Este é o "Querido Líder", o podcast da Rádio Observador dedicado à liderança, com os nossos especialistas residentes, que têm muita experiência na formação de executivos: o Jorge Medeiros, que é professor e consultor, e o Milton de Sousa, que também é consultor e é professor na Nova SBE. Esta semana vamos falar sobre gestão algorítmica. Será que é uma boa forma de evitar erros? Mas como sempre, os nossos episódios começam com um Sim Chefe, Não Chefe e hoje a figura em análise é Deepak Chopra, um médico, também guru. Eu sou o Ricardo Conceição e este é o "Querido Líder". Bem-vindos, Jorge Medeiros e Milton de Sousa.

Olá, Ricardo.

Vamos ao nosso primeiro segmento, Sim Chefe, Não Chefe. E a figura escolhida desta semana é Deepak Chopra, um médico indiano radicado há décadas nos Estados Unidos e autor de muitos livros relacionados com a espiritualidade. Milton, o que tens a dizer sobre Deepak Chopra? É um homem que move multidões.

Sim, entra naquela categoria, como já disseste, dos gurus, que vêm trazer novas ideias e novas pistas sobre aquilo que eles acham que é a vida, a espiritualidade e outros temas. Ele é uma figura bastante influente naquilo que são as suas opiniões. Eu destaco, talvez, algum do trabalho que ele faz nas suas especulações sobre o que é consciência e vai buscar alguma inspiração àquilo que são alguns desenvolvimentos na física quântica para falar de temas como a superconsciência e outros temas. E, portanto, é sempre uma leitura que entretém, ou seja, aquilo ajuda-nos a pensar um pouco e refletir e ter novas ideias, mas a sua base científica é obviamente muito limitada, senão muito discutível. E, portanto, não duvido da tentativa de ser honesto, vamos dizer assim, mas de facto há que ter muito cuidado com aquilo que estes livros e estas ideias avançam, porque não há, de facto, sustentação científica suficiente. A minha principal crítica a este tipo de personagens é a confiança absoluta com a qual avançam as suas ideias, sem o espírito científico suficiente para colocar-se a si próprio em causa. Eu acho que isso é um dos riscos, e acho que não há, muitas vezes, a honestidade intelectual suficiente para que as pessoas possam refletir por si. Mais recentemente, há o caso do envolvimento nos casos dos ficheiros Epstein, que aparentemente mostram algumas ligações perigosas no seu pior, embora ele já tenha vindo a público defender-se e dizer que a relação não implicava nada do que era de mau na relação com Epstein, o que obviamente é um pouco, às vezes, difícil de acreditar. Mas tendo em conta estes desenvolvimentos, eu diria que estaria inclinado para um Não Chefe, sendo que ninguém é culpado até que isso seja de facto provado. Eu até gostava de usar o exemplo dele, mais como uma espécie de um alerta, uma cautela que temos que ter com estas figuras que têm demasiada confiança nas suas ideias e que não estão disponíveis para uma visão mais crítica do seu pensamento e, portanto, aqui um Não Chefe condicional.

Jorge, e aqui o facto de ser médico confere-lhe uma dose de ciência e de credibilidade que quase faz esquecer o resto, não é?

Bom, eu subscrevo integralmente o que o Milton disse, mas vou ainda mais longe, porque eu não me consigo conter perante estas personagens. Primeira correção.

Eu já estava desconfiado.

Eu senti por esse sorriso que tu já sabias que ias puxar aqui o interruptor, ligar o interruptor. Para já, não é médico. Foi. Algures no tempo foi médico, abdicou completamente do espírito científico para se tornar um vendedor de banha da cobra. Portanto, vamos tratar os bois pelos nomes. Primeira coisa que acho que é mesmo importante: não há medicinas alternativas. Há medicina. Não há medicinas alternativas, há medicina. Ou, se quisermos, há a medicina e há as alternativas à medicina, mas não há medicinas alternativas. E, portanto, este senhor tem várias pérolas. Uma das pérolas dele é a cura quântica. E a cura quântica, ele diz que usa isto apenas como uma metáfora que foi beber à física quântica, mas já foi confrontado por várias figuras do establishment científico e continua a insistir, o que só reforça o ponto que o Milton já trouxe, que é uma impermeabilidade a revisitar os pressupostos. Ele é riquíssimo, construiu uma fortuna à volta disto, teve clientes como, agora não sei se foi cliente, mas esta relação com o Epstein, falamos de Michael Jackson, Madonna, Hillary Clinton, portanto, várias figuras de vários quadrantes. E ele lançou vários livros, salvo erro, já vai em várias dezenas de livros, ou 80 ou 90 livros. Respondendo à tua pergunta, Ricardo, ele quando fala destas coisas, assina na capa dos livros, a seguir ao nome, MD Medical Doctor. Portanto, isto do ponto de vista ético, é profundamente reprovável, porque ele sabe que está a tentar credibilizar ideias sem suporte científico, para que as pessoas que o leem e que o veem façam esta associação. Gravíssimo, como por exemplo, dizer que quando o cancro entra em remissão. Por que o cancro entra em remissão, Ricardo? Porque a pessoa entrou num estado de consciência mais elevada. Isto parece aquelas frases de astrologia. Podíamos dizer: porque entrou numa fase de consciência mais elevada ou porque o universo conspirou a nosso favor.

