Você já ouviu falar do algoritmo que serve para selecionar os membros do conselho de administração? Ele é adotado pela Deep Knowledge Ventures, empresa de capital de risco de Hong Kong. E é uma evidência de que os computadores começam a substituir profissionais qualificados. Isso começa a ser visto em áreas tão diversas quanto arquitetura, medicina e geologia, alterando a natureza do trabalho em vários setores e profissões. O que falta para que os algoritmos substituam os executivos seniores? Que espaço restará aos líderes de carne e osso no futuro? Com base em nosso trabalho com líderes empresariais de vários setores, no estudo de executivos que estão abrindo suas empresas e na análise de processos de tomada de decisão por meio do crowdsourcing e das plataformas sociais, temos uma resposta para essas questões.
**O PAPEL DOS LÍDERES CRESCERÁ, EM VEZ DE DIMINUIR**
Em plena era das supermáquinas, os executivos tendem a fazer mais diferença por causa das perguntas que terão de elaborar, do vigor necessário para abordar circunstâncias excepcionais destacadas por algoritmos cada vez mais inteligentes e da capacidade de realizar o que é impossível para as máquinas. Mas isso só acontecerá se houver avanços gerenciais que o permitam, especialmente dois:
( 1 ) Que se criem conjuntos de dados compatíveis com as máquinas mais inteligentes, reforçando seu crescente potencial de tomada de decisão.
( 2 ) Que os líderes seniores aceitem caminhos contrários aos que foram aprendidos em um século de desenvolvimento empresarial.
**DADOS PRECISAM MELHORAR**
O supercomputador Watson, da IBM, conseguiu prever resultados oncológicos com mais precisão do que os médicos por meio da análise, armazenamento e aprendizado de artigos científicos. Isso não aconteceria, contudo, se os dados informados não fossem de alta qualidade. Ocorre que, em muitas organizações que têm acesso ao big data e tentam correr rumo a análises avançadas, os dados informados não são de alta qualidade. Muitas vezes, os executivos se veem assolados por dados de difícil análise, cuja validade gera intensas discussões. Esse problema de gestão aponta, portanto, que quatro medidas são necessárias:
» uma estratégia turbinada de análise de dados,
» uma nova mentalidade entre os gestores em relação a dados,
» a abordagem de talentos novos, familiarizados com dados, e
» um esforço orquestrado para quebrar os silos de informação.
Os incentivos para melhorar os dados são imensos. Os pioneiros conseguirão acelerar a qualidade e o ritmo de tomada de decisão em várias áreas táticas e estratégicas, como já vemos pelos resultados promissores dos big data iniciais e dos esforços analíticos. Além disso, quem sair na frente provavelmente ganhará novos insights mediante análises de dados não estruturados, como são chamados aqueles recolhidos nas mídias sociais ou na troca de e-mails entre vendedores discutindo determinado assunto.
Trata-se de uma perspectiva atraente: dashboards personalizados repletos de metadados que descrevem e sintetizam informações operacionais, financeiras e de marketing trarão um enorme poder para os gestores seniores. Só que esses dashboards não surgem sozinhos. Os altos executivos precisam definir os parâmetros de software necessários para determinar, por exemplo, os dados a serem priorizados –as máquinas podem ajustar os preços em tempo real, mas os executivos têm de determinar o alvo desse ajuste.
Conforme o poder da inteligência artificial aumenta, a chance de afundar sob o peso de insights (mesmo valiosos) cresce. Em vez de burocratizar as informações, é preciso democratizá-las, incentivando a organização a se autogerir sem levar as decisões para a camada logo acima. As unidades de negócios e os departamentos da empresa continuarão se reportando à equipe mais graduada e ao CEO. No entanto, com ideias mais nítidas e o reconhecimento de padrões de computadores cada vez mais poderosos, poderão tomar mais decisões por conta própria. Talvez isso cause desconforto aos líderes. Afinal, o contraste com a era do comando e controle não poderia ser maior.
**NOVOS CAMINHOS DOS LÍDERES**
Se os líderes seniores estimularem os insights de máquinas cada vez mais brilhantes e delegarem as decisões a quem estiver acima e abaixo, que atribuições lhes sobrarão? Enxergamos quatro:
**( 1 ) elaboração de perguntas**
Fazer as perguntas certas às pessoas certas e nos momentos certos é uma habilidade que falta aos computadores –e que eles nunca vão adquirir. Os avanços exponenciais de algoritmos de aprendizagem profunda significam que a expertise do executivo, em geral maior em um domínio, às vezes é inferior a insights gerados por algoritmos, big data e análises avançadas. Trata-se de uma oportunidade para usar os conhecimentos de domínio para definir as questões iniciais e depois liberar as máquinas para responder a essas perguntas. A importância das questões se estende para além de “programar” os computadores e interpretar sua produção. A história recente demonstra o risco de depender de conhecimentos algorítmicos de base tecnológica sem entender adequadamente como eles conduzem a tomada de decisão. Um exemplo do perigo é o dos bancos na crise de 2008: executivos seniores e gestores próximos não entendiam como as decisões eram tomadas em áreas quantitativas de negociação e de gestão de ativos.
**( 2 ) abordando exceções**
Um elemento cada vez mais importante do kit de ferramentas talvez seja a capacidade de atacar as “exceções” problemáticas. Cada vez mais, as máquinas inteligentes “saberão contar” aos gestores quando eles têm um problema. As primeiras comprovações desse processo já ocorrem em áreas com imenso fluxo de dados, como precificação e call centers –e o mesmo deve acontecer em redutos mais estratégicos, da análise competitiva à gestão de talentos. Os executivos poderão dedicar menos tempo a questões gerenciais do dia a dia, mas, diante de um sinal de dificuldade, a capacidade de agir vai ajudá-los a se diferenciar e a assegurar a saúde das organizações.
**( 3 ) Tolerância à ambiguidade**
Ao mesmo tempo que os algoritmos e supercomputadores são projetados para procurar respostas, tendem a ser mais definitivos sobre questões relativamente pequenas. Quanto mais amplo o questionamento, maior a probabilidade de que a síntese humana será fundamental para a resolução de problemas, porque as máquinas, embora aprendam rapidamente, fornecem muitas peças, mas não montam o quebra-cabeça. Esse processo de montagem e síntese pode ser confuso e lento, pondo à prova a capacidade dos líderes de tolerar a ambiguidade. Muitos executivos já vêm enfrentando isso ao usar testes A/B para saber o que atrai os clientes online. O te ste A/B –segundo o qual as empresas implementam uma ação, avaliam seu resultado e seguem para a próxima fase, passo a passo– é um bom treino, pois dá uma ideia dos tipos de experimentação e de incerteza que predominarão conforme os computadores ganhem poder.
**( 4 ) emprego de habilidades soft**
Os seres humanos têm e continuarão a ter uma forte vantagem comparativa quando se trata de inspirar a tropa, criar empatia com os clientes e desenvolver talentos. Às vezes, as máquinas geram dados de valor inestimável, como o people analytics do Google vem mostrando, mas traduzir essa percepção em mensagens que façam sentido para as empresas sempre exige um toque humano.
**COMO DRUCKER**
O “pai” da gestão, Peter Drucker, já disse que um CEO gera maior resultado para a empresa em uma reunião do que os gestores intermediários em 30, por culpa das tarefas menores destes. Agora, as tarefas menores caberão às máquinas; os líderes serão redesenhados.
