As implicações técnicas da inteligência artificial se tornaram uma grande parte das conversas da força de trabalho nos últimos anos. No entanto, as implicações éticas em torno da IA e do gerenciamento de dados criaram uma discussão maior.
Vamos dar uma olhada no que significa ética de dados, como a IA afeta o gerenciamento e a privacidade dos dados e como isso afeta a experiência, o engajamento e a confiança dos funcionários no local de trabalho.
O que é ética de dados e por que ela é importante?
De acordo com McKinsey, a ética de dados é um conjunto de princípios que equilibram a conveniência do usuário e a privacidade, garantindo que os dados sejam usados somente para os fins pretendidos. Em uma era em que indivíduos e empresas produza mais dados agora do que nunca (uma projeção de 463 exabytes por dia, em comparação com 3 exabytes em 2015), a privacidade digital é crucial para manter a confiança. Sem essa confiança, as empresas estão destinadas a estabelecer pontes com consumidores e funcionários, arriscando a reputação comercial e o sucesso geral.
A má aplicação da ética dos dados também pode afetar a tomada de decisões baseada em dados. Se suas fontes de dados forem imprecisas ou tratadas de forma inadequada, as decisões baseadas nessas informações podem se tornar injustas ou ineficazes. Mudar para uma cultura de trabalho que valorize a ética dos dados e coloque os princípios-chave em prática dá às empresas uma vantagem em um cenário competitivo.
As implicações éticas do uso e gerenciamento de dados
De compras de produtos a interações de atendimento ao cliente, atualmente, quase todas as interações comerciais geram dados do consumidor. Os dados do consumidor dessas interações devem ser tratados adequadamente, fornecidos de forma consensual e utilizados de forma transparente.
A ética de dados aborda uma variedade de questões, incluindo, mas não se limitando a:
- Privacidade e segurança: Com grandes quantidades de dados sendo coletadas, a privacidade e a segurança do usuário são as principais preocupações. A ética dos dados garante que o risco seja avaliado e minimizado, fornecendo soluções seguras para o uso da coleta.
- Transparência: O consentimento informado é a base da coleta transparente de dados. Os usuários devem saber quando os dados estão sendo coletados, como estão sendo processados e quando ocorrem violações.
- Justiça: As fontes de dados não são perfeitas e exigem uma avaliação de rotina para garantir que as decisões baseadas em dados sejam baseadas em algoritmos justos e iguais. Os princípios do gerenciamento ético de dados incluem uma supervisão completa para lidar com preconceitos.
O gerenciamento ético de dados pode moldar a experiência dos funcionários
O gerenciamento ético de dados deve fazer parte da cultura e da estrutura de negócios, garantindo que as práticas adequadas passem da liderança para os funcionários. As práticas de ética de dados não são reservadas para cientistas ou analistas de dados em sua organização. Os funcionários da linha de frente também devem ser versados no gerenciamento adequado de dados. Isso ajuda os funcionários da linha de frente a entender os riscos em camadas do gerenciamento inadequado de dados, moldando as interações com os clientes e a qualidade do serviço.
Promover um treinamento abrangente sobre ética de dados desde o primeiro dia é uma etapa inicial para moldar as experiências e os relacionamentos dos funcionários com os valores da empresa. À medida que os funcionários coletam dados por meio de métodos como chamadas e bate-papos de atendimento ao cliente, a privacidade e a segurança do usuário devem ser priorizadas. Além do treinamento contínuo, a ética dos dados pode ser enfatizada por meio do software de força de trabalho que os funcionários da linha de frente utilizam, incluindo: gestão da qualidade e gerenciamento de desempenho ferramentas.
Utilizar “dados para sempre” não se limita às interações dos funcionários com os clientes. A coleta de dados éticos também deve ser promovida para criar confiança entre os funcionários e seu local de trabalho, com a liderança garantindo adequadamente o desenvolvimento da confiança digital dos funcionários. Fontes de dados como software de gerenciamento de força de trabalho pode fornecer aos gerentes uma visão abrangente dos dados dos funcionários, incluindo métricas de desempenho e monitoramento de atividades, mas também informações de identificação pessoal (PII). A coleta e o uso desses dados de funcionários devem ser transparentes e utilizados para informar as escolhas que beneficiam os funcionários. Isso pode incluir:
- Estratégias de engajamento personalizadas
- Desenvolvimento de habilidades e planejamento de carreira
- Iniciativas de diversidade e inclusão (DEI)
O papel da IA ética na experiência do funcionário
Em um relatório recente, a Gartner® observa: “Melhorar a produtividade sempre envolveu considerações éticas. A IA é uma tecnologia que amplifica essas considerações, dando à discussão ética uma nova urgência.” 1
À medida que a automação e a IA começam a desempenhar papéis maiores nas forças de trabalho, as empresas devem considerar as implicações éticas da utilização dessas ferramentas para gerenciar a experiência dos funcionários. As preocupações com a privacidade e as considerações éticas devem ser tomadas durante a automação, especialmente ao desenvolver processos de contratação e planos de engajamento dos funcionários.
Simplificando o recrutamento e a contratação
A IA pode ser uma ferramenta útil para recrutadores e profissionais de RH simplificarem o processo de contratação. A tecnologia automatizada agiliza a análise de candidaturas que atendem a diretrizes específicas, oferecendo, idealmente, vantagens aos candidatos mais qualificados em um cenário competitivo de contratação.
