Automatizar o processo — ou automatizar o problema?
Existe uma pergunta que ganhou força com o avanço da automação e, principalmente, da inteligência artificial:
Se uma atividade pode ser executada por tecnologia, ainda faz sentido mantê-la nas mãos de uma pessoa?
A pergunta é legítima.
Mas talvez esteja começando pelo lugar errado.
Antes de decidir o que automatizar, existe outra questão:
A organização compreende suficientemente bem aquilo que pretende automatizar?
Essa diferença pode determinar se a tecnologia aumentará a capacidade da organização — ou apenas fará com que um problema existente aconteça mais rápido.
O processo desenhado e o processo que realmente acontece
Processos raramente funcionam exatamente como aparecem em fluxogramas, procedimentos ou sistemas.
Na operação real, pessoas conhecem exceções.
Sabem para quem ligar.
Mantêm controles paralelos.
Antecipam problemas.
Interpretam situações que não estavam previstas.
Criam atalhos.
Em muitos casos, aquilo que parece ser capacidade do processo é, na verdade, capacidade das pessoas de compensar suas limitações.
Isso não significa necessariamente que estejam executando o processo de maneira inadequada.
O desvio pode conter informação.
Quando alguém cria uma planilha paralela, contorna uma etapa ou consulta sempre determinada pessoa antes de tomar uma decisão, existe ali um sinal.
A pergunta de gestão não deveria ser apenas:
Por que o processo não está sendo seguido?
Talvez seja mais útil perguntar:
O que as pessoas precisaram aprender, acrescentar ou contornar para que esse processo funcionasse?
Porque automatizar antes de compreender essa diferença pode significar transformar uma fragilidade operacional em uma fragilidade automatizada.
Padronizar não é o mesmo que automatizar
Padronização e automação costumam aparecer juntas nas discussões sobre eficiência.
Mas não são a mesma coisa.
Padronizar significa estabelecer uma forma suficientemente consistente de realizar determinada atividade.
Automatizar significa transferir parte de sua execução para uma tecnologia.
Um processo pode ser padronizado e continuar sendo executado por pessoas.
Pode também ser parcialmente automatizado.
Ou pode haver atividades em que automatizar simplesmente não gere benefício suficiente para justificar custo, complexidade ou risco.
Por isso, a existência de um padrão não deveria produzir automaticamente a conclusão de que existe uma oportunidade de automação.
Da mesma forma, a possibilidade técnica de automatizar alguma coisa não significa que ela deva ser automatizada.
A pergunta não é apenas:
É possível?
Também precisamos perguntar:
Faz sentido?
A inteligência artificial ampliou essa fronteira
A automação tradicional funciona particularmente bem quando entradas, regras, saídas e exceções podem ser suficientemente definidas.
Se determinada condição acontece, determinada ação é executada.
Ferramentas de workflow, integrações entre sistemas, RPA e plataformas de automação ampliaram enormemente essa capacidade.
A inteligência artificial acrescenta outra camada.
Ela permite trabalhar com linguagem, informações menos estruturadas, reconhecimento de padrões e situações que não precisam estar integralmente descritas previamente por uma sequência rígida de regras.
Isso amplia significativamente aquilo que pode receber apoio tecnológico.
Mas não transforma incerteza em certeza.
Também não elimina contexto, risco, consequência ou responsabilidade.
Uma IA pode produzir uma resposta plausível para uma situação nova.
Pode combinar informações e sugerir alternativas mesmo quando nunca encontrou exatamente aquele cenário.
Isso é diferente de afirmar que toda situação nova pode ser delegada a ela com o mesmo nível de confiança.
Quanto mais distante uma situação estiver dos padrões conhecidos, quanto menos contexto estiver disponível e quanto maiores forem as consequências de uma decisão, mais importante se torna avaliar como tecnologia e julgamento humano devem se combinar.
O que deve continuar humano?
Talvez essa também não seja a pergunta correta.
Porque ela sugere uma divisão permanente:
de um lado, tarefas das máquinas;
do outro, tarefas das pessoas.
Essa fronteira continuará mudando.
Atividades que ontem exigiam intervenção humana hoje podem ser automatizadas.
Atividades que hoje dependem fortemente de pessoas poderão receber níveis crescentes de apoio tecnológico.
Por isso, uma discussão mais útil pode ser:
Quanto dessa atividade podemos delegar à tecnologia sem perder o contexto, o julgamento e a responsabilidade necessários para produzir uma boa decisão?
Em algumas situações, a tecnologia poderá executar praticamente todo o processo.
Em outras, poderá preparar informações, identificar padrões ou recomendar alternativas enquanto uma pessoa decide.
Também existirão situações em que a participação humana continuará predominante.
Não porque o ser humano seja, por definição, melhor diante de qualquer novidade.
Pessoas também interpretam o presente a partir de experiências, referências e padrões construídos no passado.
