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Como chegamos a uma margem

Por que não um número isolado

Uma afirmação como "70% desta tarefa pode ser assumida pela IA" parece precisa, mas essa precisão é normalmente aparente. Por detrás desse número está uma estimativa de estruturação, repetição, custo de erro e uma série de outras características que variam por organização. Se não mostrarmos essa incerteza, damos uma falsa sensação de exatidão. Por isso trabalhamos com uma margem e um rótulo de certeza em vez de um único valor.

Esse rótulo tem consequências diretas para a forma como lê um resultado. Uma tarefa que resulta em "40-55%, razoavelmente certo" é algo bem diferente de uma tarefa que resulta em "20-70%, baixa certeza". No segundo caso, o resultado diz sobretudo que a tarefa, tal como está descrita atualmente, não está suficientemente definida para se construir um juízo sobre ela. Isso, em si, também é informação.

Os oito eixos que determinam a margem

Cada tarefa que avaliamos é analisada segundo oito eixos:

Cada eixo recebe uma pontuação com base na forma como descreve a tarefa. Quanto mais inequívoca for a entrada em todos os eixos, mais estreita pode ser a margem. Quanto mais eixos apresentarem pontuações dúbias, mais larga será a margem e mais baixo o rótulo de certeza. É também por isso que se a IA pode assumir o controlo de saldos de férias apresenta uma margem mais estreita do que uma tarefa com muitas excepções: o controlo de saldos de férias tem uma pontuação alta em estruturação e volume, e baixa em espaço de julgamento.

Por que a mesma tarefa dá, ainda assim, resultados diferentes

Os oito eixos oferecem um enquadramento, mas o preenchimento depende de si. Duas organizações que ambas indicam "registo de horas" como tarefa podem obter resultados bastante diferentes. Numa organização, o registo é feito através de um sistema fixo com categorias fixas; na outra, através de notas soltas que são interpretadas posteriormente. Veja também se a IA pode assumir o registo de horas e a explicação sobre por que o mesmo trabalho tem resultados diferentes na sua organização. A margem não é, portanto, uma característica do nome da tarefa, mas da tarefa tal como é executada na sua organização.

O que significa uma certeza baixa — e o que não significa

Uma margem larga ou um rótulo de certeza baixo não é uma falha no método. É a resposta a uma pergunta que, em si, ainda não foi formulada com suficiente precisão. Frequentemente significa que a descrição da tarefa combina vários tipos de trabalho que, separadamente, dariam um resultado bastante diferente. Pense em se a IA pode assumir responder a perguntas de RH dos colaboradores: sob um único nome de tarefa encontram-se tanto perguntas simples e factuais como perguntas que exigem adaptação pessoal e ponderação. Enquanto essas duas não forem descritas separadamente, a margem permanece larga, e isso é, nesse caso, um resultado correto, não impreciso.

Uma certeza baixa não diz nada sobre se a IA nunca poderia assumir a tarefa. Diz que a descrição atual oferece demasiado poucos pontos de apoio para se dizer algo sensato sobre isso agora. Mais detalhe na entrada — por exemplo, sobre que parte do trabalho constitui excepções — leva frequentemente a uma margem mais estreita.

O que uma margem não é

Uma margem não é uma decisão de pessoal nem um conselho sobre o que deveria fazer com uma função ou uma equipa. É a descrição de uma tarefa num determinado momento, com base nos dados introduzidos nesse momento. Se um resultado tocar em decisões sobre funções ou quadro de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios que este método não contempla.

O resultado também não é um facto definitivo para o futuro. As tarefas mudam, os sistemas mudam, e com isso muda também a pontuação nos oito eixos. O que a margem era na altura não é o que será dentro de um ano. Em o que uma nova medição revela pode ler como uma medição repetida evidencia essa diferença.

O que pode fazer agora

O quickscan gratuito da ftetoai consiste em doze perguntas, sem necessidade de conta, e dá uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA, com a respetiva margem e certeza. O workscan completo, que analisa tarefas ao nível de detalhe segundo os oito eixos, está ainda em desenvolvimento. Portanto, ainda não o oferecemos; o que existe hoje é o quickscan, como primeira indicação, ainda provisória.

KIPPde assistent van de werkscan

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