Um office manager ou colaborador jurídico prepara documentos para assinatura digital, designa os signatários corretos, envia o documento através de uma plataforma de e-signing e guarda o resultado assinado no sistema de gestão documental. À primeira vista, trata-se de uma sequência repetitiva e fácil de acompanhar. Ainda assim, a resposta à pergunta se a IA pode assumir esta tarefa é: parcialmente, e apenas em determinadas condições.
A estruturação obtém uma pontuação alta de 4: num tipo de documento fixo, por exemplo um contrato padrão ou um acordo de fornecimento, sabe-se exatamente quais os campos a preencher, onde se encontram os campos de assinatura e em que ordem os signatários devem intervir. Trata-se de uma tarefa que se presta bem a ser definida em regras e, por isso, adequada ao processamento automatizado. O volume (4) reforça esta ideia: as empresas que fazem assinar muitos documentos semelhantes beneficiam de um sistema que retire o trabalho repetitivo das mãos dos colaboradores.
Mas a estruturação só se mantém enquanto o tipo de documento for fixo. A partir do momento em que uma organização trabalha com formas de contrato variáveis, com anexos negociados ou com documentos em que o signatário varia caso a caso, a base para a automatização desaparece. Nesse caso, alguém tem primeiro de determinar qual o modelo e qual o processo aplicável, e é precisamente essa a parte que não se deixa fixar numa rota estável.
Os dois eixos que realmente determinam esta avaliação são os custos de erro (2) e a conformidade (2), e ambos são desfavoráveis. Um processo de assinatura toca na validade jurídica de um documento. Se o sistema designar a pessoa errada como signatário, se uma assinatura ficar na versão errada de um contrato, ou se um documento assinado não for arquivado corretamente, surgem problemas que não se resolvem com uma simples correção. Um contrato de trabalho mal assinado ou um acordo de fornecimento com o representante com poderes de assinatura errado pode ter consequências jurídicas que ultrapassam largamente o tempo poupado com a automatização.
Por isso, o papel da IA aqui limita-se ao apoio: a preparação do documento, o preenchimento de campos padrão e o envio através da plataforma de e-signing podem ser feitos com regras e automatização robótica de processos (RPA). Mas a designação do signatário correto, sobretudo quando estão em causa poderes de assinatura, função ou mandato, exige uma avaliação que não se pode simplesmente deixar a cargo de um sistema. É precisamente aqui que entra em cena a categoria dois da taxonomia: a IA pode fazer uma proposta, mas um humano tem de aprovar ou rejeitar essa proposta, com fundamento.
Se a automatização funciona aqui depende de duas coisas. Primeiro: existe um processo de assinatura fixo por tipo de documento? Num acordo padrão com uma estrutura fixa, isso é automatizável; em documentos compostos caso a caso, não é. Segundo: é possível identificar corretamente o signatário certo com base em dados fixos, como a função ou o papel num sistema? Se essa identificação for simples e inequívoca, um sistema pode apoiar essa etapa. A partir do momento em que os poderes de assinatura dependem do contexto, como o valor de um contrato ou uma procuração específica, é necessária avaliação humana.
Isto também explica por que razão o resultado varia de organização para organização. Uma empresa que faz assinar centenas de contratos de fornecedores semelhantes por mês, com um representante fixo por tipo de contrato, pode automatizar uma grande parte do processo e limitar o papel humano a um controlo por amostragem. Uma organização que processa principalmente acordos à medida, documentos de fusão ou contratos com procurações variáveis tira, pelo contrário, pouco proveito da automatização: aí cada etapa é única e o risco de um erro dispendioso é demasiado grande para deixar a cargo de um sistema.
A comparação com outras tarefas de controlo é aqui esclarecedora. Tal como sucede com a triagem de clientes e parceiros em listas de sanções, a IA pode gerar uma proposta ou sinal, mas a avaliação final e a responsabilidade continuam a caber a um humano sempre que as consequências de um erro sejam graves. O processo de assinatura tem essa mesma característica: os custos de um erro são suficientemente elevados para desaconselhar a automatização total, mesmo que a tarefa esteja, no papel, bem estruturada.
Quando se trata do arquivo de documentos já assinados, o quadro muda, aliás. Guardar e tornar recuperáveis os documentos assinados assemelha-se bastante à tarefa tratada na página sobre a digitalização e disponibilização de um arquivo em papel, e aí as oportunidades de automatização são consideravelmente mais favoráveis do que na designação de signatários.
Atenção: se esta tarefa estiver relacionada com alterações de funções ou afetação de pessoal, aplicam-se a isso requisitos legais próprios; esta página trata apenas da tarefa em si, não das consequências para os colaboradores.
A conclusão é que a preparação e o envio de documentos padrão para assinatura podem ser apoiados com regras ou RPA, mas que a designação do signatário correto e a supervisão do resultado continuam a ser trabalho humano enquanto os custos de erro e os riscos de conformidade forem elevados. Quer saber como isto se aplica à sua própria organização, incluindo outras tarefas de office managers ou colaboradores jurídicos? O quickscan gratuito da ftetoai.com dá, em doze perguntas, sem necessidade de conta, uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode ser assumida hoje pela IA. O work scan completo, com uma análise mais profunda por tarefa, está ainda em construção.
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