A diferença aparece, entre outros aspectos, na possibilidade de perceber que o próprio contexto mudou, buscar informações que ainda não estão disponíveis ao sistema, questionar premissas, redefinir o problema e considerar consequências organizacionais que ultrapassam a tarefa isolada.
E existe ainda uma dimensão que não deveria desaparecer da discussão:
responsabilidade.
Uma recomendação produzida por tecnologia não elimina a necessidade de a organização definir quem responde pelas consequências daquela decisão.
Automatizar é uma decisão de gestão
Essa questão apareceu de forma muito concreta em uma conversa recente com quem atua justamente do outro lado desse desafio: desenvolvendo automações e agentes de inteligência artificial.
Ao falar sobre projetos em organizações cuja operação ainda precisa ser compreendida, surgiu uma dificuldade bastante prática: antes de automatizar, é preciso descobrir como o trabalho realmente acontece.
Não apenas como deveria acontecer.
É necessário compreender o processo, suas exceções, os conhecimentos que as pessoas acrescentam à execução e as decisões que dependem de contexto.
A observação é interessante justamente por vir de quem trabalha com a tecnologia.
Porque revela que mapeamento e automação não estão em lados opostos da transformação.
Quanto mais capacidade tecnológica temos para automatizar, mais importante pode se tornar compreender aquilo que estamos prestes a entregar à tecnologia.
A ferramenta pode executar com enorme velocidade aquilo que foi desenhado.
Mas velocidade não corrige, por si só, um desenho equivocado.
A discussão sobre automação frequentemente começa pela ferramenta.
Qual plataforma utilizar?
Qual processo automatizar?
Onde aplicar inteligência artificial?
Quanto tempo será economizado?
São perguntas importantes.
Mas talvez devam aparecer depois.
Antes delas, precisamos compreender o trabalho.
O que realmente acontece?
Onde existe repetição?
Onde estão as exceções?
Quais decisões dependem de contexto?
Que informações são necessárias?
Qual é o risco de uma decisão inadequada?
Quais são suas consequências?
Quem responde por ela?
Somente depois disso faz sentido escolher quanto padronizar, quanto automatizar, onde utilizar inteligência artificial e onde preservar ou reforçar julgamento humano.
Padronização, automação, IA e julgamento humano não são degraus
Existe uma representação tentadora:
primeiro padronizamos.
Depois automatizamos.
Quando aparece variabilidade, usamos inteligência artificial.
Quando surge algo realmente complexo, deixamos para as pessoas.
É uma imagem simples.
E justamente por isso pode ser perigosa.
Essas capacidades não formam necessariamente uma escada.
Elas podem coexistir no mesmo processo.
Uma etapa pode ser rigidamente padronizada e automatizada.
Outra pode utilizar IA para interpretar informações.
Uma terceira pode exigir validação humana.
E uma quarta pode permanecer essencialmente dependente de julgamento.
O desenho adequado depende de previsibilidade, contexto, risco, consequência e responsabilidade.
A tecnologia não elimina a necessidade de gestão. Ela aumenta a quantidade de escolhas que a gestão precisa fazer.
Enxergar antes de automatizar
É aqui que o Ciclo de Gestão Power 4P ajuda a organizar a discussão.
ENXERGAR significa observar o processo que realmente acontece — não apenas aquele que está documentado.
ENTENDER exige compreender por que existem desvios, exceções, controles paralelos e decisões humanas.
ESCOLHER significa decidir conscientemente o que deve ser padronizado, automatizado, apoiado por IA ou permanecer sob maior julgamento humano.
EXECUTAR transforma essa escolha em um novo desenho de trabalho.
EVIDENCIAR verifica se a mudança realmente aumentou capacidade, qualidade, produtividade ou resultado — e quais consequências produziu.
EVOLUIR utiliza essas evidências para revisar continuamente o próprio sistema.
Nesse percurso, Pessoas, Processos, Produtos/Serviços e Rentabilidade deixam de ser dimensões isoladas.
Uma automação altera o processo.
Muda o trabalho das pessoas.
Pode afetar a experiência ou a qualidade do produto e do serviço.
E precisa produzir uma relação economicamente justificável entre investimento, capacidade, risco e resultado.
Automatizar mais não é necessariamente evoluir mais
Automação e inteligência artificial ampliam extraordinariamente aquilo que as organizações podem fazer.
A questão não é reduzir essa possibilidade.
É utilizá-la com discernimento.
Talvez uma organização madura tecnologicamente não seja aquela que automatiza tudo aquilo que consegue automatizar.
Pode ser aquela que compreende suficientemente bem seus processos para decidir onde a tecnologia aumenta capacidade — e onde ainda precisa de contexto, supervisão, julgamento ou responsabilidade humana.
Porque velocidade é capacidade quando estamos avançando na direção adequada.
Quando não estamos, velocidade apenas reduz o tempo necessário para chegar ao lugar errado.
Antes de perguntar quanto podemos automatizar, portanto, talvez exista uma pergunta mais importante:
Entendemos suficientemente bem o que estamos prestes a acelerar?