As conversas sobre IA no local de trabalho geralmente se concentram no resultado, seja um primeiro rascunho, uma recapitulação de uma reunião ou algumas centenas de linhas de código. Menos discutido é que os funcionários também começaram a confiar nisso, muitas vezes sobre as pessoas com quem trabalham.
De acordo com pesquisa citada em um novo Relatório Retomar agora93% dos trabalhadores usaram a IA para se prepararem para uma conversa com o seu chefe, e quase metade (49%) sentiu que ela oferecia mais apoio emocional do que o seu gestor. Separar estudos descobriram que as pessoas se abrem mais à IA porque não esperam que ela as julgue.
O apelo não é difícil de ver; um chatbot não repete o que você disse durante o almoço e está lá à meia-noite, quando uma mensagem do seu gerente no Slack ainda está incomodando você.
Ainda assim, um recente estudar de como os principais modelos de IA lidam com conflitos no local de trabalho pela Cloverleaf Labs, o braço de pesquisa independente da plataforma de coaching de equipe Cloverleaf, descobriu que seus conselhos se inclinam fortemente para a versão dos eventos do funcionário.
Para startups, onde um relacionamento prejudicado pode afetar uma equipe inteira, isso pode custar caro.
O que os modelos realmente disseram
Os pesquisadores da Cloverleaf testaram cinco grandes modelos de linguagem (LLMs) líderes contra cinco conflitos comuns no local de trabalho, executando cada cenário três vezes por modelo. Três revisores humanos treinados avaliaram então as 75 respostas.
Em cada cenário, duas pessoas com boas intenções simplesmente trabalharam de maneiras muito diferentes. Os pesquisadores deram a ambos pontos fortes reais, escritos de forma que um colega de trabalho frustrado pudesse interpretar esses pontos fortes como falhas; um colega que verifica tudo pode facilmente parecer um gargalo para alguém sob pressão de prazos, por exemplo.
Os modelos não disseram nada sobre a personalidade de nenhuma das pessoas, pois o objetivo era saber se a IA superaria a reclamação e ajudaria o funcionário a entender o outro lado.
Principalmente, a IA acreditou na palavra do reclamante.
Dos 638 conselhos individuais que as modelos deram em todas as 75 conversas, apenas três incentivaram o funcionário a se esforçar de verdade para consertar as coisas. O resto era vencer o desentendimento, proteger-se ou simplesmente superá-lo.
Os revisores classificaram cada resposta numa escala de 1 a 5 em todas as medidas, entre elas autoconsciência, responsabilidade e quão bem o conselho ajudou o funcionário a compreender a outra pessoa. Nenhum dos cinco teve média acima de 3, o ponto médio neutro da escala. Os conselhos sobre como reparar a relação tiveram uma média de 2,4, e os modelos tiveram um desempenho ainda pior na especificidade, com 2,2, o que significa que muito do que ofereceram era demasiado vago para agir.
Quando o chefe é o problema
Os resultados pioraram quando havia um desequilíbrio de poder: se o funcionário tivesse menos poder do que a pessoa de quem reclamava, o coaching relacional caía 40% e os modelos eram mais propensos a aceitar a versão dos acontecimentos do funcionário como um facto.
Os conflitos com um gestor mostraram isso mais claramente. Nesses dois cenários, os modelos apontaram o chefe como o problema em 60% das respostas e ofereceram uma leitura mais generosa em apenas 3%. Na verdade, o reparo relacional ficou em média abaixo de 2 em 5.
Deixar o trabalho surgiu repetidas vezes. Das 30 respostas aos cenários dos gestores, 27 levantaram o abandono como uma opção legítima e todos os modelos sugeriram-no pelo menos uma vez. Algumas respostas até diziam ao funcionário para atualizar o currículo ou consultar outras equipes, chegando a aconselhá-los a “começar a construir sua rampa de saída”.
A qualidade do aconselhamento também foi inconsistente. Um modelo produziu a pontuação individual mais alta no estudo, 22,8 em 25, mas também obteve pontuação tão baixa quanto 7,4, portanto, uma boa conversa com uma ferramenta diz muito pouco sobre a próxima.
Kirsten Moorefield, diretora de estratégia da Cloverleaf, colocou o problema claramente:
“Mesmo que comece apresentando ideias diferentes, no momento em que você indica sua preferência, isso indica que é uma ótima ideia. Isso não é um parceiro pensante, mas uma afirmação robótica”, disse ela.
Risco em nível de inicialização
As grandes empresas possuem departamentos de RH, gestores treinados e camadas de processos que podem detectar um conflito antes que ele se transforme em demissão. A maioria das startups não tem nada disso, com gestores muitas vezes agindo como gestores de primeira viagem, promovidos porque eram bons no trabalho e não na gestão de pessoas – e os funcionários com um problema podem não ter nenhum lugar óbvio para onde levá-lo.
É exatamente nessa lacuna que entra a IA. É improvável que um funcionário que considere seu fundador ou líder de equipe injusto reserve tempo com o RH, especialmente se o RH for um contratado de meio período. Em vez disso, é muito mais provável que eles digitem toda a história em um chatbot tarde da noite.
De acordo com esta pesquisa, o chatbot provavelmente concordará com eles.
Numa equipa de 15 pessoas, perder um engenheiro ou gestor de conta devido a um desentendimento que poderia ter sido resolvido é um custo sério, que implica meses de recrutamento, integração e perda de impulso, e pode perturbar as pessoas que permanecem.
Os fundadores que estão implementando ferramentas de IA em suas empresas, ou comprando software de RH com um recurso de coaching de IA, deveriam se perguntar como essas ferramentas se comportam quando alguém lhes traz um problema pessoal, e não apenas quão bem elas resumem uma reunião.
AI ainda tem um lugar
Isto não implica necessariamente que a IA não tenha qualquer papel em ajudar os funcionários em situações de conflito. Em vez disso, o relatório da Cloverleaf salienta que “útil” e “apoiador” são as medidas erradas quando a IA se envolve nas relações de trabalho.
A melhor questão é se a IA faz com que alguém olhe para o seu próprio papel no conflito e pense sobre como a outra pessoa o vê, e então lhe dá algo concreto para tentar.
Desabafar tem sua utilidade, é claro, e algumas relações de trabalho não podem ser salvas. A preocupação é uma ferramenta que trata cada mensagem frustrada como um sinal de que é hora de ir embora. Equipes pequenas funcionam com base na confiança entre um punhado de pessoas, e conselhos como esse desgastam-na silenciosamente.
A lição para os fundadores é não proibir essas ferramentas. É saber o que eles estão dizendo ao seu povo.
Imagem em destaque: Ubaid E. Alyafizi via Unsplash+
