Pare de perguntar quais cargos a IA vai substituir. O Work Intelligence da Workday mede as tarefas que mudam

“Quais cargos a IA vai substituir?” é a pergunta que os conselhos fazem, os consultores respondem e quase ninguém consegue usar para agir.

É a unidade errada. O trabalho de um analista de sinistros não é uma coisa só. É ler documentos, conferir cobertura, ligar para um segurado irritado, perceber o processo que parece errado, redigir uma carta de decisão e discutir uma exceção com um colega. A IA muda algumas dessas tarefas este ano, outras mais tarde e outras nunca. Um plano construído sobre o nome do cargo tira a média de tudo isso e chega a um número que não ajuda ninguém.

O anúncio da Workday em 13 de outubro parte da visão oposta. “A IA raramente muda um cargo inteiro de uma vez. Ela muda tarefas, e conforme as tarefas mudam, as habilidades que mais importam também mudam.”

O que o Work Intelligence faz

O Work Intelligence, disponível em early access para clientes do Workday HCM, faz quatro coisas, segundo o comunicado:

• quebra os cargos nas tarefas que eles envolvem, que a Workday diz serem muitas vezes invisíveis em títulos e organogramas;
• liga essas tarefas às habilidades que exigem e mostra quais habilidades estão ganhando importância;
• identifica quem já tem as habilidades emergentes e que treinamento fecharia as lacunas, inclusive para funções novas, como a de gerir o desempenho de agentes;
• acompanha, ao longo do tempo, como as tarefas mudam, como o tempo das pessoas se desloca e se elas passam para novas funções.

A ferramenta se apoia no Workday Skills Cloud, que a empresa diz ser usado por mais de 3.450 clientes, com uma ontologia de mais de 75 mil habilidades. Esses números descrevem o Skills Cloud, não o Work Intelligence, que é novo e está em early access. O subtítulo do comunicado promete mostrar aos líderes “onde a IA pode ajudar, o que ela deve ampliar e o que precisa continuar humano”; o texto não descreve como as recomendações específicas são geradas.

Por que a tarefa é a unidade certa

A análise por tarefa resolve três problemas na forma como as empresas planejam IA hoje.

Ela encontra os candidatos reais. Trabalho pronto para um agente raramente é um cargo inteiro; é uma tarefa recorrente, com entradas claras, um resultado que pode ser revisado e um dono que já existe, os testes que propusemos em onde o agente cabe nos processos existentes. Um mapa de tarefas torna isso visível na organização toda, e não só num workshop.

Ela torna o valor mensurável. Defendemos que hora economizada não é valor: o tempo liberado só vira valor quando alguém decide para onde ele vai. Acompanhar como o tempo se desloca entre tarefas, e se as pessoas passam a um trabalho novo, é a medição que os business cases costumam pular. Se o Work Intelligence entregar esse acompanhamento, ele ataca a parte mais fraca da maioria dos programas de IA.

Ela separa ampliação de automação. A mesma tarefa pode ser automatizada nos casos de rotina e ampliada nas exceções. Planejar por tarefa permite que essa distinção exista no papel antes de ser desenhada num sistema.

Onde ter cuidado

Uma ferramenta que recomenda quais tarefas automatizar é também, inevitavelmente, uma ferramenta que influencia decisões sobre pessoas. Daí três cuidados.

Tarefa inferida não é tarefa observada. Se tarefas e habilidades são inferidas de descrições de cargo, perfis e atividade em sistemas, o mapa reflete o que os dados mostram, não necessariamente o que as pessoas fazem. Quem faz o trabalho sabe quais partes dele os sistemas não enxergam; essas pessoas deveriam validar o mapa antes que ele oriente qualquer coisa.

Recomendação não é decisão trabalhista. Trate o resultado como insumo do planejamento da força de trabalho, com julgamento humano e os processos de consulta de costume, e não como uma lista de funções a cortar. A possibilidade de contestar o resultado é o que torna uma revisão humana real, a lacuna que a própria pesquisa da IBM expôs em human-in-the-loop exige julgamento.

Estatística de fornecedor não é evidência de resultado. O comunicado cita o relatório de força de trabalho da própria Workday (76% dos usuários intensivos de IA esperam novas oportunidades de carreira por causa dela). É uma pesquisa de expectativas. Produtividade realizada é algo que cada organização terá de medir por conta própria, o que, para ser justo, é justamente o que a ferramenta pretende ajudar a fazer.

Um começo prático, com ou sem a ferramenta

Escolha uma área em que a adoção de IA já esteja em curso. Liste as vinte tarefas mais frequentes, com as pessoas que as fazem. Marque cada uma como automatizar, ampliar ou manter, com um motivo. Depois, seis meses mais tarde, meça para onde foi o tempo. Se essa lista mora na Workday ou numa planilha importa menos do que tê-la, porque um plano que nomeia tarefas pode ser testado, e um plano que nomeia cargos quase nunca pode.