Uma tarefa que no ano passado se encaixava na categoria três — trabalho humano, sem dúvida possível — pode este ano recair na categoria dois: parcialmente passível de ser assumida, com supervisão humana que aprova ou rejeita com fundamento. Isso não é um erro na primeira medição. É a consequência da forma como medimos, e a razão pela qual um resultado é sempre uma fotografia de um momento.
A sua empresa talvez não mude. Mas os oito eixos com que avaliamos uma tarefa, esses mudam, independentemente da sua organização. Analisamos o grau de estruturação dos dados de entrada, a margem de julgamento, a sensibilidade ao contacto com o cliente, a componente física, a criatividade, o custo do erro, a sensibilidade em termos de compliance e o volume/repetição. Destes oito, há dois que estão mais sujeitos a mudanças fora da sua empresa: o grau de estruturação dos dados de entrada e a margem de julgamento.
O grau de estruturação dos dados de entrada melhora quando os modelos subjacentes se tornam melhores a processar texto desordenado e não estruturado — uma nota manuscrita, um e-mail com três assuntos ao mesmo tempo, uma chamada telefónica com ruído de fundo. O que no ano passado era demasiado desestruturado para ser processado de forma fiável pode este ano estar dentro do alcance. É exatamente por isso que a IA pode assumir a atender e transferir chamadas telefónicas dá uma resposta diferente da de há dois anos: não porque a sua telefonia mudou, mas porque o reconhecimento de voz e a classificação de conversas avançaram um passo.
A margem de julgamento desloca-se mais lentamente, mas também esse eixo não é estático. À medida que os sistemas se tornam melhores a identificar casos-limite — e a indicar explicitamente quando têm dúvidas — parte do que antes era totalmente trabalho humano desloca-se para a área em que a IA apresenta uma proposta e uma pessoa avalia. Esse é o cerne da categoria dois: não é a IA que decide, é a IA que submete com fundamento, e uma pessoa que aprova ou rejeita.
Se dois dos oito eixos podem deslocar-se, e os outros seis são relativamente estáveis porque dependem da natureza do próprio trabalho — o custo do erro e a sensibilidade em termos de compliance não mudam porque um modelo de linguagem melhora —, então o resultado de uma medição é sempre uma combinação de algo estável e algo móvel. Isso traduz-se numa amplitude, não numa percentagem.
Uma amplitude larga não é uma fragilidade da medição. É uma representação honesta da incerteza que realmente existe. Numa tarefa como a IA pode assumir a triagem da caixa de e-mail geral, o resultado depende fortemente de quanto do e-mail recebido é realmente não estruturado e quanto já segue um padrão reconhecível. Uma caixa de entrada com sobretudo perguntas-padrão obtém uma pontuação diferente de uma caixa de entrada em que metade das mensagens descreve uma situação única. Não existe, portanto, um único rótulo para "triagem de e-mail" sem essa nuance, e uma amplitude que reconhece isso é mais precisa do que um número aparentemente exato.
Há situações em que uma pontuação num determinado momento tem pouco valor preditivo para o ano seguinte. Isso aplica-se sobretudo a tarefas que se situam perto da fronteira entre a categoria dois e a três, e cuja margem de julgamento depende fortemente de exceções raras mas de peso significativo. Na gestão documental, por exemplo, a questão a IA pode assumir o arquivo de documentos e a verificação dos prazos de retenção toca fortemente na sensibilidade em termos de compliance: uma verificação incorreta de um prazo de retenção pode ter consequências jurídicas desproporcionadas em relação à frequência com que o erro ocorre. Nessas tarefas, uma pontuação pode sair favorável este ano com base no progresso técnico, enquanto o eixo do custo do erro continua a ser decisivo e a tarefa permanece, ainda assim, na categoria dois ou três.
Uma pontuação também diz pouco quando a descrição da tarefa subjacente é demasiado ampla. "Contacto com o cliente" ou "administração" não são tarefas, mas categorias de tarefas, e uma nova medição destas indica-lhe sobretudo que precisa de subdividir mais a tarefa antes de o resultado ter algum significado.
Como dois dos oito eixos são móveis, uma nova medição ao longo do tempo faz efetivamente sentido — não como formalidade anual, mas como resposta a sinais concretos: uma nova versão de um modelo subjacente, uma tarefa que entretanto passou a estar organizada de forma diferente, ou uma dúvida que no ano passado ainda não era possível eliminar. Uma nova medição que não faça mais do que repetir o resultado anterior não valeria o esforço; uma nova medição que revele uma deslocação no grau de estruturação ou na margem de julgamento, sim.
Este método não trata do que um empregador faz com esse resultado. As decisões sobre pessoal e afetação de recursos têm requisitos legais próprios, que aqui não são tratados nem fundamentados.
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 ser assumida hoje pela IA. A análise de trabalho completa, que avalia as tarefas separadamente nos oito eixos, ainda está em construção — não a oferecemos aqui deliberadamente por agora, mas o quickscan já dá uma primeira orientação.
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