IA como um conduto para a cibernética de gestão

Muito já foi escrito sobre o impacto da IA nos processos e operações, e em um tópico paralelo, os ganhos de produtividade esperados que virão da incorporação profunda da IA em diversos fluxos de trabalho organizacionais (e pessoais). Discutimos algumas dessas mudanças em blogs anteriores no contexto de dinâmicas organizacionais internas e efeitos de rede entre empresas.

Um elemento importante implícito nas discussões sobre o uso de Agentes de IA e IA em processos aprimorados, embora raramente abordado diretamente, é como essas novas tecnologias podem impactar a tomada de decisões e a responsabilidade dentro de uma organização. De fato, o tema da responsabilidade e transparência na tomada de decisões é um onde a IA pode desempenhar um papel maior, simplificando e rastreando as interações entre os nós (incluindo humanos) envolvidos na cadeia de tomada de decisões.

Em A Máquina da Irresponsabilidade, Dan Davies introduz a ideia de que as organizações criam sumidouros de responsabilidade, que absorvem as consequências de uma decisão de tal forma que ninguém pode ser diretamente responsabilizado por ela. Em muitos casos, isso delega a responsabilidade a uma política e não a um humano.

Uma vez que você começa a procurar por sumidouros de responsabilidade, você os encontra em todos os lugares. Quando seu seguro de saúde recusa um procedimento; quando a companhia aérea cancela seu voo; quando uma agência governamental declara que você não é elegível para um benefício; quando um investidor diz a todas as suas empresas para enfiar blockchain, ou metaverso, ou IA em seus aplicativos. Em todo lugar, existem links quebrados entre as pessoas que enfrentam as consequências da decisão e as pessoas que tomam as decisões.

O surgimento de sumidouros de responsabilidade está inexoravelmente ligado ao aumento da complexidade nos processos, ambiente e estruturas organizacionais onde eles emergem. Podemos conectar sumidouros de responsabilidade às ideias que discutimos em blogs anteriores, como o Índice de Complexidade do Processo (PCI) e como a IA pode ser usada para simplificá-los. Isso pode ser estendido a outro conceito intimamente relacionado, o lixo, que representa um mundo que depende de regras implícitas, conhecimento tácito e processos complexos, mas não documentados, muitas vezes aumentados por mais atividades humanas não documentadas.

Portanto, a IA e os agentes de IA têm o potencial de aprimorar a responsabilidade e a transparência na tomada de decisões organizacionais, rastreando e iluminando sistematicamente cada nó na cadeia de decisões. Pegue nosso exemplo anterior de cadeia de suprimentos, onde esses nós podem se referir à fabricação com sourcing e aquisição e os sistemas envolvidos na gestão de inventário e ordens de trabalho. Para superar os sumidouros de responsabilidade, onde a responsabilidade pelos resultados pode ser perdida, os sistemas de IA podem ser equipados com capacidades de rastreabilidade e auditoria que registram cada entrada, caminho de raciocínio, versão do modelo e ação tomada ao longo do fluxo de trabalho. Isso cria um registro detalhado e verificável de quem/o que iniciou uma decisão, que informações foram usadas, como a lógica fluiu entre agentes e/ou equipes, e a justificativa por trás de cada escolha.

Ao usar essas ferramentas, as organizações podem ser capazes de reconstruir como e por que determinadas decisões foram tomadas e identificar mais efetivamente as fontes de erro ou viés. Tais capacidades também podem ajudar com demandas regulatórias e de conformidade, enquanto promovem uma cultura de responsabilidade organizacional, garantindo que ações e consequências sejam abertamente vinculadas em vez de silenciosamente absorvidas pela maquinaria institucional. À medida que os sistemas de IA compostos aprendem, as organizações também podem aprender e se tornar melhores na tomada de decisões no futuro com base em decisões subótimas do passado - algo que muito poucas empresas no mundo fazem hoje.

Gerenciando Complexidade em um Mundo Cada Vez Mais Complexo

Tomar decisões se torna mais difícil à medida que mais variáveis são adicionadas, e em um mundo com maior interconexão e interdependência, as decisões raramente podem ser tomadas isoladamente. A interação entre qualquer sistema e seu ambiente é de grande interesse ao estudar a ciência da tomada de decisões.

