A medição de desempenho é o conjunto de indicadores, relatórios e momentos de avaliação com os quais uma organização constata se o trabalho está a fazer o que deveria fazer. Isso vai além de um painel de controlo. Trata-se da questão de quem pode interpretar um número, quem pode aprovar um desvio, e com base em que dados isso acontece.
Essa dimensão muda assim que a IA assume parte do trabalho de mensuração. Recolher dados, somar números, sinalizar desvios: isso é trabalho que, cada vez mais, acontece sem intervenção humana. Interpretar um desvio e decidir o que esse desvio significa para uma equipa ou um investimento continua a ser outro tipo de trabalho. É precisamente nessa fronteira que surge a questão da prontidão.
Dentro da medição de desempenho, três categorias de trabalho misturam-se.
A primeira é trabalho que a IA pode assumir: recolher números de diferentes sistemas, compor relatórios, sinalizar tendências que ficam fora de uma determinada margem. Isto já acontece hoje em partes de algumas organizações, e em outras organizações ainda não acontece de todo.
A segunda é trabalho em que a IA faz uma proposta e um humano aprova ou rejeita, com fundamento. Um desvio na receita por região pode ser sinalizado por um sistema; se esse desvio é um problema ou um efeito sazonal esperado continua a ser uma avaliação que alguém com conhecimento do contexto faz e pode justificar.
A terceira é trabalho que continua a ser trabalho humano: a conversa com um líder de equipa sobre porque é que um objetivo não foi alcançado, a ponderação sobre se um indicador ainda se adequa à ambição atual, a decisão de abandonar um ponto de medição porque já não diz nada.
A diferença entre empresas não está na ambição, mas em saber se estas três categorias já foram separadas. Uma equipa de direção que fala em "relatório automatizado" sem especificar qual a parte que é automática e qual a parte que é avaliada, está a falar de três coisas diferentes com uma só palavra.
A prontidão para esta mudança não exige software novo. Exige trabalho que muitas vezes ainda não foi feito:
Estes quatro pontos determinam quantas horas ficam livres quando o trabalho de recolha e relatório se desloca, e quanta capacidade continua necessária para o trabalho de avaliação que resta. Não é uma proporção fixa; depende de quão madura é a estrutura de medição atual e de quanto disso já está definido de forma inequívoca.
Se a parte de recolha e relatório da medição de desempenho se deslocar para a IA, surge capacidade em fte que antes era dedicada à compilação de relatórios. Essa capacidade pode ser aplicada na interpretação de sinais, na conversa sobre o que um número significa, ou na revisão de indicadores que já não se alinham com a ambição.
Quanto exatamente é essa capacidade varia por organização e por ciclo de relatório. Depende do número de indicadores, do grau em que os dados já estão estruturados, e de quanto do trabalho atual já consiste em avaliação em vez de recolha. Se esta mudança afetar decisões de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios; essa é uma questão diferente da questão de que trabalho se desloca.
A medição de desempenho não existe isoladamente. O que uma organização consegue medir tem impacto no que consegue justificar perante fornecedores de capital -- veja como a resiliência financeira se mantém quando o trabalho de medição se desloca -- e no que consegue demonstrar externamente perante entidades reguladoras, tal como descrito em o que a conformidade e o risco exigem quando o trabalho de avaliação muda. Também um objetivo só é um objetivo se for mensurável; veja como uma visão é traduzida em algo que pode ser medido.
A questão de que parte do trabalho de medição nesta empresa pode efetivamente ser assumida pela IA é uma questão factual sobre tarefas, não sobre ambição. Essa questão é respondida por tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI.
O teste de prontidão gratuito consiste em oito perguntas curtas, uma por dimensão, e dá uma imagem de onde a sua organização está mais avançada e onde ainda está menos. A medição de desempenho é uma das oito; muitas vezes o resultado está relacionado com a forma como uma ambição foi faseada, algo explicado em como uma grande ambição é dividida em passos exequíveis. O teste de ambição completo, com todas as quatro camadas e oito dimensões, está em construção.
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