Uma ambição como "a IA reduz os nossos custos por dossiê" ou "a IA aumenta a nossa receita por colaborador" soa lógica, mas conta com algo específico: que uma parte do trabalho que agora é feito por pessoas se desloca para IA que o assume ou para IA que o prepara com uma pessoa que aprova ou reprova. O portão de margem coloca, por isso, uma pergunta mais restrita do que "a IA dá dinheiro". Pergunta: que parte do trabalho nas tarefas designadas pode realmente deslocar-se, a que custo dessa própria deslocação, e sobra ainda margem suficiente para justificar o investimento.
Essa é uma pergunta diferente de um business case com um retorno esperado. Um business case calcula para a frente. O portão de margem testa se os pressupostos de cálculo por trás desse business case já podem ser fundamentados com o que a organização sabe hoje sobre o seu próprio trabalho.
Em algumas empresas, este teste já é trabalho habitual: existe um levantamento de tarefas, por tarefa sabe-se se a IA a pode assumir, assumir parcialmente com supervisão, ou não a pode assumir, e o custo por tarefa é conhecido o suficiente para calcular uma deslocação. Noutras empresas, esse levantamento não existe, e o pressuposto de margem baseia-se numa demonstração, numa alegação de fornecedor ou numa empresa comparável que supostamente terá feito algo semelhante.
A diferença não está no nível de ambição, mas no trabalho de medição. Empresas que já têm registo de horas por tarefa, ou uma estrutura de custos clara por processo, podem testar a viabilidade de margem hoje. Empresas onde o trabalho apenas está descrito ao nível da função têm primeiro de decompor esse trabalho antes de haver algo a testar. Essa decomposição não é acessória: é a condição para fazer a distinção entre as três categorias -- assumir, assumir com supervisão, permanecer trabalho humano -- ao nível da tarefa, em vez de por intuição.
O portão de margem está cumprido quando três coisas estão em cima da mesa, não quando existe um sentimento positivo sobre o business case.
Um: uma estimativa de horas libertadas ou de capacidade de fte por tarefa, com um intervalo em vez de um único número. O trabalho que a IA assume parcialmente ainda exige horas de controlo humano; essas contam, não como correção posterior mas como parte fixa do cálculo.
Dois: uma estimativa dos custos que a própria deslocação acarreta -- implementação, implementação de controlo, manutenção da supervisão que aprova ou reprova com fundamento. Uma tarefa que a IA assume sem supervisão é mais barata de manter do que uma tarefa que exige permanentemente controlo humano; essa diferença deve ser visível na conta.
Três: uma afirmação sobre o horizonte temporal dentro do qual a diferença entre custos e capacidade libertada se paga a si própria, com um intervalo que indique onde está a incerteza -- na velocidade de adoção, na qualidade dos dados, na disponibilidade das pessoas para fazer o novo trabalho.
Se estes três pontos forem apresentados não com intervalos mas com números únicos e categóricos, isso já é em si um sinal: alguém transformou um pressuposto em facto.
Um portão de margem que não passa não significa que a ambição seja abandonada. Significa que um dos pressupostos subjacentes não está correto, e isso é rastreável. Três caminhos surgem com frequência.
O primeiro: o número de horas libertadas é demasiado otimista porque a tarefa é menos adequada para IA do que se pensava. Nesse caso, a pergunta não é "como reduzimos os custos" mas se o trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA, mapeado por tarefa através do scan de trabalho -- porque uma divisão de tarefas incorreta torna qualquer cálculo de margem pouco fiável.
O segundo: os custos de deslocação são mais altos do que o esperado porque as pessoas precisam de mais acompanhamento do que o previsto. Isso está relacionado com se as suas pessoas conseguem acompanhar, com uma visão do que exige formação e do que exige substituição. Importante: se um resultado de margem negativo suscitar a pergunta sobre o que isto significa para o pessoal, aplica-se a esse respeito um enquadramento legal próprio; este teste não fornece fundamentação para decisões de despedimento e não se pronuncia sobre isso.
O terceiro: o horizonte temporal não está correto porque a ambição foi montada de uma só vez, demasiado grande para o ano em que deve dar retorno. Nesse caso, ajuda olhar para como faseia uma ambição demasiado grande para um ano, de modo a que o teste de margem possa ser refeito por fase em vez de uma vez para todo o percurso.
Um resultado que não agrada não é, portanto, um ponto final. É uma indicação de qual pressuposto deve primeiro ser corrigido antes de a ambição voltar a passar pelo portão.
O portão de margem não existe isoladamente; está relacionado com a prontidão noutras dimensões, como saber se os fornecedores conseguem apoiar tecnicamente a deslocação -- a testar através de se os seus fornecedores conseguem acompanhar a deslocação pedida -- e se a organização aguenta o ritmo de mudança, a testar através de quão rápido uma organização consegue realmente mudar.
Quem quiser saber onde está agora a sua própria ambição pode fazer o teste de prontidão gratuito: oito perguntas curtas, uma por dimensão, com o resultado a dar uma imagem de onde a organização está mais avançada e menos avançada. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e os cinco confidence gates, está em construção.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
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