Um comprador não lê painéis. Ele lê se os números que recebe estão corretos sem que alguém tenha primeiro de os interpretar, corrigir ou complementar com conhecimento que existe apenas na cabeça de alguém. A informação de gestão não é, portanto, uma questão de ter relatórios, mas sim da distância entre o que o sistema mostra e o que realmente acontece na empresa. Essa distância muda a partir do momento em que a IA assume parte do trabalho, porque aquilo que um sistema regista automaticamente é, por definição, mais fiável do que aquilo que alguém digita posteriormente.
Um comprador quer saber se, no dia seguinte à aquisição, pode gerir com base no que a empresa produz. Ele pondera se os números estão atualizados ou desatualizados, se provêm de um único sistema ou de um conjunto de folhas de cálculo que alguém junta mensalmente, e se as definições de margem, faturação e custos significam o mesmo em toda a parte. Pondera também se a informação está construída em torno do processo ou em torno da pessoa que gere esse processo há anos. Informação de gestão que depende da explicação de um único colaborador conta, para um comprador, de forma diferente da informação de gestão que sai diretamente do sistema. Isto está diretamente relacionado com aquilo que reduz o valor da sua empresa aos olhos de um comprador, porque uma imagem incorreta dos números se traduz num preço mais baixo ou em garantias adicionais no contrato.
A primeira indicação é a rapidez com que consegue responder a uma pergunta. Consegue mostrar num dia a margem por cliente, por produto ou por equipa, ou é preciso primeiro perguntar, recalcular e verificar? A segunda indicação é a fonte. Relatórios que provêm diretamente de sistemas de contabilidade, CRM ou produção pesam de forma diferente de relatórios elaborados através de introdução manual ou Excel, porque os passos manuais são propensos a erros e causam atrasos. A terceira indicação é a repetibilidade: se duas pessoas responderem independentemente à mesma pergunta, chegam ao mesmo número?
Parte do trabalho por detrás da informação de gestão consiste em recolher, cruzar e somar dados. É um trabalho do qual uma parte crescente pode ser assumida pela IA: reunir dados de diferentes sistemas, sinalizar desvios, elaborar uma primeira versão de um relatório. Outra parte continua a ser supervisão: alguém avalia se um resultado é lógico e aprova ou rejeita, com fundamento. E uma terceira parte continua a ser trabalho humano, sobretudo quando se trata da interpretação dos números no contexto do mercado ou das decisões que se seguem a esses números.
O que torna isto interessante para um comprador é que a automação do trabalho de recolha e soma reduz a probabilidade de erros e aumenta a rapidez de reporte, sem que seja necessária mais uma pessoa para manter isso. Uma empresa onde isto já acontece mostra informação de gestão que já não depende da agenda de um único controller, mas que resulta estruturalmente do processo. Uma empresa onde isto ainda não acontece reconhece-se pela imagem inversa: relatórios que estão corretos enquanto for a mesma pessoa a compilá-los. A diferença raramente está no setor e mais frequentemente em saber se os sistemas subjacentes estão organizados para registar dados de forma consistente, ou se esse registo ainda está separado do trabalho em si.
Um primeiro teste útil é a pergunta de saber se, sem telefonar a ninguém, consegue reconstruir uma demonstração de resultados mensal dos últimos doze meses, aplicando sempre as mesmas definições. Um segundo teste é quantos passos manuais existem entre uma transação e o relatório: cada passo manual é um ponto onde podem surgir erros e onde o processo depende de uma pessoa. Um terceiro teste é saber se o relatório é preditivo ou apenas retrospetivo. A informação de gestão que só mostra o que aconteceu pesa menos do que a informação que também mostra o que está para vir nos próximos meses, porque um comprador investe sobretudo no futuro.
Este teste não está isolado dos outros fatores de valor. A qualidade da sua informação de gestão está relacionada com a forma como estão organizados os seus processos e sistemas, com o grau de dependência do relatório em relação a pessoas específicas, como se pode ler em equipa e sucessão, e com a forma como a sua posição de mercado se traduz em números que um comprador pode comparar através de posição de mercado como fator de valor.
A melhoria começa por separar o registo da interpretação. O registo pode, em grande parte, ser automatizado a partir do momento em que os dados provêm de uma única fonte em vez de ficheiros dispersos. A interpretação continua a ser trabalho humano, mas torna-se mais fiável quando se baseia em números que já não foram compilados manualmente. Um passo concreto é verificar quais os relatórios que ainda hoje são feitos através de Excel ou e-mail, e quais deles podem ser extraídos diretamente de um sistema. Outro passo é definir critérios inequívocos, para que margem e faturação tenham o mesmo significado em toda a parte, independentemente de quem elabora o relatório. Quais os passos do seu próprio processo de reporte que podem efetivamente ser assumidos pela IA, quais exigem supervisão e quais continuam a ser trabalho humano, é algo que a análise de trabalho da FTE TO AI revela por tarefa. Mais informações sobre a construção deste processo estão disponíveis em profissionalizar a informação de gestão.
Pode começar com a verificação de valor gratuita: oito perguntas breves, uma por fator de valor, com uma indicação de qual fator está hoje a reduzir mais o seu preço. A análise de valor completa, com pontuações de maturidade por fator, o índice de dependência do proprietário e um calendário de dois anos até ao momento de saída, está em preparação.