Neste ponto, é relevante introduzir a ideia de variedade requerida. Variedade requerida é um conceito enraizado na teoria dos sistemas e articulado por W. Ross Ashby que afirma que para um sistema ser estável, o número de estados de seu mecanismo de controle deve ser maior ou igual ao número de estados no sistema sendo controlado. Em termos práticos, isso significa que uma organização deve desenvolver variedade e adaptabilidade suficientes em suas estruturas, processos e respostas para lidar com as imprevisibilidades e nuances de seu ambiente externo, seja essas mudanças regulatórias, dinâmicas de mercado ou disrupções tecnológicas.

Quando a variedade interna é insuficiente, as organizações correm o risco de simplificar demais os problemas (ou distorções simplificadas), perder ameaças emergentes ou recorrer a soluções rígidas que rapidamente se tornam obsoletas à medida que novas complexidades surgem. Componha isso ao longo do tempo, e o peso dessas soluções legadas se torna paralisante. Ao mesmo tempo, não é difícil ver como isso pode levar à criação de sumidouros de responsabilidade se não for feito corretamente, e é aqui que acreditamos que a IA pode desempenhar um papel mais proeminente em ajudar organizações e pessoas a lidar com a complexidade sem cair na armadilha de obscurecer a responsabilidade.

Aqui, os loops de feedback desempenham um papel crucial. Ao estabelecer mecanismos contínuos para coletar, avaliar e reagir às informações de dentro e fora da empresa, os ciclos de feedback permitem a detecção precoce de mudanças ambientais, sentimentos dos funcionários ou riscos emergentes. Esses loops permitem que as organizações ajustem suas estruturas e processos de tomada de decisão de forma proativa, em vez de reativa, tornando possível responder antes que os problemas se agravem ou as oportunidades sejam perdidas, atualizando sua variedade requerida.

As ideias que discutimos em nosso blog anterior sobre o impacto da IA na dinâmica de rede são extremamente relevantes aqui, pois podem fornecer às organizações uma visão muito melhor de seu ecossistema e ambiente. Em suma, combinar a variedade interna com a complexidade ambiental, apoiada por sistemas robustos de feedback em tempo real, permite que as organizações permaneçam resilientes, ágeis e competitivas diante de constantes mudanças.

Trazendo a Cibernética de Gestão para a Era da IA

A cibernética de gestão é uma abordagem interdisciplinar que aplica os princípios da cibernética, a ciência da comunicação, controle e sistemas de feedback, à governança e gestão organizacional. Em sua essência, trata as organizações como sistemas dinâmicos e autoregulados que devem se adaptar continuamente ao seu ambiente por meio de loops de feedback estruturados, fluxos de informação e mecanismos adaptativos.

Em organizações modernas, a cibernética de gestão se torna particularmente poderosa quando aprimorada por tecnologias de IA que podem operacionalizar seus princípios centrais em escala. Os sistemas de IA podem monitorar vastos fluxos de dados organizacionais e externos, detectando padrões, anomalias e tendências emergentes que seriam impossíveis para os gerentes humanos processarem manualmente.

Esses loops de feedback alimentados por IA permitem que as organizações implementem o que Stafford Beer, o pai da cibernética de gestão, chamou de "engenharia de variedade", o mecanismo pelo qual as empresas podem ajustar dinamicamente a complexidade/variedade interna para corresponder aos desafios ambientais, vinculando diretamente ao conceito de variedade requerida que acabamos de discutir acima.

Para implementar a cibernética de gestão, podemos nos referir ao que já abordamos anteriormente neste e em outros blogs e usar agentes de IA para rastrear nós de decisão em fluxos de trabalho complexos, mantendo trilhas de auditoria que tornam a responsabilidade rastreável e transparente, enquanto aprendem simultaneamente com cada interação para otimizar processos futuros.

Esta abordagem cibernética habilitada por IA tem o potencial de transformar organizações de hierarquias estáticas em uma rede adaptativa e inteligente de sistemas que podem detectar mudanças ambientais precocemente por meio de mecanismos de feedback contínuo, ajustar suas estruturas internas automaticamente para manter a variedade requisitada ideal, e aprender com cada interação para melhorar a tomada de decisões futuras, criando o tipo de empresas responsivas e autoreguladas necessárias para prosperar no complexo e rapidamente mutável ambiente de negócios de hoje.

