Adoção da IA pela força de trabalho offshore em 2026

A comparação com o setor tecnológico acrescenta um contexto útil. A taxa de utilização regular da Sourcefitestá 3,7 pontos abaixo do resultado do setor tecnológico dos EUA, mas a sua taxa de utilização diária é 4,5 pontos superior e a sua taxa de utilização total é 12,8 pontos superior. Isto sugere que a força de trabalho offshore desta amostra não está à espera que a adoção da IA comece. A utilização já é comparável à de forças de trabalho com utilização intensiva de tecnologias digitais, embora o inquérito não determine a razão pela qual essa diferença existe.

Para os clientes, a questão importante não é, portanto, se os profissionais offshore irão utilizar a IA. Trata-se de saber se a utilização frequente por parte de cada indivíduo é apoiada por ferramentas aprovadas, controlos adequados e fluxos de trabalho que transformem essa atividade em melhorias mensuráveis. Uma elevada taxa de adoção é um sinal de preparação, não uma prova de maior produtividade, melhor qualidade ou custos mais baixos.

Esse padrão é importante porque coloca o principal obstáculo à adoção fora do âmbito do colaborador individual. Apenas 17,6% referiram uma relevância limitada para o seu trabalho, enquanto o acesso, a governação e o apoio dominaram as respostas. A « Sourcefit » atribuiu o grupo de 77,1% após o inquérito, pelo que este deve ser interpretado como uma interpretação operacional e não como um julgamento de responsabilidade feito pelos inquiridos.

Para os clientes, a sequência de ações é fundamental. As equipas precisam de ter acesso a ferramentas aprovadas e a limites claros quanto à utilização de dados para que a formação em larga escala possa gerar valor. Formar as pessoas em aplicações às quais não têm acesso, ou incentivar a experimentação sem controlos definidos, irá provavelmente gerar frustração e riscos não controlados, em vez de uma adoção sustentada.

O contraste com o valor de 40% de preocupação dos colaboradores a nível global, apresentado pela Mercer, é marcante, mas não é diretamente comparável, uma vez que as perguntas, as amostras e os parâmetros do inquérito diferem. A variação no seio da amostra da « Sourcefit » é mais útil: a preocupação variou entre 0% e 22,6% em catorze equipas de clientes com, pelo menos, quinze respostas. Uma média única a nível da organização pode, portanto, ocultar diferenças significativas a nível de cada conta.

Para os clientes, o baixo nível geral de preocupação cria uma margem de manobra útil para uma mudança responsável. Isso sugere que muitas equipas podem estar recetivas ao apoio da IA específico para cada função, enquanto a variação entre contas aponta para uma comunicação direcionada, em vez de um programa uniforme. Os gestores devem identificar onde se concentra a incerteza, explicar como as funções podem evoluir e associar as novas ferramentas a expectativas claras quanto à revisão humana.

O padrão desse valor é igualmente importante. A redação e a pesquisa representam 66,2% das aplicações que os inquiridos consideraram mais úteis, tarefas que, muitas vezes, podem ser realizadas através de um navegador sem que seja necessário redesenhar o funcionamento subjacente do serviço. A adoção parece ter avançado mais rapidamente do que a integração.

Para os clientes, a próxima vantagem deverá advir da aplicação da IA em fluxos de trabalho repetíveis, tais como o apoio ao cliente, o tratamento de dados e a revisão da qualidade. Estas aplicações são mais difíceis de implementar, mas podem ser avaliadas com base em indicadores operacionais, incluindo a qualidade do serviço, o tempo de resposta, a precisão e o retrabalho.

Esta variação reveste-se de importância comercial, uma vez que os colaboradores pertencem à mesma entidade empregadora, embora trabalhem em diferentes ambientes de clientes. O resultado chama a atenção dos decisores para as diferenças no acesso às ferramentas, nas políticas, na conceção dos fluxos de trabalho e nas práticas de gestão, em vez de considerar a localização geográfica como a explicação por defeito.

A tabela é anónima e descritiva. Não classifica o desempenho dos clientes nem determina as razões pelas quais as equipas diferem entre si. Identifica, no entanto, as áreas em que um comprador pode analisar o fornecimento, as autorizações e a conceção do fluxo de trabalho com muito maior precisão.

O processo de amostragem teve início com a lista completa de colaboradores da Knit . A Sourcefit removeu uma conta EOR, utilizadores de clientes, testes e registos duplicados, tendo posteriormente cruzado os registos restantes com a lista de colaboradores dos Recursos Humanos para confirmar o estatuto de emprego ativo. A base analítica final contém 1 968 registos de respostas únicos, dos quais 1 860 eram colaboradores geridos no dia-a-dia pelos clientes e 108 eram gestores da Sourcefit ou pessoal interno.

Trata-se de uma amostra operacional de grande dimensão, mas não constitui uma referência global sobre a força de trabalho. Provém de uma única entidade empregadora e 87,4% dos inquiridos analisados estavam sediados nas Filipinas. As comparações entre países são, por conseguinte, de carácter descritivo, enquanto as conclusões sobre as equipas geridas pelos clientes assumem maior relevância no âmbito do estudo. O número de inquiridos confirmados e o número de registos únicos são medidas distintas e devem ser apresentados exatamente como indicado na tabela.

A taxa de conclusão atingiu 94,71%. O acesso ao sistema foi condicionado à conclusão do inquérito na fase final do período de trabalho de campo, o que aumentou a participação e reduziu o enviesamento decorrente das respostas voluntárias. A contrapartida é que alguns colaboradores podem ter respondido rapidamente para recuperar o acesso. A 15 de julho, antes da ativação da condição de acesso, aproximadamente 82,6% dos colaboradores tinham concluído o inquérito. Isto fornece um contexto útil, mas não elimina essa limitação.