A Model for Calculating Cost of Applying Electronic Governance and Robotic Process Automation to a Distributed Management System

Resumo Técnico: Um Modelo para Calcular o Custo de Aplicação de Governança Eletrônica e Automação de Processos Robóticos a um Sistema de Gestão Distribuída

Definição do Problema
O artigo aborda uma lacuna na literatura referente à análise quantitativa da eficiência organizacional ao integrar a Governança Eletrônica (eGov) e a Automação de Processos Robóticos (RPA) em sistemas de Gestão Distribuída (DM). Embora a DM ofereça flexibilidade e agilidade por meio da tomada de decisão descentralizada, e embora a eGov e a RPA sejam reconhecidas por aumentar a eficiência operacional e reduzir custos, não existe atualmente um modelo matemático formal para calcular o custo específico de realizar uma tarefa dentro deste ambiente híbrido. Os autores observam que a implementação bem-sida envolve trocas complexas (trade-offs), incluindo investimento em infraestrutura, treinamento e desafios de coordenação, necessitando de um arcabouço rigoroso de análise de custos que considere tanto agentes humanos quanto automatizados.

Metodologia
Os autores propõem um modelo matemático que estende um arcabouço existente para relacionar o desempenho econômico à escala e estrutura organizacional (referenciado de [23]). A metodologia envolve as seguintes etapas:

1. Definição da Estrutura Organizacional: O modelo define uma organização por sua profundidade ($D$), representando o número de níveis de gestão. O Nível 1 é o mais alto (ex: CEO), e o Nível $D+1$ representa os trabalhadores operacionais sem deveres de gestão.
2. Formulação do Custo Humano:
   • O custo por unidade de tempo para um trabalhador operacional ($C_{D+1}$) é modelado como uma função de um custo base mínimo, a profundidade da organização e o nível de habilidade (skill level, $sl$) do funcionário.
   • O custo para gestores no nível $i$ ($C_i$) é derivado com base no custo do trabalhador operacional, escalonado por uma razão ($1+r$) que aumenta com a profundidade organizacional.
   • O custo total para humanos ($C(\text{humans})$) é calculado somando o produto dos custos individuais e sua contribuição proporcional de tempo ($p_{ij}$) através de todos os níveis.
3. Formulação do Custo de Bot/Automação:
   • O modelo introduz "bots" (agentes artificiais) que operam ao lado de humanos dentro da mesma estrutura hierárquica.
   • Os custos dos bots são calculados usando equações análogas aos custos humanos, distinguidos pela notação de linha (prime notation, ex: $C'_{D+1}$, $sl'$, $r'$). Isso permite parâmetros distintos em relação aos níveis de habilidade, custos base e razões salariais dos bots.
4. Cálculo de Custo Integrado:
   • O custo total por unidade de tempo ($C$) para realizar uma tarefa é definido como a soma ponderada dos custos humanos e de bots, normalizada por uma constante ($\kappa$).
   • A equação final (Equação 8) agrega os custos de todos os funcionários humanos e bots, ponderados por suas respectivas contribuições de tempo ($q_{ij}$ e $q'_{ik}$).
   • O modelo decompõe especificamente o custo para trabalhadores operacionais (Equação 9) para mostrar como o custo total é uma combinação linear de custos base e proporções de tempo ponderadas pelo nível de habilidade, tanto para humanos quanto para bots.

Principais Contribuições

• Arcabouço Matemático Inédito: O artigo apresenta o que os autores afirmam ser um modelo matemático "um dos primeiros de seu tipo", projetado especificamente para calcular custos de tarefas em um sistema DM utilizando tanto eGov quanto RPA.
• Modelagem de Agentes Híbridos: Ao contrário de modelos anteriores que podem focar exclusivamente no trabalho humano ou puramente em sistemas automatizados, este arcabouço integra explicitamente funcionários humanos e bots de software em uma única estrutura de custo hierárquica, permitindo a comparação de níveis de habilidade e contribuições de tempo entre ambos os tipos de agentes.
• Formalização dos Custos de eGov e RPA: O modelo fornece uma maneira estruturada de incorporar os drivers de custo específicos da eGov (ex: software, armazenamento digital, formulários online) e da RPA (ex: implementação, manutenção, compra de bots) na equação de custo organizacional mais ampla.

Resultos
O artigo não apresenta dados empíricos, resultados experimentais ou simulações de estudo de caso. Em vez disso, o "resultado" é a própria derivação das equações matemáticas. O modelo demonstra que o custo de realizar uma tarefa em um sistema distribuído é uma função de:

• Profundidade organizacional ($D$).
• Níveis de habilidade de ambos os agentes (humanos e bots).
• A proporção de tempo contribuída por cada agente.
• Os parâmetros de custo específicos (custos base e fatores de escala) associados à estrutura da organização e às tecnologias empregadas.

Significância e Alegações
Os autores posicionam este trabalho como um passo fundamental para pesquisas futuras. Eles alegam que o modelo é significativo porque:

• Preenche uma lacuna crítica na análise de custos para a eficiência organizacional no contexto dos avanços sem precedentes nas tecnologias eletrônicas e de automação.
• Fornece uma ferramenta formal para analisar as trocas (trade-offs) entre o potencial de aumento de eficiência/agilidade e os desafios de implementação (como coordenação e investimento).
• Espera-se que o modelo "estimule novas pesquisas" sobre como a eGov e a RPA impactam o desempenho organizacional à medida que essas tecnologias continuam a evoluir.

O artigo mantém um tom modesto, reconhecendo que, embora a combinação de eGov e RPA tenha um potencial imenso, os desafios de implementação (planejamento, design, segurança) são complexos, e o modelo serve como uma base teórica para analisar essas dinâmicas, em vez de uma solução prescritiva para implantação imediata.