Os serviços empresariais consistem, em grande parte, em trabalho que, no papel, é simples de descrever: construir dossiers, elaborar relatórios, verificar contratos, recolher e interpretar dados, aconselhar clientes com base em quadros fixos. Uma grande parte das horas de escritório é dedicada à preparação de um parecer, não ao parecer em si. É precisamente nessa distinção que a mudança está agora a acontecer.
O resultado dessa mudança não é determinado pelo setor como um todo, mas por três circunstâncias que variam por empresa: quão estruturados são os dados subjacentes, quão repetível é a tarefa e em que medida o trabalho se resume, em última análise, a um parecer pelo qual alguém assume responsabilidade. Onde esses três fatores são favoráveis, o trabalho desloca-se mais rapidamente. Onde não é esse o caso, permanece com as pessoas, não por precaução, mas porque a tarefa assim o exige.
Nos serviços empresariais, a IA assume trabalho em três formas que coexistem. Algumas tarefas são totalmente assumidas: resumir documentos, pesquisar contratos em busca de cláusulas específicas, gerar primeiras versões de relatórios. Outras tarefas deslocam-se para uma forma de supervisão: a IA fornece uma análise ou um conceito de parecer, um colaborador aprova ou rejeita e deve conseguir fundamentar essa decisão. E uma terceira categoria permanece trabalho humano, nomeadamente onde está em causa a relação com o cliente, pareceres com peso jurídico ou financeiro, ou situações sem precedente.
Estas três categorias atravessam funções e departamentos. Dentro de uma única função, parte das tarefas pode já ter sido assumida, enquanto outra parte permanece totalmente a cargo do colaborador. Isso torna difícil raciocinar ao nível da função sobre o que a IA faz e não faz: a unidade de análise é a tarefa, não a função.
Dois escritórios com serviços comparáveis podem estar muito distantes um do outro neste ponto. A diferença raramente está na própria tecnologia, que está disponível para ambos. Está na forma como o trabalho está organizado: os dados com que se trabalha são suficientemente estruturados para automatizar, existe um quadro de avaliação fixo dentro do qual a IA pode fazer uma proposta, e existe um processo em que um colaborador pode aprovar ou rejeitar um resultado da IA com um fundamento que se sustente.
As empresas onde isso já funciona, em geral, não esperaram por um plano completo. Determinaram ao nível da tarefa o que pode ser assumido e implementaram isso passo a passo, com supervisão onde necessário. As empresas onde isso ainda não funciona têm muitas vezes uma estratégia que menciona a IA, mas essa estratégia foi escrita a um nível demasiado distante da tarefa para saber o que realmente está a mudar.
O ponto incómodo é este: uma estratégia raramente afirma explicitamente que o trabalho humano continuará a ser trabalho humano. Esse pressuposto está subjacente ao plano, sem que ninguém o tenha alguma vez registado por escrito. Quando a IA assume, depois, parte desse trabalho, o pressuposto não é retirado. Simplesmente permanece, e o plano continua apoiado nele enquanto o terreno debaixo dele se desloca.
Isso é diferente de um projeto que falha ou de um prazo que não é cumprido. Não há um momento em que alguém retire formalmente o pressuposto, porque não há um momento em que alguém o tenha formalmente estabelecido. O pressuposto extingue-se por partes, em diferentes departamentos, em momentos diferentes, e geralmente isso só se torna visível quando o resultado já se deslocou.
Esta dinâmica não é exclusiva dos serviços empresariais. A mesma mudança, com as mesmas três categorias, ocorre na educação, onde a avaliação e a classificação estão lentamente a mudar de forma, no comércio a retalho, onde os dados de stock e de clientes assumem um papel diferente e na restauração e hotelaria, onde o planeamento e o serviço são parcialmente redistribuídos. O padrão é sempre o mesmo: não se trata da questão de saber se a IA assume trabalho, mas de qual pressuposto deixa, por isso, de ser válido.
Esta mudança não é motivo para tomar decisões sobre pessoal. Se e como uma organização redistribui o trabalho dos colaboradores quando tarefas são assumidas pela IA é uma decisão do empregador, e para tal aplicam-se requisitos legais próprios. O que aqui importa é outra coisa: se a estratégia ainda parte de uma divisão de trabalho que, de facto, já mudou. Trata-se de uma questão sobre pressupostos, não sobre pessoas.
Também não é uma questão que se possa responder com uma estimativa. A quantidade exata de capacidade que fica disponível numa empresa depende da forma como o trabalho aí está organizado, e isso varia demasiado entre organizações para ser captado numa percentagem geral.
Uma estratégia correta e um plano correto não são a mesma coisa: a diferença entre os dois, e a razão pela qual uma estratégia precisa de um pressuposto que acompanhe o tempo, está descrita na explicação da diferença entre uma estratégia e um plano. Para quem se pergunta como manter um tema como a IA de forma estrutural na agenda da direção, em vez de ser um ponto pontual, existe uma explicação sobre como colocar a regulamentação de forma estrutural na agenda da direção, que segue a mesma lógica para as mudanças impulsionadas pela IA.
A questão subjacente sobre qual trabalho, numa empresa específica, é realmente passível de ser assumido pela IA não se responde ao nível do setor. Essa questão é respondida por tarefa com a análise de trabalho da FTE TO AI.
Uma direção que queira saber se a sua estratégia ainda se baseia nos pressupostos corretos pode começar com uma verificação gratuita de pressupostos: uma breve sessão em que identifica os seus principais pressupostos e, para cada um deles, vê quando foi confirmado por último. O teste de pressão estratégica completo, com dados setoriais, um autoposicionamento da equipa de direção e uma lista contínua de pressupostos, está em preparação.
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