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O nível intelligence: como se apresenta na prática

Intelligence é o quinto nível na medição de maturidade da hybridresourcing, após baseline, foundation, activation e insight. É o nível em que as sete dimensões — desde organização e infraestrutura de TI até gestão de dados e as dimensões dependentes acima destas — deixam de funcionar isoladamente e passam a estar alinhadas entre si. Isso parece abstrato até se observar o que, na prática, passa a acontecer e o que deixa de acontecer.

Como o reconhece

Nos níveis inferiores, a IA funciona em projetos-piloto, desligados entre si, com uma titularidade variável. No nível intelligence, esse padrão está rompido. As decisões sobre novas aplicações já não são tomadas por projeto, mas resultam de uma estrutura já existente: titularidade clara, dados localizáveis e fiáveis, infraestrutura que suporta expansão sem que cada iniciativa volte a chocar com as mesmas limitações. A organização não tem apenas uma aplicação bem-sucedida, mas uma forma de trabalhar em que as aplicações se reforçam mutuamente em vez de se estorvarem.

Isso não significa que tudo corre automaticamente bem. Significa que, quando algo corre mal, a organização sabe a que se deve e como ajustá-lo. As dimensões fundamentais sustentam então o peso das dimensões dependentes, como deve ser: primeiro está a base, só depois a aplicação que nela se apoia.

O que é diferente em relação ao nível insight

No nível insight, a organização já vê frequentemente bem o que se passa: há visibilidade sobre o que funciona e o que não funciona, mede-se e ajusta-se. O que ainda falta no nível insight é a forma como esses conhecimentos são estruturalmente incorporados na maneira como a organização está organizada. Intelligence é o passo em que esse conhecimento deixa de ser um relatório e passa a fazer parte do próprio funcionamento. Quem quiser saber mais sobre essa transição encontra um desenvolvimento em como passar de insight para o nível seguinte.

A dispersão entre respondentes é, neste nível, geralmente menor do que nos níveis inferiores. Em baseline e foundation, os departamentos obtêm frequentemente resultados muito divergentes, porque uns já estão mais avançados do que outros. No nível intelligence, essa dispersão é geralmente mais limitada, não porque todos estejam de acordo sobre tudo, mas porque a própria estrutura deixa menos espaço para grandes diferenças na perceção. Isso é algo sobre o qual a ronda de plotagem da medição dá visibilidade: não apenas o nível médio, mas também até que ponto essa imagem é partilhada de forma uniforme dentro da organização.

O que o passo para o nível seguinte exige

Intelligence é o nível mais elevado nesta medição, o que suscita a questão do que ainda há para fazer. A resposta é que atingir um nível não é um ponto final. A infraestrutura envelhece, as equipas mudam, novas aplicações trazem novas exigências em termos de dados e gestão. Manter este nível exige tanta atenção como alcançá-lo, e a questão passa de 'como chegamos aqui' para 'como mantemos isto enquanto a organização e a tecnologia continuam a mudar'. Um desenvolvimento dessa questão encontra-se em como continuar a construir a partir de intelligence.

Para as organizações que ainda não atingiram este nível, é útil saber que o caminho até lá não se faz num único passo. O percurso passa pelos níveis inferiores, e as questões que se colocam em cada nível são diferentes. Quem se pergunta como são os primeiros passos encontra essa resposta em como passar de baseline para o nível seguinte e no passo que se segue, descrito em como passar de activation para o nível seguinte.

O que este nível não indica

Atingir o nível intelligence diz algo sobre a medida em que uma organização está organizada para suportar aplicações de IA. Não diz nada sobre quais as tarefas dentro dessa organização que são adequadas para serem assumidas pela IA, e em que medida. Essa é uma questão diferente, com um instrumento diferente.

A medição de maturidade da hybridresourcing incide sobre o lado da capacidade de suporte: a organização, a infraestrutura e a gestão de dados estão de tal forma preparadas que as aplicações de IA podem funcionar sem colidir com limitações fundamentais. Essa questão é condicional em relação à outra questão, ou seja, qual a parte do próprio trabalho que é elegível para a IA. Para essa questão existe a werkscan da FTE TO AI, que calcula, por tarefa, qual a parte do trabalho que pode ser assumida. Uma organização no nível intelligence tem a estrutura montada para fazer algo com os resultados dessa análise; quem quiser saber o que uma werkscan proporciona concretamente quando a IA passa efetivamente a executar tarefas, encontra essa resposta em o que pode fazer com agents que executam trabalho.