Apresentado por Atlassian
A maioria das empresas está abordando a adoção da IA de trás para frente, otimizando a forma como os indivíduos usam a IA em vez de como as equipes trabalham juntas, disse a Dra. Molly Sands, chefe do Teamwork Lab da Atlassian, durante um bate-papo ao lado do colaborador sênior de tecnologia da VentureBeat, Sam Witteveen, no VB Transform 2026.
Sands lidera uma equipe de cientistas comportamentais e psicólogos que estudam como a IA está remodelando a forma como as pessoas trabalham juntas, usando essas descobertas para ajudar as organizações a redesenhar a forma como o trabalho é realizado.
"Nós não apenas estudamos isso, nós também entramos ativamente e mudamos isso," ela explicou. Suas equipes ensinam novas formas de trabalhar e remapeiam como o trabalho flui entre as empresas, um desafio que muitas organizações ainda enfrentam, disse ela.
Por que a velocidade da IA não está se traduzindo em ROI
O relatório anual State of Teams da Atlassian, que este ano entrevistou 12.000 trabalhadores do conhecimento globais e entrevistou cerca de 200 executivos da Fortune 1000, encontrou uma desconexão significativa entre atividade e valor, mostrando que todos estão usando IA, enquanto muito poucos conseguem ainda localizar onde ela compensa.
"89% desses executivos nos disseram que os indivíduos estão acelerando em suas empresas, e apenas 6% deles disseram que poderiam apontar exemplos específicos de ROI claro," Sands disse.
Mas cerca de 14% das equipes traduziram o uso da IA em valor real – o que significa que uma única organização poderia conter um punhado de equipes de alto desempenho cercadas por outras que não viam nenhum retorno.
Essas equipes líderes compartilhavam três características: contexto, fluxos de trabalho e cultura. As equipes que avançaram estavam construindo o que a Atlassian chama de gráfico de contexto, capturando metas, decisões e conhecimento organizacional em registros digitais compartilhados, em vez de deixá-los na memória individual. Em produtos como Jira e Confluence, o gráfico conecta itens de trabalho, metas e as pessoas que os executam, dando à IA acesso ao contexto organizacional necessário.
Nos fluxos de trabalho, as equipes vencedoras redesenharam processos completos de ponta a ponta, em vez de simplesmente acelerar tarefas isoladas. Caso contrário, acelerar indivíduos que estão apontados em direções ligeiramente diferentes apenas fará com que eles “comecem a colidir uns com os outros muito rapidamente”, como diz Sands.
Na cultura, as equipas que evoluíram mais rapidamente trabalharam sob lideranças que encorajaram explicitamente a aprendizagem e a experimentação, ao mesmo tempo que deixaram claro que algumas experiências falhariam.
Como os líderes podem transformar a IA de hack individual em vantagem de equipe
A experimentação e as restrições são o caminho mais rápido para o aprendizado, disse Sands. As equipes que obtiveram os maiores ganhos estavam impondo deliberadamente restrições à forma como trabalhavam, desde dividir cada tarefa na menor unidade prática de trabalho (um único ponto da história) até o compromisso de não escrever nenhum código manualmente durante uma semana.
"A maior parte não é sustentável para sempre, mas é uma maneira muito, muito rápida de aprender," ela disse.
Sands argumentou que outro obstáculo não é a tecnologia em si, mas o fato de os funcionários estarem descobrindo a IA por conta própria. Cada trabalhador desenvolve diferentes estímulos, agentes e suposições, criando outra camada de conhecimento tácito dentro das equipes que raramente se traduz em desempenho organizacional.
Para contrariar isso, a Atlassian experimentou acordos de trabalho de IA no início dos projetos, pedindo às equipes que decidissem não apenas para que usariam a IA, mas também para que evitariam deliberadamente usá-la, quais agentes compartilhariam e quais habilidades comuns manteriam todos trabalhando no mesmo contexto. As equipes que adotaram a prática usaram mais a IA, agiram com mais rapidez, tomaram melhores decisões e, por fim, produziram um trabalho de maior qualidade.
A lição mais ampla, disse Sands, é que a IA não está a criar problemas de gestão inteiramente novos, mas sim a expor os antigos. As equipes sempre lutaram com suposições ocultas e diferentes modelos mentais de seu trabalho. A IA simplesmente torna essas lacunas mais importantes, aumentando a importância do contexto partilhado e das formas explícitas de trabalhar.
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Fonte ==> Cyberseo
