88% das empresas usam IA como ferramenta, apenas 12% construíram um sistema
Avinash Kaushik tem o dom de destruir mitos confortáveis com dados desconfortáveis, e recentemente rejeitou um meme persistente de que os líderes seniores pressionam as suas organizações para adoptarem a IA enquanto eles próprios permanecem silenciosamente na década de 1990. Os dados de noção, que ele compartilhou em sua postagem, mostram que a maioria dos funcionários seniores, incluindo CEOs, são na verdade os usuários de IA mais avançados no conjunto de dados, operando nos níveis 3 e 4 a uma taxa seis vezes maior que a dos colaboradores individuais.
Essa inversão me surpreendeu.
A história que a maioria dos profissionais conta a si mesmos é que a adoção da IA é um problema de mandato de cima para baixo, onde a liderança exige mudança, mas não a modela. Ei, foi o que pensei também, até ler o relatório “Grande Renovação” da Notion, uma pesquisa com mais de 6.100 tomadores de decisão de IA e usuários comuns em 10 mercados globais que conta uma história diferente e mais perturbadora. A lacuna não é entre os líderes que pressionam e os trabalhadores que resistem. É entre organizações que migraram a IA de uma ferramenta individual para um sistema, e a esmagadora maioria que não o fez.
Essa maioria, aliás, é de 88%. Isso é maior que uma caixa de pão, como dizia minha mãe.
A linha de base é ‘precoce’ e isso não é exceção
A Notion estruturou suas descobertas em torno de um modelo de maturidade de quatro níveis. O nível 1 é a IA como parceira de pensamento – indivíduos que usam ferramentas independentes para elaborar, debater e analisar. O nível 2 como assistente, o nível 3 como companheiros de equipe e o nível 4 é a IA como sistema, onde agentes autônomos executam processos complexos e críticos para os negócios de ponta a ponta. A distribuição entre 6.118 entrevistados: 57% no Nível 1, 31% no Nível 2, 10% no Nível 3 e 2% no Nível 4.
Doze por cento das organizações globais estão operando a IA em um nível onde ela realmente remodela a forma como o trabalho é realizado. Oitenta e oito por cento ainda usam principalmente IA da mesma forma que você usaria um mecanismo de pesquisa melhor.
Isso é importante para os leitores do Search Engine Journal em particular. Se você está trabalhando com SEO ou marketing de conteúdo agora, é quase certo que sua organização esteja nesse grupo de 88%. E a pressão competitiva não vem de organizações que possuem prompts um pouco melhores. Vem dos 12% que integraram a IA nos seus fluxos de trabalho reais, construíram uma governação em torno dela e começaram a medir o seu impacto com métricas reais em vez de poupanças de tempo auto-relatadas.
A lacuna entre líder e trabalhador é real, mas a direção é surpreendente
Minha coluna recente sobre como obter a adesão da IA focou o atrito no gerenciamento de mudanças e a dificuldade de fazer com que uma organização deixe de entender que a pesquisa de IA está mudando e passe a realmente reestruturar a forma como o conteúdo é produzido e medido. Os dados do Notion acrescentam uma perspectiva que eu não tinha na época.
Os tomadores de decisão em organizações avançadas descrevem uma transformação fundamentalmente diferente daquela das pessoas que realizam o trabalho diário. Nos níveis 1 e 2, a defesa da IA baseia-se quase inteiramente na eficiência: velocidade, produtividade, redução de custos. Nos níveis 3 e 4, algo muda. A experiência do cliente sobe oito pontos percentuais como principal motivação. A habilitação de novos recursos sobe cinco. Enquanto isso, a melhoria da produtividade dos funcionários – o fator dominante nos níveis 1-2 – na verdade cai quatro pontos entre os adotantes mais avançados.
Isso não é uma pequena reformulação. É uma razão completamente diferente para estar no jogo.
Especificamente para equipes de marketing, isso se conecta diretamente ao que sinalizei em minha coluna sobre os sinais de alerta de que sua equipe será a próxima a sofrer cortes de IA. As equipes que defendem o argumento “estamos economizando tempo” para justificar seu investimento em IA estão falando a linguagem dos níveis 1-2. As organizações com maior probabilidade de sobreviver à próxima rodada de consolidação são aquelas que defendem ganhos de experiência do cliente e capacidades que não existiam antes.
Por que a curva de aprendizado fica mais acentuada e não mais plana
Uma das descobertas mais contraintuitivas do relatório Notion é a percentagem de decisores de IA que afirmam que o investimento está a ultrapassar os aumentos constantes da prontidão à medida que as organizações avançam. No Nível 1, 48% relatam essa lacuna. No nível 4, é 68%.
