A utilização da Inteligência Artificial (IA) para apoiar processos de Gestão de Conhecimento (GC) tem um potencial enorme para melhorar a tomada de decisão nas organizações: o processo de tomada de decisão e a qualidade das decisões tomadas.
É isto mesmo que nos confirma um artigo publicado no Journal of Knowledge Management (Vol. 28 No. 11, pp. 320-347) no final de 2024: “AI-empowered KM processes for decision-making: empirical evidence from worldwide organisations” de Luna Leoni, Ginetta Gueli, Marco Ardolino, Mateus Panizzon e Shivam Gupta.
O artigo oferece evidência empírica sobre como a IA (generativa) está a ser adotada em processos de GC e qual o impacto que tal está a ter na tomada de decisão.
O trabalho assenta em entrevistas a especialistas de 52 organizações de todo o mundo e propõe um modelo integrado que mostra como a IA, os processos de GC e a tomada de decisão estão interligados de forma linear e retroativa.
No artigo os autores identificam o papel da IA nos processos da GC: identificação, aquisição, criação, armazenamento, partilha e aplicação.
Os autores identificam 20 fatores que influenciam a adoção da IA em processos de GC, agrupando-os em quatro categorias:
- benefícios, por exemplo, melhorar eficiência operacional e permitir o processamento em tempo real
- facilitadores, por exemplo, o compromisso dos gestores e uma estrutura organizacional ágil
- barreiras, como a falta de recursos financeiros ou pessoas sem as competências adequadas necessárias
- preocupações, legais ou de privacidade, por exemplo.
Ainda de acordo com o artigo, a tomada de decisão pode ser automatizada, aumentada ou suportada pela AI.
O conceito de double-loop learning é refletida num diagrama dos autores (ver imagem).
O diagrama relaciona os 20 fatores influenciadores, com os processos de GC e o modelo de tomada de decisão, realçando o papel chave da avaliação cuidada do resultado da decisão tomada. Esta avaliação deve retroalimentar todo o sistema para garantir a aprendizagem e aperfeiçoamento contínuo da tomada de decisão.
“it clearly emerges from the interviews that– even though both humans and AI can make decisions independently–the best results come out when they collaborate, i.e. when humans and AI interact and
co-create the final decision, allowing organisations to reach their goals”
Algumas observações críticas
Tenho alguma dificuldade em entender a relação que os autores estabeleceram entre as aplicações da IA e os processos de GC. Veja-se, por exemplo, a geração criativa de conteúdo. No meu entender, criar conteúdo não é criar conhecimento. Quando muito, seria partilha de conhecimento, não?
Considero que alguns dos exemplos dados nos benefícios não estão relacionados com a tomada de decisão nem com a gestão de conhecimento (é o caso da referência à Amazon Go ou à citação que diz que a AI cria mais empregos).
Achei bastante curioso encontrar o número de clientes como um facilitador. Nunca tinha pensado nisso mas entendo perfeitamente a lógica. Fiquei interessada em saber como isso se coaduna com uma das barreiras identificadas: a dimensão da organização. Por um lado, os entrevistados dizem que quanto mais clientes mas fácil é justificar o investimento em IA; por outro lado, sugerem que quanto maior a organização mais difícil é conseguir que a IA seja utilizada.
Fiquei bastante surpreendida com a ausência da qualidade da arquitetura de dados e informação e da qualidade dos dados e assets de conhecimento.
Fiquei igualmente surpreendida por não ver qualquer referência a uma enorme preocupação de que já escrevi aqui no KMOL: a sensação de uma tomada de decisão informada ainda que não tendo acesso a toda a informação e conhecimento disponíveis.
Foi muito bom ver o grande equilíbrio que o artigo mostra entre o papel das pessoas e da IA.
Como os próprios autores apontam, seria fantástico ver esta investigação alargada a mais organizações e complementada com dados quantitativos – não necessariamente resultantes de uma avaliação subjetiva através de questionário, mas antes de uma recolha de dados concretos que evidenciem o impacto efetivo da utilização da IA para apoiar processos de GC na tomada de decisão.
