O princípio dos 80%

Na sua essência, a automação inteligente consiste em reconhecer onde a IA acrescenta um valor claro e consistente… e onde não o faz. Na maioria das operações empresariais integradas, cerca de 80% dos fluxos de trabalho são repetitivos e previsíveis. Ciclos de encomenda a cobrança, reconciliação entre sistemas de vendas e de inventário, verificações de conformidade de rotina – estes são exatamente os tipos de tarefas em que a IA tem um desempenho fiável, em escala, sem cansaço. A sua automatização proporciona a maior parte dos ganhos de eficiência que uma organização procura e liberta as pessoas que as realizavam para se concentrarem no trabalho que requer genuinamente o seu discernimento.

É nesses 20 % restantes que é preciso pensar. Decisões de preços personalizadas, nuances regulamentares regionais, exceções que não se enquadram nos parâmetros estabelecidos, decisões comerciais com peso estratégico: estas não são tarefas que se possam delegar a um modelo. Exigem contexto, responsabilização e o tipo de discernimento que os seres humanos aplicam a situações complexas. As organizações que compreendem este limite e constroem a sua arquitetura de integração em torno dele são aquelas que acabam por ter modelos operacionais que realmente funcionam.

Quando a execução corre mal

Os motivos de falha na integração baseada em IA raramente são de natureza técnica. Os próprios sistemas são, na maioria dos casos, capazes de fazer o que lhes é pedido. Os problemas tendem a surgir na forma como a transformação é abordada.

As expectativas desalinhadas são talvez as mais comuns. Quando a liderança apresenta um projeto de integração de IA como um caminho para reduzir o quadro de pessoal ou alcançar uma automatização quase total, abre caminho para a desilusão e, o que é ainda mais prejudicial, para a resistência. É improvável que as equipas que se sentem ameaçadas por um programa se envolvam nele de forma construtiva. O valor que poderia ter sido gerado através do seu envolvimento acaba por se perder.

Uma má gestão da mudança agrava ainda mais a situação. Implementar IA num processo empresarial sem preparar adequadamente as pessoas que interagem com esse processo é uma forma infalível de comprometer a sua adoção. A tecnologia pode funcionar na perfeição; no entanto, o fluxo de trabalho em torno dela pode não se adaptar da forma necessária para concretizar os benefícios.

Uma abordagem mais eficaz

As organizações que conseguem fazer isto bem tendem a partilhar uma metodologia comum, mesmo que os detalhes variem. Começam por um único fluxo de trabalho de grande impacto — o «order-to-cash» é um forte candidato em muitas empresas — e tratam-no como uma prova de conceito, em vez de uma transformação total. Antes de qualquer implementação, criam o que se poderia descrever como um gémeo digital: uma versão simulada do fluxo de trabalho alterado que permite à equipa testar a abordagem em condições de stress, identificar casos extremos e aperfeiçoar o design antes de este entrar em operações reais.

A partir daí, a implementação é feita em camadas. A automação vem em primeiro lugar, lidando com o volume previsível. Segue-se a lógica de tratamento de exceções, encaminhando os casos que não se enquadram nos parâmetros padrão para as pessoas certas. O apoio à tomada de decisões (onde a IA apresenta dados e sinais relevantes para informar o julgamento humano) vem por último, e apenas quando contribui genuinamente para a qualidade da decisão a tomar.

O sucesso é, então, avaliado em termos que refletem a realidade operacional: redução do trabalho manual, ciclos mais rápidos e maior precisão dos dados. Não pela sofisticação dos modelos implementados.

Uma perspetiva a longo prazo

A vantagem competitiva na integração baseada na IA não pertencerá às empresas que utilizam a tecnologia mais avançada. Pertencerá às empresas que a integraram de forma mais eficaz; que criaram modelos operacionais em que a IA se ocupa daquilo que faz bem, as pessoas concentram-se naquilo que fazem melhor e a fronteira entre ambas é compreendida, mantida e continuamente aperfeiçoada.

Esse tipo de modelo operacional adaptativo não surge por acaso. Exige uma abordagem disciplinada na conceção de processos, uma visão realista do que a automação pode e não pode fazer, e uma cultura organizacional disposta a evoluir a par das ferramentas que adota. A tecnologia, nesse contexto, torna-se aquilo que sempre deveria ter sido: um facilitador, e não um fim em si mesma.