A logística e as compras consistem numa longa cadeia de tarefas: desde sinalizar que algo é necessário, até negociar com fornecedores, até processar a fatura que finalmente chega. Dentro da nossa taxonomia, 62 tarefas estão incluídas neste domínio. Nem todas as tarefas se prestam igualmente bem à automatização. O padrão torna-se claro assim que se olha para o que uma tarefa exige: regras fixas e dados estruturados, ou avaliação, negociação e responsabilidade.
As tarefas com maior potencial para assunção total têm uma coisa em comum: baseiam-se em informação comparável e estruturada e seguem um procedimento fixo sem muitas exceções.
Verificar a confirmação de encomenda é um bom exemplo disso. Comparar uma confirmação de encomenda com o pedido original em termos de preço, quantidade e prazo de entrega é uma questão de colocar dados lado a lado. Não há negociação, nem avaliação de risco, apenas uma verificação de desvios.
Também monitorizar e acompanhar o estado das encomendas se enquadra nesta categoria. Acompanhar sistematicamente as encomendas pendentes e contactar automaticamente os fornecedores quando um prazo de entrega está em risco é trabalho repetitivo baseado em dados e gatilhos fixos.
Processar faturas de compra, essencialmente o cruzamento entre fatura, encomenda e guia de receção, também é fácil de automatizar, desde que os três documentos coincidam. A razão pela qual estas tarefas são transferíveis é sempre a mesma: a margem de decisão é pequena e os dados de entrada são estruturados.
Um grupo maior de tarefas combina uma parte que a IA consegue preparar bem com uma parte em que um humano deve ponderar, aprovar ou rejeitar. Isto não se deve a limitações da tecnologia, mas ao facto de o resultado exigir uma avaliação que vai além dos dados.
Solicitar e comparar orçamentos é um exemplo elucidativo disso. A IA consegue facilmente colocar preços, condições e prazos de entrega lado a lado e fazer uma proposta. Mas a escolha final muitas vezes também pondera fatores mais subjetivos, como a relação com um fornecedor ou considerações estratégicas, e isso exige um humano que aprove ou rejeite a recomendação com justificação.
Avaliar o desempenho de fornecedores enquadra-se na mesma categoria. Recolher e resumir dados sobre prazos de entrega, qualidade e reclamações é perfeitamente automatizável. O julgamento sobre o que isso significa para a relação, e se é necessária alguma ação, continua a caber a um humano.
Investigar desvios de preço pode, na maior parte, ser detetado e pré-organizado automaticamente, mas a resolução efetiva com o fornecedor exige muitas vezes uma conversa e uma ponderação que a IA não consegue concluir sozinha.
Nas tarefas desta categoria, é especialmente importante definir antecipadamente quem dá a aprovação e com que base, principalmente quando se trata de avaliação automatizada de fornecedores ou de desempenho. Isto está relacionado com a forma como a IA de alto risco no local de trabalho é aplicada, e é bom saber que existem requisitos legais próprios para isso.
Um terceiro grupo de tarefas continua, no estado atual da tecnologia, a ser trabalho humano. São tarefas em que a negociação, a gestão de relações e a responsabilidade por uma colaboração de longo prazo ocupam um lugar central.
Selecionar fornecedor é aqui o exemplo mais claro. A escolha de um fornecedor para uma encomenda maior ou um contrato de longa duração pondera o preço e a qualidade, mas também a confiança, a dependência estratégica e a disposição para se adaptar a futuros problemas. É uma decisão com consequências que vão além do que pode ser registado em dados.
Negociar preços de compra continua igualmente a ser trabalho humano. Negociar é um processo dinâmico em que o tom, o momento certo e a compreensão mútua dos interesses desempenham um papel. Isso não pode ser capturado num guião fixo.
Também a elaboração de um contrato de compra exige, apesar de partes dele poderem ser apoiadas por cláusulas padrão, no final um jurista ou comprador que tenha uma visão geral dos riscos para a própria organização e assuma responsabilidade pelos acordos que ficam registados.
A visão geral destas 62 tarefas mostra que a parte administrativa e de controlo da cadeia logística tem o maior potencial para ser assumida pela IA, que o trabalho de avaliação frequentemente necessita de uma forma intermédia com supervisão, e que tudo o que se resume a negociar, escolher ou assumir responsabilidade continua a cargo de um humano. Isto não é uma percentagem fixa por departamento; depende de como o seu processo de compras está organizado, de quantos fornecedores tem e de quão padronizados já são os seus contratos.
Quando considerar redistribuir tarefas entre humanos e IA, é relevante verificar quando o conselho de trabalhadores tem competência sobre o assunto, especialmente se a mudança tiver consequências para funções ou métodos de trabalho no departamento. Também a forma como os dados de fornecedores e os dados pessoais de contactos são tratados está relacionada com o RGPD na automatização de tarefas. Este artigo descreve que trabalho se presta à automatização; não constitui fundamento para decisões sobre pessoal, nem substitui uma avaliação jurídica própria.
A logística e as compras não estão, de resto, isoladas de outros departamentos: quem monitoriza níveis de stock e prazos de entrega trabalha frequentemente em estreita colaboração com o planeamento, pelo que pode ser esclarecedor ler também que trabalho pode a IA assumir no planeamento.
Esta visão geral mostra o padrão, mas cada organização tem a sua própria combinação de tarefas, sistemas e fornecedores. Se quiser saber como isto se aplica à sua própria situação, pode preencher a quickscan gratuita da ftetoai: doze perguntas, sem necessidade de conta, que dão uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. Um scan de trabalho mais alargado, que aprofunda ao nível das tarefas, ainda está em desenvolvimento; neste momento ainda não existe, e preferimos comunicá-lo com honestidade do que apresentá-lo como já disponível.
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