A inteligência artificial permite executar tarefas em menos tempo, automatizar análises e acelerar processos empresariais. Entretanto, como pontua Rolando Bonaccorsi, especialista em gestão de operações de TI, aumentar a velocidade não significa necessariamente entregar melhores resultados. Uma equipe pode concluir mais atividades, gerar relatórios rapidamente e reduzir etapas manuais sem que isso represente uma melhoria efetiva na qualidade dos serviços ou na experiência dos clientes.
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Por que executar mais tarefas não significa entregar mais valor?
A velocidade operacional costuma ser associada à eficiência, mas os dois conceitos não são equivalentes. Uma empresa pode reduzir o tempo necessário para concluir determinada atividade e, ainda assim, manter problemas relacionados à qualidade, à experiência do cliente ou à utilidade do resultado produzido. Por isso, a avaliação do desempenho precisa considerar não apenas a rapidez da execução, mas também os benefícios efetivamente alcançados.
Considere uma equipe que utiliza inteligência artificial para gerar relatórios automaticamente. A produção pode passar a exigir menos esforço, mas, se os documentos não apresentarem informações relevantes para a tomada de decisão, o ganho permanecerá restrito à execução. A organização produz mais conteúdo sem necessariamente melhorar sua capacidade de análise. Nesse caso, o volume de entregas aumenta, mas a contribuição para as decisões estratégicas continua limitada.
Como aponta Rolando Bonaccorsi, esse cenário demonstra a importância de diferenciar produtividade de valor entregue. A primeira está relacionada à quantidade de trabalho realizado em determinado período. O segundo depende da contribuição efetiva desse trabalho para os objetivos da organização, considerando qualidade, utilidade e resultados alcançados. Essa distinção permite direcionar os investimentos em automação para atividades que realmente melhoram o desempenho do negócio.
Como identificar processos que merecem ser automatizados?
Antes de implementar inteligência artificial, é necessário compreender a finalidade do processo. Mapear atividades, identificar gargalos e analisar o resultado esperado permite reconhecer quais etapas realmente contribuem para a entrega e quais apenas consomem recursos. Esse diagnóstico ajuda a identificar oportunidades de melhoria e evita que a tecnologia seja aplicada a procedimentos que precisam, antes de tudo, ser reorganizados.
Na perspectiva operacional de Rolando Bonaccorsi, a adoção de tecnologia precisa estar conectada à organização dos serviços. Automatizar um procedimento desnecessário pode reduzir seu tempo de execução, mas não elimina o desperdício que ele representa. Em determinadas situações, simplificar ou remover uma etapa oferece mais benefícios do que desenvolver uma solução inteligente para executá-la. Essa avaliação permite direcionar os investimentos para iniciativas que contribuem efetivamente para a eficiência e a qualidade das entregas.
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Quais indicadores mostram se a IA está gerando valor?
O acompanhamento não deve se limitar ao número de tarefas automatizadas ou ao tempo economizado. Esses indicadores ajudam a compreender a eficiência da execução, mas precisam ser relacionados a resultados que demonstrem melhorias concretas para a organização. Dessa forma, torna-se possível avaliar se a inteligência artificial está contribuindo para os objetivos do negócio ou apenas aumentando o volume de atividades realizadas.
Em operações de TI, por exemplo, é possível acompanhar o tempo de resolução de incidentes, a recorrência de problemas, o cumprimento dos acordos de nível de serviço e a necessidade de retrabalho. Também é importante observar se a automação mantém a qualidade das entregas e reduz intervenções corretivas. A análise conjunta desses indicadores ajuda a identificar ganhos operacionais que vão além da simples redução do tempo de execução.
Conforme a perspectiva de gestão de operações de Rolando Bonaccorsi, a avaliação de desempenho precisa considerar o funcionamento do serviço como um todo. Comparar indicadores anteriores e posteriores à implementação permite identificar se a tecnologia realmente melhorou os resultados ou apenas modificou a velocidade de execução de determinadas atividades. Esse acompanhamento também facilita a identificação de ajustes necessários para que os ganhos de produtividade se traduzam em valor efetivo para a organização.
