Um trimestre decepcionante costuma ser o primeiro momento em que alguém na direção coloca a pergunta que já estava latente há algum tempo: a nossa premissa sobre IA ainda é válida, ou já faz quatro trimestres que calculamos com algo que, entretanto, funciona de outra forma. O número em si não explica nada. Ele apenas obriga a olhar.
Enquanto os resultados correm conforme o plano, não há motivo para retomar uma premissa e testá-la. Um trimestre decepcionante não rompe essa tranquilidade porque prove que uma premissa estava errada, mas porque é a única ocasião em que a direção olha para isso coletivamente. É o momento em que o orçamento, a previsão e as premissas subjacentes sobre quem faz o trabalho — pessoas, IA, ou uma combinação com supervisão — voltam à mesa.
A tentação é explicar o número imediatamente: o mercado, o preço, o concorrente. Tudo isso pode ser verdade. Mas se uma das premissas por trás do plano era uma afirmação sobre o que a IA assumiria — velocidade de um processo, capacidade de uma equipa, prazo de execução de um serviço — então o trimestre decepcionante é também o momento de perguntar se essa premissa ainda descreve o nível factual de hoje, ou o nível factual do trimestre em que foi escrita.
A IA assume trabalho em partes, não de uma vez. Algumas tarefas já podem ser totalmente executadas pela IA. Outras passam parcialmente pela IA, com uma pessoa a aprovar ou reprovar com justificação. Outras ainda continuam a ser trabalho humano, independentemente do que um fornecedor afirme. Esta divisão está em constante mudança, e não em todo o lugar da empresa ao mesmo ritmo: uma equipa já trabalha com IA que trata uma tarefa por completo, enquanto outra equipa ainda usa a mesma tecnologia apenas como apoio ao seu próprio trabalho.
A diferença raramente está na tecnologia. Está em quem, dentro da empresa, abandonou primeiro a premissa. Um chefe de equipa que percebeu há três meses que uma tarefa passou a ser mais rápida ajusta o seu planeamento sem comunicar isso. A premissa no plano plurianual permanece então tal como foi escrita, enquanto a prática já avançou. Um trimestre decepcionante às vezes expõe essa lacuna, sem a nomear: o resultado desvia-se, mas ninguém consegue dizer de imediato se isso se deve ao mercado ou a uma premissa que, dentro da empresa, já não é válida há meses.
Neste momento, é possível determinar quais as premissas do plano que dizem algo sobre IA e trabalho — explícitas ou escondidas num número de produtividade. E é possível determinar quando essa premissa foi confirmada por último: por quem, com base em que informação, e se isso ainda foi este ano. Trata-se de um exercício factual. Não revela se foi por isso que o trimestre ficou abaixo do esperado, mas revela se há uma premissa no plano que ninguém verificou no último semestre.
Também é possível determinar como a autoimagem da direção se relaciona com a visão de fora: o que a própria equipa pensa que a IA já faz, comparado com o que os dados do setor, a regulamentação e os sinais da concorrência mostram sobre o ritmo a que isso avança noutros lugares. As diferenças aí não são, em si, um problema — mas são um sinal sobre qual premissa merece atenção primeiro.
Um trimestre decepcionante não é prova de que uma premissa de IA foi a causa, e também não é o momento para tirar disso conclusões sobre pessoal. Se o resultado desta verificação tocar em decisões sobre colaboradores, aplicam-se aí requisitos legais próprios — que não decorrem de um número trimestral nem desta verificação.
Também não é possível determinar agora se uma tarefa que hoje ainda é trabalho humano continuará a ser dentro de dois trimestres. Essa divisão muda, e o ritmo varia por tarefa e por setor. Quem afirmar algo sobre isso agora, sem ter analisado a tarefa subjacente, está, na prática, a repetir uma nova premissa no lugar da antiga.
Um trimestre decepcionante não é o único momento em que a direção coloca esta pergunta, mas é o mais direto: o resultado obriga a olhar, enquanto uma decisão de investimento ou uma aquisição já trazem o motivo consigo de antemão. A meio de um plano plurianual também é uma ocasião planeada; aqui é imprevista e por isso mais aguda. Quem se questiona se isto é um incidente ou um padrão pode ampliar a questão para o que fazer quando o mercado muda mais rápido do que o próprio plano.
A pergunta subjacente — que trabalho, nesta empresa, neste momento, pode realmente ser assumido pela IA, que parte com supervisão, e que parte continua a ser trabalho humano — é respondida por tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI. Isso não responde à pergunta de por que o trimestre ficou abaixo do esperado, mas responde se o plano ainda se baseia em algo que continua correto.
Quem quiser começar sem montar de imediato o teste completo pode fazer a verificação gratuita de premissas: uma ronda breve em que identifica as suas principais premissas e vê, por premissa, quando foi confirmada por último. O teste completo, com o autorretrato da direção ao lado da visão externa, está em desenvolvimento. Quem preferir primeiro rever a própria estratégia como um todo encontra um ponto de partida em a questão de saber se a estratégia ainda é válida.
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