Um piloto responde a uma pergunta estreita: consegue este pedaço específico de IA, neste ambiente específico, assumir esta tarefa específica. Essa é uma pergunta útil, e a resposta costuma ser aproveitável. Mas um piloto não testa se o pressuposto por baixo da sua estratégia ainda se sustenta. Esse pressuposto era mais amplo: que uma determinada parte do trabalho na sua organização continua a ser trabalho humano, que uma determinada função continua escassa, que um concorrente não consegue construir rapidamente uma determinada capacidade. Um piloto bem-sucedido num canto da empresa diz pouco sobre isso. Um piloto falhado, ainda menos, pois pode dever-se aos dados, às ferramentas, às pessoas que o executaram, e não à pergunta em si.
A diferença entre um piloto e um teste estratégico está no alcance da pergunta. Um piloto pergunta: isto funciona aqui. Um teste estratégico pergunta: sobre que pressuposto assenta o nosso plano, e esse pressuposto ainda é verdadeiro hoje. São perguntas diferentes, com respostas diferentes, e uma direção que responde à primeira pergunta e pensa ter resolvido a segunda está a trabalhar com um ponto cego que ninguém detetou.
A IA que assume trabalho não acontece como um anúncio. Acontece tarefa a tarefa, equipa a equipa, e geralmente sem que a haja uma decisão prévia que toda a organização veja. Um pressuposto num plano estratégico de há dois anos — de que uma determinada função de análise continua escassa e morosa, de que um concorrente não consegue escalar rapidamente um determinado serviço — pode entretanto ter caducado sem que ninguém o tenha retirado. Não porque o pressuposto estivesse errado quando foi feito, mas porque o mundo por baixo dele mudou enquanto o documento se manteve intacto.
Três categorias percorrem cada trabalho: tarefas que a IA já consegue assumir, tarefas que passam parcialmente com supervisão humana que aprova ou rejeita, e tarefas que continuam a ser trabalho humano. Qual tarefa cai em qual categoria varia por empresa. Depende da qualidade dos dados subjacentes, de quanto contexto uma tarefa exige, de existir regulamentação que obrigue a aprovação humana, e de como o trabalho está atualmente organizado. Duas empresas do mesmo setor podem, por isso, ter resultados completamente diferentes, e ambas podem estar certas para a sua própria situação.
Um piloto é, por conceção, local: uma equipa, um processo, um período. É precisamente por isso que não mostra se o pressuposto por baixo da estratégia como um todo ainda se mantém. Um piloto pode ter sucesso enquanto o pressuposto mais amplo já há muito deixou de ser verdadeiro, porque o piloto está, por acaso, num canto onde a mudança ainda não chegou. Um piloto também pode falhar enquanto o pressuposto já está ultrapassado noutro ponto da empresa, porque o fracasso nada diz sobre outros departamentos ou outras tarefas.
Quem quer saber se uma estratégia ainda se sustenta não deve, portanto, perguntar se uma aplicação de IA funciona, mas sim que pressupostos sustentam a estratégia e quando foram testados pela última vez. Esse é um exercício diferente de correr um piloto, e é o exercício que explica por que como distingue um hype de IA de uma mudança que veio para ficar não se responde com uma única experiência.
As empresas onde isto já está bem organizado têm geralmente uma coisa em comum: alguém na organização sinaliza estruturalmente quando uma tarefa muda de categoria, e esse sinal chega a quem determina a estratégia. Noutras empresas, esse sinal fica preso numa equipa isolada, ou nem sequer é detetado porque ninguém tem essa tarefa. Quem na organização é o primeiro a ver que a IA está a assumir trabalho nem sempre é quem tem mais mandato, e esse fosso entre quem vê e quem decide é onde as estratégias ficam mais tempo paradas sem que ninguém repare.
A pergunta subjacente — que trabalho nesta empresa pode realmente ser assumido pela IA, e que trabalho não pode — é respondida tarefa a tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI, com uma estimativa do que a IA pode assumir, do que exige supervisão e do que continua a ser trabalho humano.
Esta abordagem estima, não mede. A categoria em que uma tarefa cai — assumível, com supervisão, ou trabalho humano — é uma estimativa baseada no que atualmente se sabe sobre a tarefa, o setor e a tecnologia disponível. Essa estimativa pode mudar assim que a tecnologia mude ou assim que a própria tarefa seja reorganizada. Um resultado estabelecido há três meses já não diz nada sobre hoje se o pressuposto subjacente entretanto tiver caducado. É também por isso que um teste único nunca é suficiente e por que a pergunta como mantém uma estratégia atual sem a rever todos os trimestres exige uma abordagem diferente de um dia de estratégia anual.
Se um resultado tocar em decisões de pessoal, aplica-se um quadro diferente com requisitos legais próprios; este método não fornece fundamentação para despedimentos nem aconselhamento de pessoal. Fornece uma imagem de que trabalho provavelmente vai mudar, para que uma direção saiba que pressuposto do plano ainda se mantém e qual não, e que decisões podem, por isso, esperar — uma questão desenvolvida em que decisões é melhor adiar até a questão da IA estar respondida.
Um piloto mostra se algo funciona. Um teste estratégico mostra se o plano ainda se sustenta. Quem quiser começar por esse segundo passo pode fazer a verificação de pressupostos gratuita: uma ronda breve em que identifica os seus principais pressupostos e vê, por pressuposto, quando foi confirmado pela última vez. A prova de conceito completa, com dados setoriais, calendários regulatórios e o gráfico de direção lado a lado, está em construção.
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