Há uma cena que se repete em milhares de departamentos de procurement e finanças todas as semanas: alguém abre uma fatura, depois a guia de remessa correspondente, depois a ordem de compra original, e passa os números de um documento para o outro à procura de discrepâncias. É trabalho que exige atenção, mas não exige critério. E foi exatamente este tipo de tarefas que esteve no centro de um dos episódios de “O Algoritmo na Sala”, o podcast da LTPlabs sobre o impacto real da inteligência artificial nas empresas e na liderança e que nos levou a querer aprofundar alguns pontos da discussão.
O episódio, dedicado ao papel da IA na automação diária e ao “fim do trabalho repetitivo”, junta a perspetiva de quem desenha estas soluções com a de quem as vê implementadas em larga escala. Na sequência do lançamento do episódio, a Supply Chain Magazine entrevistou Luís Carvalho, Principal da LTPlabs, e Tiago Costa Lima, Diretor de Estratégia de Produto da Cegid, para perceber o que está mesmo a mudar nas operações repetitivas e o que continua a ser promessa exagerada.
Quando se fala em “fim do trabalho repetitivo”, a tentação é pensar em robôs a substituir pessoas. Luís Carvalho divide o problema em três grandes famílias: consolidação de informação, validação e produção de relatórios. Para ele, a pergunta que as empresas deveriam fazer é direta: “tenho as minhas equipas a acrescentar valor e sentido crítico, ou tenho um humano a fazer o papel de um robô?”
Tiago Costa Lima chega a uma divisão semelhante por outro caminho, organizando o trabalho de backoffice em extração e transformação de dados, registo em sistemas e triagem ou encaminhamento de exceções. E sublinha o que distingue esta geração de automação do RPA clássico: “uma fatura mal formatada, um e-mail informal de fornecedor, uma discrepância inesperada. A IA interpreta contexto, não apenas segue scripts. É esse salto que torna esta geração de automação qualitativamente diferente de tudo o que veio antes.”
Nem todos os processos estão igualmente prontos. Para o responsável da Cegid, a maturidade depende de três fatores que precisam de se alinhar: “grau de estruturação dos dados, volume de ocorrências e clareza das regras de negócio. Quando estes três se alinham, a automação é quase inevitável.” Não é coincidência, diz, que finanças, contabilidade e processos administrativos de RH estejam na frente: “não é por acaso que são as mais digitalizadas há mais tempo: têm dados, têm volume, têm regras.”
Luís Carvalho aproveita para acrescentar um aviso importante: “não podemos cair no erro de pensar só em agentes construídos a partir dos modelos de linguagem, que ficaram populares com o aparecimento do ChatGPT.” Há anos que há inteligência assente em tecnologias mais tradicionais em áreas como gestão de stocks, previsão de vendas ou planeamento de produção. A novidade, segundo ele, é conseguir chegar agora “a outro tipo de tarefas, mais rotineiras, que por não serem tão estruturadas não eram tão automatizáveis”, e é aí que o backoffice administrativo entra em jogo.
Procurement, logística e finanças: onde está o retorno mais rápido
No caso do procurement, Luís Carvalho aponta “a extração de informação de contratos e ordens de compra, na gestão de prazos de entrega dos fornecedores e na gestão das compras”. Tiago Costa Lima acrescenta “o matching automático entre ordens de compra, guias de remessa e faturas, e a monitorização contínua de risco de fornecedores”. Em logística, ambos referem o planeamento de rotas e a gestão de stocks, com Costa Lima a destacar ainda “a otimização de aprovisionamento e a gestão de exceções na cadeia de abastecimento” como áreas de “retorno rápido e mensurável”. Na parte das finanças, Luís Carvalho resume porque é que a validação de faturas é terreno fértil: “é repetitivo e auditável.”
