Uma camada a menos. Menos gestão, mais autonomia no chão de fábrica. Linhas mais curtas entre quem faz o trabalho e quem decide. Soa como uma questão de estrutura organizacional, e de facto é, mas entretanto é também outra coisa: grande parte do trabalho que uma camada de gestão intermédia faz hoje consiste em tarefas que são parcial ou largamente assumidas pela IA. Compilar relatórios, monitorizar o progresso, sinalizar desvios, apresentar primeiras escolhas. Se essas tarefas mudarem, muda também o que a camada abaixo precisa de conseguir fazer para funcionar sem essa camada intermédia.
É por isso que "tornar-se mais horizontal" sem IA é uma ambição diferente de "tornar-se mais horizontal" com IA. Sem IA, mais horizontal significa sobretudo: mais poder de decisão em níveis mais baixos da organização, e portanto mais formação, mais confiança, mais risco de inconsistência. Com a IA em cena, parte do trabalho que essa camada intermédia fazia não se desloca para o chão de fábrica, mas sim para um sistema que precisa de supervisão. A questão deixa então de ser apenas "quem decide agora", passando a ser "quem avalia se o sistema decidiu bem, e com base em que motivo o reprova".
As tarefas que uma camada de gestão intermédia desempenha hoje dividem-se grosso modo em três categorias. Uma parte pode ser assumida pela IA: panoramas de estado, sinalização de desvios face a uma norma, resumo do progresso a partir de várias fontes. Uma parte pode ser parcialmente assumida, com uma pessoa a aprovar ou reprovar com fundamento: uma proposta de investimento que um sistema calcula, mas cujo contexto e ponderação permanecem com uma pessoa. E uma parte continua a ser trabalho humano: a conversa com um colaborador que está bloqueado, a ponderação política entre dois departamentos, a decisão que ninguém quer tomar com um clique.
A camada intermédia que agora quer eliminar era muitas vezes uma mistura destes três tipos. Se retirar a camada sem saber para onde vai cada parte desse trabalho, desaparece não só a camada, mas também a supervisão associada ao segundo tipo de trabalho. É aí que as organizações mais horizontais encalham na prática: não porque o cargo desapareceu, mas porque já ninguém aprova ou reprova explicitamente, e ninguém regista esse motivo.
As empresas onde tornar-se mais horizontal funciona têm geralmente três aspetos resolvidos que outras ainda não têm. Primeiro: sabem, por processo, que parte do trabalho a IA consegue assumir, que parte exige supervisão e que parte continua a ser trabalho humano, em vez de presumir isso ao nível do departamento. Segundo: redistribuíram explicitamente os direitos de decisão, em vez de os deixar diluir-se implicitamente — alguém no chão de fábrica tem agora o direito de aprovar ou reprovar algo que antes cabia a um gestor, e esse direito está registado nalgum lugar. Terceiro: reatribuíram a capacidade libertada (em horas, não em cabeças) ao trabalho que resta, em vez de presumir que se resolve sozinha.
As empresas onde não funciona mudaram muitas vezes a estrutura — o organograma é mais horizontal — mas não responderam à questão subjacente: quem avalia agora o que o sistema fornece, e essa pessoa está preparada e mandatada para isso. Essa diferença não está na ambição ou na intenção, está na prontidão. Aliás, a mesma questão surge em ambições que, à primeira vista, pouco têm a ver com IA; também a ambição de trabalhar de forma mais orientada para o cliente se divide em trabalho que muda de mãos e trabalho que continua a ser humano.
Tornar-se mais horizontal desta forma não exige menos funções, mas sim funções diferentes. Surge a necessidade de uma função que avalie a qualidade do resultado da IA antes de este entrar numa decisão — não um gestor no sentido antigo, mas alguém com o mandato para reprovar e registar o motivo. Surge a necessidade de pessoas no chão de fábrica com maior margem de decisão, e essa margem tem de corresponder ao que já sabiam fazer ou ainda precisam de aprender. E continua a haver necessidade de alguém que conduza as conversas que não são transferíveis: desempenho, conflito, direção. Se deixar essa última função desaparecer porque o cargo acima dela desapareceu, perde-se algo que nenhum sistema assume.
Se isso significa que são necessárias menos pessoas é uma questão com requisitos legais próprios e está fora do âmbito do que aqui se pode responder. O que aqui se pode responder é: que trabalho na sua organização pode efetivamente ser assumido pela IA, que parte exige supervisão e que parte não. É exatamente essa a pergunta que o exame de trabalho da FTE TO AI responde, tarefa a tarefa.
Não pelo número de camadas no organograma. Por três coisas que pode verificar: existe, para cada processo que antes passava pela camada intermédia, uma regra explícita sobre quem aprova ou reprova algo, e o motivo está registado nalgum lugar. As pessoas que agora têm maior margem de decisão têm efetivamente o conhecimento e o mandato para preencher essa margem. E o tempo libertado foi visivelmente atribuído a trabalho que importa, em vez de todos ficarem um pouco mais ocupados sem que ninguém saiba explicar porquê.
Para saber onde está agora nestes pontos, e onde está a maior distância entre o que a ambição pressupõe e o que a organização consegue, a ordem é muitas vezes: primeiro esclarecer como reduzir a dependência de algumas pessoas-chave, pois essa dependência está muitas vezes precisamente na camada que quer eliminar. Se também quiser saber como envolver o resto da organização sem um processo de meses, isso está relacionado com como envolver o chão de fábrica numa estratégia sem que isso gere lentidão.
O teste de prontidão gratuito consiste em oito perguntas breves, uma por dimensão, e dá uma ideia de onde está mais avançado e onde está menos avançado — não é um julgamento, mas sim um ponto de partida. O teste de ambição completo, com as quatro camadas desde a visão até ao estado-alvo e a tradução para funções e direitos de decisão, está em construção. Se a própria ambição ainda não estiver suficientemente definida para ser testada, comece por como tornar concreta uma visão vaga.
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