Uma equipa de direção fala sobre "para o ano que vem este processo funciona em grande parte com IA" e todos acenam que sim. O que acontece depois difere consoante a cabeça de cada um à volta da mesa. Um diretor pensa numa tarefa que a IA assume por completo. Outro pensa numa tarefa que a IA prepara, com um humano que aprova ou reprova. O terceiro pensa, na verdade, em algo que continua a ser trabalho humano, apenas apoiado de forma mais rápida. Essa diferença raramente é explicitada antes de o orçamento, o planeamento ou o planeamento de pessoal estarem definidos.
Essa é a essência de uma ambição que a organização não aguenta: não que a ambição seja demasiado elevada, mas que ninguém definiu o que a ambição pressupõe na prática. Uma ambição que pressupõe trabalho de IA exige capabilities diferentes do que essa mesma ambição sem IA. Sem essa tradução, a ambição é uma frase, não um plano.
A IA já assume hoje partes de tarefas, em algumas empresas mais do que noutras. Essa diferença não está principalmente na tecnologia, que é frequentemente igualmente acessível aos concorrentes. Está em saber se uma organização consegue distinguir claramente três categorias: trabalho que a IA pode assumir de forma autónoma, trabalho que a IA faz parcialmente com supervisão humana que aprova ou reprova com fundamento, e trabalho que continua a ser trabalho humano. As empresas que fizeram esta divisão por tarefa conseguem testar uma ambição antes de a formularem. As empresas que não o fizeram só descobrem essa divisão enquanto tentam executar a ambição, e nessa altura o atraso já ocorreu.
Uma ambição que cabe em meia folha A4 normalmente esconde quatro coisas diferentes. A visão: onde é que a organização quer estar a longo prazo. O vision state: o que disso já é realidade e o que ainda é desejo. O target: o objetivo concreto para o próximo período. O target state: o que tem de estar em condições antes de esse objetivo ser alcançável. Sem nomear estas quatro camadas separadamente, uma direção fala continuamente sobre a visão enquanto pensa no target, ou vice-versa. A nossa visão é demasiado vaga, como a torno concreta aborda exatamente esse problema da primeira camada: uma visão que inspira mas não é testável.
O teste de ambição coloca as quatro camadas lado a lado com oito dimensões de prontidão organizacional: entre outras, qualidade de dados, maturidade de processos, direitos de decisão, e a capacidade de organizar supervisão sobre trabalho que a IA assume parcialmente. Cada dimensão é testada ao longo de cinco confidence gates, desde "ainda não temos visibilidade sobre isto" até "isto está comprovado na prática, não apenas no papel". Uma ambição não é inadequada por uma dimensão pontuar baixo. É inadequada quando o target pressupõe que uma dimensão já pontua mais alto do que os gates demonstram.
A ordem pela qual as dimensões são abordadas é, em si, uma escolha, e nem sempre óbvia: por vezes o direito de decisão tem de estar primeiro resolvido antes de a supervisão sobre trabalho de IA fazer sentido, por vezes é o contrário. Que ordem seguir quando três dimensões ficam atrasadas ao mesmo tempo trata exatamente desse ponto crítico.
O teste de ambição não dá um número que aprove ou reprove a ambição. Dá uma série de perguntas por dimensão, e a resposta a essas perguntas é uma estimativa, não uma medição. Em duas dimensões, a estimativa é razoavelmente sólida, porque a organização já tem experiência com trabalho semelhante. Noutras dimensões, sobretudo quando se trata de supervisão sobre trabalho de IA ainda não testado anteriormente, a estimativa baseia-se numa breve ronda de perguntas e o resultado diz sobretudo: aqui é preciso mais investigação, não: aqui está a resposta. Um resultado que assenta apenas no palpite de um único gestor diz pouco. O teste só é significativo quando várias pessoas com posições diferentes na organização o percorrem e comparam as respostas. Essa comparação, e a avaliação do que uma melhoria efetivamente proporciona, é uma questão à parte: como medir se uma melhoria realmente ficou consolidada aborda esse tema. A razão pela qual a prontidão não é um único número está explicada em porque é que a prontidão não é um número mas uma série de perguntas.
Se as oito dimensões e os cinco gates mostram algo sobre onde a organização está, a próxima pergunta é quem deve fazer o trabalho para fechar a lacuna. O teste de ambição traduz o resultado em capabilities, e essas, por sua vez, em papéis e direitos de decisão: quem decide quando o trabalho de IA é aprovado, quem é responsável quando a supervisão falha, quem regista o que foi alterado. Isto não é uma questão de pessoal no sentido de quem fica e quem sai; para isso aplicam-se requisitos legais próprios que não são aqui tratados. Trata-se de quem pode tomar que decisão. Quem é necessário para que o trabalho feito por IA seja bem-sucedido e o que regista sobre direitos de decisão numa mudança aprofundam essa tradução.
O teste de ambição diz algo sobre a organização: se está pronta para sustentar a ambição. Não diz nada sobre quais tarefas, nesta empresa específica, podem efetivamente ser assumidas pela IA. Essa pergunta, respondida tarefa a tarefa, é o domínio do scan de trabalho da FTE TO AI.
O teste de ambição completo está em desenvolvimento. Entretanto, existe uma verificação de prontidão gratuita: oito perguntas breves, uma por dimensão, com o resultado a mostrar uma imagem de onde a organização está mais avançada e onde está menos avançada. Sem número, sem garantia, mas uma primeira visão sobre o que a conversa na direção realmente deve abordar antes de a próxima ambição ser formulada.
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