Um relatório anual é escrito para acionistas, financiadores e órgãos de fiscalização, não para concorrentes que querem saber em que o negócio se destaca. Ainda assim, há mais informação nele do que a maioria dos leitores consegue extrair. Investimentos em software e infraestrutura de dados, esclarecimentos sobre ganhos de eficiência, evolução do quadro de pessoal por departamento e parágrafos de risco sobre tecnologia, juntos, dão uma imagem de onde uma empresa está deslocando trabalho. A imagem é incompleta e atrasada, mas não é nada.
A razão pela qual isto é relevante não está na IA como tema. Está no que a IA faz à comparação entre fornecedores. Enquanto uma dimensão como prazo de entrega, tempo de resposta ou acompanhamento pós-venda depender de quantas pessoas uma empresa coloca nisso, a comparação é uma comparação de efetivo e organização. No momento em que parte desse trabalho passa a ser feito por IA, com ou sem supervisão humana, a dimensão desloca-se para algo que depende de sistemas, dados e da qualidade da supervisão sobre eles. Quem perceber isso antes do mercado sabe quais afirmações dos concorrentes ainda são válidas e quais já estão desatualizadas.
Algumas rubricas nos relatórios anuais são diretamente atribuíveis ao uso de IA:
Nenhuma destas rubricas afirma com certeza que uma tarefa foi assumida por sistemas. Elas dizem que dinheiro, pessoas ou atenção foram direcionados para uma mudança. O que foi efetivamente assumido, o que acontece sob supervisão e o que continua a ser trabalho humano, não consta ali.
O erro mais comum é equiparar investimento a resultado. Uma empresa que comunica ter investido em aplicações de IA não está a dizer nada sobre se essas aplicações já estão em produção, muito menos sobre a dimensão do efeito numa dimensão específica. Os investimentos são anunciados antes de gerarem resultados e, por vezes, também quando não geram nada.
O segundo erro é interpretar uma redução no efetivo de pessoal como prova de automação. Uma diminuição de fte pode estar relacionada com uma reorganização, a venda de uma unidade de negócio ou um mercado em contração. Quando essas reduções tocam na política de pessoal, aplicam-se requisitos legais próprios; o relatório anual em si não fundamenta uma decisão de despedimento, e não é para isso que foi escrito.
O terceiro erro é dar demasiado peso à ausência de termos relacionados com IA. Um relatório anual que não menciona IA não significa que a empresa não usa IA. Algumas empresas não o comunicam porque a prática já se tornou operacional e deixou de ser vista como algo especial; outras não o comunicam porque, simplesmente, não há nada a comunicar.
Os relatórios anuais são publicados anual ou semestralmente e são, por isso, lentos em relação à rapidez com que as aplicações de IA mudam na prática. Para uma empresa que lança uma nova aplicação todos os trimestres, o relatório anual do ano anterior já está parcialmente desatualizado no momento em que é lido. Para empresas que investem com menos frequência, a informação permanece válida por mais tempo.
A fonte é, por isso, mais adequada como confirmação ao lado de outros sinais, não como primeira ou única fonte. Enquanto as listas de preços mostram o que uma mudança faz às margens e tarifas, enquanto os concursos e licitações mostram como um concorrente se posiciona numa encomenda concreta, e enquanto os comunicados de imprensa mostram o que uma empresa quer mostrar de si própria, o relatório anual fornece o contexto financeiro e organizacional dentro do qual esses outros sinais podem ser situados. Também a documentação de produto ajuda aqui: quando o relatório anual comunica um investimento, a documentação mostra se esse investimento já se reflete num produto entregue.
Um indício retirado de um relatório anual só é útil quando confrontado com a sua própria posição. Se descobrir que um concorrente investe estruturalmente numa dimensão em que atualmente ainda está na frente, isso é um sinal para determinar o que fazer com uma desvantagem numa dimensão antes que essa desvantagem realmente se manifeste. E se quiser afirmar, por sua vez, que trabalha mais rápido, mais barato ou com maior precisão do que a concorrência, vale a pena ler primeiro como fundamentar uma afirmação sobre a sua própria qualidade, antes que um concorrente a refute em seu nome.
A questão de fundo, que trabalho no seu próprio negócio pode realmente ser assumido pela IA, não é respondida por um relatório anual; o scan de trabalho da FTE TO AI faz isso por tarefa, com a distinção entre totalmente substituível, parcialmente com supervisão, ou trabalho humano.
Pode já agora, sem abrir qualquer relatório anual, fazer a verificação de dimensão gratuita: indica em que pensa que está a vencer e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com provas. O benchmark completo, com a pontuação do seu grupo de referência em cada dimensão, está em construção.