A organização e o acompanhamento de formações obrigatórias — RGPD, integridade, ou módulos obrigatórios semelhantes — é uma das tarefas em que a IA já pode assumir hoje uma grande parte do trabalho. O planeamento, o envio de convites e o registo das conclusões são, em grande medida, uma questão de aplicar regras fixas a dados estruturados. É exatamente o tipo de trabalho para o qual a automação, neste caso a automação robótica de processos (RPA), é adequada. Mas existe uma condição que torna este julgamento nem sempre igualmente simples: a qualidade da ligação com o sistema de RH.
Três eixos são aqui decisivos: estruturação, compliance e volume.
A estruturação obtém uma pontuação alta de 4. Um calendário de formação tem momentos fixos, listas de participantes fixas e campos de registo fixos: quem deve fazer a formação, quando, e se já a concluiu. Não se trata de uma questão aberta em que alguém tem de pensar repetidamente sobre o que deve acontecer; o processo repete-se trimestral ou anualmente segundo um padrão fixo.
O volume obtém uma pontuação de 3, médio a alto. Numa empresa com centenas de colaboradores que têm de concluir anualmente várias formações obrigatórias, trata-se de um fluxo recorrente de convites, lembretes e registos. Quanto maior for esse fluxo, mais tempo se liberta quando um sistema o assume.
O eixo de compliance obtém precisamente uma pontuação baixa, um 2, e isso é aqui favorável para a automação — não confundir com a própria formação de compliance. Este eixo mede o grau de regulamentação estrita da tarefa *de organização*, não o conteúdo da formação. O planeamento e o registo de quem concluiu um curso têm, em si, poucas obrigações legais quanto à forma de execução, em contraste, por exemplo, com a manutenção de um calendário de compliance com prazos, em que os próprios prazos decorrem de legislação.
Os restantes eixos — contacto com clientes, físico, criatividade e custo de erro — obtêm todos pontuações favoráveis, entre 4 e 5. Não há contacto com clientes, não é necessária nenhuma ação física, e exige-se pouca criatividade: um e-mail de convite segue um modelo fixo, um registo é uma simples marcação sim/não. Os custos de erro são limitados, pois um convite em falta é geralmente recuperável com um lembrete, não com um dano irreversível.
O espaço de apreciação obtém uma pontuação de 4, o que significa que é necessária pouca avaliação na execução em si. Mas mantém-se uma condição: o sistema tem de saber quem é elegível para qual formação, o que exige uma ligação atualizada com o sistema de RH. Sem essa ligação, alguém tem de compor manualmente as listas de participantes, e o trabalho volta a deslocar-se para o trabalho humano, apesar da pontuação favorável nos outros eixos.
Um responsável de compliance num prestador de serviços de média dimensão trata ainda hoje, a cada trimestre, de saber quem deve fazer a formação de RGPD: descobrir quem foi contratado recentemente, quem falhou a ronda anterior, compor uma lista, enviar convites através do sistema de gestão de aprendizagem, e após o prazo verificar manualmente quem não concluiu para enviar um lembrete. Com uma ligação entre o sistema de RH e o sistema de gestão de aprendizagem, e um calendário de formação fixo configurado, um sistema pode executar automaticamente estes passos: adicionar automaticamente novos colaboradores, enviar convites em momentos fixos, e manter o registo sem intervenção manual. O responsável de compliance passa a supervisionar as excePções — alguém em licença prolongada, uma função que não está sujeita à obrigação — em vez de executar cada passo ele próprio.
Numa empresa sem sistema de gestão de aprendizagem, ou com um sistema de RH que não pode ser ligado, esta tarefa recai, em grande medida, no trabalho humano, apesar das pontuações favoráveis nos outros eixos. Também em organizações com muitas excePções — diferentes obrigações de formação por função, por país, por tipo de contrato — aumenta o espaço de apreciação necessário, e com isso o grau em que um humano tem de continuar a acompanhar. A tarefa passa então de "a IA pode assumi-la" para "parcialmente, com supervisão que avalia as excePções."
Esta tarefa não é, aliás, independente de outros processos de compliance. Quem observar como os prazos de retenção são aplicados e os documentos destruídos, ou como clientes e parceiros são analisados em listas de sanções, vê um padrão semelhante: tarefas estruturadas e recorrentes com um conjunto fixo de regras prestam-se bem a ser assumidas, enquanto tarefas com muitas excePções continuam a ser trabalho humano ou exigem supervisão.
Isto não é um conselho de pessoal nem um argumento para reduzir um departamento de compliance ou de RH. Trata-se de horas que ficam disponíveis dentro de uma tarefa, não de um julgamento sobre a organização de uma função. O que uma organização faz com a capacidade libertada está fora do âmbito desta avaliação; decisões que afetam pessoal têm os seus próprios requisitos legais.
Saber se esta tarefa na sua organização é, de facto, em grande medida passível de ser assumida depende dos sistemas que já possui e de quantas excePções existem nas suas obrigações de formação. O quickscan gratuito da FTE TO AI dá uma primeira indicação disso: doze perguntas, sem conta, com uma estimativa da parte das horas no seu perfil que hoje pode ser assumida pela IA. O scan de trabalho completo, que decompõe o trabalho de toda uma empresa em tarefas e o traduz por tarefa em capacidade de fte, está ainda em construção.
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