Por que o futuro do serviço é híbrido

O uso de IA e automação não deve prejudicar o desenvolvimento de habilidades da equipe humana.
A sociedade aceitou que muitos dos trabalhos tradicionais, como seleção de estoque ou assistente de call center, estão se tornando cada vez mais automatizados. Os primeiros temores de que, com a 4ª Revolução Industrial, o emprego humano seria perdido para as máquinas ou que os robôs dominariam o mundo eram, é claro, infundados.

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, enquanto a automação suplantará cerca de 85 milhões de empregos até 2025, a futura economia baseada em tecnologia criará 97 milhões de novos empregos. Mas enquanto as máquinas atualmente realizam cerca de 30% de todas as tarefas, até 2025, espera-se que o equilíbrio mude drasticamente para uma combinação de 50-50 pessoas e máquinas.

A realidade é que as tarefas de trabalho exigirão cada vez mais uma mistura de habilidades em parte humanas e em parte máquinas. À medida que as máquinas são deixadas para fazer cada vez mais as tarefas que as pessoas costumavam fazer, nós, humanos, precisaremos reforçar nossas habilidades interpessoais e analíticas, pois elas se tornarão as mais valorizadas pelos empregadores.

É um tema recorrente em todos os setores. No serviço de campo e manutenção, já houve uma mudança. O crescimento na implantação de sensores levou a um aumento na análise de dados e no gerenciamento remoto de dispositivos por meio de redes IoT. Isso teve um efeito indireto em termos de funções e habilidades profissionais. Como resultado, as empresas tornaram-se mais focadas em equipamentos, desenvolvendo o conhecimento do cliente e o desempenho da máquina em torno de dados automatizados.

As equipes de serviço de campo e de manutenção da fábrica tiveram que se adaptar, e foi vantajoso para elas que a ênfase nas organizações tenha mudado. O serviço não é mais visto como um custo para o negócio. A capacidade de fornecer inteligência sobre produtos e clientes e, em muitos casos, ser a linha de frente dos negócios, significa que o serviço agora é estrategicamente importante.

Para muitas empresas, porém, isso levou a problemas de emprego, especialmente à medida que a força de trabalho envelhece. A perda de conhecimento é um problema cada vez mais comum. De acordo com o Service Council, 70% das organizações de serviços dizem que seriam prejudicadas pela perda de conhecimento de uma força de trabalho se aposentando nos próximos cinco a 10 anos, enquanto 50% afirmam que estão enfrentando atualmente uma escassez de recursos para atender adequadamente à demanda de serviços. A automação é ótima, mas só vai tão longe para ajudar.

Curiosamente, a TSIA descobriu recentemente que metade de todas as organizações de serviços de campo não tem uma carreira formal para seus engenheiros de serviço de campo. Isso, a meu ver, é um enorme ponto de risco comercial desnecessário. Essas organizações não estão fazendo o suficiente para preparar os técnicos de serviço mais jovens para um futuro de realidade mista – onde eles terão que trabalhar mais de perto com a tecnologia e as máquinas digitais do que qualquer geração anterior. Não vai acontecer por acaso.

Há certamente a necessidade de um “sistema de registro” integral que capture dados precisos sobre o equipamento “conforme mantido”. A necessidade desse tipo de banco de dados, mostrando a aparência do equipamento no momento, permite que os técnicos de serviço entendam o contexto de quais dados do equipamento estão informando. Embora a automação possa criar alertas para problemas ou possíveis problemas, o técnico de serviço ainda precisará saber como resolver esses problemas de maneira rápida e eficiente.

Desde ler os dados corretamente, entender como corrigir problemas, obter peças e gerenciar as expectativas do cliente, os fundamentos não são tão novos. Mas, à medida que as máquinas evoluem com mais automação integrada e análises orientadas por dados, existe o perigo de as empresas confiarem demais na automação, deixando seus pontos fortes de diagnóstico humano expirarem.

Até recentemente, a tecnologia era usada principalmente para automatizar tarefas repetitivas ou árduas. Mas os avanços da IA ​​e do aprendizado de máquina significam que as tarefas que podem ser feitas por máquinas são muito mais amplas do que as gerações anteriores de tecnologia possibilitaram.

À medida que as novas gerações entram no mercado de trabalho, as habilidades mais valiosas serão as interpessoais – comunicação, empatia, gestão de conflitos, liderança, escuta, colaboração, curiosidade e resiliência; e habilidades cognitivas – análise, avaliação, síntese, julgamento, tomada de decisão e criatividade. Já estamos vendo uma forte ênfase em habilidades interpessoais, habilidades cognitivas de ordem superior e habilidades de sistemas nos EUA e no Reino Unido.

A vida útil das habilidades especializadas e do conhecimento profundo do produto está diminuindo à medida que a tecnologia avança rapidamente e o conhecimento se torna mais acessível em movimento. As estimativas colocam a meia-vida de uma habilidade profissional em apenas cinco anos, o que significa que a cada cinco anos, essa habilidade é cerca de metade do valor de antes – então, após 20 anos, qualquer habilidade será efetivamente obsoleta.

Os trabalhadores do futuro devem ter a capacidade e a vontade de aprender, desaprender e reaprender à medida que a tecnologia evolui ainda mais na forma como as empresas funcionam. Isso será tão importante para os trabalhadores atuais, que precisarão se concentrar em sua capacidade de adaptação e aprendizagem de novas habilidades exigidas pelo local de trabalho da Quarta Revolução Industrial, quanto para os novos na força de trabalho.

Os humanos precisam ser capazes de falar a mesma linguagem que as máquinas automatizadas, mas essas máquinas não devem bloquear o desenvolvimento de habilidades. Em termos de manutenção de serviço, IA e automação não são e nunca devem ser consideradas um substituto humano. Na verdade, está abrindo o setor e criando um novo campo de oportunidades de serviços híbridos.