O transporte e a logística assentam no planeamento, no roteamento, no carregamento e descarregamento, na documentação e na comunicação entre elos que raramente se veem. Uma grande parte do trabalho consiste em combinar regras fixas com circunstâncias variáveis: clima, trânsito, disponibilidade de motoristas e material, regras aduaneiras, acordos com clientes que variam por encomenda. Além disso, há trabalho que se baseia em ações físicas num local específico, e trabalho que assenta na confiança entre pessoas que se conhecem há anos: o planeador que sabe qual o motorista capaz de fazer uma rota difícil, o expedidor que sabe qual o cliente flexível quanto a uma data de entrega.
Essa combinação determina onde o trabalho de IA pode assumir e onde não. O planeamento e o roteamento consistem em grande parte em otimização dentro de regras, e é precisamente esse o tipo de trabalho em que os sistemas se saem bem assim que os dados estão corretos. As ações físicas no local e a ponderação numa situação excecional continuam a ser sobretudo trabalho humano, porque aí é necessário algo que não cabe num formulário.
Três tipos de trabalho misturam-se em cada processo logístico. Há trabalho que um sistema já consegue assumir, como recalcular uma rota perante um corte de estrada ou preencher documentação padrão com base em envios anteriores. Há trabalho que é parcialmente assumido, com uma pessoa a avaliar o resultado e a aprová-lo ou rejeitá-lo: um planeamento proposto que um planeador ainda verifica antes de seguir viagem, uma hora de chegada estimada que um colaborador corrige com base em conhecimento que o sistema não tem. E há trabalho que continua a ser trabalho humano, como negociar com um cliente sobre uma entrega difícil ou avaliar uma situação no terreno que não consta dos dados.
Numa empresa, essa mudança já vai avançada: os planeadores trabalham com um sistema que propõe rotas e apenas escala as exceções, libertando horas para o tipo de trabalho que realmente precisa de pessoas. Noutra empresa, todos continuam a fazer manualmente aquilo que um sistema já poderia propor, não por falta de vontade, mas porque os dados não estão organizados, os sistemas não comunicam entre si, ou ninguém definiu quem pode aprovar uma proposta de um sistema e quem não pode. A diferença raramente está na tecnologia. Está em saber se a organização criou as condições para que o trabalho efetivamente se desloque.
Uma direção que diz "queremos planeamento orientado por IA" raramente quer dizer o mesmo que o departamento de planeamento que o tem de executar. Para a direção, trata-se de uma poupança de horas libertadas. Para o departamento de planeamento, trata-se de uma questão sobre quem continua responsável quando um sistema propõe uma rota que, mais tarde, se revela incorreta. Essa diferença de interpretação é precisamente o ponto em que a distinção entre um objetivo e uma ambição se torna relevante: um objetivo é mensurável e tem prazo definido, uma ambição descreve uma direção que ainda tem de ser traduzida naquilo que realmente muda no trabalho.
Essa tradução envolve oito dimensões de prontidão: a organização tem os dados organizados, os processos estão descritos o suficiente para serem transferidos para um sistema, há alguém autorizado a aprovar o resultado, a tecnologia está integrada com o que já funciona, e mais. Uma ambição que fica bloqueada logo na primeira etapa — porque ninguém sabe onde estão os dados — é uma ambição diferente de uma que fica bloqueada na última etapa, porque os direitos de decisão nunca foram definidos. Ambas acontecem no transporte, e ambas exigem uma conversa diferente de "vamos implementar IA".
Essa conversa toca por vezes na questão do que acontece ao trabalho existente quando uma tarefa desaparece. Para isso existem requisitos legais próprios, independentes do que um teste de prontidão possa dizer sobre capacidade.
A tensão entre aquilo que um sistema pode assumir e aquilo que uma organização pode suportar não se limita ao transporte. Nos serviços profissionais, colocam-se questões semelhantes sobre que ambições de IA existem no trabalho de consultoria e nos serviços, onde o trabalho é menos físico, mas o dilema entre automatizar e confiar surge de forma comparável. E dentro do próprio transporte surge frequentemente outro padrão: o departamento de planeamento formulou uma ambição que colide com a ambição do departamento de operações, e ninguém identificou esse conflito antes de o projeto ficar bloqueado. O que fazer quando os objetivos departamentais se contrariam está descrito em uma abordagem para objetivos departamentais em conflito.
A questão subjacente não é geralmente se a IA funciona no transporte, mas sim que trabalho, na sua própria empresa, pode efetivamente ser transferido e que trabalho continua a ser trabalho humano; é precisamente isso que o scan de trabalho da FTE TO AI mapeia, tarefa a tarefa. Para quem quer primeiro saber em que ponto está a própria organização, existe o teste de prontidão gratuito: oito perguntas breves, uma por dimensão, com uma visão de onde está mais avançado e onde está menos avançado. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e a tradução para funções e direitos de decisão, está em desenvolvimento.
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