Num artigo de opinião, João Carvalho, Head of SAP Concur (Southern Europe and Africa), explica como a Inteligência Artificial pode reconciliar as necessidades das empresas com a dos seus colaboradores.
Viagem de negócios. Sempre que se aborda este tema surge uma questão: como equilibrar as prioridades da empresa, no sentido da poupança, versus a necessidade de satisfazer as necessidades e experiências dos colaboradores nas suas viagens. Um exemplo prático: ao dar total flexibilidade na reserva de viagens à medida, as empresas deparam-se frequentemente com os desafios inerentes ao cumprimento das políticas vigentes para o efeito. Por outro lado, ao exigir o cumprimento rigoroso dessas mesmas políticas poderá significar experiências de viagens de negócios menos agradáveis e produtivas e os colaboradores não se sentirem reconhecidos, prejudicando o seu estado de espírito, a retenção e, em última análise, a empresa.
É aqui que a inteligência artificial (IA) serve de ponto de equilíbrio. Esta reconcilia as necessidades das empresas versus a dos colaboradores e, à medida que a tecnologia evolui e se torna cada vez mais inteligente, estas soluções avançadas continuarão a melhorar a gestão de viagens e despesas. Partilho de seguida algumas considerações sobre a forma como a inteligência artificial equilibra, ao dia de hoje, as necessidades únicas e distintas, quer de gestores financeiros quer de colaboradores, e o que o futuro reserva.
Ao dia de hoje em que ponto nos encontramos?
A IA é a derradeira gestora de dados que recolhe, organiza e extrai insights a partir de um conjunto alargado de dados. Embora pareça simples, a inteligência artificial pode fazer recomendações baseadas em dados de utilizadores e empresas, apreendidos ao longo do tempo, e interagir com outras aplicações (utilizadoras de inteligência artificial) para maximizar a eficiência. A chave são os algoritmos de Machine Learning (ML) que processam e sintetizam os dados, fornecendo feedback e assistência quase em tempo real, facilitando não só a vida dos colaboradores como no atingir dos objetivos da empresa.
Quando se trata de despesas, os modelos de Machine Learning substituem, atualmente, o reconhecimento tradicional de caracteres óticos e podem ler, a partir de fotografias de recibos, e de forma instantânea, dicas manuscritas e até o total dos gastos. Com base em atividades de despesas anteriores, podem prever o que não está descrito no recibo – como seja o fornecedor/vendedor, a localização ou até o tipo de despesa – poupando, aos viajantes, o tempo de terem de preencher de forma manual os detalhes deixando, assim, pouco espaço para interpretações menos claras. De facto, o ML pode auditar relatórios de despesas e validar se as mesmas estão corretas (de acordo com a política vigente), cruzando-as em segundos com centenas de elementos e dados.
O que está ainda por vir
O papel dos gestores financeiros evoluiu de tal forma que passaram a ter um papel muito significativo na implementação da tecnologia e dos processos necessários para ajudarem os colaboradores a concentrarem-se no seu trabalho, melhorando o seu nível de experiência. Mas há um desafio com que os gestores são confrontados e que estão associados às viagens e despesas: a enorme quantidade de dados a que têm acesso e a análise do potencial de informação que estes podem transmitir. Felizmente, o ML é rápido e ágil na forma como extrai, em tempo real, as informações dos dados, o que significa que, à medida que o tempo passa e mais dados são recolhidos, os algoritmos tornar-se-ão ainda mais inteligentes.
Nos próximos anos, o ML continuará a aligeirar os pontos mais sensíveis dos programas de viagens empresariais redirecionando as tarefas mais entediantes para a tecnologia automatizada. Acredito, por exemplo, que os bots irão substituir as políticas de viagens no seu formato escrito, utilizando para isso a Programação Neurolinguística (PNL) com o objetivo de responder às questões colocadas pelos viajantes sobre o programa de viagens vigente na sua empresa.
As regras de reserva e descontos empresariais serão verificadas independentemente do canal. Será realizado em tempo real e no que ao cumprimento das políticas em vigor diz respeito. Com isso aumentará não só o grau de eficiência durante o processo de reserva como ajudará as empresas a poupar nos custos aquando da utilização, através dos viajantes, dos descontos de fornecedores.
Uma vez que o ML reconhece padrões de comportamento, passará por isso da antecipação e recomendação de itinerários para, e com base em experiências passadas, à reserva completa de viagens, reservas de calendário, perfis de utilizadores e programas de fidelidade preferidos. Esta mesma tecnologia ajudará a assegurar que programas de descontos corporativos e acordos sejam mantidos.
Quando a Inteligência Artificial liberta os colaboradores de tarefas morosas e de baixo impacto, são-lhes concedidas novas oportunidades de trabalho mais interessantes, criativas e estratégicas – o tipo de trabalho mais relevante que contribui para uma experiência positiva de todos e ajuda as empresas a avançar. Ao tornar o cumprimento das políticas em vigor mais fáceis e integradas, a IA faz a ponte entre aquelas que são as prioridades do viajante e as corporativas, tornando melhor a vida e a experiência para todos os colaboradores.
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