"Precisamos entregar mais rápido." Numa reunião de diretoria, isso soa como uma ambição unívoca. Na prática, um quer dizer: prazos de entrega mais curtos com a mesma equipa. Outro quer dizer: o mesmo volume com menos capacidade. Um terceiro quer dizer: responder mais rápido a pedidos que agora ficam pendentes. Os três são legítimos, mas exigem coisas diferentes da organização.
A diferença torna-se mais nítida quando a IA entra em cena. "Entregar mais rápido" sem IA significa normalmente: simplificar processos, eliminar tempos de espera, escalar pessoas de forma diferente. "Entregar mais rápido" com trabalho de IA envolvido significa: certos passos deixam de ser feitos por uma pessoa e passam a ser feitos por um sistema, com ou sem alguém a avaliar o resultado. Essa é uma ambição diferente, mesmo que as palavras sejam as mesmas.
Ao acelerar prazos de entrega, três situações misturam-se, muitas vezes dentro do mesmo processo:
As empresas onde isto já funciona desagregaram estas três categorias até ao nível da tarefa. As empresas onde ainda não funciona continuam a falar de "o processo" como um todo, e é precisamente aí que fica a lentidão: não é possível acelerar uma parte se não se sabe qual é essa parte.
Entregar mais rápido com trabalho de IA envolvido não exige, em primeiro lugar, mais tecnologia. Exige oito coisas interligadas, que normalmente estão desenvolvidas de forma desigual dentro de uma organização:
1. Decomposição de tarefas — a capacidade de dividir um processo em passos que podem ser avaliados individualmente quanto à sua adequação à IA. 2. Preparação dos dados — os dados de entrada que um sistema necessita nem sempre são os dados que estão atualmente disponíveis ou estruturados. 3. Estrutura de supervisão — quem aprova ou rejeita, com base em que motivo, e o que acontece a uma rejeição. 4. Direitos de decisão — se um sistema faz uma proposta, tem de estar definido quem tem o mandato para a validar. 5. Tratamento de erros — entregar mais rápido sem um caminho de recuperação funcional em caso de erro resulta apenas em erros mais rápidos. 6. Mensurabilidade — sem uma medição de referência dos prazos de entrega atuais, uma melhoria não é demonstrável, apenas percetível. 7. Capacidade de mudança — as pessoas que agora fazem a tarefa completa têm de aprender a avaliar o resultado de um sistema; essa é uma competência diferente. 8. Expectativa do cliente — entregar mais rápido altera o que o cliente passa a esperar a seguir, e isso repercute-se noutras partes da organização.
Estas oito dimensões determinam, em conjunto, se "entregar mais rápido" é uma ambição realista para o próximo ano, ou um desejo que aguarda uma capacidade que ainda não existe.
A ambição altera quem decide sobre ela. Além do responsável do processo que atualmente monitoriza o prazo de entrega, surge a necessidade de alguém que estabeleça e mantenha atualizada, por tarefa, a fronteira entre "a IA consegue fazê-lo", "a IA faz uma proposta" e "continua a ser trabalho humano" — essa fronteira desloca-se, e não necessariamente sempre na mesma direção. É também necessária uma função para quem avalia a qualidade das propostas da IA ao longo do tempo, independentemente de quem a supervisiona nesse dia. Sem tornar essa função explícita, a supervisão continua a depender da atenção individual, e não é nisso que uma diretoria deve querer basear um compromisso de velocidade.
Isto não afeta decisões de pessoal como tal; que consequências uma organização lhes atribui está sujeito aos requisitos legais próprios aplicáveis nessa matéria.
Nenhuma percentagem conta aqui a história completa, e quanto tempo exatamente se liberta depende do processo, da qualidade dos dados e do nível de supervisão que a organização considera aceitável. O que é reconhecível: um processo recorrente em que o número de horas libertadas por equipa é visível, um ponto fixo onde as propostas de IA rejeitadas são discutidas em vez de ignoradas, e clientes que sentem um prazo de entrega mais curto sem que a margem de erro aumente de forma percetível. Se estas três coisas forem visíveis, a ambição não foi apenas expressa, mas também realizada.
Entregar mais rápido raramente está isolado. As mesmas oito dimensões repetem-se, com outras ênfases, na expansão internacional e as capacidades que essa exige, na integração de uma aquisição sem confundir a preparação de ambas as organizações, e em trabalhar de forma mais orientada para o cliente quando o trabalho de IA passa a ter um papel nisso. Quem verificar que a própria visão ainda é demasiado vaga para aplicar este teste encontra pontos de partida em tornar a visão concreta antes de a testar.
A questão subjacente — que trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA — é respondida com o scan de trabalho da FTE TO AI por tarefa, não por processo ou departamento. Se preferir saber primeiro em que ponto a sua organização se encontra nestas oito dimensões, existe a verificação de preparação gratuita: oito perguntas breves, uma por dimensão, com o resultado a mostrar onde está mais avançado e onde está menos avançado. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e os cinco confidence gates, está em desenvolvimento.
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