Simulando Organizações para Melhor Tomada de Decisões

Uma possibilidade fascinante que surge se reunirmos todos os componentes que temos discutido é a dos gêmeos digitais para sistemas organizacionais. Isso potencialmente representa um avanço revolucionário na cibernética de gestão (especialmente porque nos permite aplicar um modelo de sistema viável para cada organização), criando réplicas virtuais dinâmicas e alimentadas por IA que espelham a estrutura, processos, fluxo de comunicação e comportamento de organizações inteiras e seu ecossistema.

Esses Gêmeos Digitais de Organizações (DTOs) devem ir além da modelagem de processos tradicional, incorporando dados abrangentes sobre processos de negócios (e atividades não vistas), interações de funcionários (em um design de arquitetura de comunicação mais integrado), caminhos de tomada de decisão e interdependências de sistemas internos e externos (verdadeira inteligência de negócios e de mercado). Seguindo os princípios da cibernética de gestão delineados acima, esses DTOs podem ser alimentados por agentes de IA e processos imbuidos de IA que capturam automaticamente padrões comportamentais, variações de processos e métricas de resultados, mantendo registros de auditoria detalhados que mostram como as decisões se propagam pela rede da organização.

Isso tem o potencial de criar uma visibilidade sem precedentes sobre a dinâmica organizacional, permitindo que os líderes parametrizem interações complexas, testem intervenções estratégicas virtualmente antes da implementação, e calibrem e regulam continuamente suas estruturas internas para corresponder à complexidade ambiental, operacionalizando diretamente o princípio da variedade necessária. Um resultado alvo poderia ser reduzir intervenções e inspeções de microgestão, e enfatizar a gestão por exceção, identificando áreas de risco ou oportunidade e reduzindo o ruído organizacional.

Conclusões e Próximos Passos

Unir IA, agentes e princípios de cibernética de gestão oferece às organizações um caminho poderoso para prosperar em ambientes cada vez mais complexos. Ao incorporar sistematicamente rastreabilidade, loops de feedback e modelagem adaptativa em suas operações, as empresas podem não apenas evitar pontos cegos na tomada de decisões, mas também desbloquear novas maneiras de sentir, responder e aprender em escala.

As principais prioridades estratégicas devem incluir:

• Eliminando sumidouros de responsabilidade – Implemente sistemas de rastreabilidade e auditoria impulsionados por IA que capturem cada nó de decisão, justificativa e fluxo de dados, garantindo que a responsabilidade permaneça transparente e vinculada a atores humanos ou de sistema, em vez de se perder em processos opacos.
• Melhorando a variedade necessária - Use loops de feedback aprimorados por IA e análises em tempo real para expandir a capacidade adaptativa da organização, permitindo que ela iguale ou exceda a complexidade de seu ambiente externo e responda efetivamente antes que ameaças ou oportunidades se intensifiquem.
• Estabelecer cibernética de gestão - Aplique princípios cibernéticos de comunicação, controle e feedback, operacionalizados por meio de monitoramento de IA e engenharia de variedade, para criar redes organizacionais autoreguladas e responsivas que aprendem e se adaptam continuamente.
• Construindo gêmeos digitais de organizações - Desenvolva réplicas digitais informadas por cibernética e alimentadas por IA da empresa que rastreiam comportamentos, parâmetros e interdependências de processos, permitindo que as equipes simulem, testem e otimizem estratégias e ações virtualmente antes de implementá-las.

As direções futuras de pesquisa emergindo desta discussão se concentrarão no exame sistemático e desenvolvimento dos facilitadores técnicos que suportam sistemas organizacionais adaptáveis e responsáveis.

Áreas promissoras são o uso de métodos analíticos de gráfico para modelar, quantificar e visualizar redes complexas de tomada de decisão dentro e entre organizações, que abordamos em um blog anterior, a aplicação de frameworks de inferência causal para identificar drivers subjacentes, interdependências e pontos de intervenção que moldam os resultados organizacionais, e o design e governança de agentes de IA autônomos capazes de operacionalizar princípios de gestão cibernética, garantindo transparência, auditabilidade e aprendizado em tempo real.

Para mais informações, sinta-se à vontade para nos contatar e ver como a Plataforma de Inteligência de Dados da Databricks pode ajudar.

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