O setor de TI consiste em grande parte em trabalho que se pode dividir em passos reconhecíveis: escrever código segundo uma especificação, testar contra critérios estabelecidos, manter documentação, triar tickets, configurar infraestrutura, compilar relatórios. Além disso, há trabalho que precisamente não se deixa capturar em passos: uma escolha de arquitetura que perdura durante anos, um cliente que descreve um problema que ainda ninguém resolveu, uma equipa que tem de pesar um prazo contra um requisito de qualidade. Ambos os tipos de trabalho encontram-se nas mesmas funções, muitas vezes na mesma pessoa no mesmo dia.
Essa combinação determina por que razão a IA não chega aqui como um projeto, mas como uma deslocação silenciosa. Uma parte do trabalho já era sempre intensiva em mão de obra sem ser complexa: converter código de uma linguagem para outra, gerar scripts de teste, pesquisar registos (logs) por um padrão conhecido. Assim que a IA assume total ou parcialmente essa parte, nada muda na estratégia em papel — o roteiro, a promessa ao cliente, o nível de serviço permanecem — mas o pressuposto subjacente, nomeadamente quantas pessoas e horas são necessárias para cumprir essa promessa, já não é automaticamente verdadeiro.
O que está a acontecer na TI não se pode resumir como "a IA substitui programadores". O trabalho divide-se em três categorias que percorrem quase todas as funções. Algumas tarefas a IA pode executar de forma autónoma: gerar código estruturado, conversões entre sistemas, testes repetíveis. Outras tarefas decorrem parcialmente: a IA faz uma proposta — uma alteração de código, uma avaliação de risco, um resumo de um incidente — e uma pessoa aprova ou rejeita, com um motivo registado. E uma terceira categoria continua a ser trabalho humano: a conversa com um cliente sobre o que ele realmente quer dizer, a decisão de colocar ou não um sistema em produção, a responsabilidade pelo que corre mal.
A divisão entre estas três não é fixa. Numa empresa com muitos sistemas legados e pouca documentação padronizada, a parcela da terceira categoria é maior do que numa empresa com infraestrutura moderna e bem documentada. Numa equipa que organiza a supervisão como parte fixa do processo — alguém que efetivamente avalia as propostas da IA, não apenas clica para aprovar — desloca-se mais trabalho para a segunda categoria sem perda de qualidade. Numa equipa sem essa supervisão, a IA fica limitada a experiências isoladas, e pouco muda, ainda que a tecnologia esteja disponível.
A razão pela qual isto afeta a mesa da diretoria e não apenas o departamento de TI é que as estratégias neste setor frequentemente assentam num pressuposto sobre capacidade: quanta capacidade de desenvolvimento é necessária para cumprir o roteiro, quanta capacidade de suporte para manter o nível de serviço, quanto tempo de seniores para formar juniores. Se a IA assumir parte do trabalho da primeira ou da segunda categoria, a quantidade de horas e capacidade de fte libertadas altera-se — não numa percentagem fixa, isso depende dos sistemas, da disciplina no processo e do grau de supervisão, mas a direção dessa deslocação é certa.
A questão estratégica não é então se a IA assume trabalho, mas se o plano ainda parte da divisão antiga. Um roteiro que conta com uma capacidade de desenvolvimento fixa, um modelo de preços que assume um número fixo de horas de suporte por cliente, um percurso de formação construído sobre o pressuposto de que o trabalho júnior permanece igual — são todos pressupostos que podem caducar sem aviso por causa desta deslocação. Ninguém os retira formalmente; simplesmente permanecem no plano enquanto a realidade subjacente muda. Este é um padrão diferente do que, por exemplo, nos serviços financeiros, onde a regulamentação determina em parte o ritmo da automatização, ou na construção, onde a execução física impõe um limite diferente ao que a IA pode assumir. Na TI, o limite é muitas vezes menos físico e menos jurídico, e por isso mais rápido de deslocar — o que torna o risco de um pressuposto silenciosamente desatualizado maior em vez de menor.
Duas empresas no mesmo subsetor podem encontrar-se aqui em situações muito diferentes, e essa diferença raramente está na disponibilidade de ferramentas de IA — essas são acessíveis a ambas. Está em se existe um mecanismo de supervisão funcional que avalia os resultados da IA com um motivo registado, se a documentação e os sistemas estão organizados de modo que a IA possa trabalhar com eles, e se a diretoria fez testar recentemente os pressupostos subjacentes à estratégia face ao que já mudou operacionalmente. As empresas sem isto último orientam-se por uma estratégia que ainda está correta em papel, enquanto o pressuposto de capacidade subjacente já foi há muito superado pela realidade.
Esta deslocação também afeta a questão de quem deve estar presente numa avaliação deste tipo — não apenas a diretoria, mas também as pessoas que efetivamente veem o trabalho mudar, como descrito num resumo de quem deve participar numa revisão estratégica. Na medida em que esta deslocação afeta decisões sobre pessoal, aplicam-se para tal requisitos legais próprios; esta página trata da estratégia, não dessas decisões.
A questão subjacente — que trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA, que trabalho parcialmente, e que trabalho permanece trabalho humano — é respondida pelo scan de trabalho da FTE TO AI por tarefa, em vez de com base numa estimativa para todo o setor. Antes de esse scan entrar em cena, há um passo mais pequeno: a verificação gratuita de pressupostos, uma ronda breve em que identifica os seus principais pressupostos estratégicos e vê, por pressuposto, quando foi efetivamente confirmado por última vez. Isso torna visível quais pressupostos ainda são sólidos e quais foram silenciosamente mudando. A prova de pressão estratégica completa, com a visão externa ao lado da autoavaliação da diretoria, está em construção.
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