3 perguntas a serem feitas quando a IA faz seu trabalho melhor do que você

O que eu sentiria falta se a IA ocupasse essa parte do meu trabalho?

Imagine que a IA poderia assumir completamente uma parte do seu trabalho amanhã. Você ainda tem seu cargo, ainda recebe o mesmo salário e ninguém lhe entrega uma caixa de papelão e o acompanha para fora do prédio. Você simplesmente não precisa mais fazer aquela tarefa específica, então o que você sentiria falta?

Sua resposta pode dizer muito mais do que a tarefa em si. Talvez você sentisse falta de descobrir alguma coisa porque gostava de ter um problema difícil na sua mesa e investigá-lo até entender o que todo mundo havia perdido. Talvez você sinta falta de conversar com os clientes porque o relatório nunca foi a parte significativa do seu trabalho e a conversa que ajudou alguém a resolver um problema foi.

Você pode sentir falta de criar algo, melhorar um processo ou pegar uma ideia que existia apenas na cabeça de alguém e transformá-la em algo útil. Você pode sentir falta de ser a pessoa cuja experiência ajudou outra pessoa a tomar uma decisão melhor. O que você sente falta pode lhe dizer de onde realmente veio o significado do trabalho.

Na minha pesquisa sobre o significado no trabalho, observei quatro fontes comuns que as pessoas descrevem: exploração, conexão, criação e influência. As pessoas podem vivenciar todos os quatro, e sua importância pode mudar ao longo de nossas vidas e carreiras. Você não precisa se colocar em uma categoria porque o valor vem da compreensão do que você sentiria falta e por quê.

Depois de entender o que tornou o trabalho significativo, você pode começar a procurar outros lugares para encontrar a mesma fonte de significado. A tarefa pode desaparecer, mas a razão pela qual você se preocupou com ela não precisa desaparecer com ela. Essa distinção pode ajudá-lo a olhar para as mudanças impulsionadas pela IA com uma visão muito mais ampla do que você pode fazer a seguir.

Para que as pessoas confiam em mim enquanto a IA muda o trabalho?

Esta pergunta é diferente de perguntar pelo que você é responsável. A descrição do seu trabalho pode dizer que você gerencia contas, revisa contratos, analisa dados, prepara relatórios ou supervisiona operações. Depois de dez ou vinte anos, porém, as pessoas provavelmente confiam em você para coisas que nunca foram incluídas na descrição do cargo.

Talvez você seja a pessoa para quem todos enviam o cliente difícil, porque você pode dizer o que o cliente está realmente chateado antes de qualquer outra pessoa. Talvez você possa olhar um relatório e sentir que algo está errado, mesmo que não consiga explicar o que chamou sua atenção até olhar mais de perto. Talvez você saiba qual pergunta precisa ser feita em uma reunião porque já viu a organização cometer o mesmo erro três vezes antes.

Isso é experiência, e a IA pode tornar-se extremamente boa na execução de mais partes visíveis do nosso trabalho. Quando isso acontece, pode ser fácil presumir que, como a tarefa se tornou mais fácil, os anos que passamos aprendendo como realizá-la, de alguma forma, tornaram-se menos valiosos. Acho que isso descreve nosso valor de forma muito restrita.

Experiência não é simplesmente saber como realizar uma tarefa. É reconhecer padrões, compreender o contexto, identificar exceções, saber quando algo merece uma segunda olhada e lembrar o que aconteceu da última vez que todos acharam uma ideia brilhante. Alguém com vinte anos de experiência provavelmente aprendeu muito mais do que a mecânica do trabalho.

Uma maneira útil de descobrir esse valor oculto é perguntar às pessoas: “Para que vocês confiam em mim?” Você pode se surpreender com a resposta, porque ela pode descrever algo que você nunca considerou parte de sua especialidade. Algumas habilidades surgem tão naturalmente após anos de experiência que você deixa de notá-las, e essas habilidades podem se tornar ainda mais valiosas à medida que a IA lida com mais trabalho que costumava ocupar seu tempo.

Onde mais minha experiência poderia ser importante à medida que a IA muda meu trabalho?

Depois de saber o que sentiria falta e o que as pessoas confiam em você, você poderá fazer uma pergunta muito melhor sobre o futuro: onde mais eu poderia usar isso? Você não precisa prever como será sua carreira daqui a cinco anos. Isso já era bastante difícil antes que a IA começasse a mudar o trabalho tão rapidamente.

Se as pessoas confiam em você porque você entende os clientes excepcionalmente bem, procure um problema do cliente que ninguém foi capaz de resolver. Se você reconhece padrões que outras pessoas não percebem, pergunte onde esse julgamento poderia fazer a diferença. Se você passou anos aprendendo por que certos projetos tiveram sucesso e outros falharam, considere quem mais poderia se beneficiar desse conhecimento.

Você pode tornar isso prático sem tomar uma decisão importante sobre sua carreira. Se a IA lhe devolver cinco horas por semana, use uma dessas horas de maneira diferente, conversando com o cliente em vez de criar outro relatório sobre o cliente, ajudando alguém mais novo a reconhecer em dez minutos o que você levou dez anos para aprender ou participando de um projeto onde sua experiência nunca foi usada antes. Pequenos experimentos podem revelar possibilidades que são difíceis de ver quando se tenta mapear os próximos cinco anos de uma só vez.

Gosto da ideia de tratar isso como um experimento de uma semana, em vez de uma decisão de carreira de cinco anos. Use algo que você já conhece em algum lugar um pouco diferente e veja o que acontece. É aí que a curiosidade adaptativa se torna útil, porque permite que você continue aprendendo, percebendo e avançando em direção às possibilidades, mesmo quando não consegue ver exatamente aonde elas o levarão.

As pessoas passam muito tempo falando sobre quanto tempo a IA pode economizar, mas estou mais interessado no que as pessoas escolhem fazer com o tempo que recebem. Cinco horas de tempo economizado não são automaticamente cinco horas de valor. Se alguém passou vinte anos aprendendo sobre seus clientes, seu setor, seus sistemas, seus erros e seu pessoal, e a tecnologia de repente devolve a essa pessoa cinco horas, a questão interessante é o que esses vinte anos estão agora disponíveis para ajudar a resolver.

O que fazer quando a IA faz seu trabalho melhor do que você

A IA quase certamente se tornará melhor do que cada um de nós em mais coisas que fazemos atualmente, mas isso não significa que cada ano que passamos nos tornando bons nessas coisas de repente importe menos. Vinte anos de experiência nunca devem ser reduzidos à parte do seu trabalho que a IA agora pode fazer mais rápido, então, quando a IA se tornar melhor no que você faz, resista ao impulso de perseguir imediatamente o trabalho de outra pessoa. Pergunte o que você sentiria falta, pergunte para que as pessoas confiam em você e depois pergunte onde mais essa experiência poderia ser importante, porque sua próxima coisa já pode estar escondida dentro do que você passou anos aprendendo.