Em um episódio recente do podcast "You Should Know", John Phillips, Vice-Presidente de Grupo de Experiência do Funcionário na ServiceNow, apresentou um argumento convincente para repensar como as organizações medem o sucesso das iniciativas de inteligência artificial. Phillips, que lidera o negócio de fluxos de trabalho de funcionários da ServiceNow, afirmou que contar quantas vezes os funcionários usam ferramentas de IA é uma abordagem falha. Em vez disso, ele enfatizou a importância de medir se os trabalhos são concluídos mais rápido, com menos atrito e com melhores resultados tanto para os funcionários quanto para o negócio.
A conversa, apresentada por Ryan Leary e William Tincup, ocorre em um momento em que os diretores de recursos humanos estão sob pressão crescente para demonstrar ganhos de produtividade a partir dos investimentos em IA. Phillips não mediu palavras sobre o estado atual da indústria, descrevendo-o como um "trem-bala da produtividade". Ele destacou que todo sistema de registro agora vem com seu próprio agente de IA, criando caos para os profissionais que precisam navegar em um cenário tecnológico fragmentado. "Todo sistema de registro agora tem seu pequeno agente de IA e está criando caos para esses profissionais", disse ele.
Phillips previu uma mudança significativa na forma como o sucesso da IA é avaliado. "Vamos rapidamente parar de falar sobre adoção de IA como uso de ferramentas e começar a olhar para os resultados e trabalhos a serem feitos", explicou. Essa perspectiva está alinhada com uma tendência mais ampla em direção a métricas baseadas em resultados no local de trabalho, onde o foco está em resultados tangíveis em vez de métricas de atividade.
A discussão também abordou a troca de valor de mão dupla entre funcionários e empregadores. Phillips levantou uma questão provocativa sobre as 23 horas que uma ferramenta afirma economizar: o que acontece com esse tempo? Ele sugeriu que, se o tempo economizado é simplesmente preenchido com mais trabalho, o valor se perde. Isso está ligado ao conceito de esforço discricionário, que Tincup argumentou ser uma métrica mais significativa do que as pesquisas tradicionais de engajamento. Phillips concordou, observando que a hiperpersonalização no entendimento das necessidades dos funcionários é mais eficaz do que pesquisas de pulso padronizadas.
O episódio também explorou o colapso das fronteiras do trabalho desde a pandemia de COVID-19, levando ao esgotamento e a um diálogo interno de "será que sou suficiente?" Phillips enfatizou a importância da recuperação no alto desempenho, afirmando: "Alto desempenho tem tanto foco extremo quanto recuperação extrema. Em qualquer ambiente, os maiores desempenhos do mundo têm essas coisas."
A abordagem da ServiceNow, conforme descrita por Phillips, envolve sobrepor um companheiro agêntico aos sistemas existentes, em vez de substituí-los. Ele observou que os clientes frequentemente chegam com oito ferramentas de IA compradas, mais uma que eles mesmos construíram, nenhuma das quais se comunica entre si. A visão da ServiceNow é uma torre de controle de IA que atua como uma camada agêntica, unindo 15 grandes modelos de linguagem e 100 sistemas para criar um fluxo de trabalho coeso.
Phillips também conectou sua filosofia a experiências pessoais, incluindo tempo passado em campos de refugiados, argumentando que "habilidades e talento são universais e oportunidade não é". Essa perspectiva ressalta a importância de democratizar o acesso a ferramentas e oportunidades no local de trabalho.
O episódio, parte da WRKdefined Podcast Network, sediada em Arlington, Texas, tem mais de 3,9 milhões de ouvintes mensais verificados. Oferece conversas sem filtros para pessoas investidas no mundo em evolução do trabalho. O episódio com John Phillips está disponível agora onde quer que os podcasts sejam ouvidos.
