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O setor de saúde dos Estados Unidos vive um paradoxo. Nas últimas duas décadas, a produtividade da mão de obra dos prestadores de serviços de saúde caiu cerca de 1%, enquanto a produtividade em toda a economia de serviços do país crescia mais de 55% (Quadro 1).1 Em outros setores, os avanços tecnológicos ao longo dos anos resultaram em ganhos significativos de produtividade ao transformar profundamente os modelos operacionais e os fluxos de trabalho em vez de apenas digitalizar tarefas isoladas. As organizações de saúde, no entanto, têm buscado há muito tempo somente melhorias incrementais, sem obter ganhos de produtividade comparáveis por meio da tecnologia e da automação.
Um dos exemplos mais claros dessa transformação pode ser visto em armazéns, onde robôs entregam produtos diretamente aos trabalhadores – evitando que estes precisem percorrer longas distâncias a cada turno – e cada tarefa é automatizada em tempo real. As melhorias são impressionantes: duplicação ou mesmo quadruplicação da produtividade; em alguns operadores logísticos, a produção por trabalhador aumentou mais de 20 vezes na última década.
A realidade na área da saúde é diferente. O setor vem automatizando ineficiências mais rapidamente do que as elimina: mais tecnologia, mais pessoas, porém menor produção por unidade de trabalho. Os prestadores de serviços de saúde dos Estados Unidos investem hoje mais de $150 bilhões por ano em TI, mas seus custos continuam aumentando e suas margens continuam sendo comprimidas. Tal situação reflete não apenas desafios de execução, mas também as realidades de oferecer cuidados clínicos de alta complexidade e impacto em um sistema fragmentado e altamente regulamentado. Por muito tempo, o setor de saúde aceitou que os ganhos de produtividade são fundamentalmente limitados pela intensidade de mão de obra na prestação de cuidados. Hoje, porém, pela primeira vez, a IA está criando uma oportunidade para redesenhar como os cuidados clínicos são prestados e como funcionam os serviços compartilhados, superando assim a barreira histórica que vincula mão de obra a resultados.
O futuro do trabalho na saúde, portanto, não deve ser uma história centrada apenas na tecnologia, mas sim uma história de transformação do modelo operacional viabilizada pela tecnologia. Melhorar as margens – e aprimorar o acesso dos pacientes ao sistema e sua experiência e resultados dentro dele – exigirá um aumento substancial da produtividade da mão de obra em todas as organizações de assistência clínica, muito além das melhorias incrementais proporcionadas por soluções pontuais ou projetos-piloto isolados. Com base em nossa experiência, são necessárias intervenções que proporcionem melhorias de 40% a 50% nos processos e funções de ponta a ponta.
O que é preciso para reconfigurar um modelo operacional?
Para alcançar ganhos significativos de produtividade, os prestadores de serviços de saúde precisam repensar o modo como oferecem tanto cuidados clínicos como serviços compartilhados.
Efetue um redesenho ousado dos cuidados clínicos
Nas últimas duas décadas, os prestadores de serviços de saúde dos EUA expandiram constantemente sua força de trabalho, cerca de 2% a 3% ao ano, acrescentando mais de cinco milhões de vagas. No entanto, esse aumento de contratações não se traduziu em melhorias proporcionais no acesso. A principal limitação do sistema não é a capacidade da força de trabalho, mas sim a inexistência de um modelo que defina como os cuidados clínicos devem ser oferecidos.
Ou seja, as organizações precisam adotar uma abordagem diferente para que possam avançar na reformulação dos processos e na implementação de IA. Por exemplo, em uma unidade médico-cirúrgica, uma parcela significativa de tarefas rotineiras (como documentação, coordenação dos cuidados e etapas administrativas não essenciais) pode ser eliminada, automatizada ou redistribuída. No modelo tradicional de prestação de cuidados, uma unidade médico-cirúrgica de 25 leitos contaria com aproximadamente um enfermeiro com formação superior para cada cinco pacientes, além de um técnico de enfermagem para cada dez a quinze pacientes.
Um modelo reconfigurado permitiria reduzir o número necessário de enfermeiros por paciente e ampliar a equipe clínica de menor nível de qualificação, como os técnicos de enfermagem. Além disso, em vez de depender exclusivamente de funções presenciais, o modelo futuro poderia incorporar enfermeiros virtuais compartilhados por várias unidades e ferramentas como a documentação clínica automatizada por escuta ambiente [ambient documentation]. Isso permitiria às equipes redistribuir o trabalho, operar com mais eficiência, ampliar a gama de cuidados oferecidos, assegurar a qualidade do atendimento e adaptar-se às flutuações no volume de pacientes ao longo do dia. A satisfação e o senso de propósito dos profissionais de saúde também se fortalecem; alguns sistemas observaram uma queda de mais de 60% na rotatividade de enfermeiros já no primeiro ano de adoção do modelo.
