Uma equipa inicia um piloto. Uns cinco colaboradores, um processo delimitado, uma ferramenta que se pode ativar rapidamente. Após algumas semanas, os resultados dentro desse pequeno grupo são bons. Poupa-se tempo, o trabalho avança mais rápido, as primeiras reações são positivas. O piloto é divulgado internamente como prova de que a IA funciona para a organização.
Depois acontece algo notável: nada. O piloto fica confinado àquela equipa, naquele processo, com aquelas cinco pessoas. Outros departamentos observam, dizem que é interessante, e continuam o seu próprio trabalho como sempre fizeram. Um ano depois, o piloto ainda existe, mas a organização não mudou.
O raciocínio por detrás de um piloto isolado num canto não é insensato. Quer-se limitar o risco, quer-se aprender antes de se implementar em larga escala, não se quer virar de imediato toda a organização do avesso por algo não comprovado. Começar pequeno é um ponto de partida razoável.
O problema não está em começar pequeno. Está no que não acontece depois. Um piloto que funciona bem num ambiente protegido diz sobretudo algo sobre esse ambiente: pessoas motivadas, um processo claro, poucas dependências com outros departamentos. Não diz nada sobre se o resto da organização consegue fazer o mesmo. Os dados estão organizados de outra forma noutro lugar, os processos correm de outra maneira, as pessoas têm outras prioridades. O piloto prova que pode funcionar em condições ideais, não que a organização está preparada para o fazer funcionar em todo o lado.
Também é reconhecível a situação em que dois entusiastas e mais ninguém sustentam o piloto. Enquanto essas duas pessoas dedicarem energia ao projeto, ele continua. No momento em que uma delas assume outra função ou fica com muito trabalho, o piloto para. Ninguém repara de imediato, porque a organização nunca dependeu realmente dele.
Há alguns sinais reconhecíveis. O piloto é mencionado em apresentações internas como história de sucesso, mas ninguém sabe dizer qual é o próximo passo para o expandir. Não há um acordo concreto sobre quando a experiência passa a algo estrutural e, portanto, não há acordo sobre o que efetivamente se pretende demonstrar com o ensaio. Considera-se bem-sucedido se a poupança de tempo for demonstrável? Se a qualidade se mantiver igual? Se outras equipas pedirem elas próprias acesso? Sem esse critério, um piloto continua a funcionar sem nunca chegar a lado nenhum.
Outro sinal é a tecnologia funcionar, mas a forma de trabalhar em torno dela não ter sido ajustada. As pessoas usam a ferramenta a par do seu processo existente em vez de a usar em substituição dele. É um sinal de que a tecnologia está adiantada em relação à estrutura em que deve funcionar: a organização não mudou nada para abrir espaço ao novo trabalho, pelo que é o novo trabalho que se adapta ao antigo, e não o contrário.
Um terceiro sinal é ninguém fora do piloto se sentir responsável por ele. Há uma equipa que o experimenta, mas nenhum gestor, membro da direção ou responsável de processo que assuma a responsabilidade pela escala. Se um piloto permanece uma demonstração em vez de se tornar uma responsabilidade assumida, é exatamente esse o padrão em que uma demonstração sem responsável perde o seu efeito assim que passa a novidade inicial.
E, por fim: se imaginar o que aconteceria se o piloto tivesse de passar amanhã para outros três departamentos, e a resposta for pouco clara ou incómoda, é provável que já esteja nesta armadilha. Não porque o piloto tenha falhado, mas porque nunca foi concebido para ir a algum lado.
A razão pela qual os pilotos ficam presos no seu canto raramente está na própria tecnologia. Está no que sustenta o piloto: quão maduras são a organização, a infraestrutura de TI e a gestão de dados em relação ao que a escala exige. Um piloto pode funcionar excelentemente numa base de dados isolada com uma equipa selecionada, e ainda assim revelar-se impossível quando toca o resto da organização, simplesmente porque as camadas fundamentais não estão preparadas para isso. É também exatamente por isso que escalar sem que a base esteja assente tantas vezes encravа: o piloto nunca foi o problema, o terreno debaixo dele é que era.
A medição de maturidade da hybridresourcing torna esse terreno visível: cinco níveis, de baseline a intelligence, em sete dimensões que juntas determinam se uma organização consegue sustentar um piloto fora do seu canto. Numa ronda-piloto, várias pessoas pontuam separadamente, e a dispersão entre as suas respostas mostra muitas vezes onde a organização discorda de si própria sobre isso, ainda antes de se ter dito uma palavra sobre tecnologia. Quem quiser saber a que um CEO deveria prestar atenção na maturidade em IA antes de iniciar o próximo piloto, encontra aí um ponto de partida.
Esta medição trata da questão de saber se a organização consegue sustentar um piloto: se a estrutura está preparada, se os dados estão em ordem, se a infraestrutura é suficiente. Essa é uma pergunta diferente de saber qual a parte do trabalho em si que é adequada para ser transferida para a IA. Essa pergunta é respondida pelo scan de trabalho da FTE TO AI: este calcula, por tarefa, qual a parte do trabalho que pode ser assumida, independentemente de a organização como um todo já estar ou não preparada para isso. Quem estiver a considerar expandir um piloto, faz bem em colocar as duas perguntas separadamente antes de as confundir uma com a outra.
A medição de maturidade está em desenvolvimento. Quem quiser realizar a ronda-piloto assim que estiver disponível pode inscrever-se na lista de espera.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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