Uma direção expressa a ambição: a administração deve estar reduzida à metade dentro de um ano. Todos concordam com a cabeça. E todos entendem algo diferente. O diretor financeiro pensa em horas na administração de fornecedores. O diretor operacional pensa na carga de relatórios nas equipas. O diretor de RH pensa em menos trabalho manual no registo de férias e absentismo. Todos corretos, todos incomparáveis, e no final do ano ninguém consegue determinar se a ambição foi alcançada porque ninguém mediu a mesma coisa.
O problema não é a ambição. O problema é que 'reduzir à metade' descreve um resultado sem dizer o que a organização precisa de conseguir fazer para lá chegar. E é exatamente aí que as coisas correm mal, porque reduzir à metade o trabalho administrativo significa hoje geralmente algo específico: uma parte desse trabalho passa para a IA, outra parte continua a ser trabalho humano com supervisão, e uma terceira parte continua a ser totalmente trabalho humano porque exige demasiado contexto, excepção ou julgamento. Sem essa divisão em três, 'reduzir à metade' é um número sem rota.
A ambição 'reduzir a administração à metade' torna-se manejável a partir do momento em que a divide. Primeiro a visão: porque é que a organização quer isto — libertar capacidade para outro trabalho, controlar custos, reduzir o tempo de ciclo. Isso determina, aliás, quais os processos administrativos que devem ser abordados primeiro. Depois o vision state: como é que a organização se apresenta quando isto for conseguido, em termos de funções e fluxos de trabalho, não em linguagem abstrata. A seguir o target: o objetivo concreto e limitado no tempo — quanta capacidade em fte foi libertada, em que departamentos, dentro de que prazo. E, por fim, o target state: a configuração real na data final, incluindo quem ainda faz que tarefa e quem controla que resultado.
Estas quatro camadas obrigam uma equipa de direção a traduzir a palavra 'reduzir à metade' para algo mensurável, muito antes de o ano terminar.
A mudança não está num cenário futuro. Já está a decorrer hoje em departamentos administrativos, apenas distribuída de forma desigual. Em algumas empresas, o processamento de faturas, a introdução de horários ou os relatórios padrão já são feitos em grande parte pela IA, com um colaborador que avalia as excepções e as rejeita ou aprova com justificação. Noutras empresas, ninguém ainda faz isso, com exatamente o mesmo software disponível. A diferença raramente está na tecnologia. Está em saber se a organização tem os dados em ordem, se os processos estão suficientemente padronizados para serem transferidos, e se há alguém designado que avalia efetivamente a qualidade do trabalho da IA em vez de confiar ciegamente.
Essas três categorias — a IA assume a tarefa, a IA trabalha com supervisão humana, ou continua a ser trabalho humano — atravessam todas as funções administrativas. A codificação de faturas pode, em grande parte, ser assumida. A avaliação de uma reclamação de fornecedor fora do padrão exige supervisão. A resolução de um litígio com um fornecedor continua a ser trabalho humano. A ambição de reduzir à metade não é, portanto, um único movimento, mas a soma de centenas de pequenas decisões sobre em que categoria se insere cada tarefa, e qual trabalho é assim assumido pela IA é exatamente a pergunta que o werkscan da FTE TO AI responde por tarefa.
Se uma organização está de facto preparada para fazer essa mudança não depende da ambição em si, mas de oito dimensões subjacentes: da qualidade dos dados e maturidade dos processos aos direitos de decisão, capacidade de supervisão e a medida em que os colaboradores conseguem reconhecer excepções. Uma direção que queira reduzir à metade sem saber onde a organização se situa nestas dimensões está a definir um objetivo sem rota. A pergunta quais as capabilities de que a minha organização precisa para esta ambição estabelece exatamente essa ligação: não o que quer alcançar, mas o que primeiro precisa de estar organizado para isso.
Ajuda, aliás, olhar para ambições comparáveis. A forma como melhorar a margem quando o trabalho de IA assume tarefas exige capabilities coincide em grande parte com o que reduzir a administração à metade exige: padronização, funções de supervisão, e uma estrutura de decisão que saiba quem pode rejeitar um resultado de IA. Também a compreensão de o que significa um target operating model em palavras simples é útil aqui, porque a tradução da ambição para funções é exatamente isso: um modelo operacional, não uma imagem de desejo.
Reduzir à metade só se torna mensurável quando as oito dimensões são retro-traduzidas para funções e direitos de decisão. Quem avalia um resultado de IA antes de este entrar nos livros? Quem é responsável pela qualidade dos dados sobre os quais o sistema trabalha? Quem decide que um processo ainda não está maduro para ser transferido? Estas não são questões técnicas, são questões organizacionais, e a resposta determina se as horas libertadas se tornam efetivamente capacidade libertada ou se acabam por reaparecer noutro ponto do processo como atraso.
Sobre o que um empregador faz depois com essa capacidade libertada — recolocar, utilizar de outra forma, algo diferente — não nos pronunciamos. Para isso aplicam-se requisitos legais próprios e isso é da responsabilidade do empregador, não de um teste de preparação.
Não a um único percentual, mas a três coisas que podem ser verificadas em conjunto: quanta capacidade em fte foi efetivamente libertada por departamento, quanto do trabalho remanescente sob supervisão é rejeitado ou aprovado com justificação, e se as funções que sustentam essa supervisão foram realmente estabelecidas e não acabaram, de forma implícita, num colaborador ocasional. Ambições que estabelecem isto de antemão podem ser verificadas ao fim de um ano. Ambições que não o fazem permanecem uma declaração na reunião de direção.
O teste de ambição completo — quatro camadas, oito dimensões, cinco confidence gates — está em construção. O que já está disponível agora é a verificação de preparação gratuita: oito perguntas curtas, uma por dimensão, com uma visão de onde a sua organização está mais avançada e onde está menos avançada. Para quem quer primeiro compreender como esta abordagem se relaciona com outras ambições de crescimento, crescer num novo mercado quando o trabalho de IA assume tarefas e entregar mais rápido quando o trabalho de IA assume tarefas mostram que a questão subjacente a reduzir à metade, crescer e acelerar segue sempre o mesmo padrão: primeiro a preparação, só depois o número.
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