Em nossa experiência, organizações que transformam seus modelos de assistência clínica são capazes de reduzir o custo da mão de obra em mais de 20%. No entanto, esses ganhos só se materializarão se houver um redesenho coordenado dos fluxos de trabalho, da tecnologia e da contratação de pessoal. A implementação de mudanças isoladas – como adotar soluções pontuais sem reestruturar os processos assistenciais ou ajustar os modelos de pessoal – pode, ao contrário, reduzir a produtividade, sobrecarregar os profissionais de saúde e criar novos desafios para toda a força de trabalho, limitando ou até mesmo revertendo os benefícios pretendidos.
Faça com que os serviços compartilhados trabalhem para você, não vice-versa
Redesenhar a prestação de cuidados clínicos é apenas parte da equação. Não é possível sustentar um modelo clínico de alta complexidade e máximo nível de qualificação profissional [top-of-license] se o sistema de serviços compartilhados operar com um nível inferior de qualificação [bottom-of-license].2 Por exemplo, muitos parceiros de negócios de RH dedicam tempo considerável a tarefas administrativas – como corrigir erros na folha de pagamento e processar transações – em vez de focar em atividades de maior valor, como estratégia da força de trabalho e planejamento de talentos. O que significaria, pois, serviços compartilhados operando no nível máximo de competência e autonomia?
Historicamente, as organizações aumentavam a produtividade dos serviços compartilhados transferindo funções de backoffice para o exterior ou terceirizando-as para mercados de mão de obra menos custosa. Hoje, porém, as organizações estão padronizando processos, centralizando tarefas fragmentadas e incorporando IA e automação diretamente às operações. O resultado, em nossa experiência, é um aumento da produtividade capaz de reduzir custos, melhorar o controle dos processos, acelerar a tomada de decisões e manter as capacidades estratégicas e a criação de valor mais próximas do núcleo da empresa.
As implicações são enormes. As funções administrativas representam 15% a 25% das despesas,3 e os sistemas de saúde dos EUA empregam quase duas vezes mais funcionários administrativos que médicos e enfermeiros somados. Embora até 50% das tarefas administrativas já possam ser automatizadas, um dos motivos pelos quais a maioria das organizações não consegue colher os benefícios da automação é que elas simplesmente sobrepõem a IA a fluxos de trabalho ineficientes e obsoletos.
A solução possui três elementos. Primeiro, as organizações devem se preparar para o trabalho de amanhã, não o de hoje. Por exemplo, em vez de depender de fluxos de trabalho fragmentados e do processamento humano manual, organizações de ponta estão redesenhando a função de RH em torno de fluxos autônomos habilitados por IA e apoiados por humanos. Atividades rotineiras – como triagem de candidatos, entrevistas iniciais, tarefas de onboarding e resolução de dúvidas de funcionários – são cada vez mais executadas por agentes de IA, permitindo que as equipes de RH se concentrem em acelerar a aquisição de competências, construir um ecossistema de talentos adaptável e fortalecer a cultura organizacional.
Segundo, os sistemas devem eliminar tarefas desnecessárias antes de automatizar um processo ou domínio. Na gestão do ciclo de receitas [RCM, revenue cycle management], atividades rotineiras – como o lançamento de pagamentos e a gestão de recursos e contestações – estão sendo cada vez mais alvo de automação, permitindo que equipes humanas se concentrem em exceções e em interações complexas com fontes pagadoras. As organizações tendem a começar implementando fluxos de trabalho agênticos em funções de backoffice de baixo risco, antes de expandir a automação para todo o ciclo de receitas com um modelo operacional de ponta a ponta com mínima intervenção manual. Em nossa experiência, os resultados são transformadores: ganhos de produtividade de até 40%, ciclos mais rápidos e operações de RCM substancialmente mais enxutas, ágeis e resilientes.4
Por fim, os serviços compartilhados devem oferecer suporte à jornada do paciente de maneira mais integrada. Os pacientes frequentemente se deparam com múltiplos sistemas fragmentados, seja no agendamento, no faturamento, nos encaminhamentos ou no próprio atendimento clínico. No modelo futuro, todas essas funções são gerenciadas em camadas de navegação contínuas, semelhantes a um serviço de concierge. Agentes inteligentes orientam proativamente os pacientes pelas rotinas administrativas, clínicas e financeiras, enquanto especialistas financeiros se encarregam de interações mais complexas ou que exigem maior contato humano. Segundo análise do McKinsey Global Institute, o resultado é uma experiência do paciente mais fluida, acompanhada de uma redução significativa da carga administrativa e dos custos operacionais, além de maior produtividade (Quadro 2).
Como redefinir as funções e as habilidades para a força de trabalho do futuro?
