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A IA pode assumir a aplicação de prazos de retenção e a destruição de documentos?

A resposta curta

Parcialmente. Sinalizar que um prazo de retenção expirou e preparar documentos para destruição ou anonimização é algo que se automatiza bem. A decisão definitiva de efetivamente destruir permanece, algures, junto de uma pessoa, com uma razão anexa de porque assim deve ser.

Por que esta tarefa se comporta assim

Três eixos determinam o quadro: conformidade, grau de estruturação e volume.

O grau de estruturação é elevado. Um prazo de retenção é uma regra: o tipo de documento X mantém-se guardado durante Y anos, depois segue-se a destruição ou anonimização. É exatamente o tipo de lógica que um sistema consegue aplicar sem interpretação. O volume é médio: nem todas as empresas têm diariamente milhares de documentos que atingem a data, mas também não é uma tarefa incidental. Há um fluxo contínuo de dossiês que atravessam o prazo.

O eixo da conformidade é onde a balança pende. Este situa-se em 1, o mais desfavorável dos oito eixos, e isso não é coincidência. A destruição do documento errado, demasiado cedo ou demasiado tarde, não é reversível. Um dossiê de cliente que desaparece cedo demais enquanto ainda decorre um litígio jurídico é um problema que não se resolve com uma correção. Um dossiê que desaparece tarde demais pode constituir uma infração ao RGPD. Por isso, os custos de erro também pontuam baixo: o dano de um erro não é marginal, é potencialmente irreversível.

Em contrapartida, o grau de estruturação, o contacto com clientes, o aspeto físico e a criatividade pontuam todos de forma favorável à automação. Não é necessária qualquer ação física, exceto no caso de arquivos em papel, não há conversa com o cliente, e não é necessária qualquer avaliação criativa por dossiê. No fundo, trata-se de aplicar uma regra a uma grande quantidade de dados. É exatamente aquilo em que o software é bom, desde que a própria regra esteja correta e haja uma pessoa a acompanhar o último passo.

Um exemplo

Um gestor de arquivo numa organização de média dimensão gere um sistema de gestão documental onde se juntam dossiês de pessoal, faturas e contratos de clientes. Para as faturas aplica-se um prazo de retenção legal de sete anos, para os dossiês de candidatura de candidatos rejeitados quatro semanas, para os contratos frequentemente a duração mais alguns anos. Um sistema com regras por tipo de documento pode sinalizar automaticamente quais os documentos que atingem o prazo e marcá-los para ação. Isso poupa ao gestor de arquivo a pesquisa manual em pastas por data de expiração, o que, num arquivo em crescimento, é uma tarefa que de outra forma consome cada vez mais tempo.

O que o sistema não faz por si próprio é premir o botão. Na destruição definitiva é necessário um controlo de quatro olhos: alguém que confirma que o documento marcado pode efetivamente desaparecer, e outra pessoa que verifica isso. Esse passo não existe por desconfiança da tecnologia, mas porque um dossiê destruído não pode ser recuperado caso a política de prazos de retenção devesse ter previsto uma exceção, por exemplo devido a um processo judicial em curso ou a um pedido de informação.

O que já é possível hoje

A tecnologia que aqui se aplica é a rpa: software que, segundo regras fixas, identifica, marca e prepara documentos. Isto funciona desde que exista uma política de prazos de retenção fixa por tipo de documento. Sem essa política, nenhum sistema tem base de apoio, e a avaliação por dossiê continua a ser trabalho humano. As organizações que já automatizaram isto geralmente começaram por registar de forma consistente os seus prazos de retenção por categoria de documento, muitas vezes em conjunto com a forma como também arquivam contratos e os tornam localizáveis através de um sistema que arquiva contratos e os mantém pesquisáveis. Quem ainda não tem isso organizado terá primeiro de dar esse passo antes de a automação da destruição ser realista.

De onde vem a diferença

Numa empresa com um arquivo pequeno e organizado e poucos tipos de documentos, a diferença entre automático e manual é limitada: um gestor de arquivo já conseguia ter uma visão geral de qualquer forma. Numa organização com milhares de dossiês, vários tipos de documentos e prazos variáveis, o controlo manual encalha no volume, e a sinalização automática torna-se mais valiosa. O setor também desempenha um papel: na saúde e no setor financeiro aplicam-se prazos mais rigorosos e por vezes diferentes do que noutros setores, o que exige uma gestão de regras mais precisa. Isto está em linha com a forma como um calendário de conformidade com prazos pode ser mantido automaticamente, onde se aplica a mesma lógica de regras fixas e aprovação humana.

O limite da automação

O limite não está na sinalização, mas na decisão. Assim que um documento envolve uma exceção, um litígio em curso, um estatuto legal especial, é necessária uma formação de juízo que um sistema de regras não possui. É a mesma fronteira que se observa na vigilância de renovações de contratos e prazos de rescisão, onde o sistema sinaliza mas uma pessoa avalia. Quem discutir este tema dentro da própria organização faz bem em também analisar como a participação dos trabalhadores se enquadra nisto, por exemplo através do processo de informar a comissão de trabalhadores sobre o uso de IA. Se a introdução de tais sistemas afetar funções ou tarefas dos colaboradores, aplicam-se requisitos legais próprios relativos à participação dos trabalhadores e à política de pessoal, independentemente da questão técnica do que um sistema consegue fazer.

O que pode fazer agora

A questão de saber se isto se aplica à sua organização depende de quantos tipos de documentos gere, de quão consistentemente a sua política de prazos de retenção já está registada, e de quantos dossiês por ano atingem o prazo. Isto varia muito de setor para setor; quem quiser saber como este tipo de automação se relaciona com outras tarefas operacionais encontra um panorama mais amplo na visão geral de o que a IA pode assumir no setor dos transportes, como exemplo de como os mesmos eixos se manifestam noutro contexto.

O exame rápido e gratuito da FTE TO AI é composto por doze perguntas, sem necessidade de conta, e dá uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. O exame de trabalho completo, que analisa o trabalho de uma empresa tarefa a tarefa, ainda está em construção.

KIPPde assistent van de werkscan

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