Uma função é um conjunto de tarefas, e essas tarefas variam fortemente na medida em que a IA as pode assumir. Um colaborador que processa faturas, tem contacto com clientes e avalia excepções, faz três coisas que pontuam de forma bem diferente entre si. Se calcular em ETIs, está a espalhar essas diferenças sobre um único cargo. Se calcular em horas por tarefa, mantém-se visível qual a parte do trabalho que é estruturada e repetitiva, e qual a parte que exige julgamento, contacto ou excepção. É por isso que a ftetoai trabalha por tarefa, não por função ou departamento.
Quando falamos de capacidade libertada, referimo-nos ao número de horas que numa determinada tarefa deixam de ter de ser gastas na execução propriamente dita, porque a IA assume ou prepara essa parte. Isto não é uma afirmação sobre o que uma organização faz com essas horas. A capacidade libertada pode ser utilizada para outro trabalho, para qualidade, para atrasos acumulados, ou para outra coisa qualquer. O que um empregador decide fazer com isso está sujeito aos próprios requisitos legais e à própria ponderação; o nosso método fornece uma estimativa factual da tarefa, não uma fundamentação para decisões de pessoal.
Uma tarefa não é pontuada num único eixo, mas em oito: estruturação da entrada, margem de julgamento, sensibilidade do contacto com o cliente, componente física, criatividade, custo de erro, sensibilidade de compliance e volume ou repetição. Cada eixo empurra o resultado numa direção diferente. Uma tarefa com entrada fortemente estruturada e alto volume, mas também custo de erro elevado, produz um resultado diferente de uma tarefa com a mesma estrutura e volume mas baixo custo de erro. Porque estes eixos interagem entre si, uma percentagem exacta é enganadora. Uma margem de variação mostra dentro de que limites a estimativa é realista, e de onde vem a incerteza. Mais sobre o que essa margem de variação diz e não diz pode ler em o que uma margem de variação diz e o que não diz.
Quanto mais ampla a margem de variação, menos os oito eixos apontam de forma inequívoca numa única direção. Isto acontece sobretudo em tarefas com custos de erro variáveis, em tarefas que parecem formalmente estruturadas mas que na prática têm muitas excepções, ou em tarefas onde a sensibilidade de compliance e o volume se contradizem. Uma margem de variação ampla não é então uma fragilidade do método, mas uma representação honesta de uma tarefa que não se deixa encaixar facilmente numa das três categorias: assumir totalmente, parcialmente com supervisão, ou trabalho humano. Por exemplo, no gerir o processo de assinatura de documentos isto acontece: o processo é parcialmente estruturado, mas o componente jurídico e de compliance faz com que a assunção total seja raramente aplicável, e a supervisão que resta tem de aprovar ou rejeitar com fundamento.
O resultado da nossa estimativa diz pouco ou nada sem o contexto da sua própria organização. A mesma tarefa — pense no rastreio de clientes e parceiros em listas de sanções — pode decorrer de forma largamente estruturada numa organização, com um número limitado de excepções, e noutra organização estar repleta de casos imprevisíveis que exigem julgamento individual. O volume, o custo de erro e a pressão de compliance diferem por sector, por carteira de clientes e por apetite de risco. É exactamente por isso que o mesmo trabalho resulta de forma diferente na sua organização do que numa organização comparável. Um resultado genérico é um ponto de partida para a conversa, não um veredicto final sobre a sua situação.
Uma margem de variação é útil para ver onde num processo existe mais espaço, e onde não existe. Se uma tarefa se situar predominantemente na categoria um, a assunção total é uma questão real a desenvolver mais. Se uma tarefa se situar na categoria dois, a conversa passa a ser sobre a forma de supervisão humana: quem aprova ou rejeita, e com que fundamentos. Se uma tarefa se situar na categoria três, a estimativa oferece principalmente clareza sobre a razão pela qual a IA não desempenha aí um papel, por exemplo devido a custos de erro elevados ou a um componente físico que não é possível automatizar. Também em tarefas que à primeira vista parecem rotineiras, como digitalizar e tornar acessível um arquivo em papel, são os oito eixos em conjunto que determinam em que categoria a tarefa se insere, e raramente se trata de uma questão de uma única característica dominante.
Se desejar uma primeira indicação para a sua própria situação, pode preencher o quickscan gratuito da ftetoai: doze perguntas, sem conta, com como resultado uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. O scan de trabalho completo, que aprofunda tarefas e processos individuais, está ainda em construção. O quickscan dá uma orientação, não uma resposta definitiva; para isso último é necessário, por tarefa, mais contexto do que doze perguntas podem oferecer.
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