Ou porque Saturno entrou em Urano.

Isso. Basicamente. E portanto, é mesmo muito grave termos pessoas destas. Isto é também um perigo do ponto de vista de liderança e aqui reforço também a ideia de que é muito importante questionar os pressupostos, ter um espírito crítico cada vez maior, especialmente numa altura, e iremos falar disto oportunamente, em que falamos de inteligência artificial, de inteligência artificial a tomar conta de uma série de processos, inclusivamente processos humanos de decisão. Ou seja, o espírito crítico, se já era importante, tem de ser cada vez mais importante. E portanto, só para terminar, para o Deepak Chopra não existe matéria, existe só consciência. Portanto, ele nem sequer é um dualista como o Descartes, há o corpo e a mente, que são coisas separadas. Eu diria que é um inverso dualista, só existe consciência e depois a carne é uma manifestação da consciência. Tão belo, não é?

Imagino que seja um não chefe.

Profundo.

Um não chefe profundo para Deepak Chopra. Agora vamos ao tema desta semana. E esta semana vamos falar sobre gestão algorítmica. Será má prática, Milton?

Má prática, nem boa prática, já acontece, é uma inevitabilidade. Está a acontecer e cada vez mais. Só para ilustrar de forma muito simples, para quem nos está a ouvir, o que isto quer dizer, na verdade, é quando os algoritmos assumem funções de gestão que tipicamente eram feitas por seres humanos. Na verdade, isto já fazemos há bastante tempo. Quando encomendamos uma viagem no Uber, no Bolt ou noutras plataformas online, não há ninguém a determinar quem é que é o motorista que nos vai buscar. O processo de feedback é todo ele automatizado, o processo de avaliação de desempenho é em grande medida também automatizado. E portanto, eram funções típicas da gestão humana que passam a ser feitas por algoritmos que, com as suas heurísticas e processos de otimização, conseguem fazer escolhas que em princípio nos beneficiam mais e, neste caso, também aos motoristas. E portanto, isto está a acontecer. E aquilo que estamos a ver é que com o crescimento do impacto da IA, e sobretudo com este fenómeno da IA generativa, que vem alargar ainda mais o espectro das áreas de atuação da IA, para além da IA preditiva, o que nós estamos a ver é que cada vez mais funções típicas da gestão estão a ser feitas por IA, por máquinas, por algoritmos. Só para dar uma nota rápida sobre isto. Curiosamente, muitos dos despedimentos que estão a acontecer nos últimos meses, anos, têm muito a ver com camadas intermédias da gestão. Ou seja, muitos destes despedimentos são de gestores. Portanto, uma das áreas em que a IA vai ter mais impacto e está a ter grande impacto no mundo do trabalho é na gestão. Levanta muitas questões muito interessantes. Há também um conceito aqui que eu queria trazer, que é o conceito da aversão algorítmica. Os seres humanos, nós, portanto, e muitos estudos aparentemente mostram isso, mesmo sabendo que as máquinas poderão ser mais precisas, até mais fiáveis naquilo que é a sua avaliação, temos ainda tendência a desconfiar das máquinas e continuamos a preferir seres humanos enquanto gestores, mais do que os algoritmos. A questão que eu coloco e levanto aqui para discussão, eventualmente, é: será que isso se vai manter assim? Até porque nós temos tendência a projetar sobre os objetos e as máquinas qualidades humanas. E à medida que nós cada vez mais nos habituamos a lidar com inteligência artificial, se calhar daqui a cinco, 10, 15, 20 anos, achamos normalíssimo sermos geridos por um algoritmo.

Jorge.