Isto não é o que a maioria dos manuais de transformação prevê. A suposição é que as organizações melhoram na absorção da IA à medida que ganham experiência. Os dados da Notion sugerem o oposto: quanto mais profundamente você incorporar a IA nos fluxos de trabalho reais, mais difícil será para os funcionários acompanharem o que a organização está implantando.
Cingapura lidera globalmente com 21% das organizações nos níveis 3-4. Os Estados Unidos ficam com 11%, empatados com o Japão. Se você trabalha para uma empresa americana que se considera líder em IA, esses números são uma verificação útil da realidade.
3 coisas que separam os 12% de todos os demais
Os dados do Notion sobre estratégias de implementação são onde o sinal do profissional fica mais claro. Em comparação com as organizações de nível 1-2, os adotantes avançados estão fazendo três coisas a taxas significativamente mais altas.
Primeiro, integração. Cinquenta e cinco por cento das organizações de nível 3-4 integraram IA aos sistemas existentes, contra 37% nos níveis 1-2. Essa lacuna de 18 pontos representa a diferença entre a IA como complemento e a IA como infraestrutura. Se sua equipe ainda estiver copiando e colando resultados de uma interface de bate-papo em seu CMS ou plataforma analítica, esse é um fluxo de trabalho de nível 1, independentemente de quão sofisticados sejam seus prompts.
Em segundo lugar, governação. Quarenta e dois por cento das organizações avançadas criaram estruturas de governação e supervisão, em comparação com 26% nas fases anteriores. Este vai contra a forma como a maioria das equipes de marketing pensa sobre IA – a governança parece um problema do departamento jurídico, não um problema de estratégia de conteúdo. Os dados dizem o contrário. As organizações que avançam mais rapidamente também foram as primeiras a avançar nas estruturas políticas, de supervisão e de responsabilização.
Terceiro, medição. Trinta e sete por cento das organizações de nível 3-4 estão medindo o impacto da IA com métricas reais, contra 22% nas fases anteriores. E essas métricas de qualidade (taxas de erro, retrabalho) aumentaram 19 pontos percentuais. As métricas de fluxo de trabalho (tempo de ciclo, rendimento) aumentaram 15. O tempo economizado auto-relatado – o padrão anedótico que a maioria das equipes adota – está na verdade diminuindo como abordagem de medição entre as organizações mais avançadas.
Se sua organização está medindo o ROI da IA perguntando às pessoas se elas sentem que estão economizando tempo, você está medindo a transformação de Nível 1 com ferramentas de Nível 1.
O que Kaushik acertou e o que isso significa para sua próxima conversa em equipe
É uma notícia genuinamente boa que proprietários e executivos sejam os usuários de IA mais avançados no conjunto de dados. O comportamento da liderança é um dos poucos mecanismos de transmissão confiáveis para a mudança organizacional. Quando os seniores modelam a utilização avançada da IA num conjunto diversificado de tarefas – não apenas na elaboração de e-mails, mas na tomada de decisões, na execução de fluxos de trabalho, na avaliação de resultados – cria-se uma permissão explícita para o resto da organização assumir os mesmos riscos.
Mas há um problema nos dados. Essa intensidade de liderança não se traduz automaticamente a jusante. A lacuna de competências e formação é o desafio número um que retarda a adoção da IA nas organizações de nível 3-4. As ferramentas e estruturas de funções que tornam os líderes seniores mais dispostos a experimentar não estão automaticamente disponíveis para colaboradores individuais.
Minha leitura sobre os dados do Notion é que a posição mais perigosa para uma organização de marketing no momento é ter certeza de que você está à frente quando o benchmark real é de apenas 12% das empresas globais operando em um nível onde a IA realmente remodela a produção. A maioria das equipes que definem metas agressivas de IA tem como objetivo o Nível 2. As organizações que serão importantes em 18 meses são as que atualmente planejam o Nível 3.
Três coisas para levar à sua equipe esta semana para verificação do terreno. Mapeie onde estão seus fluxos de trabalho reais em relação ao modelo de quatro níveis do Notion, não onde a liderança acredita que eles estão, mas onde o trabalho diário realmente chega. Identifique o fluxo de trabalho recorrente de maior valor que sua equipe executa e pergunte se ele poderia ser automatizado de ponta a ponta com revisão humana nos pontos de verificação, em vez de execução humana durante todo o processo. E se você ainda estiver medindo o impacto da IA perguntando às pessoas se elas economizaram tempo, substitua isso por uma métrica de qualidade e uma métrica de fluxo de trabalho antes do próximo ciclo de revisão.
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