A memória que a empresa nunca escreveu
Por que a IA trava nas organizações antes do modelo e antes da ferramenta: a empresa não consegue dizer o que ela sabe.
Se a gente pensa numa organização como um organismo vivo, o que acontece quando ela precisa refletir sobre a própria memória?
A maior parte das empresas faz uma tentativa muito frágil de formalizar o conhecimento que circula dentro delas, isso quando faz alguma coisa. Isso não é necessariamente descuido, porque fazer esse trabalho custa caro, exige tecnologia que poucos conseguem sustentar, e só uma fatia pequena das empresas enxergava retorno em investir nesse tipo de maturidade. Muitas organizações sabem que isso faz sentido, mas quase nenhuma faz.
O que mudou é que a literatura de pesquisa dos últimos meses vem apontando para o mesmo lugar quando pergunta por que a IA não engata dentro das organizações, e o obstáculo que ela encontra aparece antes do modelo e antes da ferramenta. Esse bloqueio fica na ausência de conhecimento formalizado, no fato de a empresa não conseguir dizer o que ela sabe.
Esse é um assunto que a engenharia de software discute há décadas, sob o nome de engenharia de requisitos, e a ordem ali sempre foi a de obter o conhecimento de quem opera, entender o que aquelas pessoas precisam fazer no dia a dia e só então construir o sistema que vai sustentar esse trabalho.
Em algum momento, as empresas desencanaram dessa parte, e o que sobrou foram dois padrões parecidos: o de quem modelou o conhecimento uma vez, no dia em que comprou o sistema, e nunca mais revisitou, e o de quem forçou um sistema genérico, desenhado a partir de outras empresas, a caber num organismo que não era aquele, se contorcendo para acomodar um processo que veio importado de fora.
A promessa de agora é que ficou barato e rápido adaptar, e de fato dá para customizar a relação de cada pessoa com os sistemas da empresa de um jeito que era impensável até pouco tempo atrás, lembrando que sem alguém organizando isso o resultado vira cacofonia, porque no fim do dia o trabalho de uma organização é coordenar ação, e coordenar exige combinar coisas de forma explícita, com cada um sabendo o que faz e onde os dois se encontram. Customizar tudo para todo mundo sem tornar esse acordo visível produz muita gente usando chat e melhorando um pouco a própria performance, sem que nada disso vire capacidade da empresa.
Quando você externaliza o conhecimento que estava no corpo de alguém, parece que aquela pessoa se tornou dispensável, e isso valeria se a memória fosse coisa parada, mas a inteligência nasce de uma memória sendo continuamente reavaliada, e os critérios dessa reavaliação são humanos, feitos de julgamento e de projeção de futuro.
As IAs projetam muito bem o passado e inventam futuros linguisticamente coerentes, sem que esses futuros sejam coerentes de verdade, o que deveria deixar para alguém a tarefa de olhar o corpo de conhecimento da empresa e decidir o que ainda vale, o que envelheceu e o que nunca foi bem assim.
Formalizar a memória de uma organização, então, coloca as pessoas dentro de um ciclo permanente de reflexão sobre o que a empresa sabe, e quem carregava aquele conhecimento no corpo passa a discutir, revisar e atualizar aquilo junto com os outros, em vez de guardá-lo sozinho até o dia em que sai da empresa e leva tudo junto.
Se você está tentando fazer IA funcionar dentro da sua organização, queria muito saber onde isso trava aí: se a sua empresa consegue dizer o que ela sabe e quem, na prática, revisita esse conhecimento.
Este artigo foi inspirado no segundo episódio do Life After AI, com Diogo Dutra, que está no YouTube e no Spotify.