Acho que há aqui alguns pontos muito importantes quando falamos disto. Por exemplo, quando estamos a falar de gestão algorítmica. Isto é mais complexo, obviamente, mas vou fazer aqui duas distinções que são importantes. Quando falamos em algoritmo ou algo que seja passível de ser algoritmizado, são tipicamente processos. Tão mais adaptado o algoritmo ao processo, quanto mais o processo em si for bem definido, for repetível, etc. Portanto, o risco aí é relativamente menor. Quando começamos a falar de camadas de gestão e de camadas de liderança, em que estamos a falar de decisões complexas, há muitos riscos em transferir isto para um algoritmo, porque o algoritmo há de dar sempre alguma resposta, mas é também ele alimentado de dados. Por exemplo, quando uma organização vai fazer outsourcing, para utilizar um inglesismo, de um processo algoritmizado, qual é o algoritmo? Vai desenvolvê-lo internamente ou vai buscar um fornecedor externo? Tipicamente, por eficiência e por custo, e até porque os algoritmos para terem alguma credibilidade têm de ser treinados a si próprios em tuneladas de dados que uma empresa isolada tipicamente não tem. Então aqui, como é que estes algoritmos foram treinados e vão sendo treinados? Por exemplo, duas distinções importantes. Se estamos a falar de uma empresa que já existe, muito estabelecida com processos, vai ter este fornecedor. Uma startup vai ter este mesmo fornecedor. Diferenças importantes. No primeiro caso, uma empresa estabelecida com certeza já terá aqui algumas baias éticas e portanto o algoritmo vai dar as suas respostas. No caso de uma startup, tipicamente ainda não existe e portanto corremos o risco de ter uma resposta semelhante para dois contextos completamente diferentes. Depois há aqui o problema, que é o problema bem identificado, que é o problema da caixa negra. O que é isto da caixa negra? Quando falamos destes algoritmos mais sofisticados, eles aprendem e desenvolvem-se a si próprios, portanto ninguém consegue explicar exatamente como é que o algoritmo, perante estes inputs, gerou aquele output. Onde é que fica a dimensão de responsabilidade? A responsabilidade é de quem? Há um despedimento, há uma alocação de uma pessoa a um projeto em vez de a outra, com base em quê e onde é que fica a responsabilidade e a aprendizagem. Só para dar aqui mais uma nota, que eu acho riquíssimo. Ficaremos aqui vários programas a falar de um tema não só fascinante como absolutamente premente. Nota muito rápida.

E muito atual.

E absolutamente atual. Outra nota rápida é a circularidade do próprio processo, portanto o processo alimenta-se de si próprio. E acima de tudo, quando estamos a falar de validação, tudo o que seja os processos de gestão mais automatizáveis, estes provavelmente serão, porque já estão a ser os primeiros a serem transferidos para o algoritmo, o que transforma o que tradicionalmente designávamos por soft skills nas competências cada vez mais importantes e cada vez mais hard. É aí que as pessoas devem focar. Última nota, eu sei que estamos aqui no tempo, mesmo rápida, que era aquilo que eu queria deixar.

O Milton ainda quer dizer uma frase.

Ó Milton, vou ser muito rápido, que é: a partir do momento em que os líderes das organizações têm acesso a estes algoritmos, quem é que faz esta triagem, esta validação? E isto precisa de experiência e de intuição. Portanto, neste momento ainda temos alguns líderes que têm essa experiência, esta intuição, para ter alguma sensibilidade. E daqui a 10 ou 20 anos, quando formos todos treinados por algoritmos, de onde é que vem este conhecimento interiorizado?

Milton, uma frase para fechar.

São duas ou três notas muito rápidas. Uma, aquilo que o Jorge está a referir muito bem, alerta-nos para a importância da IA responsável, ou seja, os líderes terem a capacidade de perceber o domínio ético que a IA implica e terem competências nessa área. Esse é um aspecto fundamental, e o Jorge falou em particular da explicabilidade, mas há outros fatores que têm a ver com, por exemplo, a justiça, equidade, essas coisas todas.

É ética em geral.

Dava outro programa, exatamente. Depois, uma nota adicional com o fenómeno da Agential AI, que literalmente é os algoritmos passarem a ter agência, ou seja, algum grau de liberdade em determinar que decisões devem assumir, porque esta ideia da IA generativa com estes modelos não determinísticos permite alguma largura de banda a mais, mesmo na ausência de processos muito bem definidos, estes algoritmos, estes agentes de IA conseguem tomar decisões com alguma autonomia. E portanto, isto está a entrar num domínio que cada vez é mais do domínio humano. E a última nota é se estes algoritmos podem de facto empatizar, que esta é uma das questões que tipicamente se levantam, até que ponto é que é possível um algoritmo empatizar com os outros. Eu diria que não, pelo menos a empatia afetiva e motivacional, mas conseguem simular muito bem. E as pessoas às vezes preferem uma boa simulação a uma má realidade. Tenho que ficar aqui esta nota.

Quando a máquina não faz o que quer é porque a máquina não gosta de mim.

Mudaste de máquina.

Sim, é porque aquela máquina não gosta de mim. E é com este tema fascinante, a que vamos regressar seguramente noutra edição do "Querido Líder", que fechamos o episódio desta semana. Na quinta-feira vamos publicar a conversa com o convidado. O nosso convidado é José Lima, cofundador e CEO da Doutor Online, uma espécie de clínica digital. Aqui fica um aperitivo da conversa.

O Doutor Online não é só sucessos, houve muitos insucessos pelo caminho, muitas batalhas perdidas.