Na maioria das tarefas, uma avaliação analisa quanto tempo uma tarefa consome e quão previsível ela é. No trabalho com custos de erro elevados, um terceiro fator pesa mais: o que custa um erro que passa despercebido. Uma newsletter endereçada incorretamente é incómoda. Uma dosagem calculada incorretamente, um erro numa demonstração financeira anual ou uma liberação incorreta num processo de produção pode gerar danos muitas vezes superiores ao tempo que a própria tarefa consome. Essa assimetria altera o que a adoção de IA significa nesse contexto, mesmo que a tarefa em si seja tão fácil de automatizar como em outros lugares.
Não se trata de saber se a IA consegue executar a tarefa em termos de conteúdo. Muitas vezes consegue. Trata-se do que acontece na pequena parcela de casos em que algo corre mal, e de quão dispendiosa é essa parcela. A mesma tarefa, executada num contexto sem custos de erro significativos, pode ser totalmente assumida. Executada num contexto em que um erro resulta numa multa, numa reclamação ou num dano irreparável, essa tarefa tende a permanecer com mais frequência no nível de "parcialmente, com supervisão" ou até recua para trabalho humano, mesmo que a ação subjacente seja idêntica.
As tarefas que avançam em direção à adoção de IA quando os custos de erro são elevados são, muitas vezes, tarefas em que o próprio erro é barato de detetar antes de ter efeito: uma segunda verificação, uma regra de validação, um limiar que um humano deve confirmar. Pense na elaboração prévia de um documento que um humano assina no final, ou no cálculo de cenários que são sempre avaliados antes de se tornarem uma decisão. Essa camada preparatória pode muitas vezes ser assumida pela IA, enquanto a confirmação final permanece com um humano. A forma exata como essa divisão se apresenta está relacionada com o que está descrito na página sobre trabalho sujeito a supervisão: aí é explicada, com fundamentação, a separação entre executar e aprovar.
As tarefas que não avançam são tarefas em que o erro só se torna visível depois de o dano já ter ocorrido: um diagnóstico errado já emitido, uma liberação errada já enviada, um contrato assinado incorretamente já expedido. Nesse tipo de tarefas, a avaliação não se desloca para mais adoção de IA, mas para mais ênfase no próprio momento de supervisão. Isso está diretamente relacionado com a forma como um processo de assinatura está organizado: quais etapas desse processo a IA pode preparar e qual etapa deve continuar a ser confirmada por um humano está descrito na página sobre o processo de assinatura de documentos.
Duas empresas com a mesma tarefa na folha de pagamento chegam regularmente a resultados diferentes numa análise de trabalho, e isso não é uma inconsistência. O resultado depende de como o resto da empresa está organizado em torno dessa tarefa.
Uma empresa cujos sistemas se conectam bem entre si pode frequentemente automatizar um controlo sensível a erros com um resultado registado e rastreável. Uma empresa em que os dados ainda passam manualmente de um sistema para outro deve primeiro tornar essa transferência resistente a erros antes que a IA possa assumir algo aí sem aumentar o risco. O que isso implica em termos concretos está desenvolvido na página sobre trabalhar com sistemas que não estão interligados.
O grau de personalização também influencia. Uma tarefa com custos de erro elevados que, além disso, quase nunca decorre da mesma forma duas vezes, é mais difícil de deixar para a IA do que uma tarefa que, embora arriscada, segue um padrão fixo. Onde está esse limite no trabalho personalizado está descrito na página sobre trabalho com muita personalização. E nas empresas que trabalham por turnos ou com ocupação variável, acrescenta-se ainda o facto de o próprio momento de supervisão poder envolver, em cada turno, uma pessoa diferente com um nível de experiência diferente, o que volta a colorir de outra forma a ponderação dos custos de erro, como se pode ver na página sobre turnos e ocupação variável.
Um último fator que explica a diferença entre empresas é onde as tarefas sensíveis a erros estão concentradas na empresa. Em muitas empresas, verifica-se que uma parte substancial se encontra na administração de pessoal: contratos, regimes de férias, avaliações, onde um erro rapidamente se torna uma questão jurídica. A forma como esse departamento se posiciona na prática está descrita na página sobre o trabalho no departamento de RH. Quando se trata das próprias decisões de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios; essa avaliação não faz parte desta análise.
A divisão aqui descrita aplica-se em linhas gerais. Onde se situa exatamente o seu próprio trabalho depende das tarefas que efetivamente faz executar e de como os seus sistemas, a sua ocupação de pessoal e a sua sensibilidade a erros se combinam. A quickscan gratuita dá uma primeira orientação nesse sentido: doze perguntas, sem conta, com como resultado uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. A análise de trabalho completa, que calcula por tarefa até ao nível de fte, está ainda em construção. O que já é possível hoje é obter uma primeira noção de onde, na sua empresa, os custos de erro mais deslocam o quadro de avaliação.
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