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O futuro do trabalho: mitos e realidade

Resultados da Pesquisa Global da Willis Towers Watson sobre o Futuro do Trabalho na América Latina, 2017/2018

1 Junho 2018
| Brasil

Com o aumento da automação no ambiente de trabalho, empregadores estão indo além dos seus mitos e estereótipos. Um número crescente reconhece a necessidade de abordagens inovadoras na gestão de talentos e recompensas, bem como nas atividades de liderança, a fim de gerenciar de maneira otimizada as diversas formas de trabalho que vão desde o trabalho realizado por mão de obra externa até a automação. Mas poucos empregadores estão totalmente preparados para implementar as mudanças organizacionais necessárias para enfrentar esse desafio.

Destaques da pesquisa:

  • A automação no ambiente de trabalho deve dobrar nos próximos três anos. Estamos preparados para essa mudança?
  • O papel transformador da automação no ambiente de trabalho – apoio, e não substituição das pessoas
  • O papel crítico do RH e os desafios que surgem com a automação
  • As complexidades de gerenciar uma força de trabalho cada vez mais diversificada, com menos empregados em tempo integral e mais mão de obra externa

Os fundamentos da automação no ambiente de trabalho

A automação no ambiente de trabalho engloba o uso de várias tecnologias – como inteligência artificial, robótica, entre outras – para automatizar processos e atividades. Embora muitos empregadores tenham, originalmente, visto a automação como substituição do homem pela máquina, mais da metade agora diz que o principal objetivo da automação é aumentar o desempenho e a produtividade das pessoas.

É importante compreender as três principais tecnologias de automação e o trabalho para o qual cada uma delas é mais adequada:

Facilitadores da automação no ambiente de trabalho

O futuro do trabalho: mitos e realidade
  • Automação de processos robóticos (RPA). A mais utilizada das três tecnologias, a RPA [Robotic Process Automation], automatiza processos de negócios de rotina, de grande volume e baixa complexidade. Exemplos desses processos incluem acompanhar o status de uma entrega, atualizar informações de contato dos empregados ou transferir dados de um software para outro, como de uma planilha para um sistema de gerenciamento de relacionamento com clientes.
  • Automação cognitiva. A automação cognitiva, que inclui inteligência artificial e machine learning,1 é frequentemente utilizada para aumentar ou substituir as pessoas em tarefas não rotineiras e complexas, por exemplo, uma instituição financeira usando inteligência artificial para apoiar na administração de carteiras e para executar atividades de mercado e trading de forma mais eficiente. Isso permite que os gestores de carteiras se concentrem em questões mais estratégicas e complexas relacionadas ao portfólio de investimentos.
  • Robótica social. A robótica social combina equipamentos físicos, inteligência artificial, sensores e mobilidade, resultando em máquinas que interagem com as pessoas de uma forma social. Alguns exemplos incluem carros sem motoristas e drones autônomos.

A automação no ambiente de trabalho pode ajudar as empresas a realizar o trabalho de forma mais eficiente e melhorar a utilização de talentos, permitindo que as pessoas se concentrem em atividades de maior valor.

Saiba mais. Faça o download do relatório global completo.


1. Machine learning: Aprendizado de máquina. É um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É uma vertente da inteligência artificial que se baseia na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

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