O uso da IA nos processos de contratação não deve apenas ser declarado de forma transparente aos candidatos, mas também deve ser analisado internamente quanto a possíveis preconceitos. O gerenciamento ético de dados inclui a revisão de algoritmos de IA em busca de preconceitos, que geralmente decorrem de fontes de dados distorcidas. Se seu sistema recebeu dados com uma demografia uniforme de candidatos, será difícil promover a diversidade e a inclusão em um processo automatizado de contratação. Isso levanta uma grande preocupação ética de que a IA seja usada para discriminar no processo de contratação.
Desenvolvendo planos de engajamento para um melhor desempenho
Os dados dos funcionários desempenham um papel importante na elaboração planos personalizados de engajamento de funcionários. A análise automatizada dos dados de desempenho da força de trabalho pode ajudar a identificar tendências de engajamento que podem não ser vistas manualmente, oferecendo planos personalizados para impulsionar o engajamento dos funcionários por meio de programas de treinamento e iniciativas de desenvolvimento.
Essa tomada de decisão baseada em dados pode melhorar as experiências dos funcionários ao fornecer feedback e soluções automáticos. No entanto, a preocupação com a privacidade dos funcionários a partir do monitoramento automatizado e da avaliação de IA entra em jogo. As equipes devem receber um aviso transparente sobre a coleta de dados e como ela está sendo usada para melhorar seu trabalho.
“Muitas organizações declararam que seu objetivo de usar a IA é aumentar o trabalho das pessoas, em vez de substituí-las. As melhorias de produtividade geralmente são alcançadas por uma ou mais formas de aumento do trabalhador. A questão é a seguinte: como esses esforços de aumento que levam ao aumento da produtividade realmente redefinem o trabalho?” 1
As empresas devem fazer essa pergunta continuamente para garantir que a IA esteja sendo usada para o bem, como um aumento e não como uma substituição. Os funcionários devem se sentir apoiados por soluções automatizadas e humanizados no trabalho, em vez de serem pressionados a atingir metas rígidas de desempenho por meio de decisões baseadas em dados.
Os humanos ainda são a chave para o gerenciamento ético de dados
“Os humanos devem revisar, refinar e otimizar continuamente os resultados dos sistemas generativos de IA, portanto, ter um 'humano no circuito' parece uma resposta óbvia. ” - Uma cartilha de privacidade sobre governança generativa de IA, Forrester Research, Inc., 7 de julho de 2023.
Apesar do aumento e dos benefícios da IA nas forças de trabalho, uma abordagem centrada no ser humano ainda é necessária para a satisfação dos funcionários e o sucesso nos negócios. A implementação ética da IA em uma força de trabalho inclui a necessidade de supervisão humana. A supervisão humana é necessária para ajustar as metas de desempenho, garantindo que os funcionários não se esgotem com as melhorias de produtividade impulsionadas pela IA. A supervisão humana também é necessária para eliminar o preconceito na tomada de decisões baseada em dados, para garantir que sua empresa esteja utilizando sistemas automatizados de forma ética. Isso inclui revisar rotineiramente os sistemas de treinamento de IA e as fontes de dados para promover decisões comerciais equilibradas e justas.
Adotando a IA para melhorar os dias de trabalho dos funcionários
De acordo com um Gallup No estudo, apenas cerca de 21% dos funcionários da linha de frente dizem que usam a IA para trabalhar. Adotando a IA para aprimorar as funções na linha de frente pode melhorar os dias de trabalho de equipes ocupadas e os resultados comerciais em toda a organização.
A IA ética pode ser usada para capacitar os funcionários por meio de:
- Melhor equilíbrio entre vida profissional e pessoal: A IA pode desempenhar um papel na promoção de um melhor equilíbrio entre vida profissional e pessoal dos funcionários, encontrando opções para equilibrar os horários nas forças de trabalho da linha de frente.
- Automação de tarefas de rotina: Ao automatizar as tarefas rotineiras, os funcionários podem economizar tempo e investir recursos em outros lugares.
- Suporte personalizado: O treinamento não deve ser único para todos. As soluções de IA podem encontrar lacunas de habilidades com base nos dados de desempenho para personalizar o suporte aos funcionários.
Considere a forma como a IA e a ética dos dados afetam sua força de trabalho
Com a evolução das leis, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na UE e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), é mais importante agora do que nunca que as empresas implementem o gerenciamento ético de dados e avaliem como a IA se relaciona com essas práticas. Priorizar a implementação ética da IA e o gerenciamento de dados pode melhorar as experiências de trabalho dos funcionários e o relacionamento com os clientes. Essas práticas devem fazer parte da base de uma empresa para criar confiança e promover uma cultura de trabalho positiva.
Como sua empresa está implementando a IA de forma ética e como isso está impactando a experiência de seus funcionários? Como as ferramentas da força de trabalho podem apoiar o gerenciamento ético de dados em seu local de trabalho?
[1] Gartner, Ética digital: questões que você deve levantar sobre a produtividade da IA, por Frank Buytendijk, Philip Walsh, Bart Willemsen, Bettina Tratz-Ryan, Helen Poitevin, 22 de outubro de 2024. GARTNER é uma marca registrada e uma marca de serviço da Gartner, Inc. e/ou de suas afiliadas nos EUA e internacionalmente e é usada aqui com permissão. Todos os direitos reservados.