O responsável da Cegid avança números concretos: “no processamento de faturas, taxas de automação acima de 90% para transações dentro da norma são hoje atingíveis. Nos encerramentos financeiros, o tempo comprime-se de semanas para dias. Nos RH, departamentos que automatizarem os processos salariais ganham 30 a 40% de capacidade para trabalho de maior valor.” Nos ciclos de procure-to-pay, fala em “reduções de 60 a 80% no tempo de processamento”.
À pergunta o que mais ansiedade gera nas equipas, a resposta dos dois é convergente: redesenho, não substituição. O principal da LTPLabs prefere pensar em termos de produtividade: “falamos muito da IA pelo prisma de reduzir o denominador na equação da produtividade, mas acredito que o caminho para o sucesso das empresas, e de qualquer profissional, é perceber como trabalhamos o numerador.”
Já Tiago Costa Lima vai mais longe e dá nome à função emergente: “a nova responsabilidade é a de ‘gestor de processos’, alguém que percebe o negócio e tem a capacidade de interpretar dados, de definir regras de negócio para os sistemas, e de identificar onde a automação está a falhar ou a precisar de ajuste.” E resume numa frase a sua tese central: “a tecnologia não decide, as pessoas que a utilizam é que decidem.”
O obstáculo real não é a tecnologia
Questionados sobre o maior bloqueio à implementação, nenhum dos dois aponta o dedo à tecnologia. “A tecnologia raramente é o problema, uma vez que já existe, já funciona e já está nos nossos produtos”, diz Tiago, que situa o entrave na cultura: “falta frequentemente clareza sobre onde começar e coragem para mudar o processo antes de o automatizar.”
Luís Carvalho concorda quanto à raiz cultural, mas situa a responsabilidade na liderança: “o sucesso deste tipo de mudanças está nos líderes conseguirem fazer as equipas acreditar e caminhar no mesmo sentido. Sabendo que implica mudar a forma como trabalhamos, que vamos ter dores e erros no caminho, mas que é uma mudança da empresa e que é crucial contar com cada pessoa.”
Ambos alertam ainda para o mesmo erro: automatizar processos que primeiro precisavam de ser simplificados. “Automatizar um processo disfuncional não o resolve, torna-o mais difícil de corrigir”, avisa o diretor de estratégia de produto da Cegid. O principal da LTPLabs concorda: “não podemos cair no erro de montar um processo complexo com a desculpa de ‘sempre fizemos assim’.”
Mas, como se constrói confiança num sistema que passa a sugerir, validar ou executar tarefas? Luís Carvalho usa uma imagem: “podemos ver isto como um joystick, em que vamos calibrando o nível de confiança e validação à medida que o processo vai melhorando.” Tiago Costa Lima descreve um percurso parecido: “o modelo que funciona começa por colocar a IA em modo de sugestão. O sistema recomenda, o humano decide e valida.” E remata com o que considera não negociável: “a explicabilidade não é um luxo. É uma condição para a adoção.”
Questionados sobre qual é a promessa mais exagerada que hoje se faz em torno da IA, Luís Carvalho não tem dúvidas: “que a IA vai resolver todos os problemas, mesmo aqueles para os quais não é a tecnologia mais adequada.” Tiago Costa Lima, por seu turno, advoga que “a promessa mais exagerada é a da transformação instantânea. A ideia de que se instala uma solução de IA e os processos ficam automaticamente otimizados ignora completamente o trabalho de preparação que é necessário.”
O conselho final converge num princípio simples. “Ir sempre do processo para a tecnologia, e não o contrário”, no entender do responsável da LTPLabs e “mapear o processo real antes de o automatizar, não tentar automatizar tudo de uma vez e envolver as pessoas que fazem o processo desde o início, pois são elas que conhecem os casos difíceis e que vão supervisionar o sistema no dia a dia.”, sintetiza Tiago Costa Lima.
Assista ao episódio do podcast “O Algoritmo na Sala” que deu origem à realização posterior desta entrevista:
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FOTO: Luís Carvalho, LTPLabs e Tiago Costa Lima, Cegid
