Para funções de negócios que exigem retenção em massa de certos tipos de dados para manter a conformidade regulatória, ou controles de privacidade mais rigorosos, as ferramentas de IA generativa precisam seguir políticas de acesso e retenção claramente definidas e transparentes e ter processos em vigor para monitorar possíveis riscos legais em torno do uso. ou aproveitamento de propriedade intelectual.
Esta necessidade estende-se às ferramentas de RH habilitadas para IA para avaliar oportunidades de melhorias na comunicação interna, mudança de processos ou investimentos em tecnologia, ou outros desafios invisíveis. Ao combinar avaliações quantitativas e qualitativas da força de trabalho, tanto com ferramentas de IA como fora delas, os líderes podem compreender melhor o estado da cultura e das capacidades organizacionais. A industrialização da análise de múltiplas fontes de dados pode ajudar a identificar pontos positivos ou críticos relacionados à retenção de funcionários e responder e antecipar oportunidades de forma rápida, profunda e consistente.
Da mesma forma, esta avaliação pode sinalizar potenciais riscos regulatórios ou de conformidade em tempo real. Mas a eficácia e a confiabilidade desta atividade dependem de um quadro ético generativo de IA e de um modelo de governança apropriados, incluindo o combate a potenciais preconceitos transmitidos através de dados de formação públicos e a prevenindo a reciclagem da toxicidade recebida em determinadas entradas de dados.
Mesmo com a necessidade de gestão e manutenção regulares de ferramentas generativas de IA, estes sistemas podem proporcionar melhor visibilidade sobre as formas pelas quais uma organização está operando e organizando-se para o “próximo normal” do trabalho.