A automação, a adoção de agentes de IA e as consequentes mudanças nos fluxos de trabalho, por si sós, não alterarão a dinâmica econômica do setor de saúde. Eliminar 20% das tarefas de uma função raramente resulta em 20% de redução dos custos. Na maioria dos casos, o funcionário é realocado para atividades que exigem o pleno uso de suas qualificações profissionais [top-of-license work] e a organização assume despesas adicionais com tecnologia. Isso ocorre porque poucas funções são totalmente automatizáveis do início ao fim (Quadro 3). A maioria dos cargos situa-se em um meio-termo: algumas tarefas podem ser transferidas para agentes ou outras formas de automação, enquanto outras exigem discernimento clínico, coordenação humana e decisões contextualizadas. Essa distinção é fundamental. A automação parcial estende os limites da função, mas não altera imediatamente a estrutura de custos.
Embora seja provável que ocorra certo deslocamento da força de trabalho, o setor de saúde continua enfrentando escassez de profissionais em muitas funções críticas. Organizações eficazes no redesenho do trabalho podem utilizar os ganhos de produtividade proporcionados pela IA para reduzir a carga administrativa, tornar a força de trabalho mais sustentável e realocar talentos para atividades de maior valor, como cuidado e coordenação de pacientes. Quando bem executada, essa abordagem pode ampliar o acesso, melhorar os resultados clínicos e a experiência do paciente, e aumentar a satisfação dos médicos liberando-os para dedicar mais tempo ao atendimento direto de seus pacientes.
A captura de valor exige uma redefinição mais profunda das funções. À medida que a automação elimina tarefas rotineiras, o trabalho restante deve ser reorganizado em funções mais amplas e de maior valor. Na assistência ambulatorial, o modelo operacional futuro não pode continuar dependendo de repasses fragmentados de tarefas e responsabilidades entre representantes de atendimento ao paciente, auxiliares de médicos, orientadores financeiros e assistentes sociais. Com agentes inteligentes assumindo cada vez mais atividades rotineiras de agendamento, cobrança, encaminhamento e coordenação, as organizações podem consolidar essas responsabilidades em uma função integrada. Um exemplo seria o CCP, ou “care continuity partner” [parceiro de continuidade dos cuidados clínicos], um profissional que atua como o coordenador principal da jornada do paciente e, com o suporte da tecnologia, proporciona serviços mais personalizados, preditivos e centrados no ser humano.
Graças à IA, os CCPs são capazes de coordenar equipes clínicas e operacionais, solucionar barreiras complexas ao atendimento médico e atuar como um ponto de contato humano confiável durante toda a experiência do paciente. Na prática, eles podem se tornar a camada de controle humano em um modelo operacional ambulatorial articulado por inteligência artificial. A coordenação dos cuidados clínicos, a orientação financeira e o suporte social podem ser consolidados em uma única função reformulada com potencial para melhorar a produtividade, reduzir as taxas de faltas de pacientes às consultas, aumentar a precisão das autorizações prévias e ampliar a capacidade dos profissionais de saúde – tudo isso sem aumentar o quadro de pessoal licenciado em tempo integral.
Contudo, reconfigurar funções é também apenas parte da equação. A geração de valor exige novas competências em discernimento humano, colaboração interfuncional e orquestração entre humanos e IA. Tal processo também eleva as expectativas em relação aos gestores, que precisarão dirigir e avaliar tanto agentes de IA como equipes humanas.
Os ganhos de produtividade precisam se refletir em mudanças estruturais na composição das equipes, nos níveis hierárquicos e nas amplitudes de controle. Sem tais mudanças, as organizações simplesmente acrescentarão tecnologia aos custos já existentes.
O que transforma a urgência em ação empresarial?
O ponto de partida dos líderes é tão importante quanto as tecnologias que implementam. A maioria das organizações avança rápido demais para a automação, testando ferramentas em fluxos de trabalho fragmentados e esperando melhorias significativas. Isso raramente funciona.
O sucesso exige três escolhas da liderança: 1) definir o escopo da ambição, decidindo onde atuar, qual o grau de ousadia e quanto o desempenho deve melhorar para justificar o investimento; 2) alinhar as capacidades a essa ambição – reestruturando a prestação de cuidados, redesenhando os fluxos de trabalho dos serviços compartilhados e reconfigurando as funções em torno da colaboração entre humanos e IA; e 3) definir as responsabilidades pelos resultados, pelo rearranjo da força de trabalho e pela redução dos custos. Sem traduzir os ganhos de produtividade em novas funções, habilidades, modelos de pessoal e formas de trabalhar, as organizações terão dificuldade em gerar valor sustentável. E, sem essas escolhas, a IA não consertará um sistema falho; ela apenas ampliará as ineficiências existentes.
O descompasso entre organizações líderes e retardatárias na adoção de IA não diminuirá com o tempo; ele aumentará rapidamente e, talvez, de modo irreversível. No setor de saúde, as mais bem-sucedidas não serão aquelas que testam o maior número de ferramentas de IA, mas sim as que fizerem escolhas estratégicas ousadas sobre onde a IA pode reconfigurar o modelo operacional e que agirem com a velocidade, disciplina e responsabilidade necessárias para concretizar esse valor em escala.