Uma suposição numa estratégia raramente recebe uma data de validade. Está escrito: "este trabalho continua a ser trabalho humano" ou "este processo exige as nossas pessoas", e isso era verdade no momento em que foi escrito. A questão não é se essa suposição alguma vez se tornará incorreta. A questão é quando, e quem se apercebe disso antes de o plano continuar silenciosamente a construir sobre ela.
As suposições de mercado desgastam-se gradualmente. Um concorrente ganha terreno lentamente, um preço desce ao longo de trimestres. Uma suposição sobre IA pode inverter-se numa linha temporal diferente. Uma tarefa que no ano passado era totalmente trabalho humano pode este trimestre ser em grande parte assumível, em parte com supervisão que aprova ou rejeita com fundamento, em parte ainda não. Isso não acontece de forma uniforme em todo o lado. Numa empresa onde as tarefas subjacentes já estão estruturadas e disponíveis digitalmente, a suposição desloca-se mais rapidamente do que numa empresa onde o trabalho está sobretudo nas cabeças das pessoas e nas conversas. A diferença não está na ambição, está no que já é mensurável e transferível.
É também por isso que uma frequência fixa de reavaliação não funciona. Um ciclo estratégico anual pressupõe que todas as suposições envelhecem ao mesmo ritmo. Algumas envelhecem assim. A suposição sobre IA normalmente não pertence a esse grupo, porque a tecnologia subjacente e a regulamentação em torno dela não esperam pelo calendário do seu processo estratégico. Como manter uma estratégia atualizada sem a rever todos os trimestres descreve por que razão é a suposição, e não o calendário, que determina o momento de reavaliação.
Não há uma resposta universal para "com que frequência". Há, sim, fatores que determinam a validade de uma suposição específica. Quão diretamente a tarefa se relaciona com texto, dados ou imagem que um modelo pode processar. Quão rapidamente se movem os fornecedores e os reguladores neste domínio específico. Quão visível é esse movimento para as pessoas que executam a tarefa diariamente, em comparação com a direção que escreveu o plano. Uma suposição sobre uma tarefa já parcialmente automatizada merece um prazo de validade mais curto do que uma suposição sobre trabalho que ainda depende totalmente do juízo humano. Essa distinção é precisamente a razão pela qual uma lista com todas as suposições na mesma data não funciona: cada suposição tem o seu próprio relógio, e esse relógio é regulado pelo que se passa nessa parte específica da organização.
Com isto fica também imediatamente definido o limite deste método. Definir um momento de reavaliação não é uma previsão de quando a suposição se inverterá. É uma estimativa de quando voltar a analisá-la é útil. Por vezes, no momento da reavaliação, verifica-se que nada mudou, e esse é um resultado válido, não uma oportunidade perdida.
Uma verificação de suposições pode dar uma falsa sensação de certeza se os próprios dados de origem já estiverem desatualizados, ou se a pessoa que avalia a suposição for a mesma que originalmente a formulou. A auto-confirmação é um risco real: quem acreditava numa suposição quando a escreveu não é o avaliador mais crítico um ano depois. Por isso, a prova de resistência coloca uma imagem externa, dados do setor, ritmos regulatórios, sinais públicos de concorrência, ao lado de uma auto-avaliação da própria direção. As diferenças entre essas duas imagens são um sinal, não uma conclusão. Apontam para onde é necessária mais investigação, não para o que deve mudar de imediato. E quem na organização é o primeiro a ver que a IA está a assumir trabalho muitas vezes não é a própria direção, o que significa que uma verificação de suposições sem sinais do terreno perde parte da imagem.
Também importante: isto não se trata de decisões relacionadas com pessoal. Uma suposição que já não é válida diz algo sobre a estratégia, não sobre o que um empregador faz com o seu pessoal. Para decisões que afetam o quadro de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios, independentes do que este método produz.
Outro risco é confundir um projeto-piloto com uma mudança estrutural. Uma experiência bem-sucedida numa equipa não significa que a suposição deixe de ser válida para toda a organização, tal como um piloto falhado não prova que a suposição ainda se mantém. Por que razão um piloto de IA ainda não é uma estratégia aborda exatamente essa diferença. Quem determina se um sinal no terreno é uma mudança real ou apenas ruído encontra orientação em como distinguir uma moda passageira de IA de uma mudança que permanece. Ambas as questões pertencem à mesma disciplina: nem todos os sinais são uma suposição que muda, mas toda a suposição ignorada é um risco em espera.
A questão subjacente, que trabalho nesta empresa é, neste momento, realmente passível de ser assumido pela IA, não pode ser respondida com uma estimativa geral. Isso varia por tarefa, e a análise de trabalho da FTE TO AI mapeia isso tarefa a tarefa.
Uma verificação de suposições não é tarefa de uma única função. O diretor que escreveu a suposição, o gestor que vê a tarefa a ser executada diariamente e a pessoa que acompanha os sinais externos olham, cada um, para uma parte diferente do quadro. Quem deve participar numa revisão estratégica descreve por que razão esse grupo é mais vasto do que apenas a direção, e por que razão uma verificação de suposições sem essa amplitude produz uma imagem mais limitada do que o necessário.
Pode começar hoje com um levantamento das suposições que sustentam a sua estratégia, e determinar, para cada uma, quando foi confirmada por último. Só esse levantamento já mostra quais as suposições que estão paradas enquanto o resto da estratégia continua a avançar. A FTE TO AI oferece para isso uma verificação de suposições gratuita: uma breve ronda em que identifica as suas principais suposições e vê, para cada uma, quando foi confirmada por último. A prova de resistência completa, com a imagem externa e a auto-avaliação lado a lado, está em desenvolvimento.
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