Na sala de direção parece simples: "queremos aumentar a qualidade, e a IA ajuda nisso." Todos assentem com a cabeça. E ainda assim, um diretor entende com isso menos erros no resultado, outro trabalho mais rápido e consistente, e um terceiro sobretudo menos dependência da experiência de alguns seniores. A mesma frase, três ambições. Enquanto essa ambição não for decomposta no que exatamente muda — qual tarefa, a que nível, com que controlo — permanece um desejo sem direção.
A mudança não está num cenário futuro. Está a percorrer o trabalho hoje, em três tipos de passos que existem paralelamente:
Aumentar a qualidade significa então não "adicionar IA", mas determinar exatamente em qual das três categorias uma tarefa se enquadra, e organizar a empresa de forma a que a segunda categoria — a supervisão — também aconteça de facto. É aí que muitas vezes as coisas correm mal: as empresas aplicam IA ao resultado, mas não constroem em conjunto a camada de controlo.
A diferença raramente está na tecnologia. Está em quem tem competência para reprovar um resultado da IA, se essa pessoa tem tempo para isso, e se a empresa exige uma razão registada numa reprovação em vez de uma sensação. As empresas onde isso já funciona tornaram essa função explícita: alguém é responsável pela qualidade da parte da IA no processo, com o mandato para devolver o trabalho. As empresas onde ainda não funciona deixam o resultado da IA circular num processo concebido para trabalho humano, sem que alguém tenha sido designado para reconhecer o novo tipo de erros.
O teste de ambição regista isto em quatro camadas: a visão (mais qualidade), o vision state (o que isso significa concretamente por processo), o target (um nível descrito) e o target state (como o trabalho se apresenta então). Essas quatro camadas são avaliadas em oito dimensões de preparação — da qualidade dos dados aos direitos de decisão até à competência para avaliar resultados de IA — e ao longo de cinco confidence gates que indicam se a empresa está pronta para avançar para o passo seguinte.
Daí resulta uma tradução de volta para capabilities, e por capability uma função:
Esta questão sobre funções e mandato repete-se em ambições relacionadas: quem quer crescer sem contratar mais pessoas encontra o que isso exige em que capabilities são necessárias para crescer sem aumentar a equipa, e quem quer reduzir a dependência de algumas figuras-chave encontra a sobreposição em que capabilities são necessárias para reduzir a dependência de pessoas-chave. Quem procura qualidade principalmente na administração pode ler a tradução para esse processo específico em que capabilities são necessárias para reduzir a administração a metade com IA.
O resultado não é "a IA funciona em tudo". É que, por processo, existe uma resposta clara a três perguntas: que parte faz a IA, quem aprova ou reprova a outra parte, e quem continua a fazer tudo sozinho. Dentro de um ano notará isso em menos discussão sobre se um resultado da IA é de confiar, e mais num ritmo fixo em que as reprovações são registadas e usadas para ajustar o processo. Não é uma promessa de que a taxa de erros desce um número fixo — isso depende do processo, da qualidade dos dados subjacentes e de quantas horas-humanas já estão hoje em controlo — mas sim uma conversa comprovadamente diferente na reunião de gestão.
Se esta mudança também afetar a dimensão do quadro de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios para isso; essa avaliação não está incluída neste teste.
Quem quiser saber primeiro como uma ambição destas se torna mensurável em vez de permanecer uma intenção, pode ler isso em como transforma uma ambição de crescimento em passos mensuráveis, e quem se pergunta o que significa um operating model em linguagem corrente, encontra isso explicado em o que significa um target operating model em linguagem simples.
A questão subjacente — que trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA, e onde continua a ser necessária supervisão ou trabalho humano — é respondida por tarefa com o werkscan da FTE TO AI. Se preferir primeiro uma visão a nível de direção, sem esse aprofundamento: a verificação de preparação gratuita consiste em oito perguntas curtas, uma por dimensão, e produz uma imagem de onde a empresa já está mais avançada e onde ainda existe a maior distância. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e os cinco confidence gates, está em construção.
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