É a situação mais frequente: uma empresa sabe que deveria «fazer alguma coisa com a IA» sem saber o quê. Costuma esperar que lhe proponham uma ferramenta. Nós começamos ao contrário: olhamos para a forma como o trabalho é feito hoje.
Não é uma precaução de consultor. É a única forma de evitar o cenário clássico, aquele em que se automatiza brilhantemente uma tarefa que não custava nada enquanto o verdadeiro estrangulamento fica intacto.
Primeira etapa: o mapa dos processos
Listamos os processos que atravessam a empresa, do primeiro contacto comercial até à faturação e ao serviço pós venda. De cada um interessam nos três coisas: o que o desencadeia, a sequência real de etapas e o que dele sai.
«Real» é a palavra importante. O processo descrito num procedimento e o processo executado numa terça feira à tarde por alguém com pressa raramente são o mesmo. É o segundo que há que automatizar, ou corrigir antes.
Segunda etapa: as entrevistas
Falamos com as pessoas que fazem o trabalho, não apenas com as que o organizam. As perguntas são simples: o que lhe toma mais tempo, o que refaz várias vezes, o que o obriga a esperar por outra pessoa, onde tem medo de se enganar.
Estas entrevistas fazem emergir duas categorias de temas. As tarefas repetitivas e visíveis, que toda a gente menciona. E os atritos invisíveis: copiar uma informação de uma ferramenta para outra, procurar um documento, o seguimento que se esquece. A segunda categoria custa muitas vezes mais do que a primeira.
Terceira etapa: os números
Um processo sem números não se prioriza. Medimos quatro grandezas em cada um:
- O volume. Quantas vezes por semana ou por mês, com que picos sazonais.
- O tempo. O tempo humano real por ocorrência, tempo de espera incluído.
- O custo. Esse tempo multiplicado por um custo horário total, mais o custo dos erros verificados.
- O risco. O que acontece se a etapa for feita tarde, mal, ou não for feita.
Estes quatro números resolvem a maioria dos debates. Uma tarefa penosa mas rara desce na lista. Uma tarefa banal repetida duzentas vezes por mês sobe imediatamente.
Quarta etapa: o estado das ferramentas e da matéria
Olhamos depois para aquilo em que uma automatização se poderá apoiar: as ferramentas existentes, o que sabem expor, a qualidade dos dados e a existência ou não de um texto de referência para cada regra de negócio. Uma empresa cujos preços vivem em três ficheiros diferentes não tem um problema de IA, tem um problema de fonte única. E isso resolve se antes, não durante.
Uma automatização não corrige uma informação falsa. Difunde a mais depressa.
Quinta etapa: a priorização
Cruzamos três eixos: impacto, viabilidade e risco. O impacto vem dos números. A viabilidade depende dos acessos técnicos, da estabilidade das regras e da disponibilidade da matéria. O risco mede o que custaria um erro, o que determina o lugar da validação humana.
Desse cruzamento sai uma lista curta e ordenada, com um ganho estimado, um esforço estimado e o modo de funcionamento escolhido para cada linha. É o único resultado que conta nesta fase: uma ordem de marcha, não uma lista de desejos.
O que isso dá na prática
Na UNYX esta fase tem um nome e um formato: a auditoria de maturidade digital, que produz um retrato quantificado, e depois o enquadramento, que transforma esse retrato num plano com datas. Dura de alguns dias a três semanas conforme a dimensão da empresa. Termina com uma decisão, incluindo a de não automatizar nada por agora se os números não o justificarem.
O sinal a vigiar é simples. Se um prestador propõe uma arquitetura antes de ter visto os seus volumes e os seus custos, não está a vender uma solução para o seu problema: está a vender o seu catálogo.
