Introduzir uma encomenda parece uma das tarefas mais previsíveis numa organização: o cliente encomenda, os dados entram no sistema, a encomenda sai pela porta. No entanto, a resposta à pergunta se a IA pode assumir isto não é simplesmente sim. É parcialmente sim, e a parte que resta é pequena mas determinante.
A introdução de encomendas tem uma pontuação elevada em estruturação e volume. Os dados que chegam — produto, quantidade, condições de entrega — seguem campos fixos, e isso acontece dezenas a milhares de vezes por dia em empresas com alguma dimensão. Este é precisamente o perfil em que o processamento automatizado, neste caso RPA (robotic process automation), funciona bem: um padrão fixo que se repete frequentemente, com pouca necessidade de interpretação. A tarefa também não exige nenhuma ação física nem contributo criativo, o que abre caminho para o processamento integral por um sistema.
A razão pela qual isto não se torna um "sim" total reside nos custos de erro e na conformidade. Uma quantidade introduzida incorretamente ou um endereço de entrega errado leva a uma entrega incorreta, a uma nota de crédito, a um cliente insatisfeito ou a um atraso logístico. Com volumes de encomendas mais elevados, esse erro pode repetir-se a uma velocidade estonteante antes de alguém o notar. Além disso, existem frequentemente condições contratuais ou fiscais subjacentes a uma encomenda — prazos de pagamento, regras de exportação, acordos de desconto — que exigem verificação quando o formato da encomenda se desvia do padrão. A margem de apreciação é aqui reduzida, mas não nula: no caso de uma encomenda ambígua, de um cliente que pede algo diferente por e-mail do que consta na proposta, ou de um produto excecional que não figura no catálogo padrão, é necessária uma pessoa que avalie e aprove ou rejeite com fundamento.
Em empresas que trabalham com um formato de encomenda padronizado — um portal fixo, uma ligação EDI fixa, uma loja online com variantes de produto limitadas — a maior parte dos volumes de encomendas já pode hoje ser processada sem intervenção humana. A encomenda entra, é reconhecida, validada em relação ao sistema de existências e registada. Em empresas onde as encomendas chegam por telefone, e-mails soltos, PDFs com formatação variável ou acordos verbais com gestores de conta, a situação é diferente: aí é necessária primeiro uma etapa de interpretação que hoje ainda é trabalho humano, ou na melhor das hipóteses semiautomatizada com um colaborador a verificar o resultado.
A diferença não está, portanto, na tarefa em si, mas no grau de padronização da entrada e no peso do impacto de um erro. Um grossista com clientes fixos e um formato de encomenda fixo está próximo de uma transferência total. Uma empresa de trabalho por medida com muitas encomendas telefónicas e muitos produtos excecionais está mais próxima do "parcialmente", com um colaborador que continua a tratar das excepções.
Três fatores determinam se a introdução de encomendas é transferível numa empresa específica:
Se faltar uma destas condições, a introdução de encomendas não se torna imediatamente menos adequada para automatização, mas está menos preparada para funcionar sem supervisão.
A introdução de encomendas raramente existe isoladamente. O que acontece após a introdução — verificar e comunicar o estado da encomenda ao cliente, atualizar dados de clientes no CRM, ou gerar documentos de envio e de devolução — exige frequentemente uma ponderação semelhante entre estrutura e excepção. Quem mapeia a introdução de encomendas depara-se, portanto, geralmente com rapidez com a questão de até onde essa transferência se estende em todo o processo de encomendas.
Este resultado não é um conselho de recursos humanos nem um motivo para rever funções. Se e como uma organização reorganiza o trabalho em resposta ao que a IA consegue fazer é uma decisão do próprio empregador, com os seus próprios requisitos legais no que respeita a funções e pessoal. O que aqui está descrito é a tarefa, não as pessoas que atualmente a executam. Quem se questiona sobre o rigor desses enquadramentos quando o trabalho se aproxima da tomada de decisão automatizada encontra o contexto para isso na página sobre o que muda legalmente nas aplicações de IA de alto risco no local de trabalho.
O resultado para esta única tarefa nunca é o quadro completo de uma empresa. A introdução de encomendas está relacionada com o arquivo — ver também a página sobre arquivar documentos e verificar prazos de conservação — e com uma série de outras tarefas, cada uma com o seu próprio resultado em termos de estrutura, volume e custos de erro. Se quiser saber como isso se aplica à sua própria empresa, o quickscan gratuito é um primeiro passo: doze perguntas, sem conta, com uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. A análise de trabalho completa, que decompõe o trabalho de uma empresa tarefa por tarefa, está ainda em construção.
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