Registar uma participação de doença parece simples: nome, data, motivo, duração prevista, pronto no sistema. É precisamente por isso que muitas empresas se perguntam se a IA não pode simplesmente assumir isto. A resposta é parcialmente, e é útil saber por que precisamente essa parte pode e a outra parte não.
A tarefa tal como aqui delimitada -- registar uma participação com data, motivo e duração prevista, até ao registo -- é bastante estruturada. Existe um formato fixo: uma data, um campo de texto para o motivo, uma estimativa da duração. Isso pontua, portanto, alto em termos de estruturação. O volume é frequentemente substancial: qualquer empresa com mais do que um punhado de colaboradores tem participações de doença de forma contínua, e isso acumula-se num número considerável de horas de trabalho de registo por ano. Também fisicamente não há problema: isto é puramente trabalho de texto, não uma ação que alguém tenha de executar no local. E o contacto com o cliente não entra em jogo -- a participação vem de um colaborador ou de um responsável hierárquico, não de um cliente externo.
Em contrapartida, a conformidade é decisiva, e não a favor da automatização. Uma participação de doença é informação médica, ou está diretamente relacionada com isso. O motivo do absentismo enquadra-se frequentemente nos dados pessoais de categoria especial, com regras próprias sobre quem pode vê-lo, quanto tempo é conservado e quem tem acesso a ele. Isto não é uma questão de 'a IA consegue processar texto, portanto isto pode ser automático' -- é uma questão de saber se a ligação com o protocolo de absentismo e as salvaguardas de privacidade estão em ordem. Sem essa garantia, o registo pela IA não é responsável, por mais simples que a tarefa pareça no papel.
O espaço de julgamento também pontua baixo por isso: há pouco a ponderar no próprio registo, mas a sensibilidade daquilo que é registado exige uma configuração cuidadosa à priori. E os custos de erro não são negligenciáveis: uma data ou motivo registados incorretamente podem ter consequências para a construção dos dossiês de absentismo, para a reintegração e, em última análise, para decisões a que um colaborador tem direito.
O que a IA já consegue fazer hoje é o texto: converter uma participação que chega através de uma mensagem, e-mail ou formulário nos campos corretos do sistema de absentismo, filtrar a data e a duração prevista e organizá-las corretamente. Isso poupa a um colaborador de RH ou a um responsável hierárquico a introdução manual de cada participação. Trata-se aqui da introdução dos dados, não da avaliação da participação, do contacto com o colaborador sobre o motivo, ou da estimativa do que a participação significa para a ocupação de efetivos. Isso último continua a ser trabalho humano, e é precisamente aí que a tarefa, na prática, frequentemente termina: numa participação registada, não nos passos subsequentes.
O resultado depende fortemente de como uma empresa organizou o seu processo de absentismo. Uma organização com um sistema de absentismo já ligado ao protocolo de absentismo e onde as regras de privacidade relativas a informação médica estão tecnicamente garantidas pode fazer com que a introdução das participações seja consideravelmente mais rápida do que uma empresa que ainda trabalha com formulários e e-mails avulsos. Também o volume faz diferença: numa empresa com centenas de colaboradores e muito absentismo de curta duração, a automatização do trabalho de introdução compensa mais rapidamente do que numa empresa com dez colaboradores, onde um responsável hierárquico introduz a participação ele próprio tão rapidamente.
Este é um dos muitos locais numa empresa onde se torna visível a mesma mudança: a IA assume o trabalho de introdução, as pessoas mantêm a responsabilidade por aquilo que é sensível ou incerto. Essa mesma linha divisória volta a aparecer em o processamento de pedidos de férias, onde o próprio pedido é simples de processar mas a ponderação em casos excecionais não. Também em a preparação do processamento salarial o centro de gravidade está na introdução estruturada, com controlo humano sobre o resultado. E em a elaboração de horários existe uma divisão semelhante: o trabalho de cálculo é automatizável, as exceções e o contexto de um colaborador não.
Por que isso já funciona assim numa empresa e ainda não noutra não depende apenas da tarefa, mas também da configuração dos sistemas e processos em torno dela -- isso é desenvolvido em mais detalhe em a página sobre por que o mesmo trabalho resulta de forma diferente por empresa. Para tarefas de RH em sentido mais amplo, e como estas se relacionam, por exemplo, com trabalho de TI, o ponto de partida encontra-se em a página sobre trabalho que a IA pode assumir no departamento de TI, onde um raciocínio semelhante é aplicado a outro domínio.
Esta página não se pronuncia sobre decisões de pessoal que eventualmente resultem de uma menor carga de trabalho no registo de absentismo: para isso aplicam-se requisitos legais próprios, independentes do que aqui se estabelece sobre a própria tarefa.
Se quiser saber como isto se aplica ao seu próprio processo de absentismo, o quickscan gratuito é um primeiro passo: doze perguntas, sem conta, com uma indicação de que parte das horas neste perfil pode hoje ser assumida pela IA. A análise de trabalho completa, que mapeia o trabalho da sua empresa tarefa a tarefa, incluindo o cálculo de fte, está ainda em construção e não está atualmente disponível.
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