Muito interessante:
A abordagem típica da IA concentra-se no tempo que uma tarefa leva atualmente. Multiplica-se esse tempo pelo custo da mão de obra. Calcula-se o quanto a IA pode fazer isso mais rápido. Esse fator influencia o retorno sobre o investimento.
Essa é a lógica da contabilidade de custos . E, como Hilton destaca, é a mesma lógica que Eliyahu Goldratt [foto] desmantelou décadas atrás com sua Teoria das Restrições. Os fabricantes operavam todas as máquinas com capacidade máxima porque os cálculos locais assim o indicavam.
O resultado foi excesso de estoque, prazos de entrega mais longos e custos ocultos que nunca apareceram nos números. As máquinas estavam ocupadas. O sistema estava lento.
O mesmo erro está se repetindo com a IA neste momento.
Quando a Klarna substituiu 700 agentes de atendimento ao cliente por um chatbot em 2024, a contabilidade de custos parecia ótima. Até que a satisfação do cliente despencou e eles começaram a recontratar pessoas.
Aumentar a velocidade de algo não é o mesmo que fazer o sistema produzir mais.
A pergunta certa: Onde está o gargalo?
Goldratt foi claro: a tecnologia só traz benefícios se eliminar uma limitação. A questão não é se a IA é capaz, mas sim se ela elimina a restrição específica que está limitando a produção da sua empresa.
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