Crédito:Pixabay/CC0 Domínio Público Imagine um grupo de alunos lidando com um projeto complexo:alguns estão fazendo brainstorming, outros pesquisando e alguns planejando a apresentação. Cada aluno desempenha um papel único, mas todos trabalham juntos.
Essa cena cotidiana nas salas de aula inspirou a pesquisa da Tepper School of Business da Carnegie Mellon University descrita em um novo artigo intitulado "Understanding Collective Intelligence:Investigating the Role of Collective Memory, Attention, and Reasoning Processes", publicado em Perspectives in Ciência Psicológica . Este artigo faz parte de um número especial sobre Psicologia dos Coletivos.
O artigo apresenta o Modelo de Sistemas Transativos de Inteligência Coletiva (TSM-CI). É uma nova forma de ver como os grupos, sejam estudantes ou profissionais, gerem o seu conhecimento, foco e processos de tomada de decisão, garantindo que os pontos fortes de todos são utilizados de forma eficaz. Assim como um médico avalia se um corpo está saudável com base no funcionamento dos vários sistemas do corpo, ele usa a estrutura TSM-CI para articular os sistemas que podem determinar se uma equipe está saudável.
“Nossa estrutura realmente atinge o cerne do que faz uma equipe trabalhar bem em conjunto”, disse Anita Williams Woolley, Reitora Associada de Pesquisa e Professora de Comportamento Organizacional na Tepper School, que liderou a pesquisa na qual a estrutura se baseia. "Não se trata apenas de ter um grupo de pessoas; trata-se de como elas usam o que sabem, mantêm o foco e tomam decisões em equipe."
Woolley destacou que isso pode nos ajudar a construir equipes e ferramentas melhores, especialmente agora que as pessoas trabalham mais com tecnologia e em ambientes diferentes. “É tudo uma questão de entender que a chave para uma grande equipe é como todos trabalham juntos, não apenas quem está na equipe”.
A estrutura TSM-CI gira em torno da ideia de que o trabalho em equipe bem-sucedido depende da inteligência coletiva. A inteligência dentro de qualquer sistema é baseada em três funções inter-relacionadas – memória, atenção e raciocínio. Equipes eficazes cultivam um Sistema de Memória Transativa (TMS), que lhes permite identificar quais membros da equipe possuem diferentes informações ou conhecimentos. Isto facilita o compartilhamento e a recuperação eficientes de informações, garantindo que o conhecimento certo seja acessado no momento certo.
Posteriormente, o Sistema de Atenção Transativa (TAS) garante que o foco coletivo da equipe seja adequadamente coordenado e distribuído, semelhante a um maestro guiando uma orquestra para garantir que cada músico desempenhe a sua parte no momento certo. Por último, o Sistema de Raciocínio Transativo (TRS) alinha a equipe em objetivos e prioridades comuns, orientando as decisões, espelhando como uma equipe esportiva traça estratégias em conjunto para vencer um jogo.
"Com uma quantidade crescente de colaboração ocorrendo em ambientes digitais, podemos desenvolver indicadores de funcionamento saudável da equipe que os computadores entendem", disse Pranav Gupta, professor assistente de administração de empresas na Gies College of Business da Universidade de Illinois Urbana-Champaign e co- autor da pesquisa. “Isso abre novas possibilidades para integrar ‘companheiros de equipe’ de IA em nossas equipes humanas e pode realmente mudar a forma como trabalhamos juntos.”
Esta pesquisa tem implicações para melhorar o trabalho em equipe em vários domínios, desde salas de aula até salas de reuniões corporativas. Os esforços futuros irão explorar como a tecnologia pode reforçar estes sistemas cognitivos coletivos e desenvolver ferramentas para melhorar ainda mais a colaboração.
