Um COO dirige a operação: fluxo, capacidade, qualidade, continuidade. Pilotos de IA que funcionam bem num canto isolado da empresa dizem pouco sobre isso. A pergunta que importa não é se algo funciona numa configuração de teste, mas se continua a funcionar quando passa a fazer parte da operação diária, com todas as dependências que isso implica.
Uma operação que já está estruturada de determinada forma é dispendiosa de reverter. Se uma aplicação de IA é implementada antes de os processos, os dados e as responsabilidades estarem em ordem, não surge aceleração, mas trabalho adicional: correções, excepções, pessoas que continuam a verificar aquilo que um sistema já deveria ter feito. Esse risco afeta diretamente o COO, pois a operação é aquilo pelo qual ele deve responder. Um piloto que parecia bem numa demonstração, e que meio ano depois provoca perturbações na entrega ou tratamento adicional de erros, é um problema que acaba na sua mesa.
O risco inverso também existe: esperar demasiado tempo para escalar porque ninguém consegue indicar se a organização está preparada para isso. Nessa situação, os concorrentes ou outras unidades de negócio continuam à frente, sem que exista uma razão fundamentada para tal. Ambos os riscos surgem da mesma lacuna: não existe uma visão partilhada de onde a organização realmente se encontra.
Um COO quer uma base sobre a qual construir decisões que não dependa do entusiasmo de uma única equipa piloto. Quer saber se a organização, independentemente de projetos individuais, está estruturada para suportar a IA: os processos estão descritos e são repetíveis, a infraestrutura é suficientemente estável, os dados estão disponíveis e são fiáveis no local onde são necessários. Trata-se de um tipo de pergunta diferente de “esta aplicação específica funciona”. É a pergunta sobre se a base está correta, independentemente de qual aplicação venha a ser construída sobre ela.
Essa base é composta por várias camadas, e a ordem em que são questionadas não é arbitrária. A organização, a infraestrutura de TI e a gestão de dados determinam o que é possível; as dimensões que dependem disso, como a tomada de decisões ou a colaboração em torno da IA, não podem avançar mais do que essa base permite. Um COO que sabe isso coloca as suas perguntas na ordem certa, em vez de começar pela aplicação mais visível.
Um COO não aceita uma resposta que se baseie numa única opinião. “A equipa está preparada” é uma afirmação de uma pessoa, baseada no que essa pessoa vê a partir da sua posição. Um gestor de TI, um gestor operacional e um chefe de equipa veem frequentemente organizações diferentes, mesmo quando falam sobre o mesmo departamento. Essa dispersão é precisamente a razão pela qual a pontuação de uma única pessoa não é suficiente: oculta divergências que mais tarde, ao escalar, acabam por emergir.
Por isso, funciona uma medição que permite que várias pessoas pontuem separadamente, em cinco níveis — de baseline a foundation, activation, insight e, por fim, intelligence — distribuídos por sete dimensões. Não para calcular uma média, mas para ver onde as respostas divergem. Uma grande dispersão numa dimensão já é, em si, informação: significa que não existe uma visão partilhada, e isso é diferente de um nível baixo. Uma organização que obtém uma pontuação baixa mas consensual em todas as dimensões sabe, pelo menos, onde se encontra. Uma organização com grande dispersão ainda não sabe isso, e tem primeiro de esclarecer essa questão antes de um nível significar algo.
Um COO também não aceita uma resposta que sugira uma garantia. Uma medição de preparação diz algo sobre o estado da organização neste momento, não sobre o que uma aplicação de IA irá produzir mais tarde. Essa distinção não é subtil para alguém com responsabilidade operacional: ele sabe que a preparação é uma condição, não um resultado.
A operação não é a única camada onde este tipo de perguntas se coloca. Aquilo que para o COO é a continuidade dos processos, é para outras funções na empresa uma ponderação diferente: o que um CIO observa na maturidade em IA descreve a questão a partir da infraestrutura e da arquitetura de sistemas, enquanto o que um CHRO observa na maturidade em IA aborda o que isto exige das pessoas e das funções. Para empresas cuja operação é composta por projetos e localizações em vez de um processo centralizado, aplicam-se padrões próprios, como se pode ler em até que ponto o setor da construção está avançado na maturidade em IA.
A medição que torna esta dispersão visível está em desenvolvimento. Quem se inscrever na lista de espera recebe acesso quando a ferramenta estiver pronta para utilização. Atualmente não há relatório para descarregar nem sessão para agendar; existe um instrumento em desenvolvimento, construído sobre a pergunta que um COO efetivamente faz, e não sobre a pergunta que é fácil de responder.
A medição de maturidade responde se a organização pode suportar a IA: se os fundamentos estão estabelecidos para construir algo de forma duradoura. Uma vez obtida essa visão, a pergunta desloca-se da capacidade de suporte para o conteúdo: que parte do trabalho pode efetivamente ser assumida pela IA, tarefa a tarefa, em vez de em toda a organização. Essa é uma medição diferente, com um tipo de resposta diferente, e é isso que um COO encontra na análise de funções da FTE TO AI.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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