Uma direção diz: "a qualidade tem de subir." Todos à mesa acenam, e todos entendem algo diferente. Um diretor pensa em menos reclamações, outro em menos trabalho de correção, um terceiro numa pontuação de auditoria que já há dois anos se mantém no mesmo nível. Enquanto a ambição permanecer nesse nível, não é mensurável e, portanto, também não pode ser atribuída a uma função, uma equipa ou um sistema.
Para tornar a ambição mensurável, esta deve primeiro ser desdobrada em camadas: uma visão (porque é que a qualidade importa agora), um vision state (como estará a organização dentro de alguns anos), um target (o nível concreto dentro do próximo período) e um target state (o que efetivamente funciona de forma diferente no processo diário). Só nesse último nível se torna visível o que a organização precisa de conseguir fazer para lá chegar.
Aumentar a qualidade significa hoje algo diferente do que há dez anos, porque parte do trabalho de controlo já não é, por definição, trabalho humano. Na verificação da qualidade, três tipos de trabalho misturam-se:
Numa empresa, a primeira categoria já foi largamente deslocada, com controladores de qualidade que fazem sobretudo a segunda categoria. Noutra empresa, ainda se verifica manualmente cada regra, não porque isso seja mais rápido ou melhor, mas porque ninguém determinou que parte do trabalho se pode efetivamente deslocar e que parte deve permanecer com pessoas por outras razões. Essa diferença raramente está na tecnologia. Está em saber se a organização conhece o seu próprio trabalho de qualidade: que passos, com que dados, segundo que regra.
Antes de o trabalho de qualidade poder deslocar-se, uma organização tem de conseguir demonstrar algo em várias dimensões: normas de qualidade claras, dados rastreáveis sobre onde surgem os desvios, um processo documentado em vez de guardado apenas nas cabeças das pessoas, direitos de decisão que esclareçam quem pode aprovar um desvio, e supervisão capaz de explicar porque é que algo foi rejeitado. Sem essa base, "aumentar a qualidade" permanece uma intenção em vez de um target state.
Estas oito dimensões constituem, em conjunto, a preparação da organização. Onde a organização já está avançada numa dimensão — por exemplo, na definição de normas — pode ainda quase não conseguir dizer nada noutra, como a rastreabilidade dos dados. Essa dispersão é precisamente a razão pela qual uma afirmação genérica como "estamos preparados" diz muito pouco.
Entre a ambição e a execução existem cinco momentos em que a organização deve perguntar-se se pode realmente avançar: a norma é suficientemente clara, os dados são suficientemente fiáveis, o direito de decisão está atribuído, a supervisão está organizada, e existe uma forma de recuar se algo não funcionar. Cada gate que é ignorado volta mais tarde como um problema que ninguém tinha previsto — normalmente sob a forma de um incidente de qualidade que poderia ter sido evitado se a função responsável já tivesse sido designada.
Uma ambição de qualidade não se traduz automaticamente num organigrama. Quem avalia um desvio que o sistema não consegue classificar? Quem é responsável pela norma em si, independentemente do controlo do cumprimento? Quem pode deixar passar um desvio de qualidade, e em que condição? Estas perguntas estão próximas das questões que também se colocam ao limitar a dependência de um pequeno número de pessoas-chave — qualidade que existe apenas na cabeça de duas pessoas experientes não é, por definição, mensurável a nível organizacional.
A ambição foi bem-sucedida quando conseguir mostrar três coisas: um target state alcançado num ponto de medição previamente acordado, funções que efetivamente decidem sobre desvios em vez de apenas os registar, e uma capacidade libertada que visivelmente se deslocou do trabalho de controlo repetitivo para a definição e ajuste de normas. Este último ponto relaciona-se com a questão de como uma organização cresce sem contratar pessoal adicional, pois as horas libertadas no trabalho de qualidade podem ser utilizadas noutro lugar sem que o quadro de pessoal aumente. Que trabalho, na sua organização, está em causa, e se a decisão sobre isso se enquadra nos requisitos legais próprios para decisões de pessoal, é algo que cabe à própria organização determinar; esta reflexão não é feita por este texto em seu lugar.
A ambição é frequentemente formulada de forma demasiado ampla para o período em que deve ser alcançada. "Aumentar a qualidade" dentro de um ano pode ser inviável se os dados subjacentes ainda não forem rastreáveis; nesse caso é necessário faseamento antes de o target state se tornar realista. Também acontece, por vezes, a ambição ser desligada da visão mais ampla da empresa, quando na verdade é útil primeiro tornar a própria visão mensurável antes de uma ambição parcial como a qualidade nela encontrar um lugar. E quem quiser aumentar a qualidade num novo mercado ou segmento faz bem em analisar que outras capabilities entrar num novo mercado exige, pois a norma de qualidade raramente é igual à norma já existente.
A questão subjacente — que parte do trabalho de qualidade na sua empresa pode efetivamente ser assumida pela IA, que parte exige supervisão e que parte continua a ser trabalho humano — é respondida por tarefa através do scan de trabalho da FTE TO AI. Quem quiser primeiro saber em que ponto a organização se encontra nas oito dimensões pode fazer a verificação gratuita de preparação: oito perguntas curtas, uma por dimensão, com uma imagem de onde está mais avançado e onde está menos avançado. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e as cinco confidence gates em detalhe, está em construção.
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