Numa empresa de 10 a 25 colaboradores, o trabalho raramente está bem dividido. A pessoa que faz a administração também responde a e-mails de clientes e elabora orçamentos. Quem compra também planeia a logística. As funções nesta dimensão são somas de tarefas que, numa empresa maior, estariam divididas por vários cargos.
Isso tem consequências para a questão de que trabalho a IA pode assumir. Não é a função a unidade avaliada, mas sim a tarefa. Uma pessoa pode passar dez horas por semana a fazer trabalho que a IA consegue assumir integralmente, e vinte horas com trabalho que continua a ser trabalho humano. Se olhar para a função como um todo, não vê essa diferença. Se olhar para as tarefas, vê.
Numa empresa maior, uma tarefa já está frequentemente descrita: existe um processo, um modelo, um colega que também a executa. Em empresas de 10 a 25 colaboradores, esse conhecimento está muitas vezes na cabeça de uma única pessoa, construído através da experiência, não de um manual. Isso não torna uma tarefa inadequada para a IA, mas torna o primeiro passo diferente: antes de algo poder ser transferido, é preciso primeiro esclarecer o que exatamente acontece, em que ordem e com base em que informação.
Esse passo é frequentemente ignorado, com o resultado de que a automatização fica presa a alguns truques isolados — um modelo de e-mail, uma folha de cálculo — em vez de chegar ao trabalho subjacente. O trabalho que foi tornado transparente é mais fácil de avaliar segundo as três categorias que se aplicam a qualquer tarefa: a IA pode assumi-la, a IA pode fazê-la com supervisão humana que aprova ou rejeita, ou continua a ser trabalho humano. Em empresas desta dimensão, essa distinção raramente foi feita, simplesmente porque nunca houve tempo ou motivo para tal.
Nesta dimensão de empresa, o obstáculo à automatização raramente está na tecnologia. Está em duas outras coisas. Primeiro: sistemas que não comunicam entre si, o que faz com que os dados da contabilidade, do CRM e do e-mail estejam desligados uns dos outros e alguém tenha de os transcrever ou comparar manualmente. Segundo: a capacidade. Numa empresa com 200 colaboradores, há frequentemente um departamento de TI ou um gestor de processos para implementar algo novo. Numa empresa com 15 colaboradores, é o proprietário quem faz isso a par de tudo o resto, ou simplesmente não acontece.
Isto também explica por que razão o panorama varia tanto entre empresas desta dimensão. Uma empresa cujo trabalho consiste maioritariamente em ações fixas e repetíveis — faturação, planeamento, correspondência padronizada — tem um perfil de automatização diferente de uma empresa onde se presta muito trabalho à medida por cliente ou encomenda. E uma empresa onde grande parte do trabalho consiste em contacto direto com o cliente tem outros limites, porque a supervisão e a avaliação pesam mais do que na administração interna.
Em empresas de 10 a 25 colaboradores que já trabalham com IA, geralmente não se trata da absorção completa de uma função, mas de partes de trabalho que desaparecem do conjunto de tarefas: uma parte do tratamento de e-mails, uma parte da elaboração de relatórios, uma parte da elaboração de orçamentos com base em orçamentos anteriores. O que resta é frequentemente a parte que exige avaliação, negociação ou conhecimento específico do cliente.
Essa mudança avança mais depressa numa empresa do que noutra, e essa diferença raramente reside no setor. Reside na clareza com que o próprio trabalho é conhecido: que tarefas existem, quanto tempo consomem e que informação exigem. As empresas onde isso está claro conseguem responder a essa questão por tarefa. As empresas onde isso não está claro só conseguem fazer uma estimativa ao nível da função, o que é uma medida mais grosseira e menos fiável.
Numa empresa desta dimensão, cada hora pesa mais do que numa organização grande, simplesmente porque há menos horas para distribuir. Por isso, não calculamos em funções ou cabeças, mas em horas e capacidade de fte — aqui explicamos por que razão essa unidade de cálculo é mais precisa do que contar pessoas. Um resultado em horas mostra quanta capacidade está envolvida numa tarefa, sem que isso implique qualquer afirmação sobre quem executa essa tarefa atualmente ou deveria executá-la. Aliás, o que um empregador faz com esse resultado está sujeito aos seus próprios requisitos legais em matéria de pessoal; sobre isso não nos pronunciamos.
Um último ponto que é frequentemente esquecido em empresas desta dimensão: nem todos os dados utilizados no trabalho podem simplesmente ser introduzidos num sistema de IA. Antes de avaliar uma tarefa quanto à sua transferibilidade, convém saber que dados a sua empresa não pode simplesmente utilizar, pois isso pode afetar diretamente o resultado da avaliação.
Para saber que parte do trabalho na sua empresa a IA pode assumir hoje, é preciso primeiro conhecer o próprio trabalho: que tarefas existem, quanto tempo consomem e que dados e avaliação exigem. O quickscan gratuito dá uma primeira orientação nesse sentido: doze perguntas, sem necessidade de conta, com uma indicação de que parte das horas no seu perfil a IA pode assumir hoje. O scan de trabalho completo, que decompõe o trabalho tarefa a tarefa e o avalia segundo oito eixos, ainda está em construção. O que pode fazer hoje é usar o quickscan para obter uma primeira ideia de onde, na sua empresa, se encontram provavelmente as horas libertadas.
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